分布式系统.理论.协议 非常非常多, 它们多cap 的支持是怎么样的呢? 需要注意的是,分布式系统 为了应付各种 复杂 应用场景,支持各种各样的功能,可能有的提供了选项或某种机制, 某个时刻,支持CP,另外某个时刻 又变成了支持AP 等等等 角色不是一成不变的.CAP 的出现是2000 年, 现在差不多18年过去了,当时的 论点,在现在看来, 可能就是不充分, 有问题的! CAP 的“三选二” 争议非常大,很多专家认为它是一个伪命题. CAP 的关键论据其实是说,发生网络问题的时候,节点之间的“…

关于P P, 即 Partition字面意思是网络分区,其实 包括了 各种网络问题, 我们要把它理解 一个 广义的 分区问题. P 涉及到了 时间, 这么说吧, 出现了分区, 那就是节点之间 “长久的” 不能通信, 出现 延迟.超时 就是 “暂时的” 不能通信 —— 到底多久才算是 超时呢? 所以说, 我们 通常需要 对 分布式系统 设定个 响应的 时间期限.(—— 其实这就增加的CAP 理解的难度) P 是指系统必须要容易分区, 也就是 通常所谓的 分区容忍性, 也就是 允许失败的 节点个数.…

谈及分布式,必然谈到 CAP, CAP 已经是被说烂了的一个 话题, 绕不开, 逃不掉.  而且, 理解起来 会有些吃力. 分布式的CAP理论告诉我们 “任何一个分布式系统都无法同时满足 一致性(Consistency).可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance),最多只能同时满足两项.” 这样的表述, 仍然是难以理解, 说了跟没说差不多.看看其他的说明. 经典解释 .一致性 在分布式环境下,一致性是指数据在多个副本之间能否保持一致的特性.在一致性的…

一 CAP理论简述 CAP (Consistency, Availability, Partition  Tolerance,) 理论是NoSQL数据库管理系统构建的基础.     强一致性:等同于所有节点访问同一份最新的数据副本   可用性:每一个操作总是能够在一定的时间内返回结果,这里需要注意的是"一定时间内"和"返回结果".一定时间指的是,在可以容忍的范围内返回结果,结果可以是成功或者失败.   分区容错性:理解为在存在网络分区的情况下,仍然可以接受请求(满足…

CAP理论 一个经典的分布式系统理论.CAP理论告诉我们:一个分布式系统不可能同时满足一致性(C:Consistency).可用性(A:Availability)和分区容错性(P:Partition tolerance)这三个基本需求,最多只能同时满足其中两项. 1.一致性 在分布式环境下,一致性是指数据在多个副本之间能否保持一致的特性.在一致性的需求下,当一个系统在数据一致的状态下执行更新操作后,应该保证系统的数据仍然处于一直的状态. 对于一个将数据副本分布在不同分布式节点上的系统来说,如果对…

浅谈分布式一致性与CAP/BASE/ACID理论 https://www.cnblogs.com/zhang-qc/p/6783657.html ##转载请注明 CAP理论(98年秋提出,99年正式发表): C( Consistency)一致性:在分布式系统中,数据一致更新,所有数据变动都是同步的: A( Availability)可用性:分布式系统中,部分节点故障,系统是否依然可响应客户端请求(对数据更新具备高可用性): P( Partition tolerance)分区容错性:分区是相对于通…

分布式数据库中CAP原理(CAP+BASE) 传统的ACID 1)原子性(Atomicity): 事务里的所有操作要么全部做完,要么都不做,事务成功的条件是事务里的所有操作都成功. 2)一致性(Consistency): 数据库要一直处于一致的状态,事务的运行不会改变数据库原本的一致性约束. 3)独立性(Isolation): 指并发的事务之间不会相互影响,一个事务要访问的数据正在被另一个事务修改,那么在另一个事务提交之前,看到的数据是未改变的. 4)持久性(Durability): 持久性是指…

帽子理论(CAP): C:Consistency,一致性, 数据一致更新,所有数据变动都是同步的 A:Availability,可用性, 好的响应性能,完全的可用性指的是在任何故障模型下,服务都会在有限的时间处理响应 P:Partition tolerance,分区容错性,可靠性 BASE理论: BA:Basically Available,基本可用 S:Soft State,软状态,状态可以有一段时间不同步 E:Eventually Consistent,最终一致,最终数据是一致的就可以了,而…

前言 虽然在实际工作中,由于公司与项目规模限制,实际上所谓的微服务分布式事务都不会涉及,更别提单独部署构建Seata集群.但是作为需要不断向前看的我,还是有必要记录下相关的分布式事务理论与Seate框架,甚至Seate框架的源码分析,先从分布式事务理论开始吧,下一部分将介绍对Seata的应用,最后再对核心的源码进行跟踪分析并学习! 主要参考<Spring Cloud Alibaba 微服务原理与实战>中分布式事务章节,有需要资源的朋友可以评论我!(文中的截图均来自此,由于相对好理解所以没有自己…

1 关于分布式系统 1.1 介绍 我们常见的单体结构的集中式系统,一般整个项目就是一个独立的应用,所有的模块都聚合在一起.明显的弊端就是不易扩展.发布冗重.服务治理不好做. 所以我们把整个系统拆分成若干个具备独立运行能力的计算服务的集合,而从用户的角度看,是一个完整的系统,但实际上,它是一个分布式服务的集合. 分布式系统主要从以下几个方面进行裂变: 应用可以从业务领域拆分成多个module,每个module还可以再按项目结构分成接口层.业务层.数据访问层:当然也可以按访问入口进行拆分,如移动.桌…