CAP原理

C(consistency): 一致性

A(availability): 可用性

P(partion tolerance): 分区容错

CAP原理即在分布式系统中,这三个指标不能同时满足。

 

1.partion tolerance

大多数分布式系统都分布在多个网络,每个子网就叫一个区,分区容错的意思是,区间通信可能存在失败,比如,一台服务器在中国,一台服务器在美国,他们之间可能无法通信。

上图中,S1和S2是跨区部署的两台服务器,S1向S2发送一条消息,S2可能收不到。

一般来说,分区通错是无法避免的,因此可以认为CAP中的P总是成立,CAP定理告诉我们,剩下的C和A无法同时满足。

2.consistency

一致性的意思是写操作之后的读操作,必须返回该值,

3.availability

可用性的意思是只要收到用的请求,服务器就必须作出应答。

4.可用性和一致性是相互冲突的,

上图中,s1更新缓存中的某个值时,此时,s2读该值的时候,

  1. 如果为了满足可用性,则读到的是更新之前的值,不满足一致性
  2. 如果为了满足一致性,则必须等到s1更新完成之后再去读,不满足可用性

 

Redis 集群是一个分布式的键值存储系统,在分析其 CAP 原理时,需要考虑一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance)这三个特性。 ### 分区容错性(P) Redis 集群天然支持分区容错性。它采用分片(sharding)的方式将数据分散存储在多个节点上,每个节点负责一部分数据。当集群中出现网络分区时,各个分区的节点仍然可以继续处理请求,保证系统的可用性。即使部分节点之间的通信中断,只要每个分区内有足够的节点,集群仍然可以正常工作。例如,在一个包含多个主从节点的 Redis 集群中,如果某个节点所在的网络分区与其他分区断开连接,该分区内的节点可以继续为客户端提供服务,只是可能无法与其他分区的数据进行实时同步。 ### 可用性(A) Redis 集群在大多数情况下保证了高可用性。它通过主从复制和故障转移机制来实现。每个主节点都有一个或多个从节点,当主节点发生故障时,从节点可以自动晋升为主节点,继续处理客户端的请求,从而减少系统的停机时间。例如,当一个主节点出现故障时,Redis 集群会自动将一个从节点提升为新的主节点,客户端可以继续向新的主节点发送请求,而不会受到太大的影响。 ### 一致性(C) Redis 集群保证的是最终一致性,而不是强一致性。在数据写入时,Redis 集群将数据写入主节点后,会异步地将数据复制到从节点。这意味着在数据复制的过程中,客户端可能会读取到旧的数据。例如,当一个客户端向主节点写入数据后,立即向一个从节点读取该数据,由于数据复制可能还未完成,从节点可能返回的是旧的数据。只有在数据复制完成后,所有节点的数据才会达到一致状态。 ```python # 简单的 Redis 集群操作示例 import redis # 连接到 Redis 集群 startup_nodes = [{"host": "127.0.0.1", "port": "7000"}] rc = redis.StrictRedisCluster(startup_nodes=startup_nodes, decode_responses=True) # 写入数据 rc.set("key", "value") # 读取数据 value = rc.get("key") print(value) ```
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