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  • 分布式事务CAP理论
    2021-03-19 17:24:54

    CAP理论指的是在一个分布式系统中,不能同时满足一致性(Consistency)可用性(Avalibality)分区容错性(Partition Tolerance)


    1. 一致性 Consistency

    分布式系统中的所有节点上的数据都是一致的。

    假设有一个分布式系统,其中有2个节点:节点A、节点B,两者的数据库中都存有x,其初始值都为0。此时客户端向节点A发起x=1的请求。

    1.1 强一致性

    返回成功响应后,节点A与节点B上的值都为1。
    任意时间各个节点上的值都是一致的
    在这里插入图片描述

    1.2 弱一致性

    返回成功响应后,节点A上的值为1,但是不能保证节点B上的值是否为1,可能修改成功,也可能修改失败。
    同时访问各个节点,容许获取到的值是不一致的。

    在这里插入图片描述

    1.3 最终一致性

    返回成功响应后,节点A上的值为1,节点B上的值需要过一段时间后才会被更新为1。
    访问各个节点,容许短期内各节点上的值是不一致的,但是最终各节点上的值一定是一致的。

    在这里插入图片描述


    2. 可用性 Avalibality

    任何时间客户端发起的请求都能够被及时的响应。


    3. 分区容错性 Partition Tolerance

    节点间出现网络分区故障时,各节点仍旧能够对外提供满足可用性、一致性的服务。


    为何只能同时满足CA、CP或AP,而不能同时满足CAP?

    CA

    假设存在100个节点,节点之间的数据同步必然需要较长时间,如果要满足一致性©与可用性(A),则意味着这100个节点要在一瞬间完成数据同步,这必然是不可能的,除非都部署在一台机器上,可是这样就不具备分区容错性§,因此满足CA的情况下P必然是不能够被满足的。


    CP

    假设存在100个节点,节点之间的数据同步必然需要较长时间,如果要满足一致性©与分区容错性§,则意味着这100个节点在完成数据同步前,不能够对外提供服务,否则其节点上的值必然是不一致的,因此满足CP的情况下A是必然是不能够被满足的。


    AP

    假设存在100个节点,节点之间的数据同步必然需要较长时间,如果要满足可用性(A)与分区容错性§,则意味着任何节点收到请求需要立刻返回节点上的值,但是此时节点上的数据还在进行同步,其值是不一致的,因此满足AP的情况下C是必然是不能够被满足的。


    满足中间件
    CPzookeeper、mongodb、hbase
    APeureka、nacos
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  • 分布式事务CAP理论

    千次阅读 2019-08-18 23:07:29
    为了方便对CAP理论的理解,我们结合电商系统中的一些业务场景来理解CAP。 如下图,是商品信息管理的执行流程: 整体执行流程如下: 1、商品服务请求主数据库写入商品信息(添加商品、修改商品、删除商品) 2、主...

    一、理解CAP

    CAP是 Consistency、Availability、Partition tolerance三个词语的缩写,分别表示一致性、可用性、分区容忍性。

    下边我们分别来解释:

    为了方便对CAP理论的理解,我们结合电商系统中的一些业务场景来理解CAP。

    如下图,是商品信息管理的执行流程:
    在这里插入图片描述
    整体执行流程如下:

    1、商品服务请求主数据库写入商品信息(添加商品、修改商品、删除商品)

    2、主数据库向商品服务响应写入成功。

    3、商品服务请求从数据库读取商品信息。
    C - 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。

    上图中,商品信息的读写要满足一致性就是要实现如下目标:

    1、商品服务写入主数据库成功,则向从数据库查询新数据也成功。

    2、商品服务写入主数据库失败,则向从数据库查询新数据也失败。

    如何实现一致性?

