按照美国著名科学家 Eric Brewer 在 2000 年提出的理论,当技术架构从集中式架构向分布式架构演进,会遇到 “CAP 定律”的瓶颈. CAP 说明一个数据处理系统不能同时满足一致性,可用性和分区容错性这三个需求. CAP永远不可能同时满足,最多只能同时满足两个,提高其中任意两者的同时,必然要牺牲第三者: 所以好的系统是根据具体应用,来决定如何在三者之间进行取舍. Consistency: 一致性——读操作是否总能读到前一个写操作的结果,即是说在分布式环境中,多点读出的数据是否相容 P…

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),三者不可得兼. 分布式系统(distributed system)正变得越来越重要,大型网站几乎都是分布式的. 分布式系统的最大难点,就是各个节点的状态如何同步.CAP 定理是这方面的基本定理,也是理解分布式系统的起点. 本文介绍该定理.它其实很好懂,而且是显而易见的.下面的内容主要参考了 Michael Whittak…

数据一致性(consistency).服务可用性(availability).分区容错性(partition-tolerance) 分布式系统理论基础 - CAP 2016-04-04 18:27 by bangerlee, 135 阅读, 0 评论, 收藏, 编辑 引言 CAP是分布式系统.特别是分布式存储领域中被讨论最多的理论,“什么是CAP定理?”在Quora 分布式系统分类下排名 FAQ 的 No.1.CAP在程序员中也有较广的普及,它不仅仅是“C.A.P不能同时满足,最多只能3选2”,…

在CAP理论中, 对partition tolerance分区容错性的解释一般指的是分布式网络中部分网络不可用时, 系统依然正常对外提供服务, 而传统的系统设计中往往将这个放在最后一位. 这篇文章对这个此进行了分析和重新定义, 并说明了在不同规模分布式系统中的重要性. The ‘CAP’ theorem is a hot topic in the design of distributed data storage systems. However, it’s often widely misu…

五:Eureka服务注册与发现 1. 是什么 Spring Cloud 封装了 Netflix 公司开发的 Eureka 模块来实现==服务注册和发现==(请对比Zookeeper). Eureka 采用了 ==C-S 的设计架构==.Eureka Server 作为服务注册功能的服务器,它是服务注册中心. 而系统中的其他微服务,使用 Eureka 的客户端连接到 Eureka Server并维持心跳连接.这样系统的维护人员就可以通过 Eureka Server 来监控系统中各个微服务是否正常运…

如果我们期望实现一套严格满足ACID特性的分布式事务,很可能出现的情况就是在系统的可用性和严格一致性之间出现冲突. 在可用性和一致性之间,永远无法存在一个两全其美的方案. 从集中式到分布式 集中式系统 所谓的集中式系统就是指由一台或多台主计算机组成中心节点,数据集中存储于这个中心节点中,并且整个系统的所有业务单元都集中部署在这个中心节点上,系统的所有功能均由其集中处理. 集中式系统特点 集中式系统最大的特点就是部署结构简单. 分布式系统 分布式系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上,彼…

服务注册发现与注册中心对比-Eureka,Consul,Zookeeper,Nacos对比 注册中心简介 流程和原理 基础流程 核心功能 1.Eureka.Consul.Zookeeper三者异同点 1.1 Nacos 与其它注册中心特性对比 2.CAP理论 3.eureka和zookeeper的cap理论 3.1 Eureka 3.1.1 eureka的基本原理 3.1.2 eureka的自我保护机制 3.1.3 eureka保证ap 4.zookeeper 4.1 基础描述 4.2 组件特点…

从分布式系统的CAP理论出发,关注分布式一致性,以及区块链的共识问题及解决. 区块链首先是一个大规模分布式系统,共识问题本质就是分布式系统的一致性问题,但是又有很大的不同.工程开发中,认为系统中存在故障(fault),但不存在恶意(corrupt)节点,而区块链,特别是公开链是落地到物理世界中,涉及到人性和利益关系,不可避免的存在信任以及恶意攻击问题. 分布式一致性处理的是节点失效情况(即可能消息丢失或重复,但无错误消息)的共识达成(Consensus)问题,主要是Paxos算法及衍生的Raft…

