CAP定理云计算笔记DAY3

分布式系统的CAP理论

理论内容&＃xff1a;
对于一个分布式计算机系统&＃xff0c;不可能同时满足&＃xff1a;
&＃xff08;1&＃xff09;一致性&＃xff08;Consistency&＃xff09;&＃xff1a;所有节点访问同一份最新的数据副本。在分布式系统中的所有数据备份&＃xff0c;在同一时刻是否有同样值。&＃xff08;所有客户端数据视图相同&＃xff09;

&＃xff08;2&＃xff09;可用性&＃xff08;Availability&＃xff09;&＃xff1a;对数据更新具备高可用性。在集群中一部分节点故障后&＃xff0c;集体整体还能响应客户端的读写请求&＃xff08;每个客户端总能读和写&＃xff09;

&＃xff08;3&＃xff09;分区容忍性&＃xff08;Partition tolerance&＃xff09;&＃xff1a;当分布式系统集群中的某些节点无法联系&＃xff0c;仍能正常提供正常服务

情况&＃xff08;三选二&＃xff09;&＃xff1a;
&＃xff08;1&＃xff09;CA&＃xff1a;满足CA的系统&＃xff0c;通常可扩展性不高&＃xff0c;不具有分区容忍性。eg.传统关系型数据库
&＃xff08;2&＃xff09;CP&＃xff1a;满足CP的系统&＃xff0c;为满足一致性&＃xff0c;在系统分区期间会停止服务&＃xff0c;直到数据恢复一致。eg. BigTable &＃xff0c;Hbase等
&＃xff08;3&＃xff09;AP&＃xff1a;满足AP的系统不会注重强一致性。eg. NoSQL系统中的Dynamo&＃xff0c;Cassandra&＃xff0c;SimpleDB