    1、写入主数据库后要将数据同步到从数据库。

    2、写入主数据库后,在向从数据库同步期间要将从数据库锁定,待同步完成后再释放锁,以免在新数据写入成功后,向从数据库查询到旧的数据。

    分布式系统一致性的特点:

    1、由于存在数据同步的过程,写操作的响应会有一定的延迟。

    2、为了保证数据一致性会对资源暂时锁定,待数据同步完成释放锁定资源。

    3、如果请求数据同步失败的结点则会返回错误信息,一定不会返回旧数据。

    A - Availability :

    可用性是指任何事务操作都可以得到响应结果,且不会出现响应超时或响应错误。

    上图中,商品信息读取满足可用性就是要实现如下目标:

    1、从数据库接收到数据查询的请求则立即能够响应数据查询结果。

    2、从数据库不允许出现响应超时或响应错误。

    如何实现可用性?

    1、写入主数据库后要将数据同步到从数据库。

    2、由于要保证从数据库的可用性,不可将从数据库中的资源进行锁定。

    3、即时数据还没有同步过来,从数据库也要返回要查询的数据,哪怕是旧数据,如果连旧数据也没有则可以按照约定返回一个默认信息,但不能返回错误或响应超时。

    分布式系统可用性的特点:

    1、 所有请求都有响应,且不会出现响应超时或响应错误。

    P - Partition tolerance :

    通常分布式系统的各各结点部署在不同的子网,这就是网络分区,不可避免的会出现由于网络问题而导致结点之间通信失败,此时仍可对外提供服务,这叫分区容忍性。

    上图中,商品信息读写满足分区容忍性就是要实现如下目标:

    1、主数据库向从数据库同步数据失败不影响读写操作。

    2、其一个结点挂掉不影响另一个结点对外提供服务。

    如何实现分区容忍性?

    1、尽量使用异步取代同步操作,例如使用异步方式将数据从主数据库同步到从数据,这样结点之间能有效的实现松耦合。

    2、添加从数据库结点,其中一个从结点挂掉其它从结点提供服务。

    分布式分区容忍性的特点:

    1、分区容忍性分是布式系统具备的基本能力。

    二、CAP组合方式

    1、上边商品管理的例子是否同时具备 CAP呢?

    在所有分布式事务场景中不会同时具备CAP三个特性,因为在具备了P的前提下C和A是不能共存的。

    比如:

    下图满足了P即表示实现分区容忍:
    在这里插入图片描述
    本图分区容忍的含义是:

    1)主数据库通过网络向从数据同步数据,可以认为主从数据库部署在不同的分区,通过网络进行交互。

    2)当主数据库和从数据库之间的网络出现问题不影响主数据库和从数据库对外提供服务。

    3)其一个结点挂掉不影响另一个结点对外提供服务。

    如果要实现C则必须保证数据一致性,在数据同步的时候为防止向从数据库查询不一致的数据则需要将从数据库数据锁定,待同步完成后解锁,如果同步失败从数据库要返回错误信息或超时信息。

    如果要实现A则必须保证数据可用性,不管任何时候都可以向从数据查询数据,则不会响应超时或返回错误信息。

    通过分析发现在满足P的前提下C和A存在矛盾性。

    2、CAP有哪些组合方式呢?

    所以在生产中对分布式事务处理时要根据需求来确定满足CAP的哪两个方面。

    1)AP:

    放弃一致性,追求分区容忍性和可用性。这是很多分布式系统设计时的选择。

    例如:

    上边的商品管理,完全可以实现AP,前提是只要用户可以接受所查询的到数据在一定时间内不是最新的即可。

    通常实现AP都会保证最终一致性,后面讲的BASE理论就是根据AP来扩展的,一些业务场景 比如:订单退款,今日退款成功,明日账户到账,只要用户可以接受在一定时间内到账即可。

    2)CP:

    放弃可用性,追求一致性和分区容错性,我们的zookeeper其实就是追求的强一致,又比如跨行转账,一次转账请求要等待双方银行系统都完成整个事务才算完成。

    3)CA:

