分布式CAP

最新推荐文章于 2025-06-06 00:10:09 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-06 00:10:09 发布 · 175 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

CAP原则：指的是在一个分布式系统中，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。

 

分布在不同的服务器中的数据保持一致；当被调用，需要提供数据则保持可用；网络通信发送故障时，集群的各分区仍然可用，不影响整个系统。分布式最大的价值是保证整个系统的稳定（容错性），所以，大部分的都是保证P的情况下，在A和C直接做取舍。保证CP不要求A, 最典型的是分布式数据库，如Redis、HBase、等。因为他们的数据一致性是基本要求。保证AP不要求C，放弃一致性，典型的应用是抢购场景，可能前几秒你浏览商品的时候页面提示是有库存的，当你选择完商品准备下单的时候，系统提示你下单失败，商品已售完。

 

另外，一些传统行业，如银行，在保证数据一致性不是做一丝让步，C必须保证，若是网络故障，宁可停止服务，在A和P之间取舍。

 

拓展：Spring Cloud中的Eureka和Zookeeper的区别https://blog.youkuaiyun.com/eson_15/article/details/85561179

深入浅出 -- 系统架构之分布式CAP理论和BASE理论
xiaoli8748的专栏
04-05 3390
通篇看完，大家会发现CAP理论并没有那么强大，它的作用更多局限于分布式存储领域，同时也并非整个分布式存储领域都会用到CAP思想，如今主流的分片式存储架构，就摒弃了传统的CAP模型。而BASE理论，则广泛运用于各类分布式系统，其中定义的三个概念，覆盖了分布式系统的大多数场景，比如微服务中的服务降级、熔断、限流机制，就是“基本可用”的一种体现。最后，在之前的文章中，我一直强调大家不要听风就是雨，学习技术时，务必保持审慎怀疑的态度！比如本文讨论的BASE理论，90%资料都在告诉你，它是CAP。
分布式CAP定理
Hello World
02-26 478
CAP定理又称CAP原则，指的是在一个分布式系统中，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。 BASE原则 BA：基本可用（Basically Available） S：软状态（Soft State） E：最终一致性（Eventual Consistency） CAP原则是三选二； BASE原则是CAP原则的折中，C，A，P三个都要，但是不保证每个原则的实现都是100%；
分布式-CAP
迷路剑客个人博客
03-13 444
分布式-CAP 转载声明 本文大量内容系转载自以下文章，有删改，并参考其他文档资料加入了一些内容： 分布式基础，通俗易懂CAP？ 作者：58沈剑 出处：架构师之路 摘要 分布式系统非常关注三个指标： C 数据一致性 A 系统可用性 P 节点连通性与扩展性 0x01 C-一致性 数据“强一致性”，是希望系统只读到最新写入的数据，例如：通过单点串行化的方式，就能够达到这个效果。 关于sessi...
分布式之CAP原则详解
热门推荐
lixinkuan的博客
12-07 10万+
一、概述 CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容忍性（Partition tolerance）。CAP 原则指的是，这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾。 1998年，加州大学的计算机科学家 Eric Brewer 提出，分布式系统有三个指标。 一致性（C）：在分布式系统中的所有数据备份，...
分布式理论 - CAP
csdn_tom_168的博客
06-06 1398
分布式系统CAP定理与最终一致性解析 CAP定理指出分布式系统无法同时满足一致性、可用性和分区容错性。实际应用中，系统通常在CP（强一致）和AP（高可用）之间选择。CP系统如ZooKeeper牺牲可用性保证数据一致，而AP系统如Cassandra通过异步复制、Gossip协议等手段实现最终一致性。后者允许短暂不一致，换取高可用性。现代分布式系统常采用混合策略（如Saga模式）灵活平衡CAP特性，根据业务需求选择强一致或最终一致方案。最终一致性适用于社交网络、电商等容忍延迟的场景，而金融系统则需强一致性保障。
分布式理论：CAP
tonysong511的专栏
04-22 4978
