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分布式理论----CAP理论与Base理论
CAP 理论 【1】CAP 理论指出对于一个分布式计算系统来说，不可能同时满足以下三点： 1）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一致的特性，等同于所有节点访问同一份最新的数据副本 【2】一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三项中的两项。 【5】故而市面上常说的CAP理论，其实是最终一致性，可用性，与分区容错性。 1）基本可用：在分布式系统出现故障，允许损失部分可用性（服务降级、页面降级）。 2）软状态：允许分布式系统出现中间状态。而且中间状态不影响系统的可用性。 【2】BASE 理论是对 CAP 中的一致性和可用性进行一个权衡的结果，理论的核心思想就是：我们无法做到强一致，但每个应用都可以根据自身的业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性。
50130编辑于 2022-10-30 - 来自专栏微信公众号【Java技术江湖】
分布式系统理论基础2 ：CAP
，我们会逐步了解分布式理论中的基本概念，常见算法、以及一些较为复杂的分布式原理，同时也需要进一步了解zookeeper的实现，以及CAP、一致性原理等一些常见的分布式理论基础，以便让你更完整地了解分布式理论的基础 引言 CAP是分布式系统、特别是分布式存储领域中被讨论最多的理论，“什么是CAP定理？”在Quora 分布式系统分类下排名 FAQ 的 No.1。 CAP在程序员中也有较广的普及，它不仅仅是“C、A、P不能同时满足，最多只能3选2”，以下尝试综合各方观点，从发展历史、工程实践等角度讲述CAP理论。希望大家透过本文对CAP理论有更多地了解和认识。 3、跳出CAP CAP理论对实现分布式系统具有指导意义，但CAP理论并没有涵盖分布式工程实践中的所有重要因素。 小结 以上介绍了CAP理论的源起和发展，介绍了CAP理论给分布式系统工程实践带来的启示。
61710发布于 2019-12-03 - 来自专栏一行舟
分布式理论
随着计算机科学和互联网的发展，分布式场景变得越来越常见，能否处理好分布式场景下的问题，成为衡量一个工程师是否合格的标准。 本文我们介绍下分布式系统相关的理论知识，这些理论是我们理解和处理分布式问题的基础。 CAP理论 CAP理论是在1998年由计算机科学家Eric Brewer提出的。介绍下CAP理论。 Eventual consistency在实践中往往还需要注意几点： 会话一致性，在单次会话中如果数据已经更新，不能再读到旧数据 节点有效性，一个节点上的数据如果已经更新，不能再读到旧数据 Base理论更适合大型分布式系统的整体设计 2PC 引用维基百科的定义：“二阶段提交（英语：Two-phase Commit）是指在计算机网络以及数据库领域内，为了使基于分布式系统架构下的所有节点在进行事务提交时保持一致性而设计的一种算法。 TCC TCC是典型的柔性分布式事务的理论，通过补偿机制，保证数据的最终一致性。TCC的三个阶段： Try阶段：预执行操作，对业务系统做检测及资源预留。 Confirm阶段：确认执行具体操作。
61020编辑于 2022-08-25 - 来自专栏IT大咖说
分布式理论
此时有三种做法： 将vo返回（牺牲一致性，AP模式） 等待网络恢复，再返回v1（牺牲可用性，CP模式） 将N1，N2合并（舍弃分布式技术，CA模式） ◆ BASE理论 对CAP定理的权衡结果，如果无法做到强一致性 ◆ 分布式系统的一致性 ◆ CAP理论 ? CAP理论又被称作布鲁尔定理，是指一个分布式系统（相互连接并共享数据的节点的集合）中，当涉及读写操作时，只能保证一致性、可用性和分区容错性三者中的两个，另外一个必须被牺牲。 虽然CAP理论只能选择其中两个，放在分布式环境下，我们必定会选择P（分区容忍），因为网络不是100%可靠的。 因此，分布式系统理论上只能选择CP（一致性+分区容忍性）或者AP（可用性+分区容忍性），在一致性C和可用性A之间做这种选择。 ◆ BASE理论 ?
