nosql-redis-网络资料学习-06-分布式数据库CAP原理

1、关系型数据库的ACID

• A (Atomicity) 原子性
• C (Consistency) 一致性
• I (Isolation) 独立性
• D (Durability) 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、NoSql 的CAP

• C:Consistency（强一致性）
  在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。（等同于所有节点访问同一份最新的数据副本）
• A:Availability（可用性）
  在集群中一部分节点故障后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。（对数据更新具备高可用性）
• P:Partition tolerance（分区容错性）
  以实际效果而言，分区相当于对通信的时限要求。系统如果不能在时限内达成数据一致性，就意味着发生了分区的情况，必须就当前操作在C和A之间做出选择。

## 2.1 CAP 3选2 原则##
CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可兼得。

分布式系统中P(分区容错）是必须占的一个。

• CA 传统Oracle数据库
• AP 大多数网站架构的选择
• CP Redis、Mongodb

解释：
比如对于一个微博，在大量用户情况下，一致性可以作为一个次要条件，比如我发了一条微博，只要我的1千万粉丝迟10秒看见没关系（这时我能及时看见即可，读己之所写）

## 2.2 BASE原则 ##
BASE就是为了解决关系数据库强一致性引起的问题而引起的可用性降低而提出的解决方案。
BASE其实是下面三个术语的缩写：

    基本可用（Basically Available）
    软状态（Soft state）
    最终一致（Eventually consistent）

先牺牲C,最终base实现一致性。
    它的思想是通过让系统放松对某一时刻数据一致性的要求来换取系统整体伸缩性和性能上改        
观为什么这么说呢，缘由就在于大型系统往往由于地域分布和极高性能的要求，不可能采用分布
式事务来完成这些指标，要想获得这些指标，我们必须采用另外一种方式来完成，这里BASE就是
解决这个问题的办法

## 2.3 分布式 & 集群 ##
1分布式：**不同的多台服务器上面部署不同的服务模块**（工程），他们之间通过Rpc/Rmi之间通信和调用，对外提供服务和组内协作。

2集群：**不同的多台服务器上面部署相同的服务模块**，通过分布式调度软件进行统一的调度，对外提供服务和访问。