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事务的定义和实现一直随着数据管理的发展在演进,当计算机越来越强大,它们就能够被用来管理越来越多数据,最终,多个用户可以在一台计算机上共享数据,这就导致了一个问题,当一个用户修改了数据而另外一个还在使用旧数据进行计算过程中,这里就需要一些机制来保证这种情况不会发生。
ACID规则原来是在1970被Jim Gray定义,ACID事务解决了很多问题,但是仍然需要和性能做平衡协调,事务越强,性能可能越低,安全可靠性和高性能是一对矛盾。
一个事务是指对数据库状态进行改变的一系列操作变成一个单个序列逻辑元操作,数据库一般在启动时会提供事务机制,包括事务启动 停止 取消或回滚。
但是上述事务机制并不真的实现“事务”,一个真正事务应该遵循ACID属性,ACID事务才真正解决事务,包括并发用户访问同一个数据表记录的头疼问题。
ACID的定义:
CAP是分布式系统中进行平衡的理论,它是由 Eric Brewer发布在2000年。
一般情况下CAP理论认为你不能拥有上述三种中两种,这是一个实践总结,当有网络分区情况下,也就是分布式系统中,你不能又要有完美一致性和100%的可用性,只能这两者选择一个。在单机系统中,你则需要在一致性和延迟性latency之间权衡。
ACID一致性是有关数据库规则,如果数据表结构定义一个字段值是唯一的,那么一致性系统将解决所有操作中导致这个字段值非唯一性的情况,如果带有一个外键的一行记录被删除,那么其外键相关记录也应该被删除,这就是ACID一致性意思。
CAP理论的一致性是保证同样一个数据在所有不同服务器上的拷贝都是相同的,这是一种逻辑保证,而不是物理,因为光速限制,在不同服务器上这种复制是需要时间的,集群通过阻止客户端查看不同节点上还未同步的数据维持逻辑视图。
当跨分布式系统提供ACID时,这两个概念会混淆在一起,Google’s SpAnner system能够提供分布式系统的ACID,其包含ACID+CAP设计:
无论是一个初级的 coder,高级的程序员,还是顶级的系统架构师,应该都有深刻的领会到设计模式的重要性。
程序员A:这里我用了XXX设计模式
程序员B:那我大致了解你程序的设计思路了
项目经理:今天客户有这样一个需求…
程序员:明白了,这里我使用了XXX设计模式,所以改起来很快
程序员A:B,你怎么想到要这样去构建你的代码
程序员B:在我学习了XXX设计模式之后,好像自然而然就感觉这样写能避免一些问题
程序员A:B,你这段代码使用的是XXX设计模式对吗?
程序员B:不好意思,我没有学习过设计模式,但是我的经验告诉我是这样写的
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