    放弃分区容忍性,即不进行分区,不考虑由于网络不通或结点挂掉的问题,则可以实现一致性和可用性。那么系统将不是一个标准的分布式系统,我们最常用的关系型数据就满足了CA。

    上边的商品管理,如果要实现CA则架构如下:
    在这里插入图片描述
    主数据库和从数据库中间不再进行数据同步,数据库可以响应每次的查询请求,通过事务隔离级别实现每个查询请求都可以返回最新的数据。

    三、总结
    通过上面我们已经学习了CAP理论的相关知识,CAP是一个已经被证实的理论:一个分布式系统最多只能同时满足一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容忍性(Partition tolerance)这三项中的两项。它可以作为我们进行架构设计、技术选型的考量标准。对于多数大型互联网应用的场景,结点众多、部署分散,而且现在的集群规模越来越大,所以节点故障、网络故障是常态,而且要保证服务可用性达到N个9(99.99…%),并要达到良好的响应性能来提高用户体验,因此一般都会做出如下选择:保证P和A,舍弃C强一致,保证最终一致性。

    展开全文
  • 分布式事务——理论基础一、分布式事务和单体的事务:二、什么是分布式事务:三、理论基础:1、CAP定理:1.1 一致性:1.2 可用性:1.3 分区容错性:1.4 CAP理论的理解:2、BASE理论:2.1 Basically Available(基本...

    分布式事务——理论基础

    一、分布式事务和单体的事务:

    以前使用单体架构,往往只有一个服务,使用一个数据库,完成业务的各种要求,因此基于数据库本身的特性就可以完成ACID。
    但是到了分布式架构,一个业务可能涉及很多个服务,每个服务都有自己的数据库,而且服务之间是独立的,所以事务也是独立的。因此在完成一个业务的时候,无法利用数据库本身的ACID来完成事务的一致性。
    在这里插入图片描述比如有三个服务,当其中一个服务出错,而其他服务正常执行的时候,就会出现事务不一致的情况,尽管每个服务都开起了事务功能,也无法保证事务的一致性。

    二、什么是分布式事务:

    在分布式系统下,一个业务跨越了多个服务或数据源,每个服务都是一个分支事务,要保证所有分支事务最终状态一致,这样的事务就是分布式事务。

    三、理论基础:

    1、CAP定理:

    分布式系统有三个指标:一致性、可用性、分区容错性
    分布式系统无法同时满足这三个指标,这个结论就叫CAP定理。
    在这里插入图片描述

    1.1 一致性:

    用户访问分布式系统中的任意一个节点,得到的数据必须一致;也就是说,系统中一个节点的数据发生变化,则它的从节点必须及时地实现数据同步。
    在这里插入图片描述

    1.2 可用性:

    用户访问集群中的任意健康节点,必须能得到响应,而不是超时或拒绝。

    1.3 分区容错性:

    分区:因为网络故障或者是其他原因,导致分布式系统中的部分节点与其他节点失去连接,形成独立分区。
    分区容错:在集群出现分区的时候,整个系统也要持续对外提供服务。
    在这里插入图片描述

    1.4 CAP理论的理解:

    理解了三个概念之后,不难发现,分区是无法避免的,因为我们无法保证网络一直处于健康的状态。那么分区一定会出现:
    如果想保证数据一致性,那就得让分区的服务暂时阻塞不可用,等待同步完数据再回复正常服务。
    如果想保证服务可用性,那就得让分区继续对外提供服务,这个时候访问主从节点,获取到的数据可能就不是一致的,因此丧失了数据一致性。
    由此可见,在分布式系统中,数据一致性和服务可用性无法做到同时满足。
    在这里插入图片描述

    2、BASE理论:

    BASE理论是对CAP的一种解决思路,它是在可用性和一致性之间做出取舍和选择,包含了三个思想:

    2.1 Basically Available(基本可用):

    分布式系统在出现故障的时候,允许损失部分可用性,即保证核心可用;

