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CAP原则(CAP定理):
CAP原则又称CAP定理,指的是在一个分布式系统中, Consistency(一致性)、 Availability(可用性)、Partition tolerance(分区容错性),三者不可得兼。
CAP原则是NOSQL数据库的基石。Consistency(一致性)。 Availability(可用性)。Partition tolerance(分区容错性)。
分布式系统的CAP理论:理论首先把分布式系统中的三个特性进行了如下归纳:
一致性(C):在分布式系统中的所有数据备份,在同一时刻是否同样的值。(等同于所有节点访问同一份最新的数据副本)
可用性(A):在集群中一部分节点故障后,集群整体是否还能响应客户端的读写请求。(对数据更新具备高可用性)
分区容忍性(P):以实际效果而言,分区相当于对通信的时限要求。系统如果不能在时限内达成数据一致性,就意味着发生了分区的情况,必须就当前操作在C和A之间做出选择。
定理:任何分布式系统只可同时满足二点,没法三者兼顾。
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
实践:
比如现在有三台机器:Server1、Server2和Server3.在高可用方案中,三台机器要两两注册。比如S1要向S2、S3分别进行注册,目前他无法实现注册的传递性。 这样一来,如果Server1宕机,我们还可以继续从Server2和3中获取服务。
在CAP理论中,zookeeper更看重C和P,即一致性和分区容错性。但Eureka更在意的是A和P,A为高可用。zookeeper中有master和follower区别,当进入选举模式时,就无法正常对外提供服务。但Eureka中,集群是对等的,地位是相同的,虽不能保证一致性,但至少可以提供注册服务。 根据不同的业务场景,各有取舍吧。
参考:http://blog.csdn.net/zhangchao19890805/article/details/54970130
发布者:全栈程序员-用户IM,转载请注明出处:https://javaforall.cn/144323.html原文链接:https://javaforall.cn
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