大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了【分布式】CAP理论及其应用,大佬教程大佬觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。
CAP
指的就是 "consistency
一致性","availability
可用性" "partition-tolerance
分区容错性".
consistency
: 一致性是指写操作后的读操作可以读取到最新的数据状态,当数据分布在多个节点上,从任意结点读取到的数据都是最新的状态。特点:
availability
: 可用性是指任何事务操作都可以得到响应结果,且不会出现响应超时或响应错误。特点:
partition-tolerance
:网络中断等问题发生后系统能正常工作,提供服务,保证一致性和可用性,不同分区之间数据同步时不影响分区数据的读写操作。一般来说,分区容错无法避免,因此可以认为 CAP 的 P 总是成立。所以在CAP原则里面,分区容错性是必须要有的 特点:
AP
:牺牲了数据一致性,追求可用性和分区容错性。可能导致全局数据不一致。客户端发出请求之后,为了保证可用性,得到的响应可能是旧的数据,因为数据的同步需要时间,但在某些情况下旧数据也是可以接受的,通常实现AP都会保证最终一致性。比如订单退款操作,用户申请退款以后,得到信息”今日退款成功,明日账户到账“,只要用户接受在一定时间内到账即可。AP的应用也比较广泛,主要好处是可以保证数据传递的时效性,提高用户体验。AP是最常见的模型。
CP
: 放弃可用性,追求一致性和分区容错性。属于强一致性。等待数据同步完才能正常访问服务,保证用户得到的数据一定是最新的,否则不返回数据。一旦发生网络故障或者消息丢失等情况,就要牺牲用户的体验。举个例子,银行跨行转账时,一次转账需要等待双方银行都完成整个事务的时候才算完成,这种应用场景常见于金融系统。应用有redis、zookeeper等。
CA
:放弃了分区容错性,保证了一致性和可用性。这就不属于一个严格的分布式系统了,任何一个分区服务器出故障,都可能导致整个系统的崩溃。关系型数据库满足CA,比如Oracle、MySQL。
以上所写的”牺牲、放弃“等并不是表示完全怕抛弃某一个特性,而是表示降低对该特性的要求,提高另外对两个特性的要求
提供一篇HP的关于分布式的论文以供参考
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