    2.2 Soft State(软状态):

    在一定的时间内,允许出现中间状态,比如临时的不一致状态;

    2.3 Eventually Consistent(最终一致性):

    虽然无法保证强一致性,但是在软状态结束后,最终达到数据一致。

    2.4 解决问题:

    在分布式系统中,一个事务往往包含很多子事务,各个事务都各自执行和提交,导致状态不一致,而我们要实现的目标是让所有的子事务在最终状态的时候都一致,要么都成功,要么都失败。

    AP模式
    各子事务分别执行和提交,允许出现结果不一致,也就是处于软状态,然后采用弥补措施恢复数据即可,实现最终一致。

    CP模式
    各个子事务执行后相互等待,同时提交,同时回滚,达成强一致,但是事务等待过程中,处于若可用状态。因为这个时候事务没有提交。

    AP和CP模式都需要一个协调者来帮助它们之间进行通信。
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 分布式事务CAP理论

    2020-12-06 20:28:51
    在聊分布式事务前,有必要先回顾一下事务。事务可以简单的理解为:一个大的活动由不同的小活动组成,这些活动要么全部成功,要么全部失败。 说的事务,事务的四大特性ACID肯定逃不了: A(Atomic):原子性,表示构成...

    事务

    在聊分布式事务前,有必要先回顾一下事务。事务可以简单的理解为:一个大的活动由不同的小活动组成,这些活动要么全部成功,要么全部失败。

    说到事务,事务的四大特性ACID肯定逃不了:

    • A(Atomic):原子性,表示构成事务的所有操作,要么全部执行完成,要么全部不执行。
    • C(Consistency):一致性,表示事务执行前后,数据库的一致性约束没有被破坏。如:你账上有400,我账上有100,你给我打200块,此时你账上的钱应该是200,我账上的钱应该是300,不会存在我账上钱加了,你账上钱没扣的中间状态
    • I(Isolation):隔离性,指在多个事务并发执行的时候不会互相干扰,即一个事务的内部的数据对于其他事务来说是隔离的,不可见的。
    • D(Durability):持久性,指事务执行完成后,数据的变更将会被持久化到数据库中。

    其实我觉得原子性和一致性有点像,可以简单的理解为:原子性要求操作要么全部执行要么全部不执行,而一致性要求操作要么全部执行成功,要么全部执行失败。

    分布式事务是什么

    分布式事务顾名思义,就是在分布式系统中实现事务。它其实是由多个本地事务组成的,对于分布式事务来说,传统的数据库事务将不再有效。

    举个例子

    对于本地事务来说,我们可以通过数据库自身提供的事务特性能控制:

    begin transaction;
    //1.本地数据库操作:张三减少金额
    //2.本地数据库操作:李四增加金额
    commit transation;
    

    在这个场景中,由于这俩个操作使用的是同一个数据库连接,所以我们是可以直接通过数据库来控制事务的。但是在分布式环境下,会变成下面这样:

    begin transaction;
    //1.本地数据库操作:张三减少金额
    //2.远程调用:李四增加金额
    commit transation;
    

    在这个场景下,可能由于网络原因,远程调用并没有返回,因此误以为远程调用失败,导致本地事务回滚,最后造成李四金额增加,而张三没有减少金额的错误场景。

    分布式事务产生的场景

    微服务之间的远程调用完成事务

    这是最典型的场景。如订单微服务和库存微服务。下单后订单服务需要远程调用库存服务减库存。简而言之就是:跨JVM进程产生分布式事务。
    在这里插入图片描述

    单个系统访问多个数据库实例

    当单体系统需要访问多个数据库实例时,就会产生分布式事务,如下图所示:
    在这里插入图片描述
    简而言之:跨数据库实例产生分布式问题

    多个服务访问同一个数据库实例

    订单服务和库存服务即使使用同一个数据库,由于存在跨JVM进程,也会产生分布式事务。
    在这里插入图片描述

    总结

    仔细观察就会发生,上面三种情况,不管是跨JVM进程还是访问呢了多个数据库实例,本质上都是因为使用了不同的数据库连接。所以可以简单的理解为,一旦一组活动是由不同的数据库连接执行的,那么就会产生分布式事务问题。

