何为分布式事务？ 事务，要么全部成功，要么全部失败，分布式事务的这些操作位于不同的服务（进程）中。 分布式事务 要遵循CAP理论： C：consistency 一致性； A：availability 可用性； P：分区容忍性 partition tolerance； 但CAP不能同时满足， CP：zookeeper 满足一致性、分区容忍性；刚性事务需要满足CP，对
目录一、CAP1、一致性1.1、一致性分类：2、可用性2.1、不可用：2.2、可用性级别：3、分区容忍性3.1、分区partition/network partition3.2、不具备分区容忍性4、CAP => CP or AP5、保证CP6、AP6.1、场景：二、BASE1、基本可用：2、软状态：3、最终一致性： 一、CAP CAP是研究分布式的一个比较经
CAP理论 C：Consistency，一致性，写操作后的读操作可以读取到最新的数据状态。因为可能会存在同步延迟，那么读的数据可能不是最新的数据状态，可以返回异常，但是不能返回错误信息。 A：Availability，可靠性，任何操作都会得到相应的结果，不会出现超时或响应错误。 P：Partition tolerance，分区
2.3 CAP理论 如何进行分布式事务控制？CAP理论是分布式事务处理的理论基础，了解了CAP理论有助于我们研究分布式事务的 处理方案。 CAP理论是：分布式系统在设计时只能在一致性(Consistency)、可用性(Availability)、分区容忍性(Partition Tolerance)中满足两种，无法兼顾三种。 通过
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
CAP 针对分布式系统的CAP原理包含如下三个元素。 C：Consistency，一致性。在分布式系统中的所有数据备份，在同 一时刻具有同样的值，所有节点在同一时刻读取的数据都是最新的数据 副本。 A：Availability，可用性，好的响应性能。完全的可用性指的是在 任何故障模型下，服务都会在有限的时间内处
微服务应用属于分布式系统的一种落地实践，而分布式系统的最大难题是处理各个节点之间数据状态的一致性，CAP原理就是描述分布式系统下节点数据同步的基本定理 CAP定理分别指Consistency(一致性)、Availability(可用性)、Partion toterance(分区容忍性)这三种特性通常情况下不能同时满
背景 分布式事务是企业集成中的一个技术难点，也是每一个分布式系统架构中都会涉及到的一个东西，特别是在微服务架构中，几乎可以说是无法避免。 ACID 指数据库事务正确执行的四个基本要素： 原子性（Atomicity） 一致性（Consistency） 隔离性（Isolation） 持久性（Durability） CAP CAP原则又称CAP定
分布式系统的假设是，工作在网络环境下的系统拥有多个节点，而这些节点本身会由于各种原因而变得不稳定。这其中就有一个非常重要的概念——CAP原理。这个原理指导着大多数分布式系统的设计过程，CAP原理大致是说分布式系统中一定存在三个特性：一致性（Consistency）、分区容忍性（Partition）和
