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CAP定理

CAP定理,也称为布鲁尔定理(Brewer’s Theorem),是分布式系统设计中的一个基本原理。它指出在分布式系统中,一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容忍性(Partition tolerance)三个要素中,任意时刻只能满足其中的两个。

图文解释

在分布式系统中,由于网络分区(P)的存在,我们只能在一致性(C)和可用性(A)之间做出选择。以下是CAP定理的图解:

      +-------+      vs      +-------+|       |            |       |
C  ----|  一致性|            |  可用性|---- A|       |            |       |+-------+      vs      +-------+

CP和AP对比:ZK和Eureka

ZK(ZooKeeper)- CP模型

ZooKeeper遵循CP原则,即在网络分区发生时,为了保证一致性,可能会牺牲可用性。当ZooKeeper集群中的Master节点因为网络问题与其他节点失去联系时,会进行Leader选举,期间整个集群可能不可用,直到选出新的Leader。

Eureka - AP模型

Eureka遵循AP原则,即在网络分区发生时,为了保证可用性,可能会牺牲一致性。Eureka允许服务实例注册信息在一段时间内是陈旧的,但仍然可以对外提供服务,即使某些实例可能已经下线。

BASE理论

BASE理论是对CAP理论中AP方案的一个补充,它强调基本可用(Basically Available)、软状态(Soft state)和最终一致性(Eventually consistent)。

图文解释

BASE理论的核心可以用以下图表表示:

      +----------------+     +----------------+     +----------------+|                |     |                |     |                |
B  ----|  基本可用(BA)   |     |  软状态(SS)     |     |  最终一致性(EC) ||                |     |                |     |                |+----------------+     +----------------+     +----------------+

在实际应用中,比如电商购物车系统,用户可以将商品添加到购物车,然后进行结算和支付。这涉及到对购物车中商品数量、价格等数据的操作和更新。为了确保数据的最终一致性,可以采取以下措施:在用户操作后,通过异步消息队列更新库存和订单信息,确保在系统出现故障时,数据最终能够达到一致状态。

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