CAP —— 分布式基础

最新推荐文章于 2024-04-19 03:06:20 发布
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本文深入探讨了分布式系统设计中的CAP原理，即一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）。详细解释了这三个概念在分布式系统中的含义和作用，以及在实际系统设计中如何权衡这三者之间的关系。

Consistency  （一致性）

一致性指的是，数据一致性，所有的数据的变动都是同步的

所有节点访问同一份最新的数据副本

Availability（可用性） 

可用性是指好的响应性能 ，即对数据更新具备搞可用性

当集群中 一部分节点故障后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求

Partition tolerance（分区容错性）

 分区容错性指的是系统的可靠性

没有满足上述三者的完美分布式系统，而是就C和A进行取舍

Java分布式编程（1）—— 分布式一致性和CAP理论、Paxos算法、Raft算法、Zab协议
shangjg3的博客
06-14 867
然而，虽然CAP理论提供了重要的指导原则，但在实际应用中，并不是所有的场景都需要严格的一致性。例如，在分布式数据库中，为了保证不同节点之间的数据一致性，可以使用Paxos算法来实现主节点的选举和数据副本的同步。在Raft算法中，集群中的节点分为Leader、Follower和Candidate三种角色，通过互相投票的方式选举出新的Leader，并通过日志复制来达到一致性。实现该锁的过程中，节点之间需要进行选举，选择一个主节点来处理锁请求，并通过事务日志的复制保证锁的分配和释放的一致性。
分布式数据库设计——分布式事务与数据恢复
庄小焱
01-23 1461
摘要 主要是介绍分布式数据库的设计上在分布式事务与数据恢复处理方法。事务管理是数据库中存储引擎的一个相当独立并且重要的组件，它可以保证对数据库的一系列操作看起来就像只有一步操作一样。这大大简化了面向数据库的应用的开发，特别是在高并发场景下，其意义更为重要。 一、事务ACID原则 A：原子性 原子性保证了事务内的所有操作是不可分割的，也就是它们要么全部成功，要么全部失败，不存在部分成功的情况。成功的标志是在事务的最后会有提交（Commit）操作，它成功后会被认为整个事务成功。而失败会分成两种情况，一种
分布式基础，通俗易懂CAP？
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分布式系统非常关注三个指标：数据一致性系统可用性节点连通性与扩展性关于一致性数据“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...
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浅谈分布式CAP定理
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互联网发展到现在，由于数据量大、操作并发高等问题，大部分网站项目都采用分布式的架构。 而分布式系统最大的特点数据分散，在不同网络节点在某些时刻（数据未同步完，数据丢失），数据会不一致。 在2000年，Eric Brewer教授在PODC的研讨会上提出了一个猜想：一致性、可用性和分区容错性三者无法在分布式系统中被同时满足，并且最多只能满足其中两个！ 在200...
分布式CAP
miaomiaodmiaomiao的专栏
07-06 519
编辑 分布式系统的CAP理论：理论首先把分布式系统中的三个特性进行了如下归纳： 　　● 一致性（C）：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。（等同于所有节点访问同一份最新的数据副本） ● 可用性（A）：在集群中一部分节点故障后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。（对数据更新具备高可用性） ● 分区容错性（P）：以实际效果而言，分区相当于对通信的时限要求。系统
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...
分布式事务（再深入）——分布式事务理论基础 &amp； Java分布式事务解决方案
2401_84254196的博客
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刚性事务：分布式理论的CP，遵循ACID，对数据要求强一致性。XA协议是一个基于数据库层面的分布式事务协议，其分为两部分：事务管理器（Transaction Manager）和本地资源管理器（Resource Manager）。事务管理器作为一个全局的调度者，负责对各个本地资源管理器统一号令提交或者回滚。主流的诸如Oracle、MySQL等数据库均已实现了XA接口。二阶提交协议（2PC）: 根据XA协议衍生出来而来;
【微服务】（十六）—— 分布式事务Seata
jizhibing的博客
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目录 事务ACID原则 一、理论基础 1）CAP理论 CAP定理- Consistency CAP定理- Availability CAP定理-Partition tolerance 2）BASE理论 二、分布式事务Seata 1）初识seata 2）Seata架构 3）微服务集成seata 1、首先，引入seata相关依赖： 2、然后，配置application.yml，让微服务通过注册中心找到seata-tc-server： 三、XA模式 1）XA模式原理 2...
算法设计与分析——分布式算法
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在“算法设计与分析——分布式算法”这门研究生课程中，学生将深入学习如何设计和评估这些算法。以下是一些关键知识点： 1. 分布式系统基础：首先，了解分布式系统的架构和模型，包括客户端-服务器模型、P2P（对等...
分布式_CAP
葱爆牛肉的博客
