一.什么是 CAP? 「 CAP定理 」又被称为 布鲁尔定理,它提出对于一个分布式系统而言,不能同时满足以下三点: Consisteny(一致性) Availability(可用性) Partition tolerance(分区容错性) 也就是说CAP定理指明了,任何分布式系统只能同时满足这三项中的两项. 如上图,如果是最多同时满足两项,那我们可以有三个组合:CA.CP.AP.在聊这三个组合之前,我们先分别看一下 Consisteny(一致性).Availability(可用性).Partiti

现在有许多互联网项目都是采用分布式结构进行部署.而cap定理是分布式系统中最近出的原则.所以对于哦我们来说,学习cap非常重要.CAP定理又称为布鲁尔定理.CAP定理是指对于一个分布式系统,不能同时满足一致性,可用性,分区容错性. 一致性(Consisteny)是指,对于任何客户端来说,每次的读操作,都能获得最新的数据.即.当有客户端向A节点写入了新数据之后.从节点B读到的数据也是最新的,与A节点数据保持一致.可用性(Availability)是指,每个请求都能在合理的时间内获得符合预期的响应.

 要想深入学习HDFS就要先了解其设计思想和架构,这样才能继续深入使用HDFS或者深入研究源代码.懂得了"所以然"才能在实际使用中灵活运用.快速解决遇到的问题.下面这篇博文我们就先从一般的分布式谈起,在宏观上逐步去探究HDFS的设计思想和架构实现. 一.先谈分布式 分布式是近几年非常火的技术概念,无论是云计算.大数据还是高并发的互联网架构话题都会频频出现这个词语,特别是这个大谈"大规模"的时代,分布式貌似成了高大上技术的代名词.引的许多刚入行的技术人员趋之若鹜,其实

1.1 CAP理论的含义 Cap理论表示在分布式系统中一致性(C).可用性(A)和分区容错性(P)最多只能同时满足两个.  一致性:客户端更新数据成功后,在任意时刻,在系统任意对外提供服务的节点,读取到的数据都是最新写入的数据.(强一致性).  可用性:当系统出现异常时,仍能对外提供服务.  分区容错:当出现网络分区时,系统的容错能力(机器之间出现网络故障,不能正常通信).  证明cap理论:有两台机器M1和M2,为保持一致性,两台机器的数据相同,现在客户端对M1的数据进行更新,但M1和M2之间

引言 CAP 理论,相信很多人都听过,它是指: 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. 为什么要理解 CAP 理论?我能说出很多理由来.如果是在职场上,也许最合适的理由是,当领导给出的任务不靠谱时,我们可以依据 CAP 去否决它. 比如,有这么一个任务,给你定了三大目标: 既要提升系统的可用性 又要保证数据的实时可见 还有提升系统的容错能力 看到"既要.又要.还要&q

CAP 理论 FAQ 0. 关于这个文档 没有其它比CAP理论更引人注意的话题了, 这个FAQ的目的, 是说明对于CAP, 当前哪些是已知的, 并帮助那些刚接触这个理论的人快速了解, 并解决一些错误的观念和常见的误解. 当然, 很可能我的认知是肤浅甚至完全错误的, 欢迎任何评论和纠正. 1. CAP理论的来源是什么? Eric Brewer 博士在2000年的 Principles of Distributed Computing 会议上作了一个报告, 标题是"Towards Robust Di

原文地址:http://www.cnblogs.com/verrion/p/redis_structure_type_selection.html  Redis分布式集群几点说道 Redis数据量日益增大,使用的公司越来越多,不仅用于做缓存,同时趋向于存储这一块,这样必促使集群的发展,各个公司也在收集适合自己的集群方案,目前行业用的比较多的是下面几种集群架构,大部分都是采用分片技术,保证单实例内存增大带来的一系列问题,下面所列出的codis方案目前正在不断测试过程中,测试过程没有展示出来,主要从

Redis数据量日益增大,使用的公司越来越多,不仅用于做缓存,同时趋向于存储这一块,这样必促使集群的发展,各个公司也在收集适合自己的集群方案,目前行业用的比较多的是下面几种集群架构,大部分都是采用分片技术,保证单实例内存增大带来的一系列问题,下面所列出的codis方案目前正在不断测试过程中,测试过程没有展示出来,主要从以下几点出发. 测试架构和性能: 1.keepalived+haproxy故障测试 2.Zookeeper集群节点测试 3.Codis-proxy集群节点测试 4.Codis-se

 http://blog.csdn.net/it_yuan/article/details/8617127 Behind The Cloud--浅析分布式系统背后的基础设施 分类: 系统架构2013-02-27 12:16 797人阅读 评论(0) 收藏 举报 前言:WEB2.0的时代格局下,信息越来越发散,搜索越来越智能,内容越来越丰富,互动越来越频繁.随着团购.社区.微博不断崛起,互联网已经深入人心.用户规模的不断扩大,新业务的不断开拓,直接导致系统规模不断膨胀.在这种情况下,如何来保障分布

NoSQL的三大基石:cap,Base,最终一致性   5.4.1 cap理论(帽子理论):   consistency:一致性availability:可用性partition tolerance:分区容忍性 理想的目标是设计一个分布式文件系统,同时实现CAP三个性质,但证明不可能,只能三者取二. 1)牺牲一致性换取可用性的实例: 无法传播的情况发生时,若p2要求马上读副本v2(保证可用性),数据不一致(牺牲一致性): 若p2等到p1把数据传过来再读副本v2(保证一致性),已经过了一段时间(牺

