CAP定理

最新推荐文章于 2025-05-14 17:03:27 发布
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分类专栏： CAP理论 文章标签： 分布式
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_32550623/article/details/117202487
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CAP定理指出，在分布式系统中，一致性、可用性和分区容错性无法同时保证。理解这一原理对于设计高可用和健壮的分布式系统至关重要。开发者必须在这些属性之间做出妥协，以适应不同的业务需求和网络环境。

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CAP定理
最初提出时指分布式数据存储不可能同时提供以下三种保证中的两种以上

  • 一致性（Consistency）：每次请求收到的信息都是最新的
  • 可用性（Availability）：每个请求都会收到(非错误)响应
  • 分区容错（Partition tolerance）：尽管节点之间的网络不通导致分区，系统任继续运行

事实上，不仅仅是分布式数据存储应用，所有分布式系统都必须在CAP这三点之间进行权衡
在这里插入图片描述
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分布式系统 CAP 定理 P 代表什么含义
黎明就要到来
05-26 435
内部使用 paxos 选举投票机制，只有获取半数以上的投票才能成为 leader，否则重新投票，所以部署的时候最好集群节点不小于 3 的奇数个（但是谁能保证跪掉后节点也是奇数个呢）；作者在网络上查阅了很多关于 CAP 文章，虽然这些文章对于 P 的解释五花八门，但总结下来这些观点大多都是指 P 是不可缺少的，也就是说在分布式系统只能是 AP 或者 CP，这种理论与我之前所认识的理论（存在分布式 CA 系统）是冲突的，所以才有了疑惑。允许至少一个节点更新状态会导致数据不一致，即丧失了 C 性质。
拜托，请不要再曲解CAP定理
萧萧的专栏
06-02 1052
特定理论的英文缩写一向是程序员装逼最趁手的工具， CAP, BASE 就是上述的装逼利器之一， 而且有点烂大街。 很多程序员甚至不屑于过多使用，然而遗憾的是， 很多人对于CAP定理的理解甚至都是错误的
CAP 定理
晚风犹在的博客
03-20 98
带你快速了解分布式系统中的CAP定理~
一起聊聊分布式系统的CAP定理
无远弗届
05-30 1156
Eric Brewer在其原始论文中详细阐述了CAP定理，并提出了一个关键观点：在网络分区发生时，分布式系统只能在一致性和可用性之间选择其一。这意味着，如果系统追求高度的数据一致性，那么在网络分区的情况下，它可能无法响应用户的请求；相反，如果系统追求高可用性，那么在某些情况下可能无法保证数据的严格一致性。这一观点挑战了当时许多分布式系统设计者的传统思维，引发了广泛的讨论和研究。
cap定理
羽墨墨的博客
08-02 276
使用分区恢复机制：设计系统时考虑到网络分区的恢复机制，比如使用心跳检测、超时重试等手段，以便在网络恢复后能够快速恢复服务。数据复制和分区策略：合理地设计数据复制策略，比如主从复制、多副本复制等，以确保数据的一致性和可用性。同时，采用合理的数据分区策略，将数据分散到多个节点上，以提高系统的整体性能和可用性。微服务架构：将系统拆分成多个微服务，每个服务可以根据其特性选择不同的CAP策略。这样可以在整个系统层面实现更灵活的权衡。
什么是CAP定理
MrXionGe的博客
01-10 1892
概念 CAP定理中的CAP就是三个单词的缩写，分别是： C：Consistency 一致性（在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻都是同样的值） A：Availability 可用性（保证每个请求不管成功或者失败都有响应） P：Partition tolerance 分区容错性（系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作） 定理的概念是，对于一个分布式系统来说，不可能同时满足以上三点，最多只能同时满足其中两点。 场景 我们把CAP两两组合，每种场景都用两个例子来解释，方便理解。 ①以订单库存系统为例
简述CAP定理
m0_51697147的博客
10-27 1237
CAP定理告诉我们，一个分布式系统不可能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三个基本需求，最多只能同时满足其中的两个。一致性和可用性永远无法存在一个两全其美的方案，只能尽可能地适用于某种情形。
掌握 CAP 定理，以及每个的含义和 CAP 定理的应用.docx
07-10
理解CAP定理有助于开发者在设计分布式系统时做出权衡，确保系统的稳定性和可靠性。 1. 一致性（Consistency） 一致性保证了系统在任何时刻，所有节点的数据都是相同的，客户端无论从哪个节点读取，都能得到最新的...
java cap理论_架构师都该懂的 CAP 定理
weixin_42222065的博客
02-28 714
面对可能出现的网络延迟，不可预估的请求流量等情况，设计一个分布式系统，我们通常围绕系统高可用，数据一致性的目标去规划和实现，想要完全实现这个目标，却并非易事。由此，分布式系统领域诞生了一个基本定理，即 CAP 定理，用于指导分布式系统的设计，从系统高可用，数据一致性，网络容错三个角度将分布式系统的特性抽成一个分区容错一致性模型。这样一来，让系统设计者只需根据业务场景特点，进行权衡设计适合业务场景...
分布式基础-详解CAP定理与应用场景分析
码工是小希
06-07 772
朋友，你是不是一样呢？ 废话少说： 文章目录朋友，你是不是一样呢？ 废话少说：什么是分布式系统举个小例一致性（Consistency）分区容错性（Partition tolerance）可用性（Availability）验证CAP理论有两种选择：如何权衡三选二利弊如何权衡三者的关键点取决于业务 什么是分布式系统 最简单的事例，就比如我们的商品管理系统。之前的系统是包含了所有的功能，比如用户注册登录、管理员功能、物品管理等等。这叫做集中式系统。也就是一个人干好几件事。 后来随着功能的增多，用户量也越来