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在讨论常见架构前，先简单了解下CAP理论： CAP 是 Consistency、Availablity 和 Partition-tolerance 的缩写。分别是指： 一致性（Consistency）：每次读操作都能保证返回的是最新数据； 可用性（Availablity）：任何一个没有发生故障的节点，会在合理的时间内返回一个正常的结果； 分区容忍性（Partition-
分布式——CAP定理
移动互联网后端服务架构
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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...
cap分布式理论
zlpzlpzyd的专栏
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cap是实现分布式系统的思想。 由3个元素组成。 Consistency（一致性） 在任何对等 server 上读取的数据都是最新版，不会读取出旧数据。比如 zookeeper 集群，从任何一台节点读取出来的数据是一致的。 Availability（可用性） 虽然系统内部会出现一些故障，但整体一直会对外提供服务，不至于崩溃。比如有10台 server，其中4台 server 出现了故障，经过特殊处理，把请求交给剩余的6台运行正常的 server，整体还在运行中，没有因为4台出现故障的 server 造
分布式CAP介绍
qq_30184197的博客
04-20 414
分布式CAP 一致性 C 可用性 A 分区容错性 P CAP原理是指这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾。因此在进行分布式架构设计时，必须做出取舍。而对于分布式数据系统，分区容忍性是基本要求，否则就失去了价值。因此设计分布式数据系统，就是在一致性和可用性之间取一个平衡。对于大多数WEB应用，其实并不需要强一致性，因此牺牲一致性而换取高可用性，是多数分布式数据库产品的方向。 一致性 ...
分布式理论：CAP
tonysong511的专栏
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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
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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 )
分布式——CAP原理
努力找工作呀
05-18 1136
一.概述 在理论计算机科学中，CAP原理指出对于一个分布式系统来说，当设计读写操作时，只能同时满足一下三点中两个： 一致性（Consistence）：所有节点访问同一份最新的数据副本 可用性（Avaliability）：非故障的节点在合理时间内返回合理的响应（不是错误或者超时的响应） 分区容错性（Partition tolerance）：分布式系统出现网络分区（分布式系统中，多个节点之前的网络本来是连通的，但是由于某些故障，比如部分节点网络出了问题。某些节点之间不连通，整个网络就分为几个区域，这就叫
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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...
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### 分布式事务中的ACID与CAP概念及其关系 #### ACID特性概述 在传统数据库系统中，事务遵循四个基本属性：原子性(Atomicity)，一致性(Consistency)，隔离性(Isolation)，持久性(Durability)[^1]。这些性质确保了单个操作要么完全成功，要么彻底失败；保持数据逻辑上的正确无误；防止并发访问干扰其他交易过程；并使已确认的结果永久保存。 #### CAP定理解析 对于分布式系统而言，则存在另一个重要的理论框架——即著名的CAP定理。该定理由Eric Brewer提出，并由Seth Gilbert和Nancy Lynch证明其正确性。按照此原理，在任何给定时间点上，一个分布式的网络服务只能同时满足以下三个要素中的两项： - **C (Consistency)**: 所有节点在同一时刻拥有相同的数据副本； - **A (Availability)**: 每次请求都能获得响应而不论部分组件是否失效； - **P (Partition tolerance)**: 即便遇到分区错误也能继续运作正常[^2]。 #### ACID vs. CAP 当我们将这两个看似不同的概念联系起来考虑时会发现它们之间存在着一定的交集但也有所区别。具体来说， - 在集中式环境中，我们可以轻松地实现严格的ACID语义而不必担心跨多个服务器协调的问题。 - 然而在分布式场景下，为了维持高可用性和容错能力（也就是支持P），往往不得不牺牲某种程度的一致性(C)来换取更好的性能表现或更高的可靠性。这意味着传统的强一致性的ACID模型可能不再适用，取而代之的是基于最终一致性的弱化版本或其他形式的一致性保障机制[^4]。 ```python def distributed_transaction_example(): try: with transaction.atomic(): # 原子性尝试模拟 update_account_balance() # 更新账户余额 send_confirmation_email() # 发送确认邮件 if network_partition_detected(): # 如果检测到网络分割 raise NetworkError except Exception as e: rollback_changes() # 出现异常则回滚更改 if isinstance(e, NetworkError): # 特殊处理网络错误情况下的补偿动作 initiate_compensation_actions() ```
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