Redis-Redis面试-CAP理论+BASE理论

最新推荐文章于 2024-09-09 06:11:06 发布
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本文深入探讨了CAP理论，它指出在分布式系统中，一致性、高可用性和分区容错性不能同时兼得。同时，文章也介绍了BASE理论，强调在大型分布式系统中，基本可用、软状态和最终一致性的重要性。理解这些理论对于构建健壮的分布式系统至关重要。

CAP理论
在这里插入图片描述
C：一致性
A：系统高可用
P：分区容错性，比如现在系统的一个或者几个机器宕机了，剩下的机器还能够正常运转满足系统需求
在这里插入图片描述
BASE理论
BA:基本可用
S：软状态的，无连接的，数据同步运行一定的延迟
E:最终一致性
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Redis分布式数据库原理CAP(理论篇)
ctlgq的博客
10-05 1423
关系型数据库遵循ACID规则 事务在英文中是transaction，和现实世界中的交易很类似，它有如下四个特性： 1、A (Atomicity) 原子性 原子性很容易理解，也就是说事务里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事务成功的条件是事务里的所有操作都成功，只要有一个操作失败，整个事务就失败，需要回滚。比如银行转账，从A账户转100元至B账户，分为两个步骤：1）从A账户取100元；2）存入10...
面试基础---分布式架构基础：CAP 理论与 BASE
最新发布
weixin_43290370的博客
03-07 1209
CAP 理论和 BASE 理论是分布式系统设计的基础理论。通过深入理解这些理论，我们可以根据实际需求设计高可用、高性能的分布式系统。在实际项目中，合理权衡一致性、可用性和分区容错性，结合异步复制、版本控制和补偿机制等实现方式，可以显著提高系统的性能和可靠性。通过源码分析和实际案例，我们进一步了解了这些理论的实现细节。希望本文能为你在实际项目中设计分布式系统提供帮助。CAP 理论BASE 理论ZooKeeper 源码Cassandra 源码。
redis CAP
sainazuoan1的博客
03-15 163
主备：备份机不会参与业务。 主从复制：主机 从机 都可以访问 一个服务，两个客户端访问时 出现两种结果 ，即出现网络分区了，也就是出现脑裂了。 脑裂不一定不好，当需要注册服务时，有多个节点提出注册服务，只要一个能注册就行，不一定要全部ok。—即分区容忍性 过半：n/2+1 可以解决脑裂问题，少于辞职的团伙说话不管用 集群使用奇数台原因：3台集群 只允许挂一台，四台集群 只允许挂一台；但是四台的集群更容易挂。 后台运行关掉 日志打印到控制台 关闭AOF 人工模式实现故障切换： 主从模式： 从挂掉：运维修好后重
Redis学习笔记（五）--分布式数据库CAP原理
长歌
01-15 1033
传统数据库的ACID Atomicity 原子性 事务里面的所有操作要么全部做完，要么都不做，事务成功的条件是事务里的所有操作都成功，只要有一个操作失败，整个事务就失败，需要回滚。 Consistency 一致性 数据库要一直处于一致的状态，事务的运行不会改变数据库原本的一致性约束。 Isolation 独立性 并发的事务之间不会互相影响，如果一个事物要访问的数据
单点数据库情况下的Redis CAP(旁路缓存)
qq_15506373的博客
02-18 598
单点数据库情况下的Redis CAP(旁路缓存)
redis学习 -- 分布式数据库中的CAP原理
flyingfish
12-14 559
CAP是分布式系统的3个特性： C：Consistency（强一致性），写操作之后的读操作，必须返回该值。 A：Availability（可用性），用户发出请求，服务器一定要给出响应。 P：Partition tolerance（分区容错性），大多数分布式系统都分布在多个子网络，每个子网络就叫做一个区（partition），分区容错的意思是，区间通信可能失败。 一个分布式系统不可能同时很好地满足一致性、可用性和分区容错性这三个需求，最多只能同时较好地满足两个： CA：单点集群，满足一致性、可用性的
分布式系统面试全集通第一篇（dubbo+redis+zookeeper----分布式+CAP+BASE+分布式事务
gan_zi_ge的博客
09-09 1376
一个系统各组件分别部署在不同服务器。彼此通过网络通信和协调的系统。也可以指多个不同组件分布在网络上互相协作，比如说电商网站也可以一个组件的多个副本组成集群，互相协作如同一个组件，比如数据存储服务中为了数据不丢失而采取的多个服务备份冗余，当数据修改时也需要通信来复制数据分布式最早出现的目地首先是解决单点问题，避免单点故障，然后解决了性能问题一致性(consistency)可用性(Availability)分区容错(partition-tolerance)都需要的情景输入/唤起更。
Redis-CAP定理和BASE理论（二）
weixin_46158144的博客
01-10 595
CAP理论概述 1998 年来自柏克莱加州大学的计算机科学家 埃里克.布鲁尔(Eric Brewer) 提出分布式系统的三个基本指标：Consistency(一致性)、Availability(可用性) 、Partition tolerance(分区容错)，简称：CAP。 在2000年的分布式计算原则研讨大会上(PODC)埃里克.布鲁尔提出的一个猜想：在设计一个分布式系统时，CAP三者无法同时满足...
常见面试题 ：分布式+微服务+MYSQL+Redis+JVM+Spring等等（0积分下载）
09-25
1. 分布式一致性：如CAP原理（Consistency、Availability、Partition Tolerance），以及Paxos、Raft等一致性算法。 2. 分布式锁：如何实现高可用和高并发下的分布式锁，如Zookeeper、Redis等解决方案。 3. 负载...