    分布式事务理论基础

    在分布式事务中,提供服务的结点分布在不同的机器上,它们之间通过网络进行交互。而网络是极具不稳定的一个因素,我们不能由于一点网络问题就导致整个系统无法提供服务,因此网络因素承了分布式事务的考量标准之一

    我们接下来将学习CAP理论,通过CAP理论指导我们控制事务的目标,从而采取合适的分布式事务解决方案。

    CAP理论

    CAP是什么

    CAP是Consistency、Availability和partition三个词语的缩写,分别表示一致性、可用性和分区容忍性。下面分别解释这三个名词。

    Consistency

    一致性指数据库写操作后的读操作可以读到最新的数据,当数据分布在多个节点上的时候,要求从结点上读到的数据都是最新数据。

    如何实现一致性

    1. 写入主数据库后,需要将数据同步到从数据库中
    2. 在向从数据库同步期间需要将从数据库锁定,待数据同步后再释放锁,避免在数据同步期间,向从数据库中查到旧的数据

    分布式一致性的特点

    1. 由于存在数据的同步,所以写操作的响应会有一定的延迟
    2. 为了保证一致性会对资源暂时锁定,待数据同步完成后释放锁定资源
    3. 如果请求数据同步失败的结点则会返回错误信息,一定不会返回旧数据

    Availability

    可用性要求任何事务操作都可以得到响应结果,你可以给我旧的数据,但是不能出现响应超时或相应错误。

    如何实现可用性

    1. 写入主数据库后要将数据同步到从数据库中
    2. 为了保证数据库的可用性,不能锁定从数据库的资源(与一致性相反)。
    3. 查询从数据库时,即使还没同步新的数据,也要返回旧的数据,如果连旧的数据也没有,那么要按照约定返回一个默认的信息,但是不能返回错误或响应超时。

    Partition tolerance(分区容忍)

    一个分布式系统里面,节点组成的网络本来应该是连通的。然而可能因为一些故障,使得有些节点之间不连通了,整个网络就分成了几块区域。数据就散布在了这些不连通的区域中。这就叫分区。当你一个数据项只在一个节点中保存,那么分区出现后,和这个节点不连通的部分就访问不到这个数据了。这时分区就是无法容忍的。提高分区容忍性的办法就是一个数据项复制到多个节点上,那么出现分区之后,这一数据项就可能分布到各个区里。容忍性就提高了。然而,要把数据复制到多个节点,就会带来一致性的问题,就是多个节点上面的数据可能是不一致的。要保证一致,每次写操作就都要等待全部节点写成功,而这等待又会带来可用性的问题。总的来说就是,数据存在的节点越多,分区容忍性越高,但要复制更新的数据就越多,一致性就越难保证。为了保证一致性,更新所有节点数据所需要的时间就越长,可用性就会降低。

    原文链接

    注意:分区容忍性是分布式系统最基本能力。

    CAP组合

    在一个标准的分布式系统中,分区容忍性是最基本的能力,在满足分区容忍性的前提下,C和A只能出现一个,因为他们从概念上就是互斥的。

    所以在一个分布式系统中,只能满足AP或者CP。

    AP

    放弃一致性,追求分区容忍性和可用性。这是很多分布式系统设计时的选择。比如说,订单今日退款成功后,明日账户到账,这个时候只要用户可以接受在一定时间内到账即可。

    通常我们都会使用最终一致性来实现AP。什么是最终一致性,举个例子。
    用户:虽然我接受你晚点到账,但是你不能不到账是吧,最终一致性就是来保证最后一定到账的。