一. 重试机制 最容易也最简单被人想到的容错方式,当然就是“失败重试”,总而言之,简单粗暴!简单是指它的实现通常很简单,粗暴则是指使用不当,很可能会带来系统“雪崩”的风险,因为重试意味着对后端服务的双倍请求. 1. 简单重试 我们请求一个服务,如果服务请求失败,则重试一次.假设,这个服务在常规状态下是99.9%的成功率,因为某一次波动性的异常,成功率下跌到95%,那么如果有重试机制,那么成功率大概还能保持在99.75%.而简单重试的缺陷也很明显,如果服务真的出问题,很可能带来双倍流量,冲击服务系…

亿级Web系统的高容错性实践 亿级Web系统的高容错性实践 背景介绍 大概三年前,我在腾讯负责的活动运营系统,因为业务流量规模的数倍增长,系统出现了各种各样的异常,当时,作为开发的我,7*24小时地没日没夜处理告警,周末和凌晨也经常上线,疲于奔命.后来,当时的老领导对我说:你不能总扮演一个“救火队长”的角色, 要尝试从系统整体层面思考产生问题的根本原因,然后推进解决. 我幡然醒悟,“火”是永远救不完的,让系统能够自动”灭火”,才是解决问题的正确方向.简而言之,系统的异常不能总是依赖于“人”去恢复…

问题的提出 在计算机科学领域,分布式一致性是一个相当重要且被广泛探索与论证问题,首先来看三种业务场景. 1.火车站售票 假如说我们的终端用户是一位经常坐火车的旅行家,通常他是去车站的售票处购买车票,然后拿着车票去检票口,再坐上火车,开始一段美好的旅行----一切似乎都是那么和谐.想象一下,如果他选择的目的地是杭州,而某一趟开往杭州的火车只剩下最后一张车票,可能在同一时刻,不同售票窗口的另一位乘客也购买了同一张车票.假如说售票系统没有进行一致性的保障,两人都购票成功了.而在检票口检票的时候,其中一…

亿级Web系统的高容错性实践 背景介绍 大概三年前,我在腾讯负责的活动运营系统,因为业务流量规模的数倍增长,系统出现了各种各样的异常,当时,作为开发的我,7*24小时地没日没夜处理告警,周末和凌晨也经常上线,疲于奔命.后来,当时的老领导对我说:你不能总扮演一个"救火队长"的角色, 要尝试从系统整体层面思考产生问题的根本原因,然后推进解决. 我幡然醒悟,"火"是永远救不完的,让系统能够自动"灭火",才是解决问题的正确方向.简而言之,系统的异常不能总…

CAP,BASE和最终一致性是NoSQL数据库存在的三大基石.而五分钟法则是内存数据存储了理论依据.这个是一切的源头. CAP C: Consistency 一致性 A: Availability 可用性(指的是快速获取数据) P: Tolerance of network Partition 分区容忍性(分布式) 10年前,Eric Brewer教授指出了著名的CAP理论,后来Seth Gilbert 和 Nancy lynch两人证明了CAP理论的正确性.CAP理论告诉我们,一个分布式系统不…

第一章 分布式架构 1.1 从集中式到分布式 集中式的特点: 部署结构简单(因为基于底层性能卓越的大型主机,不需考虑对服务多个节点的部署,也就不用考虑多个节点之间分布式协调问题) 分布式系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上,彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统. 分布式的特点: 分布性:在空间随意分布 对等性:没有主从之分,都是对等的 并发性 缺乏全局时钟:很难定义两个事件谁先谁后 故障总是会发生 分布式环境的各种问题: 通信异常:主要是因为网络本身的不可靠性 网络分区:当网…

1.1 从集中式到分布式 1 集中式特点 结构简单,无需考虑对多个节点的部署和节点之间的协作. 2  分布式特点 分不性:在时间可空间上随意分布,机器的分布情况随时变动 对等性:计算机之间没有主从之分,所有计算机之间是对等的.副本是分布式系统对数据和服务提供的一种冗余手段. 数据副本,是指在不同的节点上持久化同一份数据,只是解决分布式系统数据丢失的最有效手段. 服务副本,多个节点提供同样的服务,每个节点有能力接受外部的请求并进行处理. 并发性 缺乏全局时钟:很难定义两个事件的顺序谁先谁后,原因是…