Redis学习：redis.conf详解
FeiChangWuRao的博客
02-10 2415
Redis.conf配置文件是关于Redis重要属性的。配置好redis.conf,了解里面的属性很重要。 下面是我从github上直接拷贝的代码 # Redis configuration file example. # # Note that in order to read the configuration file, Redis must be # started with the file path as first argument: # # ./redis-server /path/to/r
面试专题：CAP理论、BASE理论
lxn1023143182的博客
03-16 361
Consistency（一致性）： 即更新操作成功并返回客户端后，所有节点在同一时间的数据完全一致。 对于客户端来说，一致性指的是并发访问时更新过的数据如何获取的问题。 从服务端来看，则是更新如何复制分布到整个系统，以保证数据最终一致。 Availablity（可用性） 即服务一直可用，而且是正常的响应时间。系统能够很好的为用户服务，不出现用户操作失败或者访问超时等用户体验不好的情况。 Partition Tolerance（分区容错性） 即分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候，仍然能够对外提供满足一
Redis - CAP原则 =＞ 缓存与数据库的一致性
key_768的博客
08-07 2107
这里的数据库是指Mysql等存放在磁盘的数据库，缓存是指Redis等在内存的数据库 实时同步 实时同步：缓存或DB修改，另一方同步修改 强一致性要求比较高，可采用实时同步：查询时先查询缓存，查询不到再查询数据库，并保持到缓存；更新缓存时先更新数据库，再将缓存设置为过期，更新数据（建议不要更新缓存内容，而是设置缓存过期） 非实时同步 非实时同步：缓存或数据库修改，另一方不需要同步修改 非实时同步： 定时任务：设置一定时间间隔更新数据 异步队列： 并发程度高，可以采用异步队列，可此案有kafka等消息中.
【Redis】CAP问题 C（一致性）、A（可用性）、P（网络分区容错性）；Cache aside pattern旁路缓存模式：Redis缓存保证AP的策略：就是旁路缓存模式+延时双删（一般最多2秒）
落霞与孤鹜齐飞，秋水共长天一色。
10-06 859
当网络故障的时候，分区容错性P指的是：系统仍然可用，但不一定保证数据一致性了。
Redis__分布式数据库CAP原理
兴趣是最好的老师
04-14 288
CAP理论就是说在分布式存储系统中，最多只能实现上面的两点。 而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题，所以分区容忍性是我们必须需要实现的。 所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡，没有NoSQL系统能同时保证这三点。 C:强一致性 A：高可用性 P：分布式容忍性 CA 传统Oracle数据库 AP 大多数网站架构的选择 CP Redis、Mongodb 注意：分布式架构的时候必须做出取舍。 一致性和可用性之间取一个平衡。多余大多数web应用，其实并不需要强一致性。...
面试再问你CAP、BASE 理论是什么？这篇文章仍甩给他！
Zmj的博客
01-27 762
作者：架构师小白, 来源：公众号-程序员虎哥 前言 什么是分布式事务？介绍这个之前，先了解下这几个问题 事务是什么？ 本地事务是什么？ 分布式是什么？ 分布式事务是什么？ 事务是什么？ 完成某件事情，可能有多个参与者需要执行多个步骤，最终多个步骤要么全部成功，要么全部失败。 举个栗子：支付宝上A给B转账100元，A账户扣100，B账户增加100，这就是一个事务，这个操作中要么都成功，要么都失败。 事务的场景有很多，参与者也是多种多样。比如 用户成功注册然后发送邮件，包含2个操作：向数据库插入用户.
redis（一）：CAP简介和常用数据类型的操作命令
jialiang的博客
08-20 1270
1.CAP简介 CAP定理又称CAP原则，指的是在一个分布式数据库系统中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），最多只能同时三个特性中的两个，三者不可兼得。简单理解就是CAP的3进2. CAP区别与sql数据库事务的ACID特性，一般适用于多种类型的数据库系统中。 Consistency（一致性）：或者强...
redis总结(一)--cap原理和base
秋天的猿
11-30 3102
1cap原理 1.1来自http://www.ruanyifeng.com/blog/2018/07/cap.html的解释    1.1.1先看 Partition tolerance，中文叫做"分区容错"。 大多数分布式系统都分布在多个子网络。每个子网络就叫做一个区（partition）。分区容错的意思是，区间通信可能失败。比如，一台服务器放在中国，另一台服务器放在美国，这就是两个区，它...
面试题：分布式CAP定理与BASE理论
qq_41126178的博客
04-06 852
一、什么是CAP定理？ CAP是Consistency、Availablity和Partition-tolerance的缩写。 1、一致性（C：Consistency） 一致性指的是多个数据副本是否能保持一致的特性，在一致性的条件下，系统在执行数据更新操作之后能够从一致性状态转移到另一个一致性状态。 对系统的一个数据更新成功之后，如果所有用户都能够读取到最新的值，该系统就被认为具有强一致性。 2、可用性（A：Availability） 可用性指分布式系统在面对各种异常时可以提供正常服务的能力，可
Redis（一）CAP+BASE、数据类型和常用关键字
bryce的博客
12-17 1693
分布式数据库中的CAP原理CAP+BASE C：Consistency（强一致性） A：Availability（高可用性） P：Partion tolerance（分区容错性） CAP理论图的核心是：一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，最多只能同时较好的满足两个。 CAP的理论就是说在分布式存储系统中，最多只能实现上面的两点。 而由于在分布式的项目下，不同的服务器之间的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题，所以分区容忍性是我们必须要实现的。 所以我们只能在一致性和可用性之间
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