    CP

    放弃可用,追求一致性和分区容错性。在实时性要求较强的场景下,需要保证一致性,如跨行转账,一次转账请求需要等待双方银行系统都完成整个事务才算完成。

    CA

    放弃分区容忍性,即不进行分区,这种情况下其实就不是一个标准的分布式系统了。

    当数据库没有从库的时,不需要进行远程的数据同步,也就不存在网络分区(不理解的话再看一下P的概率,这个情况只有一个节点)。那么CA的架构图应该是这样的:
    在这里插入图片描述
    单个数据库,通过事务隔离级别,天生就可以满足CA。

    总结
    在大多数应用层场景下,由于结点众多、部署分散,而且集群规模越来越大,所以结点故障、网络故障是常态,为了保证服务的可用性达到99.99…%,并达到良好的响应性能来提高用户体验,一般都选择AP,舍弃强一致性,保证最终一致性。

    BASE理论

    三类一致性

    **强一致性:**这种一致性级别最符合用户的直觉,它要求系统写入的是什么,读出来的也要是什么,用户体验好,但是实现起来对系统的性能影响极大。

    **弱一致性:**这种一致性级别,系统写入成功后,不保证立马可以读到写入的值,也不保证多久之后数据能够达到一致,但会尽量保证到某个时间(如秒级别后),数据能达到一致

    **最终一致性:**是弱一致性的一种特例,系统保证在一定时间内达到一致,是业界在大型分布式系统数据一致性上用的比较多的一致性模型。

    2、Base理论介绍

    BASE是Basically Available(基本可用)、Soft state(软状态)和 Eventually consistent (最终一致性)三个短语的缩写。BASE理论是对AP的一个扩展,满足BASE理论的事务,我们称之为"柔性事务"。

    基本可用: 这里的基本可用与CAP中的可用性不同。BASE的基本可用指的是允许损失部分可用性。

    如数据库采用分片模式,100w个用户数据分在5个数据库实例上,如果破坏了一个实例,那么可用性还有80%,也就是还有80%的用户仍然可以登录,系统仍然可用。

    电商大促是,为了应对访问量激增,部分用户可能会被引导到降级页面,服务层也可能只提供降级服务。这就是损失部分可用性的表现。

    软状态: 由于不要求强一致性,所以BASE允许系统中存在中间状态(也叫软状态),这个状态不影响系统可用性,如订单的"支付中"、"数据同步中"等状态,待数据最终一致后改为"成功"状态

    最终一致性: 最终一致性指经过一段时间后,所有结点数据都会达到一致。如订单的"支付中",最终会变成"支付成功"或"支付失败",使订单状态与实际交易结果达成一致,但需要一定时间的延迟、等待。

    在这里插入图片描述
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  • 因此,分布式事务需要更进一步的理论支持,接下来,我们先来学习一下分布式事务CAP理论。在讲解分布式事务控制解决方案之前需要先学习一些基础理论,通过理论知识指导我们确定分布式事务控制的目标,从而帮助我们...
  • 分布式数据库CAP原理

    2021-01-17 14:39:43
    分布式数据库CAP原理 CAP简介 传统的关系型数据库事务具备ACID: A:原子性 C:一致性 I:独立性 D:持久性 分布式数据库的CAP: C(Consistency):强一致性 “all nodes see the same data at the same time...
  • 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...
  • 分布式系统中的CAP理论

    千次阅读 2020-09-18 17:57:05
    一、什么是分布式系统 拿一个最简单的例子,就比如说我们的图书管理系统。之前的系统包含了所有的功能,比如用户注册登录、管理员功能、图书借阅管理等。这叫做集中式系统。也就是一个人干了好几件事。 后来随着...
  • 分布式事务相关理论

    2021-05-24 17:42:03
    1 事务简介 事务 (Transaction) 是操作数据库中某个数据项的一个程序执行单元(unit)。事务应该具有 4 个属性:原子性、一致性、隔离性、持久性。这四个属性通常称为 ACID 特性。 (1)原子性(atomicity):个事务是...

空空如也

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分布式事务cap理论