java cap理论_架构思想之CAP原理

java cap理论_架构思想之CAP原理由于自己负责后端的设计已经有一段时间,对设计的一些思想和理论有一些理解,但最近被问到什么是CAP时,却一脸懵逼,下来后专门针对CAP架构思想进行了一些专题学习,在这里也将这个概念引入给大家,大家可以有意识地了解和学习这个思想理念,帮助自己在后续设计功能时有更好的参考。分布式领域CAP理论,Consistency(一致性),数据一致更新,所有数据变动都是同步的Availability(可用性),…

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由于自己负责后端的设计已经有一段时间,对设计的一些思想和理论有一些理解,但最近被问到什么是CAP时,却一脸懵逼,下来后专门针对CAP架构思想进行了一些专题学习,在这里也将这个概念引入给大家,大家可以有意识地了解和学习这个思想理念,帮助自己在后续设计功能时有更好的参考。

分布式领域CAP理论,

Consistency(一致性), 数据一致更新,所有数据变动都是同步的

Availability(可用性), 好的响应性能

Partition tolerance(分区容忍性) 可靠性

定理:任何分布式系统只可同时满足二点,没法三者兼顾。

忠告: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。

关系数据库的ACID模型拥有 高一致性 + 可用性 很难进行分区:

Atomicity原子性:一个事务中所有操作都必须全部完成,要么全部不完成。

Consistency一致性. 在事务开始或结束时,数据库应该在一致状态。

Isolation隔离层. 事务将假定只有它自己在操作数据库,彼此不知晓。

Durability. 一旦事务完成,就不能返回。

跨数据库两段提交事务:2PC (two-phase commit), 2PC is the anti-scalability pattern (Pat Helland) 是反可伸缩模式的,JavaEE中的JTA事务可以支持2PC。因为2PC是反模式,尽量不要使用2PC,使用BASE来回避。

BASE模型反ACID模型,完全不同ACID模型,牺牲高一致性,获得可用性或可靠性:

Basically Available基本可用。支持分区失败(e.g. sharding碎片划分数据库)

Soft state软状态 状态可以有一段时间不同步,异步。

Eventually consistent最终一致,最终数据是一致的就可以了,而不是时时高一致。

BASE思想的主要实现有

1.按功能划分数据库

2.sharding碎片

BASE思想主要强调基本的可用性,如果你需要High 可用性,也就是纯粹的高性能,那么就要以一致性或容忍性为牺牲,BASE思想的方案在性能上还是有潜力可挖的。

现在NOSQL运动丰富了拓展了BASE思想,可按照具体情况定制特别方案,比如忽视一致性,获得高可用性等等,NOSQL应该有下面两个流派:

Key-Value存储,如Amaze Dynamo等,可根据CAP三原则灵活选择不同倾向的数据库产品。

领域模型 + 分布式缓存 + 存储 (Qi4j和NoSql运动),可根据CAP三原则结合自己项目定制灵活的分布式方案,难度高。

这两者共同点:都是关系数据库SQL以外的可选方案,逻辑随着数据分布,任何模型都可以自己持久化,将数据处理和数据存储分离,将读和写分离,存储可以是异步或同步,取决于对一致性的要求程度。

不同点:NOSQL之类的Key-Value存储产品是和关系数据库头碰头的产品BOX,可以适合非Java如PHP RUBY等领域,是一种可以拿来就用的产品,而领域模型 + 分布式缓存 + 存储是一种复杂的架构解决方案,不是产品,但这种方式更灵活,更应该是架构师必须掌握的。

—by 二月的狮子

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