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cap原則與nosql,cap原則 數(shù)據(jù)庫(kù)

CAP原則的與NoSQL的關(guān)系

傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)在功能支持上通常很寬泛,從簡(jiǎn)單的鍵值查詢,到復(fù)雜的多表聯(lián)合查詢?cè)俚绞聞?wù)機(jī)制的支持。而與之不同的是,NoSQL系統(tǒng)通常注重性能和擴(kuò)展性,而非事務(wù)機(jī)制(事務(wù)就是強(qiáng)一致性的體現(xiàn)) 。傳統(tǒng)的SQL數(shù)據(jù)庫(kù)的事務(wù)通常都是支持ACID的強(qiáng)事務(wù)機(jī)制。A代表原子性,即在事務(wù)中執(zhí)行多個(gè)操作是原子性的,要么事務(wù)中的操作全部執(zhí)行,要么一個(gè)都不執(zhí)行;C代表一致性,即保證進(jìn)行事務(wù)的過(guò)程中整個(gè)數(shù)據(jù)加的狀態(tài)是一致的,不會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)花掉的情況;I代表隔離性,即兩個(gè)事務(wù)不會(huì)相互影響,覆蓋彼此數(shù)據(jù)等;D表示持久化,即事務(wù)一量完成,那么數(shù)據(jù)應(yīng)該是被寫到安全的,持久化存儲(chǔ)的設(shè)備上(比如磁盤)。NoSQL系統(tǒng)僅提供對(duì)行級(jí)別的原子性保證,也就是說(shuō)同時(shí)對(duì)同一個(gè)Key下的數(shù)據(jù)進(jìn)行的兩個(gè)操作,在實(shí)際執(zhí)行的時(shí)候是會(huì)串行的執(zhí)行,保證了每一個(gè)Key-Value對(duì)不會(huì)被破壞。

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什么是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)?

2. 什么是NoSQL?

2.1 NoSQL 概述

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不僅僅是SQL”,

泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起,傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)在應(yīng)付web2.0網(wǎng)站,特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動(dòng)態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心,暴露了很多難以克服的問(wèn)題,而非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)則由于其本身的特點(diǎn)得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重?cái)?shù)據(jù)種類帶來(lái)的挑戰(zhàn),尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難題,包括超大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。

(例如谷歌或Facebook每天為他們的用戶收集萬(wàn)億比特的數(shù)據(jù))。這些類型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不需要固定的模式,無(wú)需多余操作就可以橫向擴(kuò)展。

2.2 NoSQL代表

MongDB、 Redis、Memcache

3. 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)與NoSQL的區(qū)別?

3.1 RDBMS

高度組織化結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言(SQL)

數(shù)據(jù)和關(guān)系都存儲(chǔ)在單獨(dú)的表中。

數(shù)據(jù)操縱語(yǔ)言,數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言

嚴(yán)格的一致性

基礎(chǔ)事務(wù)

ACID

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)遵循ACID規(guī)則

事務(wù)在英文中是transaction,和現(xiàn)實(shí)世界中的交易很類似,它有如下四個(gè)特性:

A (Atomicity) 原子性

原子性很容易理解,也就是說(shuō)事務(wù)里的所有操作要么全部做完,要么都不做,事務(wù)成功的條件是事務(wù)里的所有操作都成功,只要有一個(gè)操作失敗,整個(gè)事務(wù)就失敗,需要回滾。比如銀行轉(zhuǎn)賬,從A賬戶轉(zhuǎn)100元至B賬戶,分為兩個(gè)步驟:1)從A賬戶取100元;2)存入100元至B賬戶。這兩步要么一起完成,要么一起不完成,如果只完成第一步,第二步失敗,錢會(huì)莫名其妙少了100元。

C (Consistency) 一致性

一致性也比較容易理解,也就是說(shuō)數(shù)據(jù)庫(kù)要一直處于一致的狀態(tài),事務(wù)的運(yùn)行不會(huì)改變數(shù)據(jù)庫(kù)原本的一致性約束。

I (Isolation) 獨(dú)立性

所謂的獨(dú)立性是指并發(fā)的事務(wù)之間不會(huì)互相影響,如果一個(gè)事務(wù)要訪問(wèn)的數(shù)據(jù)正在被另外一個(gè)事務(wù)修改,只要另外一個(gè)事務(wù)未提交,它所訪問(wèn)的數(shù)據(jù)就不受未提交事務(wù)的影響。比如現(xiàn)有有個(gè)交易是從A賬戶轉(zhuǎn)100元至B賬戶,在這個(gè)交易還未完成的情況下,如果此時(shí)B查詢自己的賬戶,是看不到新增加的100元的

D (Durability) 持久性

持久性是指一旦事務(wù)提交后,它所做的修改將會(huì)永久的保存在數(shù)據(jù)庫(kù)上,即使出現(xiàn)宕機(jī)也不會(huì)丟失。

3.2 NoSQL

代表著不僅僅是SQL

沒(méi)有聲明性查詢語(yǔ)言

沒(méi)有預(yù)定義的模式

鍵 - 值對(duì)存儲(chǔ),列存儲(chǔ),文檔存儲(chǔ),圖形數(shù)據(jù)庫(kù)

