CAP定理简单介绍

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/lcr_happy/article/details/86740525

参考维基百科:

CAP又被称作布鲁尔定理,这个定理指出一个分布式系统,不可能同时满足:

1)一致性(Consistency)就是说在同一个时间不同结点访问同一份数据是最新的
2)可用性 (Availability)就是说这个系统能及时返回响应,即使这个响应的数据不是最新的
3)分区容错性(Partion tolerance)(以实际效果而言,分区相当于对通信的时限要求。系统如果不能在时限内达到数据一致性,就意味着发生了分区的情况,必须就当前操作在C和A之间做出选择)

因此,在任何一个分布式系统中,只能满足其中的两项而不可能全部满足。

BASE是Basically Available(基本可用)、Soft state(软状态)和Eventually consistent(最终一致性)三个短语的简写,BASE是对CAP中一致性和可用性权衡的结果,其来源于对大规模互联网系统分布式实践的结论,是基于CAP定理逐步演化而来的,其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终一致性(Eventual consistency)。

基本可用指的是分布式系统在出现不可预知故障的时候,允许损失部分可用性——但请注意,这绝不是等价于系统不可用。两个基本可用的例子:
1)响应时间上的损失
2)功能上的损失

弱状态也成为软状态,和硬状态相对,是指允许系统中的数据存在中间状态,并认为该中间状态的存在不会影响系统的整体可用性,即允许系统在不同的节点的数据副本之间进行数据同步的过程存在延时。

最终一致性强调的是系统中所有的数据副本,在经过一段时间的同步后,最终能够达到一个一致的状态。因此,最终一致性的本质是需要系统保证最终数据能够达到一致,而不需要实时保证系统数据的强一致性。

参考大佬的博客:
https://www.cnblogs.com/duanxz/p/5229352.html

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/lcr_happy/article/details/86740525