1. 定义：CAP是一致性（Consistency），可用性(Avalibility)，分区容错性(Partition Tolerance)的单词首字母缩写。CAP是分布式系统事物处理的重要理论。在一个分布式系统中，最多只能满足这三个特性中的两个，而不能全部满足三个。 （1）一致性是指在分布式系统中，服务端系统在数据更新后如何同步到整个分布式系统，以保证数据最终一致性。 （2）可用性是指服务一直可用且能够正常响应（不保证返回的是最新写入的数据） （3）分区容错性是指分布式系统在遇到某节点或网络分区故障
分布式理论CAP
weixin_43322048的博客
11-02 3496
CAP理论，指的是在一个分布式系统中，Consistency(一致性)、Availability(可用性)、Partition Tolerance(分区容错性)，不能同时成立。CAP理论是分布式架构中提出来的一种设计思想模型，全称是由、、三个词组成，通过单词便可知其意，其实，这三个词分别代表着不同的含义，在做分布式架构设计时，只能在其三中选其二，并不能同时满足三个思想模型。分布式理论CAP三者的定义如下：一致性(C )：保证所有节点上的数据始终同步。可用性(A )
深入解析分布式CAP理论
Debugtheworld的博客
04-08 939
本文将从CAP理论的核心概念出发，结合主流数据库（如MySQL、MongoDB、Redis、Cassandra等）的CAP特性，帮助你在实际项目中做出更明智的技术选型。现代数据库（如MongoDB、TiDB）正在尝试突破CAP限制，提供更灵活的方案。CP（放弃A）：强一致性系统（如ZooKeeper），网络分区时可能拒绝服务。AP（放弃C）：高可用系统（如Cassandra），允许短暂数据不一致。CA（放弃P）：单机数据库（如MySQL主从架构），无法容忍网络分区。物联网（IoT）、时序数据（高写入吞吐）
精选资源
业务多活架构和分布式CAP实战.docx
10-24
业务多活架构和分布式CAP理论是构建高可用、高并发系统的关键技术，它们在面对大规模流量冲击时展现出强大的适应性和稳定性。在这个领域，蚂蚁金服的实践经验尤其值得深入研究。 首先，业务多活架构（Multi-Active ...
elgchat#elgchat#分布式CAP定理1
07-25
1.商品服务写入主数据库成功, 则想从数据库查询数据也成功 2.商品服务写入主数据库失败,则向从数据库查询也失败 1. 写入主数据库后要数据同步到从数据库 2.
分布式——CAP定理
移动互联网后端服务架构
05-06 482
这里写自定义目录标题CAP定理概述CAP具体描叙：Consistency (一致性)：一致性分类强一致性弱一致性最终一致性Availability (可用性):Partition Tolerance (分区容错性):CAP的证明CAP的权衡CA without PCP without ACP实例：AP wihtout C实例：总结 CAP定理概述 CAP定理又称CAP原则，指的是在一个分布式系统中...
分布式CAP理论
weixin_43837016的博客
05-29 647
CAP定理指出分布式系统无法同时满足一致性(C)、可用性(A)和分区容错性(P)。实践中必须三选二：CP系统(如金融系统)优先保证一致性，AP系统(如社交平台)侧重可用性。网络分区不可避免，因此设计需根据业务需求权衡，金融系统选CP，容忍短暂不可用；电商、社交等选AP，接受最终一致。典型应用包括银行系统(CP)和Twitter(AP)。该定理为分布式架构设计提供了重要指导原则。
分布式CAP是什么？
guanking19的博客
12-22 3045
解释什么事CAP
分布式--CAP原则
stormbreaker
01-29 428
CAP原则 分布式–CAP原则 CAP理论是指分布式系统架构中通常只能够满足CAP三个指标中的两个，而不能同时满足CAP三个指标。 C（Consistency）：一致性 一致性指的是All nodes see the same data at the same time，也就是说所有节点在同一时间看到的数据必须是一模一样的，比如足球比赛中，当比分发生了改变，客户端A看到的比分是1:0，而客户端...
分布式系统中的CAP理论
请叫我大师兄
09-18 6020
一、什么是分布式系统 拿一个最简单的例子，就比如说我们的图书管理系统。之前的系统包含了所有的功能，比如用户注册登录、管理员功能、图书借阅管理等。这叫做集中式系统。也就是一个人干了好几件事。 后来随着功能的增多，用户量也越来越大。集中式系统维护太麻烦，拓展性也不好。于是就考虑着把这些功能分开。通俗的理解就是原本需要一个人干的事，现在分给n个人干，各自干各自的，最终取得和一个人干的效果一样。 稍微正规一点的定义就是：一个业务分拆多个子业务，部署在不同的服务器上。 然后通过一定的通信协议，能够让这些子业务之
【分布式】CAP理论详解
blblccc
11-15 3244
【分布式】CAP理论详解
分布式CAP原则
qq_39406355的博客
06-19 1083