最終一致性,而非ACID屬性

非結(jié)構(gòu)化和不可預(yù)知的數(shù)據(jù)

CAP定理

高性能,高可用性和可伸縮性

分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中的CAP原理(了解)

CAP定理:

Consistency(一致性), 數(shù)據(jù)一致更新,所有數(shù)據(jù)變動(dòng)都是同步的

Availability(可用性), 好的響應(yīng)性能

Partition tolerance(分區(qū)容錯(cuò)性) 可靠性

P: 系統(tǒng)中任意信息的丟失或失敗不會(huì)影響系統(tǒng)的繼續(xù)運(yùn)作。

定理:任何分布式系統(tǒng)只可同時(shí)滿足二點(diǎn),沒(méi)法三者兼顧。

CAP理論的核心是:一個(gè)分布式系統(tǒng)不可能同時(shí)很好的滿足一致性,可用性和分區(qū)容錯(cuò)性這三個(gè)需求,

因此,根據(jù) CAP 原理將 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)分成了滿足 CA 原則、滿足 CP 原則和滿足 AP 原則三 大類:

CA - 單點(diǎn)集群,滿足一致性,可用性的系統(tǒng),通常在可擴(kuò)展性上不太強(qiáng)大。

CP - 滿足一致性,分區(qū)容忍性的系統(tǒng),通常性能不是特別高。

AP - 滿足可用性,分區(qū)容忍性的系統(tǒng),通??赡軐?duì)一致性要求低一些。

CAP理論就是說(shuō)在分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)中,最多只能實(shí)現(xiàn)上面的兩點(diǎn)。

而由于當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)硬件肯定會(huì)出現(xiàn)延遲丟包等問(wèn)題,所以分區(qū)容忍性是我們必須需要實(shí)現(xiàn)的。

所以我們只能在一致性和可用性之間進(jìn)行權(quán)衡,沒(méi)有NoSQL系統(tǒng)能同時(shí)保證這三點(diǎn)。

說(shuō)明:C:強(qiáng)一致性 A:高可用性 P:分布式容忍性

舉例:

CA:傳統(tǒng)Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)

AP:大多數(shù)網(wǎng)站架構(gòu)的選擇

CP:Redis、Mongodb

注意:分布式架構(gòu)的時(shí)候必須做出取舍。

一致性和可用性之間取一個(gè)平衡。多余大多數(shù)web應(yīng)用,其實(shí)并不需要強(qiáng)一致性。

因此犧牲C換取P,這是目前分布式數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品的方向。

4. 當(dāng)下NoSQL的經(jīng)典應(yīng)用

當(dāng)下的應(yīng)用是 SQL 與 NoSQL 一起使用的。

代表項(xiàng)目:阿里巴巴商品信息的存放。

去 IOE 化。

ps:I 是指 IBM 的小型機(jī),很貴的,好像好幾萬(wàn)一臺(tái);O 是指 Oracle 數(shù)據(jù)庫(kù),也很貴的,好幾萬(wàn)呢;M 是指 EMC 的存儲(chǔ)設(shè)備,也很貴的。

難點(diǎn):

數(shù)據(jù)類型多樣性。

數(shù)據(jù)源多樣性和變化重構(gòu)。

數(shù)據(jù)源改造而服務(wù)平臺(tái)不需要大面積重構(gòu)。

zookeeper和eureka的區(qū)別

zookeeper和eureka的區(qū)別:

CAP 原則又稱 CAP 定理,1998年,加州大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)家 Eric Brewer 提出的,指的是在一個(gè)分布式系統(tǒng)中,Consistency(一致性)、?Availability(可用性)、Partition tolerance(分區(qū)容錯(cuò)性),三者不可兼得(我們常說(shuō)的魚和熊掌不可兼得)。CAP 原則也是 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)的基石。

1、一致性(Consistency,C):

在分布式系統(tǒng)中的所有數(shù)據(jù)備份,在同一時(shí)刻是否同樣的值。(等同于所有節(jié)點(diǎn)訪問(wèn)同一份最新的數(shù)據(jù)副本)。

2、可用性(Availability,A):

在一個(gè)分布式系統(tǒng)的集群中一部分節(jié)點(diǎn)故障后,該集群是否還能夠正常響應(yīng)客戶端的讀寫請(qǐng)求。(對(duì)數(shù)據(jù)更新具備高可用性)。

3、分區(qū)容錯(cuò)性(Partition tolerance,P):

大多數(shù)的分布式系統(tǒng)都分布在多個(gè)子網(wǎng)絡(luò)中,而每個(gè)子網(wǎng)絡(luò)就叫做一個(gè)區(qū)(partition)。分區(qū)容錯(cuò)的意思是,區(qū)間通信可能失敗。