MNIST DDP 分布式数据并行
the_3rd_bomb的博客
05-11 746
转自我的个人博客：https://shar-pen.github.io/2025/05/04/torch-distributed-series/3.MNIST_DDP/DDP使用的是多进程multiprocessingDP 使用的是多线程（multithreading）Python 有个限制叫 GIL（Global Interpreter Lock）：DDP 的多进程模式就天然绕开了 GIL，每个进程有独立的 Python 解释器和 GIL，不会互相争抢锁。所以执行速度更快、效率更高、更适合大模型和多 GP
【Docker】Docker Compose方式搭建分布式内存数据库(Redis)集群
编程纯手工，拒绝复制粘贴
05-11 790
开发微服务应用时,往往用到内存数据库,而内存数据库离不开Redis.Redis在日常搭建时有四种模式(单机、主备、哨兵、集群),生产环境往往采用哨兵或集群方式搭建,集群方式的资源利用率比哨兵方式高.开发者对使用虚拟机或物理机搭建集群模式往往比较熟悉,但现代应用往往使用云原生技术进行搭建.如何用Docker搭建Redis集群,这里介绍使用Docker Compose方式搭建分布式内存数据库(Redis)集群,适用于单机Docker环境,无论是本地单机开发、测试环境单机验证,还是生产环境单机运行.
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程序员哆啦A梦，蓝胖子
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适用对象：希望在生产环境（4 核 / 16 GB RAM 及以上）快速部署并维护 Apache Cassandra 的运维 / 开发人员。：停节点 → 备份配置 → 升级 JDK → 替换目录 → 启动 → 等 ring 绿 → 下一节点。仓库地址：https://webvueblog.github.io/JavaPlusDoc/Apache Cassandra 安装与部署指南（2025 年版）Apache Cassandra 安装与部署指南（2025 年版）
Gartner《分布式和微服务架构中数据架构》学习心得
2501_91410404的博客
05-14 1075
随着信息技术的不断发展，软件架构也在持续演变以适应不断变化的业务需求。从传统的单体架构向分布式和微服务架构转变，给数据的管理带来了新的挑战和机遇。《Working With Data in Distributed and Microservices Architectures》研究针对在分布式和微服务架构中处理数据提供了建议，涵盖了从基本概念到详细实践的各个方面。
分布式微服务系统架构第128集：elastic-search安装部署
程序员哆啦A梦，蓝胖子
05-10 1198
（4 核 / 16 GB RAM 以上）构建高可用、可观测的 Elasticsearch 集群的 DevOps / 后端工程师。仓库地址：https://webvueblog.github.io/JavaPlusDoc/、Terraform 自动化部署或具体 ILM/安全脚本示例，请另行告知，我可以继续补充。：Linux（Ubuntu 20+/CentOS 7+/Rocky）或 macOS。设相同，≤ 32 GB (压缩指针)；：ES 7.17.x（稳定）或 ES 8.x（安全增强）
分布式1（cap base理论 锁 事务 幂等性 rpc）
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05-14 877
分布式系统是由多个通过网络连接的独立计算机节点组成的系统，这些节点相互协作，共同完成任务，对外表现为一个单一系统。分布式系统的特点包括分布性、并发性、故障独立性和透明性。然而，分布式系统也面临网络延迟、数据一致性、故障处理等挑战。常见的应用场景包括大型网站、大数据处理和云计算平台。分布式事务的实现方案包括两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）、TCC、消息队列和Saga模式等。接口的幂等性和解决重复消费问题在分布式系统中尤为重要，常见的解决方案包括数据库唯一索引、Token+Redis机制、乐观锁、分布
PyTorch API 4 - 分布式通信、分布式张量
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注意：关于分布式训练相关功能的简要介绍，请参阅PyTorch分布式概述。 支持三种内置后端，每种后端具有不同的功能特性。下表展示了哪些功能可用于 CPU/CUDA 张量。 注意：MPI 仅在用于构建 PyTorch 的实现支持 CUDA 时，才能启用 CUDA 功能。PyTorch 分布式包支持 Linux（稳定版）、MacOS（稳定版）和 Windows（原型版）。在 Linux 平台上，默认会构建并包含 Gloo 和 NCCL 后端（NCCL 仅在 CUDA 环境下构建时包含）。MPI 是一个可选后端，
分布式ID设计 数据库主键自增
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本文详细介绍了分布式系统中生成唯一ID的多种方案，重点分析了在分库分表环境下的应用。首先，通过一个电商平台的订单ID生成示例，展示了如何利用MySQL的自增主键和唯一索引特性生成全局唯一ID。接着，探讨了多服务器共享唯一索引的原理，并解释了UUID_SHORT()的高唯一性。针对分库分表场景，提出了四种解决方案：专用ID生成库、号段模式、UUID和雪花算法，并对比了它们的优缺点。最后，总结了分库分表下的最佳实践，建议优先考虑号段模式，并结合数据库分片和监控灾备措施，以确保ID生成的可靠性和性能。
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