61430发布于 2021-04-23 - 来自专栏C/C++基础
分布式理论须知
，但是你做的很多事情都是符合分布式理论的。 通过本篇文章的介绍，希望让你对分布式相关理论知识有个大致了解。理论指导实践，理论知识了然于胸，实践起来才会胸有成足。 当你了解了相关的分布式理论知识，回过头再看自己在日常开发工作中所干的事情，你会不禁感叹，原来我的实现方案是符合分布式理论的。 2.BASE 理论 在 CAP 定理的背景下，大部分分布式系统都偏向业务逻辑，面向用户，那么可用性相对一致性显得更加重要。如何构建一个高可用的分布式系统，BASE 理论给出了答案。 3.一致性算法 BASE 理论适用于业务系统，对于系统的一些核心组件，还是需要做到强一致。此时便需要依赖一致性算法，来保证分布式系统的元数据在多个节点上是一致的。
74830编辑于 2022-06-27 - 来自专栏博客园迁移
分布式事务的CAP理论 与BASE理论
CAP理论 一个经典的分布式系统理论。 在分布式系统中，如果能够做到针对一个数据项的更新操作执行成功后，所有的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 2、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 BASE理论是对CAP中一致性和可用性权衡的结果，其来源于对大规模互联网系统分布式实践的总结， 是基于CAP定理逐步演化而来的。 正常情况下，一个在线搜索引擎需要在0.5秒之内返回给用户相应的查询结果，但由于出现故障，查询结果的响应时间增加了1~2秒 （2）系统功能上的损失：正常情况下，在一个电子商务网站上进行购物的时候， 但同时，在实际的分布式场景中，不同业务单元和组件对数据一致性的要求是不同的，因此在具体的分布式系统架构设计过程中，ACID特性和BASE理论往往又会结合在一起。
69410发布于 2018-08-27 - 来自专栏Linyb极客之路
分布式系统基础理论之CAP理论
2年后，麻省理工学院的 Seth Gilbert 和 Nancy Lynch 从理论上证明了 CAP。之后，CAP 理论正式成为分布式计算领域的公认定理。 CAP理论定义 1.CAP定理 一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三项中的两项。 现在，A和B是分布式系统的两个部分，V是分布式系统的数据存储的两个子数据库。 在满足一致性的时候，N1和N2中的数据是一样的，V0=V0。 如上图，是分布式系统正常运转的流程，用户向N1机器请求数据更新，程序A更新数据库Vo为V1，分布式系统将数据进行同步操作M，将V1同步的N2中V0，使得N2中的数据V0也更新为V1，N2中的数据再响应N2 弱一致性 用户无法在确定时间内读到最新更新的值 A的折衷 部分数据可用 部分时间所有数据不可用 参考资料 分布式系统的CAP理论 http://www.hollischuang.com/archives
81020发布于 2018-07-26 - 来自专栏涓流
分布式理论与分布式事务
基础理论 CAP CAP理论又称为布鲁尔定理， 它指出对于一个分布式计算系统来说，不可能同时满足以下三点： 一致性（Consistency） （等同于所有节点访问同一份最新的数据副本） 可用性（Availability BASE理论是Basically Available(基本可用)，Soft State（软状态）和Eventually Consistent（最终一致性）三个短语的缩写。 这个期限取决于网络延时、系统负载、数据复制方案等 分布式事务-强一致性方案 2PC(2 Phase Commitment Protocol) 两段式提交协议 2PC协议，分为两个阶段提交一个事务，通过协调者和各个参与者的配合 目前主要的解决方案有2种，一种是本地消息表方案，一种是事务消息方案。 本地消息表 本地消息表是一种最终一致性的分布式事务处理方案， 适用于不需要强一致性的场景。 参考资料 分布式事务框架Fescar 分布式事务 TCC分布式事务 事务基础与分布式事务 分布式理论BASE 2PC协议 3PC协议 TCC型分布式事务原理和实现 用MQ来保证分布式事务的最终一致性 腾讯
