分布式9:CAP和BASE理论

本文介绍了分布式数据库的CAP理论,包括一致性、可用性和分区容错性的概念,阐述了在分布式系统中如何在CAP三者之间做出权衡。讨论了CA、CP和AP系统类型,并解释了BASE理论,强调基本可用、软状态和最终一致性的概念。内容还涵盖了ACID与BASE的区别,以及在实际分布式系统设计中的应用。

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  1. 分布式数据库CAP理论
     CAP
     C:Consistency(强一致性)
     更新操作成功并返回客户端完成后,所有节点在同一时间的数据完全一致。
     A:Availability(可用性)
     服务一直可用,而且是正常响应时间。
     P:Partition tolerance(分区容错性)
     分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候,仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务。
     CAP的3进2
     CAP理论就是说在分布式存储系统中,最多只能实现上面的两点。
     由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题,所以分区容忍性是我们必须需要实现的。
     所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡,没有NoSQL系统能同时保证这三点。
     CAP的基本应用
     CA 传统RDBMS数据库
     AP 大多数网站架构的选择
     CP Redis、Mongodb
     CAP的取舍(具体问题,具体分析)
     分布式架构的时候必须做出取舍。一致性和可用性之间取一个平衡。多余大多数web应用,其实并不需要强一致性。因此牺牲C换取P,这是目前分布式数据库产品的方向。
     很多web实时系统并不要求严格的数据库事务,对读一致性的要求很低, 有些场合对写一致性要求并不高。允许实现最终一致性。
     数据库的写实时性和读实时性需求:对关系数据库来说,插入一条数据之后立刻查询,是肯定可以读出来这条数据的,但是对于很多web应用来说,并不要求这么高的实时性,比方说发一条消息之后,过几秒乃至十几秒之后,我的订阅者才看到这条动态是完全可以接受的。
     对复杂的SQL查询,特别是多表关联查询的需求:

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