CAP理论
2022/7/15 23:20:38
本文主要是介绍CAP理论,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
CAP理论 CAP 理论指出对于一个分布式计算系统来说,不可能同时满足以下三点: 一致性(Consistency):在分布式环境中,一致性是指数据在多个副本之间是否能够保持一致的特性,等同于所有节点访问同一份最新的数据副本。在一致性的需求下,当一个系统在数据一致的状态下执行更新操作后,应该保证系统的数据仍然处于一致的状态。 可用性(Availability):每次请求都能获取到正确的响应,但是不保证获取的数据为最新数据。 分区容错性(Partition tolerance):分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候,仍然需要能够保证对外提供满足一致性和可用性的服务,除非是整个网络环境都发生了故障。 一个分布式系统最多只能同时满足一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance)这三项中的两项。 在这三个基本需求中,最多只能同时满足其中的两项,P 是必须的,因此只能在 CP 和 AP 中选择,zookeeper 保证的是CP,对比 spring cloud 系统中的注册中心 eruka 实现的是 AP。 BASE理论 BASE 是 Basically Available(基本可用)、Soft-state(软状态) 和 Eventually Consistent(最终一致性) 三个短语的缩写。 基本可用:在分布式系统出现故障,允许损失部分可用性(服务降级、页面降级)。软状态:允许分布式系统出现中间状态。而且中间状态不影响系统的可用性。这里的中间状态是指不同的 data replication(数据备份节点)之间的数据更新可以出现延时的最终一致性。 最终一致性:data replications 经过一段时间达到一致性。 BASE 理论是对 CAP 中的一致性和可用性进行一个权衡的结果,理论的核心思想就是:我们无法做到强一致,但每个应用都可以根据自身的业务特点,采用适当的方式来使系统达到最终一致性。这篇关于CAP理论的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!
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