比如阿里巴巴的服務(wù)器,一臺(tái)服務(wù)器放在上海,另一臺(tái)服務(wù)器放在北京,這就是兩個(gè)區(qū),它們之間可能存在無(wú)法通信的情況。在一個(gè)分布式系統(tǒng)中一般分區(qū)容錯(cuò)是無(wú)法避免的,因此可以認(rèn)為 CAP 中的 P 總是成立的。CAP 理論告訴我們,在 C 和 A 之間是無(wú)法同時(shí)做到。

zookeeper和eureka的區(qū)別:

Spring Cloud Eureka? - AP

Spring Cloud Netflix 在設(shè)計(jì) Eureka 時(shí)就緊遵AP原則。Eureka Server 也可以運(yùn)行多個(gè)實(shí)例來(lái)構(gòu)建集群,解決單點(diǎn)問(wèn)題,但不同于 ZooKeeper 的選舉 leader 的過(guò)程,Eureka Server 采用的是Peer to Peer 對(duì)等通信。

這是一種去中心化的架構(gòu),無(wú) master/slave 之分,每一個(gè) Peer 都是對(duì)等的。在這種架構(gòu)風(fēng)格中,節(jié)點(diǎn)通過(guò)彼此互相注冊(cè)來(lái)提高可用性,每個(gè)節(jié)點(diǎn)需要添加一個(gè)或多個(gè)有效的 serviceUrl 指向其他節(jié)點(diǎn)。每個(gè)節(jié)點(diǎn)都可被視為其他節(jié)點(diǎn)的副本。

在集群環(huán)境中如果某臺(tái) Eureka Server 宕機(jī),Eureka Client 的請(qǐng)求會(huì)自動(dòng)切換到新的 Eureka Server 節(jié)點(diǎn)上,當(dāng)宕機(jī)的服務(wù)器重新恢復(fù)后,Eureka 會(huì)再次將其納入到服務(wù)器集群管理之中。

當(dāng)節(jié)點(diǎn)開始接受客戶端請(qǐng)求時(shí),所有的操作都會(huì)在節(jié)點(diǎn)間進(jìn)行復(fù)制操作,將請(qǐng)求復(fù)制到該 Eureka Server 當(dāng)前所知的其它所有節(jié)點(diǎn)中。

當(dāng)一個(gè)新的 Eureka Server 節(jié)點(diǎn)啟動(dòng)后,會(huì)首先嘗試從鄰近節(jié)點(diǎn)獲取所有注冊(cè)列表信息,并完成初始化。Eureka Server 通過(guò) getEurekaServiceUrls方法獲取所有的節(jié)點(diǎn),并且會(huì)通過(guò)心跳契約的方式定期更新。

默認(rèn)情況下,如果 Eureka Server 在一定時(shí)間內(nèi)沒(méi)有接收到某個(gè)服務(wù)實(shí)例的心跳,Eureka Server 將會(huì)注銷該實(shí)例。當(dāng) Eureka Server 節(jié)點(diǎn)在短時(shí)間內(nèi)丟失過(guò)多的心跳時(shí),那么這個(gè)節(jié)點(diǎn)就會(huì)進(jìn)入自我保護(hù)模式。

Apache Zookeeper - CP

與 Eureka 有所不同,Apache Zookeeper 在設(shè)計(jì)時(shí)就緊遵CP原則,即任何時(shí)候?qū)ookeeper 的訪問(wèn)請(qǐng)求能得到一致的數(shù)據(jù)結(jié)果,同時(shí)系統(tǒng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)分割具備容錯(cuò)性,但是 Zookeeper 不能保證每次服務(wù)請(qǐng)求都是可達(dá)的。

從 Zookeeper 的實(shí)際應(yīng)用情況來(lái)看,在使用 Zookeeper 獲取服務(wù)列表時(shí),如果此時(shí)的 Zookeeper 集群中的 Leader 宕機(jī)了,該集群就要進(jìn)行 Leader 的選舉,又或者 Zookeeper 集群中半數(shù)以上服務(wù)器節(jié)點(diǎn)不可用,那么將無(wú)法處理該請(qǐng)求。所以說(shuō),Zookeeper 不能保證服務(wù)可用性。

當(dāng)然,在大多數(shù)分布式環(huán)境中,尤其是涉及到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的場(chǎng)景,數(shù)據(jù)一致性應(yīng)該是首先被保證的,這也是 Zookeeper 設(shè)計(jì)緊遵CP原則的另一個(gè)原因。

但是對(duì)于服務(wù)發(fā)現(xiàn)來(lái)說(shuō),情況就不太一樣了,針對(duì)同一個(gè)服務(wù),即使注冊(cè)中心的不同節(jié)點(diǎn)保存的服務(wù)提供者信息不盡相同,也并不會(huì)造成災(zāi)難性的后果。

因?yàn)閷?duì)于服務(wù)消費(fèi)者來(lái)說(shuō),能消費(fèi)才是最重要的,消費(fèi)者雖然拿到可能不正確的服務(wù)實(shí)例信息后嘗試消費(fèi)一下,也要?jiǎng)龠^(guò)因?yàn)闊o(wú)法獲取實(shí)例信息而不去消費(fèi),導(dǎo)致系統(tǒng)異常要好

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