CAP原则 CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance）。CAP 原则指的是，这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾 一致性 一致性指的是分布式系统完成某个写操作时，服务器的各个都应该获取到最新的值，保持各个节点之前的数据一致性 可用性 可用性指的是在分布式系统中，用户可以永远在正常时间内进行读和写操作，一直可以正常访问并得到响应 分区容错性 分区容错性是指，
分布式中CAP原理
凄凉的小金鱼
12-13 367
CAP是指在一个分布式系统中： C（consistency）一致性   A（available）可用性     P（partition tolerance ）分区容错性，三个要求，但是往往三者很难兼顾。 C:一致性 指分布式所有的数据在同一时刻的值是否是一一致的 A：可用性，当部分节点出现宕机的情况，其他节点能否正常的工作 C:分区容错性：在分布式系统中，网络硬件出现延迟丢包的现象避免不了 ...
【分布式】1、CAP 理论 | 一致性、可用性、分区容忍性
呆呆的猫的博客
07-22 3410
分布式 CAP 理论 | 一致性、可用性、分区容忍性
分布式系统cap 理论
最新发布
08-30
CAP理论是分布式系统设计中的一个核心概念，由加州大学的计算机科学家Eric Brewer于1998年提出，在2000年由Eric Brewer教授再次提出，并在2002年由Seth Gilbert和Nancy Lynch正式证明[^2][^4]。 在分布式系统中，CAP是一组描述网络分区（Partition）时系统能提供保证的原则。CAP代表Consistency（一致性）、Availability（可用性）和Partition Tolerance（分区容错性）。该理论指出，在分布式系统中，这三个属性不可能同时达到最优，一个分布式系统最多只能同时满足一致性、可用性、分区容错性这三项中的两项，它是分布式系统中最基础最重要的理论[^1][^3][^4]。 ### 性质 - **Consistency（数据一致性）**：指在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值，即数据的更新操作是否能及时同步到各个节点。 - **Availability（可用性）**：指系统在面对各种异常时，仍能保证7×24小时的正常响应，对于用户的每一个操作请求总是能够在有限的时间内返回结果。 - **Partition Tolerance（分区容错性）**：指在分布式系统中，由于网络故障等原因导致部分节点之间无法通信（即产生分区）时，系统仍能继续提供服务。 ### 示例代码 下面是一个简单的Python示例，模拟了一个简单的分布式系统中CAP理论的体现： ```python # 模拟分布式系统中的节点 class Node: def __init__(self, name): self.name = name self.data = {} def write(self, key, value): self.data[key] = value def read(self, key): return self.data.get(key) # 模拟网络分区 class NetworkPartition: def __init__(self): self.partitions = [] def add_partition(self, nodes): self.partitions.append(nodes) def is_connected(self, node1, node2): for partition in self.partitions: if node1 in partition and node2 in partition: return True return False # 创建节点 node1 = Node("Node1") node2 = Node("Node2") # 创建网络分区 partition = NetworkPartition() partition.add_partition([node1]) partition.add_partition([node2]) # 写入数据 node1.write("key1", "value1") # 模拟读取数据 if partition.is_connected(node1, node2): # 如果节点连接，尝试同步数据，保证一致性 node2.write("key1", node1.read("key1")) print(f"Node2读取到的数据: {node2.read('key1')}") else: # 如果节点断开连接，保证可用性，返回本地数据 print(f"Node2读取到的数据: {node2.read('key1')}") ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值