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CAP定理

CAP定理的发展1985年Lynch证明了异步通信中不存在任何一致性的分布式算法(FLP Impossibility)。...2000年,Eric Brewer在PODC的研讨会上提出了一个猜想(CAP理论猜想):一致性、可用性和分区容错性三者无法在分布式系统中被同时满足,并且最多只能满足其中两个!...2002年,Lynch与Gilbert证明了Brewer猜想,论文链接(可访问).什么是CAP定理在分布式系统中CAP定理是一个基础定理,证明了在分布式系统中不可能同时获得以下三个属性。...由于算法A满足CAP,根据分区容错性(Partition tolerance)假设两个节点之间的消息都丢失。...由此证明了,在分布式系统中,CAP不可能同时满足。图片取舍既然在分布式系统中,不能同时满足CAP,那么设计人员就要根据实际需求进行取舍,我们来看下常见的模型。

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java cap理论_架构思想之CAP原理

由于自己负责后端的设计已经有一段时间,对设计的一些思想和理论有一些理解,但最近被问到什么是CAP时,却一脸懵逼,下来后专门针对CAP架构思想进行了一些专题学习,在这里也将这个概念引入给大家,大家可以有意识地了解和学习这个思想理念...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(分区容忍性)...现在NOSQL运动丰富了拓展了BASE思想,可按照具体情况定制特别方案,比如忽视一致性,获得高可用性等等,NOSQL应该有下面两个流派: Key-Value存储,如Amaze Dynamo等,可根据CAP...领域模型 + 分布式缓存 + 存储 (Qi4j和NoSql运动),可根据CAP三原则结合自己项目定制灵活的分布式方案,难度高。

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CAP定理

CAP 定义 在一个分布式系统中,当涉及读写操作时,只能保证一致性(Consistency)、可用性(Availability )、分区容忍性(Partition tolerance)三者中的两个,另一个必须有所牺牲...CAP 的选择 在分布式环境下,我们会发现必须选择 P,因为网络本身无法做到 100% 可靠,所以分区是一个必然的现象。...但「CP 或者 AP」 并不是绝对的选择题,CAP定理是我们在设计一个分布式系统之初时的一个有益参考, 它让我们在设计系统的时候不必浪费时间去寻求理论上都达不成的目标。...话说, 我们可以做到CAP定理下的CA吗? 嗯!...单点能 :) 本文参考至 1.https://writings.sh/post/cap-and-consistency-models 2.从0开始学架构-李运华

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CAP理论总结

一.简介 CAP 理论是一个很好的思考框架,它对分布式系统的特性做了高度抽象,比如抽象成了一致性、可用性和分区容错性,并对特性间的冲突(也就是 CAP 不可能三角)做了总结。...二.CAP指标 CAP理论对分布式系统特性做了高度抽象,形成三个指标: 一致性(Consistency) 可用性(Availability) 分区容错性(Partition Tolerance) 2.1...三.CAP不可能三角 CAP 不可能三角说的是对于一个分布式系统而言,一致性(Consistency)、可用性(Availability)、分区容错性(Partition Tolerance)3 个指标不可兼得...比如,创建了数据库 telegraf 之后,如果系统不能立刻读取到这条新的元信息,那么相关的时序数据记录,就会因为找不到指定数据库信息而写入失败,所以,我选择 CAP 理论中的 C 和 P,采用 CP...虽然这些数据不是系统运行相关的元信息,但服务会被访问频繁,水平扩展、性能、可用性等是关键,所以,我选择了 CAP 理论中的 A 和 P,采用 AP 架构。 五.小结 CA 模型,在分布式系统中不存在。

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CAP理论应用

神一样的CAP理论被应用在何方 对于开发或设计分布式系统的架构师工程师来说,CAP是必须要掌握的理论。...(but:这个文章的重点并不是讨论CAP理论和细节,重点是说说CAP在微服务中的开发怎么起到一个指引作用,会通过几个微服务开发的例子说说明,尽量的去贴近开发) CAP定理又被成为布鲁尔定理,是加州大学计算机科学家埃里克...不过布鲁尔在出来CAP的时候并没有对CAP三者(Consistency,Availability,Partition tolerance)进行详细的定义,所以在网上也出现了不少对CAP不同解读的声音。...分布式事务BASE理论 BASE理论是对CAP的延伸和补充,是对CAP中的AP方案的一个补充,即使在选择AP方案的情况下,如何更好的最终达到C。...CAP在服务中实际的应用例子 理解貌似讲多了,项目的CAP可以参考下李运华的《从零开始学架构》的书,里面的21,22章比较详细的描绘了CAP的理论细节和CAP的版本演化过程。