第一章主要介绍了计算机系统从集中式向分布式系统演变过程中面临的挑战,并简要介绍了ACID.CAP和BASE等经典分布式理论,主要包含以下内容: 集中式的特点 分布式的特点 分布式环境的各种问题 ACID 分布式事务 CAP和BASE理论 集中式的特点:部署结构简单(因为基于底层性能卓越的大型主机,不需考虑对服务多个节点的部署,也就不用考虑多个节点之间分布式协调问题) 分布式的特点: 分布性 对等性 并发性 缺乏全局时钟 故障总是会发生 分布式环境的各种问题: 通信异常:主要是因为网络本身的不可靠…

关系型数据库的局限 NoSql出现在关系型数据库之后,主要是为了解决关系型数据库的短板,我们先来看看随着软件行业的发展,关系型数据库面临了哪些挑战: 1.高并发 一个最典型的就是电商网站,例如双11,几亿大军的点击造成在某一时刻的并发量是很高的,传统的关系型数据库肯定已经是不堪重负了,如Oracle的Session数量推荐的才只有500. 2.高效率存储海量数据 大数据时代,数据量已经不是用GB.TB来衡量了,而是EB.ZB了,面对这海量的数据,如何高效率的存储这些数据,关系型数据库无法解决这个…

问题的提出 在计算机科学领域,分布式一致性是一个相当重要且被广泛探索与论证问题,首先来看三种业务场景. 1.火车站售票 假如说我们的终端用户是一位经常坐火车的旅行家,通常他是去车站的售票处购买车票,然后拿着车票去检票口,再坐上火车,开始一段美好的旅行----一切似乎都是那么和谐.想象一下,如果他选择的目的地是杭州,而某一趟开往杭州的火车只剩下最后一张车票,可能在同一时刻,不同售票窗口的另一位乘客也购买了同一张车票.假如说售票系统没有进行一致性的保障,两人都购票成功了.而在检票口检票的时候,其中一…

前言 在计算机科学领域,分布式一致性是一个相当重要且被广泛探索与论证问题,首先来看三种业务场景. 1.火车站售票 假如说我们的终端用户是一位经常坐火车的旅行家,通常他是去车站的售票处购买车票,然后拿着车票去检票口,再坐上火车,开始一段美好的旅行----一切似乎都是那么和谐. 想象一下,如果他选择的目的地是杭州,而某一趟开往杭州的火车只剩下最后一张车票,可能在同一时刻,不同售票窗口的另一位乘客也购买了同一张车票.假如说售票系统没有进行一致性的保障,两人都购票成功了.而在检票口检票的时候,其中一位乘…

一 本书作者介绍 此书名为从Paxos到ZooKeeper分布式一致性原理与实践,作者倪超,阿里巴巴集团高级研发工程师,国家认证系统分析师,毕业于杭州电子科技大学计算机系.2010年加入阿里巴巴中间件团队担任研发实习岗位,一直从事Zookeeper的开发与运维工作,从中学习与总结了不少分布式一致性相关的理论与实践经验,尤其对Zookeeper及其相关技术有非常深入的研究.目前在中间件团队专家组任职产品经理,负责分布式产品的产品化和云计算改造工作.这本书涉及分布式领域绝大多数系统和框架,适合刚入门…

NoSQL数据库笔谈 databases , appdir , node , paper颜开 , v0.2 , 2010.2 序 思想篇 CAP 最终一致性 变体 BASE 其他 I/O的五分钟法则 不要删除数据 RAM是硬盘,硬盘是磁带 Amdahl定律和Gustafson定律 万兆以太网 手段篇 一致性哈希 亚马逊的现状 算法的选择 Quorum NRW Vector clock Virtual node gossip Gossip (State Transfer Model) Gossip…

任老师第一节主要讲了分布式系统实现时候面临的八个问题,布置的作业就是这个,查询CAP理论. 笔者初次接触分布式,所以本文主要是一个汇总. 一.CAP起源 CAP原本是一个猜想,2000年PODC大会的时候大牛Brewer提出的,他认为在设计一个大规模可扩放的网络服务时候会遇到三个特性:一致性(consistency).可用性(Availability).分区容错(partition-tolerance)都需要的情景,然而这是不可能都实现的.之后在2003年的时候,Mit的Gilbert和Lync…

