分布式事务

简介: CAP定理指出,分布式系统在一致性(C)、可用性(A)和分区容错性(P)中最多只能同时满足两项。而BASE理论则提供了一种解决思路,通过基本可用、软状态和最终一致性来设计系统,以适应分布式环境下的挑战。

CAP定理
分布式系统有三个指标:
● Consistency(一致性)
● Availability(可用性)
● Partition tolerance (分区容错性)
它们的第一个字母分别是 C、A、P。Eric Brewer认为任何分布式系统架构方案都不可能同时满足这3个目标,这个结论就叫做 CAP 定理。
BASE理论
既然分布式系统要遵循CAP定理,那么问题来了,我到底是该牺牲一致性还是可用性呢?如果牺牲了一致性,出现数据不一致该怎么处理?
人们在总结系统设计经验时,最终得到了一些心得:
● Basically Available (基本可用):分布式系统在出现故障时,允许损失部分可用性,即保证核心可用。
● Soft State(软状态):在一定时间内,允许出现中间状态,比如临时的不一致状态。
● Eventually Consistent(最终一致性):虽然无法保证强一致性,但是在软状态结束后,最终达到数据一致。
以上就是BASE理论。

目录
相关文章
|
3月前
|
数据库
分布式事务(一)
分布式事务(一)
|
3月前
|
消息中间件 数据库
分布式事务(二)
分布式事务(二)
|
3月前
|
数据库 微服务
分布式事务系列(三)
分布式事务系列(三)
|
7月前
|
消息中间件 Oracle 关系型数据库
分布式事务
分布式事务
263 0
|
存储 算法 网络协议
一文了解分布式事务
一文了解分布式事务
|
消息中间件 存储 Oracle
浅析分布式事务
分布式事务的概念讲解以及常用解决方案
173 0
浅析分布式事务
|
消息中间件 SQL 存储
分布式事务是什么?
分布式事务是什么?
141 0
分布式事务是什么?
|
消息中间件 架构师 NoSQL
一文解决分布式事务
一文解决分布式事务
287 0
一文解决分布式事务
|
消息中间件 算法 Dubbo
分布式事务的 N 种实现
分布式事务的 N 种实现
194 0
分布式事务的 N 种实现