80710编辑于 2022-06-28 - 来自专栏小坤探游架构笔记
分布式理论基础
在这一篇中主要讲述分布式基础理论知识,其中包含CAP定理,ACID以,BASE理论以及一致性协议分析.有了CAP定理的基础,能够帮助我们在根据业务特点进行分区容错一致性模型设计中提供解决问题的方向以及架构设计方案的设计与落地实现 .同时需要区分数据库ACID的AC与我们的分布式AC存在的联系与差异,其次,在分布式网络中,为避免节点故障抑或是网络延迟等问题导致系统服务出现大量的不可用问题,那么对于BASE理论实现的技术方案有哪些. ,而在分布式系统中,实现一个满足ACID的请求操作需要考虑到网络以及节点故障问题等问题,于是就需要通过分布式事务协议来保证完成一个具备ACID特性的请求操作. 2PC事务协议 工作原理 分为投票阶段以及提交阶段 3PC事务协议 在实际应用场景中,3PC的使用场景并不多,大部分是基于2pc的实现来完成分布式事务,甚至是为了保证数据的强一致性会采取TCC的事务协议来完成,对于3PC现简单阐述如下: ? BASE理论 BASE理论定义 BASE是Basically Available(基本可用),Soft Sate(软状态)以及Eventual Consistency(最终一致性)三个短语的缩写.
2K52发布于 2020-06-16 - 来自专栏网络
分布式系统CAP理论
往期精选 在讨论常见架构前，先简单了解一下CAP理论： CAP是Consistency、Availablity和Partition-tolerance的缩写。 CAP理论指出：CAP三者只能取其二，不可兼得。其实这一点很好理解： >首先，单机都只能保证CP。 >有两个或以上节点时，当网络分区发生时，集群中两个节点不能相互通信（也就是说不能保证可用性A）。 这里，先介绍一下类Dynamo系统用于控制分布式存储系统中的一致性级别的策略--NWR： *N：同一份数据的副本个数 *W：写操作需要确保成功的副本个数 *R：读操作需要读取的副本个数 当W+R>N时， 2.从恢复解决：如在通信恢复时，对不同节点的数据进行比较、合并，这样可用性得到了保证。但是在恢复完成之前，数据是不一致的，而且可能出现数数据冲突。 五、总结 基本上，上面讨论的几种方式已经涵盖了大多数的分布式存储系统了。我们可以看到，这些个方案总是需要通过牺牲一部分去换取另一部分，总没法达到100%的CAP。
1.1K70发布于 2018-01-15 - 来自专栏CSDNToQQCode
分布式的CAP理论
在理论计算机科学中，CAP 定理（CAP theorem）指出对于一个分布式系统来说，当设计读写操作时，只能能同时满足以下三点中的两个： 一致性（Consistence） : 所有节点访问同一份最新的数据副本 分区容错性（Partition tolerance） : 分布式系统出现网络分区的时候，仍然能够对外提供服务。 并且网络是不靠谱的，所以我们必须要满足分区容错性，所以在分布式理论上不可能选择 CA 架构，只能选择 CP 或者 AP 架构。
38220编辑于 2022-11-29 - 来自专栏对线JAVA面试
分布式系统 CAP 理论
CAP 理论是一个被说烂了也听烂了的话题，但是还是选择花点时间做整理，做些横向拓展，加点自己的感受，认认真真讨论一下。 有人说：CAP理论作者太教条！只要各地的分布式机器保持一个量级，且把无法通信的机器踢下去，那就是 CAP！ 又有人说：那不行，如果网络抖动，你踢的太多，数据分片达不到要求也不行！ 参考资料 cloudera facebook原文（cloudera官网原文已失效） 参考上文翻译 作者的意思是，只能CP或者AP 因为由于网络问题，将系统的成员隔离成了2个区域，互相无法知道对方的状态 ，这在分布式环境下是非常常见的。 当然以上都是教条的按照 CAP 理论进行的讨论，其实在现实中不需要如此纠结。