互联网行业是大势所趋,从招聘工资水平即可看出,那么如何提升自我技能,满足互联网行业技能要求?需要以目标为导向,进行技能提升,本文主要针对招聘中高频提及的分布式系统设计.架构(数据一致性)做了分析,祝各位早日走上属于自己的"成金之路".   目录:问题分析概念解读Most Simple原理解读eBey.去哪儿.蘑菇街分布式事务案例分析 参考资料1.问题解析    要想做架构,必须识别出问题,即是谁的问题,什么问题.明显的,分布式架构解决的是高并发的问题,高并发下服务高可用和数据一致性问题…

互联网行业是大势所趋,从招聘工资水平即可看出,那么如何提升自我技能,满足互联网行业技能要求?需要以目标为导向,进行技能提升,本文主要针对高并发分布式系统设计.架构(数据一致性)做了分析,祝各位早日走上属于自己的"成金之路".   目录:问题分析概念解读Most Simple原理解读eBey.去哪儿.蘑菇街分布式事务案例分析 参考资料 1.问题解析    要想做架构,必须识别出问题,即是谁的问题,什么问题.明显的,分布式架构解决的是高并发的问题,高并发下服务高可用和数据一致性问题问题:当…

目录:问题分析概念解读Most Simple原理解读eBey.去哪儿.蘑菇街分布式事务案例分析 参考资料 1.问题解析    要想做架构,必须识别出问题,即是谁的问题,什么问题.明显的,分布式架构解决的是高并发的问题,高并发下服务高可用和数据一致性问题问题:当规模规模较小时,单库HA即可满足请求,当业务规模持续增加,单库已经无法满足业务需求,业界主流做法,是对业务进行分表.分库,那么原来的有些业务,现在则要在一个事务中,保证两个库同时操作成功或操作不成功(一个库成功,一个库失败,要么重新尝试失败…

CAP,BASE和最终一致性是NoSQL数据库存在的三大基石.而五分钟法则是内存数据存储的理论依据.这个是一切的源头. 几个名词解释: 网络分区:俗称“脑裂”.当网络发生异常情况,导致分布式系统中部分节点之间的网络延时不断变大,最终导致组成分布式系统的所有节点中,只有部分节点之间能够进行正常通信,而另一些节点则不能.当网络分区出现时,分布式系统会出现局部小集群. 三态:分布式系统的每一次请求和响应包含:成功,失败,超时三种状态. CAP CAP理论,指的是在一个分布式系统中,不可能同时满足Con…

互联网行业是大势所趋,从招聘工资水平即可看出,那么如何提升自我技能,满足互联网行业技能要求?需要以目标为导向,进行技能提升,本文主要针对高并发分布式系统设计.架构(数据一致性)做了分析,祝各位早日走上属于自己的"成金之路".   目录:问题分析概念解读Most Simple原理解读eBey.去哪儿.蘑菇街分布式事务案例分析 参考资料 1.问题解析    要想做架构,必须识别出问题,即是谁的问题,什么问题.明显的,分布式架构解决的是高并发的问题,高并发下服务高可用和数据一致性问题问题:当…

NoSQL数据库笔谈 databases , appdir , node , paper颜开 , v0.2 , 2010.2 序 思想篇 CAP 最终一致性 变体 BASE 其他 I/O的五分钟法则 不要删除数据 RAM是硬盘,硬盘是磁带 Amdahl定律和Gustafson定律 万兆以太网 手段篇 一致性哈希 亚马逊的现状 算法的选择 Quorum NRW Vector clock Virtual node gossip Gossip (State Transfer Model) Gossip…

CAP理论 2000年7月,Eric Brewer教授提出CAP猜想:2年后,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定律说的是在一个分布式计算机系统中,一致性,可用性和分区容错性这三种保证无法同时得到满足,最多满足两个. CAP:C :Consistency(一致性)A:(Availability)可用性P:(Partition Tolerance)分区容错性 让我们构造一个非常简单的分布式系统. 两台服务…

1.Eureka 注册中心三种角色. 答:a.Eureka Server,注册中心,通过 Register.Get.Renew 等接口提供服务的注册和发现. b.Application Service (Service Provider),服务提供方,把自身的服务实例注册到 Eureka Server中. c.Application Client (Service Consumer),服务调用方,通过 Eureka Server获取服务列表,消费服务. 2.Erueka的架构图,如下所示.来源:…