无论你是一个系统架构师,还是一个普通开发,当你开发或者设计一个分布式系统的时候,CAP理论是无论如何也绕不过去的.本文就来介绍一下到底什么是CAP理论,如何证明CAP理论,以及CAP的权衡问题. CAP理论概述 CAP理论:一个分布式系统最多只能同时满足一致性(Consistency).可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance)这三项中的两项. CAP的定义 Consistency 一致性 一致性指“all nodes see the same da

分布式领域CAP理论,Consistency(一致性), 数据一致更新,所有数据变动都是同步的Availability(可用性), 好的响应性能Partition tolerance(分区容错性) 可靠性 定理:任何分布式系统只可同时满足二点,没法三者兼顾.忠告:架构师不要将精力浪费在如何设计能满足三者的完美分布式系统,而是应该进行取舍. 关系数据库的ACID模型拥有 高一致性 + 可用性 很难进行分区:Atomicity原子性:一个事务中所有操作都必须全部完成,要么全部不完成.Consiste

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

CAP Theorem CAP 指的就是 "consistency 一致性","availability 可用性" "partition-tolerance 分区容错性". consistency: 一致性是指写操作后的读操作可以读取到最新的数据状态,当数据分布在多个节点上,从任意结点读取到的数据都是最新的状态.特点:1.由于数据同步过程,写操作的响应存在一定的延迟 2.为了保证数据一致性会对资源进行暂时锁定,待数据同步完成释放锁资源 3.如果请

本文部分来自参考资料!!半原创 概述 介绍CAP理论,并简单地证明了三存二的定论. CAP 理论 1998年,加州大学的计算机科学家 Eric Brewer 提出,分布式系统有三个指标.分别为 : Consistency (一致性) Availability (可用性) Partition tolerance (分区容错性) 这三个元素不会同时满足.下图显示了现在许多分布式事务的实现具备的两方面的功能 . 下面我们将介绍这三个元素,我们先来看一下一个简单的分布式系统. 客户端连接着两台服务器,G

CAP是强一致性.可用性(实时可用).分区容忍性: Consistency(一致性). Availability(可用性).Partition tolerance(分区容错性) 一般来说 P 是前提.所以基本是CA里选,不是任意3选2.是误解,一般来说 P 是前提.所以基本是CA里选,不是任意3选2.   为什么呢?   P 意指分区容忍性. 这个分区容忍性什么意思,很多人容易望文生义,不要见风就是雨,理解成别的什么意思.所谓分区指的是网络分区的意思,这个一样还是容易望文生义.详细一点解释,比如

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

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

分布式CAP理论 来自wiki: 在理论计算机科学中,CAP定理(CAP theorem),又被称作布鲁尔定理(Brewer's theorem),它指出对于一个分布式计算系统来说,不可能同时满足以下三点:[1][2] 一致性(Consistency) (等同于所有节点访问同一份最新的数据副本) 可用性(Availability)(每次请求都能获取到非错的响应--但是不保证获取的数据为最新数据) 分区容错性(Partition tolerance)(以实际效果而言,分区相当于对通信的时限要求.系

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

微服务系统所设计的系统是分布式系统.分布式系统有一个著名的CAP理论,即同时满足"一致性""可用性"和"分区容错"是一件不可能的事.CAP理论是由Eric Brewer在2000年PODC会议上提出的,该理论在两年后被证明成立.CAP理论告诉架构师不要妄想设计出同时满足三者的系统,应该有所取舍,设计出适合业务的系统.CAP理论示意图 Consistency:指数据的强一致性.每次的读操作,都是读取的最新数据.即如果写入某个数据成功,之后读取,读到