比起CAP的生硬来, 我更加喜欢BASE.BASE 显得更加好理解.尽管BASE 这个名字本身有迎合语言习惯的恶臭味,为什么不是缩写为 BaSsEc 呢? 其实大部分系统是可以 同时 CAP 的, 因为TM 网络问题也不是 大概率! 当然对于大型分布式系统可能就不一样的了! 基本介绍 介绍1  BASE理论 BASE是指基本可用(Basically Available).软状态( Soft State).最终一致性( Eventual Consistency). 基本可用(Basically A

CAP原理中,有三个要素: 一致性(Consistency) 可用性(Availability) 分区容忍性(Partition tolerance) CAP原理指的是,这三个要素最多只能同时实现两点,不可能三者兼顾.因此在进行分布式架构设计时,必须做出取舍.而对于分布式数据系统,分区容忍性是基本要求,否则就失去了价值.因此设计分布式数据系统,就是在一致性和可用性之间取一个平衡.对于大多数web应用,其实并不需要强一致性,因此牺牲一致性而换取高可用性,是目前多数分布式数据库产品的方向. 当然,牺

转载自:http://www.blogjava.net/hello-yun/archive/2012/04/27/376744.html https://blog.csdn.net/c289054531/article/details/15337575 CAP原理中,有三个要素: 一致性(Consistency) 可用性(Availability) 分区容忍性(Partition tolerance) CAP原理指的是,这三个要素最多只能同时实现两点,不可能三者兼顾.因此在进行分布式架构设计时,

前几天,论坛上的同行在讨论SELECT语句的元数据,动态取样和读一致性导致的一致性读和递归问题,今天有时间,就试着进行了测试,本人测试环境如下: win7_64+Oracle11.2.0.4_64 那么,下面就说下测试过程: 1.元数据:当用户向数据库发出SELECT语句后,在解析和执行过程中,肯定是需要读取SELECT相关的元数据,这样,SELECT的统计数据中就会包含递归操作,做这个测试的前提是要把其他因素排除掉(动态取样,一致性读): session1: session2: 由上可见,在表

分布式理论基础(一)一致性及解决一致性的两种方式:2PC和3PC 1 一致性 1.1 简述 一致性,是指对每个节点一个数据的更新,整个集群都知道更新,并且是一致的 假设一个具有N个节点的分布式系统,当其满足以下条件时,我们说这个系统满足一致性: 全认同: 所有N个节点都认同一个结果 值合法: 该结果必须由N个节点中的过半节点提出 可结束: 决议过程在一定时间内结束,不会无休止地进行下去 1.2 面临着的问题 消息传递异步无序: 现实网络不是一个可靠的信道,存在消息延时.丢失,节点间消息传递做不到

转自:http://www.cnblogs.com/esingchan/p/3917718.html 维基的简介:Paxos算法是莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport,就是 LaTeX 中的"La",此人现在在微软研究院)于1990年提出的一种基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法. Paxos算法目前在Google的Chubby.MegaStore.Spanner等系统中得到了应用,Hadoop中的ZooKeeper也使用了Paxos算法,在上面的各个系统中,使用的算法与

CAP原理 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: 一致性(Consistence) 分布式系统中的所有数据备份,在同一时刻是否同样的值.(等同于所有节点访问同一份最新的数据副本) 可用性(Availability) 集群出现故障节点后,是否还能响应客户端的读写请求.(对数据更新具备高可用性) 分区容忍性(Partition tolerance) 实际中通信产生延

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. CAP原则是NOSQL数据库的基石.Consistency(一致性). Availability(可用性).Partition tolerance(分区容错性). 分布式系统的CAP理论:理论首先把分布式系统中的三个特性进行了如下归纳: 一致性(C):在分布式系统中的所有数据备份,在同一时刻是否同样的值

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. CAP原则是NOSQL数据库的基石.Consistency(一致性). Availability(可用性).Partition tolerance(分区容错性). 分布式系统的CAP理论:理论首先把分布式系统中的三个特性进行了如下归纳: 一致性(C):在分布式系统中的所有数据备份,在同一时刻是否同样的值

