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Consistency(一致性), 数据一致更新#xff0c;所有数据变动都是同步的Availability(可用性), 好的响应性能Partition tolerance(分区容错性) 可靠性定理#xff1a;任何分布式系统只可同时满足二点#xff0c;没法三者兼顾。忠告#xff1…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(分区容错性) 可靠性定理任何分布式系统只可同时满足二点没法三者兼顾。忠告架构师不要将精力浪费在如何设计能满足三者的完美分布式系统而是应该进行取舍。
关系数据库的ACID模型拥有 高一致性 可用性 很难进行分区
Atomicity原子性一个事务中所有操作都必须全部完成要么全部不完成。Consistency一致性. 在事务开始或结束时数据库应该在一致状态。Isolation隔离层. 事务将假定只有它自己在操作数据库彼此不知晓。Durability. 一旦事务完成就不能返回。跨数据库事务2PC (two-phase commit) 2PC is the anti-scalability pattern (Pat Helland) 是反可伸缩模式的JavaEE中的JTA事务可以支持2PC。因为2PC是反模式尽量不要使用2PC使用BASE来回避。
BASE模型反ACID模型完全不同ACID模型牺牲高一致性获得可用性或可靠性
Basically Available基本可用。支持分区失败(e.g. sharding碎片划分数据库)Soft state软状态 状态可以有一段时间不同步异步。Eventually consistent最终一致最终数据是一致的就可以了而不是时时高一致。BASE思想的主要实现有1.按功能划分数据库2.sharding碎片BASE思想主要强调基本的可用性如果你需要High 可用性也就是纯粹的高性能那么就要以一致性或容错性为牺牲BASE思想的方案在性能上还是有潜力可挖的。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1. Key-Value存储如Amaze Dynamo等可根据CAP三原则灵活选择不同倾向的数据库产品。2. 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。这两者共同点都是关系数据库SQL以外的可选方案逻辑随着数据分布任何模型都可以自己持久化将数据处理和数据存储分离将读和写分离存储可以是异步或同步取决于对一致性的要求程度。不同点NOSQL之类的Key-Value存储产品是和关系数据库头碰头的产品BOX可以适合非Java如PHP RUBY等领域是一种可以拿来就用的产品而领域模型 分布式缓存 存储是一种复杂的架构解决方案不是产品但这种方式更灵活更应该是架构师必须掌握的。
