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系统分布式情况下最终一致性方案梳理
前言 目前的应用系统,不管是企业级应用还是互联网应用,最终数据的一致性是每个应用系统都要面临的问题,随着分布式的逐渐普及,数据一致性更加艰难,但是也很难有银弹的解决方案,也并不是引入特定的中间件或者特定的开源框架能够解决的,更多的还是看业务场景,根据场景来给出解决方案。根据笔者最近几年的了解,总结了几个点,更多的应用系统在编码的时候,更加关注数据的一致性,这样系统才是健壮的。 基础理论相关 说起事务,目前的几个理论,ACID事务特性,CAP分布式理论,以及BASE等,ACID在数据库事务中体现,CAP和BASE则是分布式事务的理论,结合业务系统,例如订单管理,例如仓储管理等,可以借鉴这些理论,从而解决问题。 ACID 特性 A(原子性)事务的原子操作单元,对数据的修改,要么全部执行,要么全部不执行; C(一致性)在事务开始和完成时,数据必须保持一致状态,相关的数据规则必须应用于事务的修改,以保证数据的完整性,事务结束时,所有的内部数据结构必须正确; I(隔离性)保证事务不受外部并发操作的独立环境执行; D(持久性)事务完成之后,对于数据的修改是永久的,即使系统出现故障也能够保持; CA...
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ZooKeeper和CAP理论及一致性原则
一、CAP理论概述 CAP理论告诉我们,一个分布式系统不可能同时满足以下三种 一致性(C:Consistency) 可用性(A:Available) 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的两项,因为P是必须的,因此往往选择就在CP或者AP中。 一致性(C:Consistency) 在分布式环境中,一致性是指数据在多个副本之间是否能够保持数据一致的特性。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。例如一个将数据副本分布在不同分布式节点上的系统来说,如果对第一个节点的数据进行了更新操作并且更新成功后,其他节点上的数据也应该得到更新,并且所有用户都可以读取到其最新的值,那么这样的系统就被认为具有强一致性(或严格的一致性,最终一致性)。 可用性(A:Available) 可用性是指系统提供的服务必须一直处于可用的状态,对于用户的每一个操作请求总是能够在有限的时间内返回结果。“有效的时间内”是指,对于用户的一个操作请求,系统必须能够在指定的时间(即响应时间)内返回对应的处理结果,如果...
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