分布式事务

数据库事务

数据库事务、特性:原子性(Atomicity )、一致性( Consistency )、隔离性或独立性( Isolation)和持久性(Durabilily),简称就是ACID。

分布式事务

当单个数据库的性能产生瓶颈的时候,就需要使用集群提高性能,这个时候单个数据库的ACID已经不能适应这种情况了,而在这种ACID的集群环境下,再想保证集群的ACID几乎是很难达到,或者即使能达到那么效率和性能会大幅下降,这时我们就需要引入一个新的理论原则来适应这种集群的情况,就是 CAP 原则或者叫CAP定理,那么CAP定理指的是什么呢?

CAP原则

CAP原则又称CAP定理,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),三者不可兼得 。
在这里插入图片描述

  1. 一致性 ,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)
  2. 可用性 ,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;
  3. 分区容错性 ,再出现网络故障导致分布式节点间不能通信时,系统能否继续服务。以实际效果而言,分区相当于对通信的时限要求。系统如果不能在时限内达成数据一致性,就意味着发生了分区的情况,必须就当前操作在C和A之间做出选择;

Base 理论

BASE理论:
Basically Available(基本可用),
Soft state(软状态)
Eventually consistent(最终一致性)
Base 理论是对 CAP 中一致性和可用性权衡的结果,其来源于对大型互联网分布式实践的总结,是基于 CAP 定理逐步演化而来的。其核心思想是:
既是无法做到强一致性(Strong consistency),但每个应用都可以根据自身的业务特点,采用适当的方式来使系统达到最终一致性(Eventual consistency)。

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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