分布式数据库CAP原理

  1. 传统的ACID分别是什么:  原子性  一致性  独立性  持久性 

    关系型数据库遵循ACID规则
    事务在英文中是transaction,和现实世界中的交易很类似,它有如下四个特性:


    1、A (Atomicity) 原子性
    原子性很容易理解,也就是说事务里的所有操作要么全部做完,要么都不做,事务成功的条件是事务里的所有操作都成功,只要有一个操作失败,整个事务就失败,需要回滚。比如银行转账,从A账户转100元至B账户,分为两个步骤:1)从A账户取100元;2)存入100元至B账户。这两步要么一起完成,要么一起不完成,如果只完成第一步,第二步失败,钱会莫名其妙少了100元。


    2、C (Consistency) 一致性
    一致性也比较容易理解,也就是说数据库要一直处于一致的状态,事务的运行不会改变数据库原本的一致性约束。


    3、I (Isolation) 独立性
    所谓的独立性是指并发的事务之间不会互相影响,如果一个事务要访问的数据正在被另外一个事务修改,只要另外一个事务未提交,它所访问的数据就不受未提交事务的影响。比如现有有个交易是从A账户转100元至B账户,在这个交易还未完成的情况下,如果此时B查询自己的账户,是看不到新增加的100元的


    4、D (Durability) 持久性
    持久性是指一旦事务提交后,它所做的修改将会永久的保存在数据库上,即使出现宕机也不会丢失。

  2. 分布式数据库CAP ,只能实现三选二
     C:Consistency(强一致性)

     A:Availability(可用性)
     P:Partition tolerance(分区容错性)
     

    CAP理论就是说在分布式存储系统中,最多只能实现上面的两点。
    而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题,所以


    分区容忍性是我们必须需要实现的。


    所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡,没有NoSQL系统能同时保证这三点。
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    C:强一致性 A:高可用性 P:分布式容忍性
     CA 传统Oracle数据库


     AP 大多数网站架构的选择


     CP Redis、Mongodb


     注意:分布式架构的时候必须做出取舍。
    一致性和可用性之间取一个平衡。多余大多数web应用,其实并不需要强一致性。
    因此牺牲C换取P,这是目前分布式数据库产品的方向
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    一致性与可用性的决择


    对于web2.0网站来说,关系数据库的很多主要特性却往往无用武之地


    数据库事务一致性需求 
      很多web实时系统并不要求严格的数据库事务,对读一致性的要求很低, 有些场合对写一致性要求并不高。允许实现最终一致性。


    数据库的写实时性和读实时性需求
      对关系数据库来说,插入一条数据之后立刻查询,是肯定可以读出来这条数据的,但是对于很多web应用来说,并不要求这么高的实时性,比方说发一条消息之 后,过几秒乃至十几秒之后,我的订阅者才看到这条动态是完全可以接受的。


    对复杂的SQL查询,特别是多表关联查询的需求 
      任何大数据量的web系统,都非常忌讳多个大表的关联查询,以及复杂的数据分析类型的报表查询,特别是SNS类型的网站,从需求以及产品设计角 度,就避免了这种情况的产生。往往更多的只是单表的主键查询,以及单表的简单条件分页查询,SQL的功能被极大的弱化了。

 

       

 

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