标签:OLE 工具 png mic 方法 传输 中间 负载均衡 sdk
功能 | SOA | 微服务 |
---|---|---|
组件大小 | 大块业务逻辑 | 单独任务或小块业务逻辑 |
耦合 | 通常松耦合 | 总是松耦合 |
公司架构 | 任何类型 | 小型,专注于功能交叉团队 |
管理 | 着重中央管理 | 着重分散管理 |
目标 | 确保应用能够交互操作 | 执行新功能、快速拓展开发团队 |
一个分布式系统里面,节点组成的网络本来应该是连通的。然而可能因为一些故障,使得有些节点之间不连通了,整个网络就分成了几块区域。数据就散布在了这些不连通的区域中。这就叫分区。
当你一个数据项只在一个节点中保存,那么分区出现后,和这个节点不连通的部分就访问不到这个数据了。这时分区就是无法容忍的。
提高分区容忍性的办法就是一个数据项复制到多个节点上,那么出现分区之后,这一数据项就可能分布到各个区里。容忍性就提高了。
然而,要把数据复制到多个节点,就会带来一致性的问题,就是多个节点上面的数据可能是不一致的。要保证一致,每次写操作就都要等待全部节点写成功,而这等待又会带来可用性的问题。
总的来说就是,数据存在的节点越多,分区容忍性越高,但要复制更新的数据就越多,一致性就越难保证。为了保证一致性,更新所有节点数据所需要的时间就越长,可用性就会降低。
作者:邬江
链接:https://www.zhihu.com/question/54105974/answer/139037688
来源:知乎
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选择 | 说明 |
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CA | 放弃分区容错性,加强一致性和可用性,其实就是传统的关系型数据库的选择 |
AP | 放弃一致性(强一致性),追求分区容错性和可用性,这时很多分布式系统设计时的选择,比如很多NoSQL数据库就是如此 |
CP | 放弃可用性,追求一致性和分区容错性,基本不会选择,网络问题会直接让整个系统不可用,比如zookeeper就是CP |
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