48010编辑于 2022-10-27 - 来自专栏用户4352451的专栏
分布式系统-----BASE理论
分布式系统-----BASE理论 CAP理论是分布式系统的基石, 那么base理论就是分布式系统的台阶了，在基石上凿的台阶。 BASE理论基本观点 1. 基本可用（Basically Available） 分布式系统，在出现故障的时候，允许损失部分可用性。 也就是分布式系统故障，不是我们日常看待的比较细维度的鼓掌，比较你的服务GC问题导致系统超时的，由于你的疏忽导致业务故障的。都不是一个层次的。 2. 软状态（Soft State） 这个软状态看到就很晦涩，我们先来看下是什么意思：“允许系统存在中间状态，而该中间状态不会影响系统整体可用性。这里的中间状态就是 CAP 理论中的数据不一致。” 这一点其实就是 BASE 理论延伸的地方，分区期间牺牲一致性，但分区故障恢复后，系统应该达到最终一致性。 CAP 是分布式系统设计理论，BASE 是 CAP 理论中 AP 方案的延伸。
60610编辑于 2022-05-05 - 来自专栏IT云清
分布式相关概念：ACID特性,CAP理论,BASE理论
2.CAP理论 CAP理论，指的是在一个分布式系统中，不可能同时满足Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性）这三个基本需求 组成分布式系统的每个节点的加入与退出都可以看成是一个特殊的网络分区。 3.BASE理论 BASE理论是指：Basically Available（基本可用）、Soft-state（ 软状态/柔性事务）、Eventual Consistency（最终一致性）。 1、基本可用： 指分布式系统在出现故障的时候，允许损失部分可用性，保证核心可用。但不等价于不可用。 比如：搜索引擎0.5秒返回查询结果，但由于故障，2秒响应查询结果；网页访问过大时，部分用户提供降级服务，等。 2、软状态： 软状态是指允许系统存在中间状态，并且该中间状态不会影响系统整体可用性。
99340发布于 2019-01-22 - 来自专栏技术成长
除了CAP理论和BASE理论，其他关于分布式事务的经典理论
除了CAP理论和BASE理论外，还有一些其他经典理论与分布式事务有关。2PC（Two-Phase Commit）2PC是一种最经典的分布式事务协议。它包含两个阶段：准备阶段和提交阶段。 2PC的主要问题是阻塞和单点故障。3PC（Three-Phase Commit）3PC在2PC的基础上添加了一个准备/预提交阶段。与2PC相比，它引入了超时机制来解决协调者节点失效的问题。 3PC解决了2PC的阻塞和单点故障问题，但引入了更多的消息交互和复杂性。PaxosPaxos是一种经典的一致性算法，可用于实现分布式事务。 Raft将分布式系统中的节点分为领导者、跟随者和候选者三种角色，并通过领导者选举和日志复制来实现一致性。在Raft中，领导者负责接收客户端的请求，并通过一系列的消息交互来确保一致性。 这些经典理论都是为了解决分布式环境下的一致性和事务问题而提出的，每种理论都有其优劣和适用场景，可以根据具体的需求选择合适的理论实现。
40871编辑于 2023-11-13 - 来自专栏wayn的程序开发
分布式系统常见理论讲解
为了解决这些问题，分布式系统设计出现了一些经典的理论和方法，如 CAP 理论、BASE 理论、一致性等。 CAP 理论 CAP 理论是指一个分布式系统不可能同时满足以下三个特性： 一致性（Consistency）：所有节点访问同一份最新的数据副本 可用性（Availability）：每次请求都能获取到非错的响应 ，不保证获取的数据为最新数据 分区容错性（Partition tolerance）：系统在网络分区或故障时仍能继续提供服务 CAP 理论的含义是，在一个分布式系统中，当发生网络分区或故障时，只能在一致性和可用性之间做出权衡 BASE 理论 BASE 理论是对 CAP 理论的延伸和补充，它是对大规模分布式系统实践的总结，其核心思想是即使无法做到强一致性（CAP 的一致性是强一致性），但应用可以采用适当的方式来使系统达到最终一致性 一致性问题会影响分布式系统的正确性和可靠性，因此需要采用一些协议和算法来解决。 2PC 两阶段提交（2PC）：是一种保证分布式事务强一致性的协议，它将事务的提交过程分为两个阶段：准备阶段和提交阶段。
