cap理论

最新推荐文章于 2024-10-17 16:24:27 发布
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大数据架构设计原则：CAP理论在实际项目中的应用
AI天才研究院
05-09 1064
随着数据量从TB级向EB级跨越，传统集中式架构已无法满足大数据场景的扩展性需求。分布式系统通过横向扩展（Scale Out）实现高吞吐与高容错，但也引入了节点间通信、数据同步等复杂问题。CAP理论（由Eric Brewer于2000年提出）作为分布式系统的“不可能三角”，为架构师提供了权衡决策的核心依据。本文聚焦大数据场景，探讨CAP理论在实时计算、离线存储、流批一体等典型场景中的应用，覆盖HBase、Cassandra、Kafka等主流组件的设计逻辑，并总结企业级架构设计的最佳实践。
CAP定理
coco3600的博客
08-01 677
CAP定理 一、CAP理论原理 1、CAP理论介绍 2000年7月，加州大学伯克利分校的Eric Brewer教授在ACM PO...
CAP理论
行走
04-09 3112
1. 初识 CAP 理论   CAP 理论是加州理工大学伯克利分校的 Eric Brewer 教授在 2000 年 7 月的 ACM PODC 会议上首次提出的，它是 Eric Brewer 在 Inktomi 期间研发搜索引擎、分布式 Web 缓存时得出的关于数据一致性（ C：Consistency ）、服务可用性（ A：Availability ）、分区容错性（ P：Partition-tolerance ）的一个著名猜想： It is impossible for a web service to p
分布式系统中的CAP理论，面试必问，你理解了嘛？
冯冬冬的博客
11-22 1586
对于刚刚接触分布式系统的小伙伴们来说，一提起分布式系统，就感觉高大上，深不可测。而且看了很多书和视频还是一脸懵逼。这篇文章主要使用大白话的方式，带你理解一下分布式系统中的CAP理论。保证你能听懂。 为了防止被误以为是洗文的嫌疑，我在这里先说明一下：我参考了知乎和博客园上等相关文章，还有下面的图不是我自己画的，我觉得能清晰地表达出意思就是好图，在百度图片上下载了一波。 一、什么是分布式系统 拿一...
[分布式]：分布式系统的CAP理论
热门推荐
Franco的博客
05-24 2万+
2000年7月，加州大学伯克利分校的Eric Brewer教授在ACM PODC会议上提出CAP猜想。2年后，麻省理工学院的Seth Gilbert和Nancy Lynch从理论上证明了CAP。之后，CAP理论正式成为分布式计算领域的公认定理。 CAP理论概述 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...
CAP理论与分布式数据库
02-27
根据CAP理论，一致性(C)，可用性(A)，分区容错性(P)，三者不可兼得，必须有所取舍。而传统数据库保证了强一致性(ACID模型)和高可用性，所以要想实现一个分布式数据库集群非常困难，这也解释了为什么数据库的扩展能力...
深入理解 CAP 理论
果酱 の 博客
10-17 1382
一致性（Consistency）：在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否具有同样的值。也就是说，对一个数据项的更新操作，必须在所有的数据备份上同时生效，否则就会出现数据不一致的情况。可用性（Availability）：在分布式系统中，任何一个非故障节点在接收到用户的请求后，必须在有限的时间内返回结果。也就是说，系统必须能够及时响应客户端的请求，不能出现长时间的无响应状态。分区容错性（Partition tolerance）：分布式系统在遇到网络分区的情况下，仍然能够对外提供服务。
CAP 理论解释 —— 以“记忆公司”开展业务为例
Leo的博客
07-15 1万+
CAP 理论是分布式系统的一个基础理论，它描述了任何一个分布式系统最多只能满足以下三个特性中的两个： 一致性（Consistency） 可用性（Availability） 分区容忍性（Partition tolerance） CAP 理论听起来十分抽象，本文尝试以生活中的例子并用通俗易懂的语言来解释 CAP 理论的含义。 第一章：“记忆公司”面世 一天晚上，正准备入睡时，你的妻子对你记...
CAP 理论
最新发布
09-16
CAP理论的核心思想是，一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance）三个特性中的两个，而无法同时满足所有三个特性。这是因为在分布式系统中，网络分区是不可避免的，而保证一致性和可用性需要对网络分区做出不同的权衡[^2]。 理论的优点在于清晰简洁、易于理解，但缺点是高度抽象化，省略了很多细节，导致在将理论应用到实践时，由于各种复杂情况，可能出现误解和偏差，CAP理论也不例外。如果没有意识到这些关键的细节点，那么在实践中应用CAP理论时，方案可能很难落地[^1]。 基于CAP理论，还衍生出了BASE理论，即Basic Availability（基本可用）、Soft State（软状态）和Eventually Consistency（最终一致性），这是对CAP理论中AP选择的一种实践[^3]。 ### 示例代码：模拟CAP理论的简单场景 ```python # 模拟一个简单的分布式系统 class DistributedSystem: def __init__(self): self.data = {} self.available = True self.partitioned = False def set_data(self, key, value): if not self.partitioned: self.data[key] = value return True return False def get_data(self, key): if self.available and not self.partitioned: return self.data.get(key) return None # 创建分布式系统实例 system = DistributedSystem() # 设置数据 system.set_data('key1', 'value1') # 获取数据 print(system.get_data('key1')) ```
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