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强一致性和最终一致性
五分钟了解
一致性
的分类及其理论
答:
BASE理论是对CAP中
一致性
和可用性权衡的结果,其来源于对大规模互联网系统分布式实践的总结, 是基于CAP定理逐步演化而来的。BASE理论的核心思想是:即使无法做到强一致性,但每个应用都可以根据自身业务特点,采用适当的方式来使系统达到最终一致性。
对数据的正确性、有效
性和
相容性称为( )
答:
1.
强一致性
。强一致性可以理解为在任意时刻,所有节点中的数据是一样的。同一时间点,你在节点A中获取到key1的值与在节点B中获取到key1的值应该都是一样的。2.弱一致性。弱一致性包含很多种不同的实现,分布式系统中广泛实现的是
最终一致性
。3.最终一致性。所谓最终一致性,是弱一致性的一种特例...
一致性
算法(Paxos、Raft、ZAB)
答:
一致性算法(Paxos、Raft、ZAB) 什么是一致性 1、弱一致性 a、
最终一致性
i、DNS(Domain Name System) j、Gossip(Cassandra的通信协议) 以DNS为例: 2、
强一致性
a、同步 b、Paxos c、(multi-paxos) d、ZAB(multi-paxos) DNS 就是一种最终一致性,比如 上图中 增加一条记录: www.hyb.small.com , 我们...
保证分布式系统数据
一致性
的6种方案
答:
最终一致性
在工程实践上,为了保障系统的可用性,互联网系统大多将
强一致性
需求转换成最终一致性的需求,并通过系统执行幂等性的保证,保证数据的最终一致性。但在电商等场景中,对于数据一致性的解决方法和常见的互联网系统(如 MySQL 主从同步)又有一定区别,群友的讨论分成以下 6 种解决方案。 业务整合方案主要采用将...
什么是分布式存储系统的
强一致性
原则?
答:
一致性的时间窗口,是提高系统的可用度和用户体验非常重要的方面。从服务端角度,如何尽快将更新后的数据分布到整个系统,降低达到
最终一致性
的时间窗口,是提高系统的可用度和用户体验非常重要的方面。对于分布式存储系统N — 数据复制的份数W — 更新数据是需要保证写完成的节点数R — 读取数据的时候需要...
什么是数据
一致性
?
答:
但重要的是,
最终一致性
在此基础上更进一步,承诺在没有后续更新的情况下,最终用户会读取到最初的写入值,尽管存在一个“不一致性窗口”,但其大小受到交互延迟、系统负载和复制策略的影响。因果一致性则关注操作之间的逻辑顺序,确保相关操作的因果关系得到维护,而其他无关操作的顺序则相对宽松。会话一致...
评估点估计的
一致性
答:
1、
强一致性
强一致性可以理解为在任意时刻,所有节点中的数据是一样的。同一时间点,在节点A中获取到key1的值与在节点B中获取到key1的值应该都是一样的。2、弱一致性 弱一致性包含很多种不同的实现,目前分布式系统中广泛实现的是
最终一致性
。3、最终一致性 所谓最终一致性,是弱一致性的一种...
分布式理论基础之BASE原则
答:
BASE理论是由eBay架构师提出的,是对CAP中
一致性和
可用性权衡的结果,其来源于对大规模互联网分布式系统实践的总结,是基于CAP定律逐步演化而来。其核心思想是: 即使无法做到
强一致性
,但每个应用都可以根据自身业务特点,采用适当的方式来使系统达到
最终一致性
。BASE 是 Basically Available(基本可用)、...
分布式系统设计的几种理论
答:
C 一致性 Consistency,数据一致性三种策略:更新后的数据需要被后续的访问都能请求到,属于
强一致性
;如果可以容忍部分请求或全部访问不到,属于弱一致性;如果要求一段时间后需要访问到更新后的数据,属于
最终一致性
。P 分区容错性 Partition tolerance,指在某分区宕机或网络原因请求不到情况下,仍然能...
常见的共识算法介绍
答:
一般来说要采用强
一致性
的共识算法。而在公有链情况下,对一致性和正确性通常没法做到百分之百,通常采用
最终一致性
(Eventual Consistency)的共识算法。 共识算法的选择与应用场景高度相关,可信环境使用paxos 或者raft,带许可的联盟可使用pbft ,非许可链可以是pow,pos,ripple共识等,根据对手方信任度分级,自由选择共识...
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