48720编辑于 2023-08-28 - 来自专栏Java编程技术
浅谈分布式领域CAP理论
一、前言 CAP是分布式系统的重要理论，在大型分布式系统中一致性（Consistency），高可用性（High-Availability），分区可容忍性（Partition-tolerance）是设计者都希望能同时达到的 ，但是根据CAP理论一个系统最多能实现3中其2。 本文不去探讨CAP理论的结论的正确性，而是去试图概述这三个特性是什么。 [exmaple2]例如有两个MySQL数据库实例，并且数据是使用分片的方式将所有的数据分散到两个数据库实例上面，也就是两个数据库里面存放的为整体数据的一部分，那么这个情况下系统仍然天然具有完整一致性。 三、高可用性 在上面3个例子中[exmaple1]和[exmaple2]不是高可用性的，其中[exmaple1]如果数据库实例出现故障，那么100%的数据将会丢失，[exmaple2]中如果有一个节点发送故障
47220发布于 2018-09-06 - 来自专栏仙士可博客
分布式学习四:ACID理论
其他 在单机数据库中,我们可以很容易的实现ACID特性,但是在分布式中,每个节点都有着各种各样的异常情况,尽管会出现宕机,网络不通等各种问题,但是ACID事务特性是必须要实现的 在CAP定理中,ACID 事务实现往往将舍弃可用性,和BASE理论是2种 数据一致性处理方法 本文为仙士可原创文章,转载无需和我联系,但请注明来自仙士可博客www.php20.cn
80840编辑于 2022-03-01 分布式事务理论基础
2、理论基础 接下来我们就进入分布式事务理论基础的学习。 解决分布式事务问题，需要一些分布式系统的基础知识作为理论指导。 但是因为网络出现了故障，机器没有挂，然后node 3与node 1和node 2之间断开了连接。 node 1，node 2，正常访问啊，它们之间是能够感知到对方的，但node 3感知不到了。 好那么 BASE 理论正好可以解决这个问题. BASE 理论它是对CAP 的一种解决的思路。 而我们希望的就是这个分布式事务里边的每个子事务，大家最终状态一定要一致，要么都成功，要么都失败。 那我们基于base理论怎么样去解决这分布式事务呢？ 第一种解决方案其实就是基于AP的模式。 你看我们是不是就基于base的这种理论来实现了分布式事务的一种解决的一个思想了？
36110编辑于 2023-10-17- 来自专栏Java进阶
分布式相关基础理论
分布式环境下面临的问题： 网络通信：网络本身的不可靠性，因此会涉及到一些网络通信问题 三态：分布式架构里面，除了成功、失败、超时 分布式事务 ：ACID特性 中心化和去中心化：冷备或者热备 经典的CAP /BASE理论 CAP C（一致性 Consistency）: 所有节点上的数据，时刻保持一致 A可用性（Availability）：每个请求都能够收到一个响应，无论响应成功或者失败 P分区容错 于是就有了：CP / AP CAP理论仅适用于原子读写的Nosql场景，不适用于数据库系统 BASE 基于CAP理论，CAP理论并不适用于数据库事务（因为更新一些错误的数据而导致数据出现紊乱，无论什么样的数据库高可用方案都是 徒劳） ，虽然XA事务可以保证数据库在分布式系统下的ACID特性，但是会带来性能方面的影响； eBay尝试了一种完全不同的套路，放宽了对事务ACID的要求。 提出了BASE理论 Basically available （基本可用）： 数据库采用分片模式， 把100W的用户数据分布在5个实例上。
62680发布于 2018-05-18
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