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CAP学习笔记

CAP关注的是分布式数据读写。 一致性(Consistence):对某个指定的客户端来说,读操作保证能够返回最新的写操作结果。...虽然 CAP 理论定义是三个要素中只能取两个,但放到分布式环境下来思考,我们会发现必须选择 P(分区容忍)要素,因为网络本身无法做到 100% 可靠,有可能出故障,所以分区是一个必然的现象。...CAP关键细节点 CAP关注的粒度是数据,而不是系统或者节点,所以在系统设计的时候应该将关注点放到数据上,具体数据具体分析。...CAP是忽略网络延时的,意味着CAP 理论中的 C 在实践中是不可能完美实现的。在需要强一致性的业务场景中,只能单点写入,其它节点备份。...CAP 理论的“牺牲”只是说在分区过程中我们无法保证 C 或者 A,但并不意味着什么都不做。因为在系统整个运行周期中,大部分时间都是正常的,发生分区现象的时间并不长。

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浅谈CAP与Kafka

关于CAP理论的介绍,其实网上已经有很多文章,大家可以自行查阅。这篇文章尝试从Kafka的角度来分析CAP理论。...0 CAP理论,有人把它翻译成中文叫“帽子理论”,是Eric Brewer在1998年提出来的一个约束分布式存储系统的理论。...CAP是Consistency、Availability和Partition tolerance三个单词的首字母缩写,这三个单词分别指代数据强一致性/线性一致性、系统整体可用性和网络分区容忍性。...那么,Kafka作为一个分布式消息中间件,满足CAP理论吗?如果满足的话,满足哪两个特性呢,CA、AP或者CP?...所以,我们没有必要严格地用CAP来讨论或者以此为guideline来构建一个分布式存储系统,没有太大的意义。

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NoSQL 与 CAP 理论

因为有时候会听到一些新型数据库宣称满足强一致、高可用、且多地多中心容忍网络分区,但是 CAP 不是说不能三者同时满足吗?这些矛盾来源于对 CAP 理解有偏差。...有的对 CAP 的误解也来源于对这三个性质的具体含义不清,下面我们先看看这三个性质分别指什么。 一致性 CAP 的一致性与传统关系数据库中 ACID 的 C 不一样。...而CAP 的一致性关心的是一个数据项不同副本的值是否相同。...总结 有人诟病 CAP 理论,认为 CAP 中的 P 是废话,或者 CAP 太简单了,没有量化,对实际系统的构建没有具体的指导意义。比如我要牺牲一致性,牺牲到什么程度?...这个在 CAP 中是没有说的。这确实是 CAP 理论的局限,但是 CAP 理论让人们在构建系统时,聚焦于这三个性质,并从这三个方面来进行权衡。

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ACID、CAP、BASE理论

CAP 描述:CAP是分布式系统中的三个特性,分别是一致性(Consistency)、可用性(Avaliability)、分区容错性(Partition tolerance),在分布式系统中,系统最多只能同时满足这三个特性中的两个...因为所有的云应用都是分布式系统,理解CAP定理对于设计云应用是必要的,因为通过这个理论你可以选择一个最适合你的应用数据管理系统。 CAP定理也被叫做布鲁尔定理,因为这个理论是 布鲁尔(Eric A....下面我们来详细了解下分布式系统中的CAP定理具体是什么。 1、一致性(Consistency) 一致性是指不管客户端连接的是哪个节点,这些客户端同时看到的数据都是相同的。...BASE 描述:BASE定理是对CAP定理的一个延伸,BASE是指基本可用(Basically Available)、软状态(Soft State)、最终一致性(Eventually Consistent...CAP追求的是数据的一致性,而BASE关注的是系统的可用性。

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