分布式事务中的CAP理论
CAP的含义:
C:Consistency 一致性 同一数据的多个副本是否实时相同。
A:Availability 可用性 可用性:一定时间内 & 系统返回一个明确的结果 则称为该系统可用。
P:Partition tolerance 分区容错性 将同一服务分布在多个系统中,从而保证某一个系统宕机, 仍然有其他系统提供相同的服务。
CAP理论告诉我们,在分布式系统中,C、A、P三个条件中我们最多只能选择两个。那么问题来了,究竟选择哪两个条件较为合适呢?
对于一个业务系统来说,可用性和分区容错性是必须要满足的两个条件,并且这两者是相辅相成的。业务系统之所以使用分布式系统,主要原因有两个:
提升整体性能 当业务量猛增,单个服务器已经无法满足我们的业务需求的时候,就需要使用分布式系统,使用多个节点提供相同的功能,从而整体上提升系统的性能,这就是使用分布式系统的第一个原因。
实现分区容错性 单一节点 或 多个节点处于相同的网络环境下,那么会存在一定的风险,万一该机房断电、该地区发生自然灾害,那么业务系统就全面瘫痪了。为了防止这一问题,采用分布式系统,将多个子系统分布在不同的地域、不同的机房中,从而保证系统高可用性。这说明分区容错性是分布式系统的根本,如果分区容错性不能满足,那使用分布式系统将失去意义。
此外,可用性对业务系统也尤为重要。在大谈用户体验的今天,如果业务系统时常出现“系统异常”、响应时间过长等情况,这使得用户对系统的好感度大打折扣,在互联网行业竞争激烈的今天,相同领域的竞争者不甚枚举,系统的间歇性不可用会立马导致用户流向竞争对手。因此,我们只能通过牺牲一致性来换取系统的可用性和分区容错
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