CAP含义应用

CAP理论的应用领域及架构详解 CAP理论,又称为Brewer’s理论,是计算机科学中的一个重要理论,它描述了在分布式系统中三个重要属性之间的取舍关系,这三个属性分别是一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance)。例如,在分布式缓存系统中,如Redis和Memcached,由于对数据的高效读写操作要求,往往采用了分区容错性和可用性为主的设计,而在一致性方面则可能牺牲一定的强一致性要求。在实际应用中,CAP理论的具体实现涉及到复杂的系统设计和算法。 阅读详情

CAP 含义应用

三个指标

  • Consistency
  • Availability
  • Partition tolerance

Partition tolerance(分区容错性)

大多数分布式系统分布在多个子网络,每个子网络叫做一个区。分区容错性代表区间通信可能失败。
分区容错性无法避免,需要在C和A之间进行选择

Consistency

不能分区需要保持数据一致性

Availability

用户发起请求需要得到回应

Consistency 和Availability矛盾

  • 不可能同时成立,因为可能存在通信失败
  • 如果要保证分区一致性,必须在某个分区修改是,锁定其他分区,导致某分区不可读,即不可用,若要保证可用性,势必不能锁定G2

可用性高于一致性

  • 需要高可用,比如服务器等。

案例

zookeeper 保证AP

  1. 不能保证每次请求服务的可用性
    1.1 任何时刻对ZooKeeper的访问请求都能得到一致性的结果,同时对网络分割具备容错性;
    但是它不能保证每次服务对可用性,Zookeeper会在极端的网络环境下丢弃某些包。
    1.2 进行leader选举对时候集群是不可用的。在使用Zookeeper获取服务列表时,master节点丢失,
    会进行重新选举,时间在30-120s,在此期间服务不可用
  2. Eureka保证AP
    2.1 每个节点都是平等,挂掉几个节点其他节点依然可以提供服务
    2.2 某个节点挂掉,会导到其他节点
    2.3 在15分钟之内,超过85%的节点都没有正常心跳,则出现网络故障,应对措施如下:

不再从注册列表中一处因为长时间没收到心跳而应该过期的服务
仍然接受新的请求,但是不会同步到其他节点
当网络稳定是,当前实例新的注册信息会被同步到其他节点

分布式文件系统设计:HDFS如何应用CAP定理 在数字化时代,数据的爆炸性增长使得单机文件系统早已无法满足存储和处理的需求。分布式文件系统应运而生,它将数据分散存储在多个物理节点上,通过网络协同工作,从而提供了远超单机的存储容量、吞吐量和容错能力。然而,分布式环境并非乌托邦。网络延迟、节点故障、网络分区(Network Partition)等问题层出不穷。如何在这样一个充满不确定性的环境中,设计出既可靠又高效的分布式文件系统,是工程师们面临的巨大挑战。 阅读详情

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陌逸_逺
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