摘要:POLARDB是阿里云ApsaraDB数据库团队研发的基于云计算架构的下一代关系型数据库,其最大的特色是计算节点与存储节点分离,借助优秀的RDMA网络以及最新的块存储技术.POLARDB不但满足了公有云计算环境下用户业务快速弹性扩展的刚性需求,同时也满足了互联网环境下用户对数据库服务器高可用的需求.本文就带领大家了解什么是“云原生数据库”,云原生数据库的标准是什么,如何定义以及为何如此定义?为大家介绍下一代云原生数据库POLARDB的架构.产品设计.未来工作等内容.   以下内容根据演讲嘉

show me the code and talk to me,做的出来更要说的明白 github同步收录 我是布尔bl,你的支持是我分享的动力! 微服务 在 jsp 时代,应用前后端耦合,前后端 all in 一台服务器,随着流量的增大,代码数量的增加,单体应用不再适合互联网的发展,微服务顺应提出. 微服务是一种用于构建应用的架构方案.区别于更为传统的单体式方案,将应用拆分成多个核心功能.每个功能都被称为一项服务,可以单独构建和部署,这意味着各项服务在工作(和出现故障)时不会相互影响. 参考:

继之前的mysql夺命连环之后,我发现我这个标题被好多套用的,什么夺命zookeeper,夺命多线程一大堆,这一次,开始面试题系列MQ专题,消息队列作为日常常见的使用中间件,面试也是必问的点之一,一起来看看MQ的面试题. 你们为什么使用mq?具体的使用场景是什么? mq的作用很简单,削峰填谷.以电商交易下单的场景来说,正向交易的过程可能涉及到创建订单.扣减库存.扣减活动预算.扣减积分等等.每个接口的耗时如果是100ms,那么理论上整个下单的链路就需要耗费400ms,这个时间显然是太长了. 如果这

01 介绍 当今的通信服务提供商(CSP)需要能够在处理海量复杂的数据的同时,不会下降或者减慢网路响应速度和可靠性.5G时代,设备和用户数量呈指数级增长,这对业务支持服务(BSS)提出了新需求,也成为了一项特别艰巨的任务. 正如您目前所看到的现实情况,电信网络策略响应,个性化报价或防止欺诈交易等应用程序,必须能够在几毫秒内对数据事件做出反应,才能增加营收或防止亏损. 为了更好地满足这些日益复杂的需求,CSP需要知道如何在日益拥挤的数据库环境中进行最佳地数据管理,而且这类场景似乎每年都会出现新的类

基础 1.为什么要使用消息队列呢? 消息队列主要有三大用途,我们拿一个电商系统的下单举例: 解耦:引入消息队列之前,下单完成之后,需要订单服务去调用库存服务减库存,调用营销服务加营销数据--引入消息队列之后,可以把订单完成的消息丢进队列里,下游服务自己去调用就行了,这样就完成了订单服务和其它服务的解

前文目录链接参考: 消息队列的一些场景及源码分析,RocketMQ使用相关问题及性能优化 https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/16694126.html 消息队列的对比测试与RocketMQ使用扩展 https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/16677881.html 消息队列为什么选用redis?聊聊如何做技术方案选型?https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/16573472.html 分布

在计算机领域,如果是初入行就算了,如果是多年的老码农还不懂 CAP 定理,那就真的说不过去了.CAP可是每一名技术架构师都必须掌握的基础原则啊. 现在只要是稍微大一点的互联网项目都是采用 分布式 结构了,一个系统可能有多个节点组成,每个节点都可能需要维护一份数据.那么如何维护各个节点之间的状态,如何保障各个节点之间数据的同步问题就是大家急需关注的事情了. CAP定理是分布式系统中最基础的原则.所以理解和掌握了CAP,对系统架构的设计至关重要. 一.什么是 CAP? 「 CAP定理 」又被称为 布

[转].NET(C#):浅谈程序集清单资源和RESX资源   目录 程序集清单资源 RESX资源文件 使用ResourceReader和ResourceSet解析二进制资源文件 使用ResourceManager解析二进制资源文件 小看RESX资源文件的Designer.cs文件 返回目录 程序集清单资源 在程序集中嵌入资源的最简单方法是什么?那就是使用Visual Studio中的“嵌入式资源(Embedded Resource)”创建选项,相当于使用csc的”/resource”参数.具体步

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”,以下尝试综合各方观点,从发展历史.工程实践等角度讲述CAP理论.希望大家透过本文对CAP理论有更多地了解和认识. CAP定理 CAP由Eric Brewer在2000年PODC会议上提出[1][2],是Eric Brewer在Inktomi[3]期间研发搜索引擎.分布

一.Redis简介 1.什么是Redis Redis 是一个开源的使用ANSI C 语言编写.支持网络.可基于内存亦可持久化的日志型.Key-Value 数据库,并提供多种语言的API.从2010 年3 月15 日起,Redis 的开发工作由VMware 主持. Redis 是一个Key-Value 存储系统.和Memcached 类似,它支持存储的value 类型相对更多, 包括string(字符串).hash(散列).list(链表).set(集合)和zset(有序集合).这些数据类型支持p