简介
在计算机科学中, CAP定理(CAP theorem), 又被称作 布鲁尔定理(Brewer’s theorem), 它指出对于一个分布式计算系统来说,不可能同时满足以下三点:
- 一致性(Consistency) (所有节点在同一时间具有相同的数据)
- 可用性(Availability) (保证每个请求不管成功或者失败都有响应)
- 分隔容忍(Partition tolerance) (系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作)
CAP理论的核心是:一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性,可用性和分区容错性这三个需求,最多只能同时较好的满足两个。
因此,根据 CAP 原理将 NoSQL 数据库分成了满足 CA 原则、满足 CP 原则和满足 AP 原则三 大类: - CA:单点集群,满足一致性,可用性的系统,通常在可扩展性上不太强大。
- CP:满足一致性,分区容忍性的系统,通常性能不是特别高。
- AP:满足可用性,分区容忍性的系统,通常可能对一致性要求低一些。
cap
BASE
BASE:Basically Available, Soft-state, Eventually Consistent。 由 Eric Brewer 定义。
CAP理论的核心是:一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性,可用性和分区容错性这三个需求,最多只能同时较好的满足两个。
BASE是NoSQL数据库通常对可用性及一致性的弱要求原则:
- Basically Availble –基本可用
- Soft-state –软状态/柔性事务。 “Soft state” 可以理解为”无连接”的, 而 “Hard state” 是”面向连接”的
- Eventual Consistency –最终一致性 最终一致性, 也是是 ACID 的最终目的。
ACID vs BASE
ACID | BASE |
---|---|
原子性(Atomicity) | 基本可用(Basically Available) |
一致性(Consistency) | 软状态/柔性事务(Soft state) |
隔离性(Isolation) | 最终一致性 (Eventual consistency) |
持久性 (Durable) |