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分布式系统的CAP理论
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

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
一致性分类:
    强一致性:(strong consistency)任何时刻,任何用户都能读取到最近一次成功更新的数据。
    最终一致性:(eventual consistency)用户只能读到某次更新后的值,但系统保证数据将最终达到完全一致的状态,只是所需时间不能保障。
    弱一致性:(weak consistency)用户无法在确定时间内读到最新更新的值。
    单调一致性:(monotonic consistency)任何时刻,任何用户一旦读到某个数据在某次更新后的值,那么就不会再读到比这个值更旧的值。也就是说,可获取的数据顺序必是单调递增的。
    会话一致性:(session consistency)任何用户在某次会话中,一旦读到某个数据在某次更新后的值,那么在本次会话中就不会再读到比这值更旧的值,会话一致性是在单调一致性的基础上进一步放松约束,只保证单个用户单个会话内的单调性,在不同用户或同一用户不同会话间则没有保障。

可用性

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,如果超过了这个时间范围,那么系统就被认为是不可用的
“返回结果”是可用性的另一个非常重要的指标,它要求系统在完成对用户请求的处理后,返回一个正常的响应结果。正常的响应结果通常能够明确的反映出对请求的处理结果,即成功或失败,而不是一个让用户感到困惑的返回结果。

分区容错性

分区容错性约束了一个分布式系统需要具有如下特性:分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候,仍然需要能够保证对外提供满足一致性和可用性的服务,除非是整个网络环境都发生了故障

代表框架

Spring Cloud Eureka强调AP,Zookeeper强调CP。
Last modified 1yr ago