CAP原则.BASE理论 2017-12-15 目录 1 CAP原则  1.1 CAP原则是什么  1.2 CAP为何三者不可得兼  1.3 一致性与可用性的决择2 BASE理论  2.1 BASE理论是什么  2.2 ACID和BASE的区别与联系  2.3 最终一致性五钟变种3 分布式系统的典型应用参考 计算机系统从集中式向分布式的变革,随着包括分布式网络.分布式事务和分布式数据一致性等在内的一系列问题与挑战,同时也催生了一大批诸如ACID.CAP和BASE等经典理论的快速发展. 1 CAP

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. CAP原则是NOSQL数据库的基石.Consistency(一致性). Availability(可用性).Partition tolerance(分区容错性). 分布式系统的CAP理论:理论首先把分布式系统中的三个特性进行了如下归纳: 一致性(C):在分布式系统中的所有数据备份,在同一时刻是否同样的值

CAP原则 CAP原则又称CAP定理,是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. 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致的状态. 对于一个将数据副本分布在不同分布式

转载自:   http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4NDMyNTU2Mw==&mid=2247483695&idx=1&sn=91ea422913fc62579e020e941d1d059e#rd 微信重磅开源生产级paxos类库PhxPaxos,本文用科普的口吻向大家介绍PhxPaxos背后的实现原理以及一些有意思的细节. 开源地址: https://github.com/tencent-wechat/phxpaxos 点击阅读原文可自动跳转到g

面试汇总,整理一波,doc文档可点击[此处下载] 1.基础篇 1.1.Java基础 • 面向对象的特征:继承.封装和多态• final, finally, finalize 的区别• Exception.Error.运行时异常与一般异常有何异同• 请写出5种常见到的runtime exception 常见的几种如下: NullPointerException - 空指针引用异常 ClassCastException - 类型强制转换异常. IllegalArgumentException - 传

CAP原理: 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: 一致性(Consistence)分布式系统中的所有数据备份,在同一时刻是否同样的值.(等同于所有节点访问同一份最新的数据副本) 可用性(Availability)集群出现故障节点后,是否还能响应客户端的读写请求.(对数据更新具备高可用性) 分区容忍性(Partition tolerance)实际中通信产生延时.

CAP理论概述 1998 年来自柏克莱加州大学的计算机科学家 埃里克.布鲁尔(Eric Brewer) 提出分布式系统的三个基本指标:Consistency(一致性).Availability(可用性) .Partition tolerance(分区容错),简称:CAP. 在2000年的分布式计算原则研讨大会上(PODC)埃里克.布鲁尔提出的一个猜想:在设计一个分布式系统时,CAP三者无法同时满足.在2002年,麻省理工学院(MIT)的 赛斯·吉尔伯特(Seth Gilbert) 和 南希·林奇

1.什么是MVCC?有什么作用? Multi-Version Concurrency Conrol 多版本并发控为解决数据库并发读写可能会出现不一致数据的情况,需要实现数据库的并发访问控制,写时复制产生数据副本. 2.ACID中的I是怎么实现在的? Isolation隔离性 读未提交 A事务更改了某个数据但并未提交,B事务可以访问这个数据的旧值. 读已提交 A事务更改了某个数据并提交,B事务只能读到更改后的数据. 可重复读 A事务更改某个数据前,B事务能读到这个数据,A更改这个数据后,B事务能读

一.ZooKeeper 的实现 1.1 ZooKeeper处理单点故障 我们知道可以通过ZooKeeper对分布式系统进行Master选举,来解决分布式系统的单点故障,如图所示. 图 1.1 ZooKeeper解决单点故障

定义 BASE是BasicallyAvailable(基本可用).Soft state(软状态)和Eventually consistent(最终一致性)三个短语的简写,是由来自eBay的架构师Dan Pritchett提出的. BASE是对CAP中一致性和可用性权衡的结果,其来源于大规模互联网系统分布式实践的总结,是基于CAP定理逐步演化而来的. BASE的核心思想是:即使无法做到强一致性(Strong consistency),但每个应用都可以根据自身的业务特点,采用适当的方式来使系统达到最

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

原文链接:https://www.cnblogs.com/sunddenly/p/4138580.html 一.ZooKeeper 的实现 1.1 ZooKeeper处理单点故障 我们知道可以通过ZooKeeper对分布式系统进行Master选举,来解决分布式系统的单点故障,如图所示. 图 1.1 ZooKeeper解决单点故障