解读BASE理论:高可用性与性能的完美平衡

Base概念

BASE 理论是一种处理大规模分布式系统中的数据一致性问题的思路。相比于传统的严格一致性,它更灵活,适用于那些需要高可用性和性能的系统。BASE 理论由三个部分组成:

基本可用(Basically Available)

基本可用指的是系统在遇到某些故障或部分失败时,仍然能够保证核心功能的可用性,但不一定能保证所有功能的正常运行。基本可用是对系统可用性的一种宽松要求,强调系统在大部分时间内是可用的,但在极端情况下,允许系统降级服务以确保基本功能的运行。

软件例子:

在电商平台上,基本可用意味着即使在高峰期或部分服务器宕机的情况下,用户仍然能够浏览商品和下订单,但某些非关键功能(如历史订单查看、推荐系统)可能会暂时不可用或响应速度变慢。

生活例子:

就像一家24小时营业的便利店,虽然偶尔会有几分钟收银系统出故障,但大多数时间你都能顺利买到东西。

软状态(Soft State)

软状态指的是系统中的状态数据可以在没有输入的情况下发生变化。数据可以是过时的、不准确的或者不一致的,并且这种状态在短时间内是可以接受的。软状态与ACID模型中的强一致性要求相对立。在ACID模型中,状态必须是严格一致的,而在BASE模型中,系统允许有暂时的不一致状态,从而提高系统的可用性和容错性。

软状态的重要性在于它允许系统进行异步更新和数据复制。这样,系统可以在不同的节点之间传播变化,而不需要在每一次写操作时强制同步所有节点,这样可以大大提高系统的响应速度和可用性。

软件例子:

在CDN中,不同的缓存服务器可能会缓存同一内容的不同版本。由于内容更新的传播需要时间,短时间内用户可能会从不同的服务器上获取到不同版本的内容。

生活例子:

假设你和你的家人有一个家庭记账本,用于记录每个月的支出和收入。为了方便使用,这个记账本被分成几个副本,分别放在家里的不同地方(如厨房、客厅和卧室),你在厨房的记账本上记录了一笔支出“买菜花了50元”,但是你没有立即去客厅和卧室的记账本上记录这笔支出。

最终一致性(Eventual Consistency)

最终一致性是指在没有新的更新操作发生的情况下,经过一段时间后,系统中的所有副本数据将最终达到一致的状态。最终一致性并不保证数据在任意时刻都是一致的,但保证在某个时间点之后,所有节点上的数据会趋于一致。

软件例子:

假设你正在运行一个电商平台,当用户下订单时,需要同时更新订单服务和库存服务。为了保证系统的高可用性和扩展性,我们使用消息队列来实现这两个服务之间的解耦,同时保证最终一致性。

生活例子:

还是家庭账本的例子,到了晚上,全家人聚在一起,将各自记录的支出和收入同步到每一个记账本中。经过这次同步,所有记账本上的内容都一致了。

尽管在一天中的某些时间段,厨房和客厅的记账本数据是不一致的,但通过同步,最终所有的记账本都达到了相同的状态,实现了最终一致性。

区别

基本可用

本质区别:基本可用关注的是系统在大部分时间内的高可用性,即使在故障发生时,系统也能够提供部分服务而不是完全宕机。
侧重点:通过冗余、负载均衡等手段,确保系统在部分节点失效或网络分区时仍然可以提供服务。

软状态

本质区别:软状态允许系统中的状态在一定时间内是不一致的。
侧重点:重点在于系统的容错性和性能。通过允许暂时的不一致,系统可以更高效地处理并发请求,并提高响应速度。

最终一致性

本质区别:最终一致性保证系统在没有新的更新操作的情况下,所有的数据副本最终会达到一致。
侧重点:重视的是系统的可扩展性和性能。通过允许数据在多个节点间异步复制,系统可以更容易地扩展,同时提高写入和读取的效率。

应用

BASE理论作为一种适用于分布式系统的理论框架,其应用确实非常广泛。BASE理论强调了在分布式系统中,特别是在大规模、高并发的互联网应用中,如何平衡系统的可用性、性能和数据一致性。比如BASE理论在消息队列领域的一些应用,以下是Base理论在Kafka中的应用:

基本可用

Kafka集群通过数据分区和复制来保证基本可用性。每个主题(Topic)被分成多个分区(Partitions),这些分区分布在集群中的不同Broker上。每个分区可以有多个副本(Replicas),包括一个领导者副本(Leader Replica)和多个追随者副本(Follower Replicas)。当某个Broker发生故障时,其他Broker上的副本可以接管服务,确保系统的基本可用性。

最终一致性

Kafka集群通过副本同步机制来实现最终一致性。当消息被写入领导者副本时,它会异步复制到追随者副本。即使存在网络分区或节点故障,Kafka也会确保所有副本最终达到一致的状态。

此外,Kafka的副本同步机制还包括了ISR(In-Sync Replicas)的概念,ISR 是指与 Leader 保持同步的 Follower 副本集合。通过 ISR 机制,Kafka 能够在保证高吞吐量和低延迟的同时,实现数据的最终一致性。

在kafka中acks参数是生产者在发送消息时用来控制数据持久性和同步性的一个重要设置

acks=all 或 acks=-1:

生产者在所有的ISR(In-Sync Replicas)中的副本都确认收到消息后才会收到成功响应。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/788128.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Unity通过NDK实现C#与C++之间的相互调用

由于一些历史遗留问题,我们项目还在使用一套C实现的Box2D定点数的库,由于最近修改了视野算法所以需要重新打包安卓的【.so】文件,特此记录 1、关于NDK 在Android平台,C/C需通过NDK编译成动态链接库.so文件,然后C#中通过…

天士力“数智本草”大模型如何赋能中药药品研发工作?

天士力“数智本草”大模型如何赋能中药药品研发工作? 目前,“数智本草”大模型如何配合天士力研发工作?对新药研发、中药二次开发等产生了什么价值?能否介绍一些具体的成果案例? “数智本草”大模型目前已经形成智能问…

免费下载工具 -- Free Download Manager(FDM) v6.24.0.5818

软件简介 Free Download Manager (FDM) 是一款免费的功能强大的下载管理软件,适用于多种操作系统,包括 Windows、macOS、Android 和 Linux。这款软件的特色在于它快速、安全且高效的下载能力。它可以下载各种热门网站的影片,支持 HTTP/HTTP…

【内网渗透】MSF渗透阶段的常用指令笔记

目录 渗透阶段划分 msfvenom 常用参数 各平台生成payload命令 Meterpreter Meterpreter的常用命令 基本命令 常用命令 针对安卓手机的一些命令 针对Windows的一些命令 文件系统命令 生成木马反弹shell(以linux靶机为例) 木马生成 配置监控 攻击利用 渗透阶段划分…

人工智能算法工程师(中级)课程2-Opencv视觉处理之高级操作

大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下人工智能算法工程师(中级)课程2-Opencv视觉处理之高级操作。在上一节课中的OpenCV基础操作我们了解到OpenCV是一个开源的计算机视觉软件库。它提供了各种视觉处理函数,并支持多种编程语言,如…

2-29 基于matlab的CEEMD

基于matlab的CEEMD(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,互补集合经验模态分解),先将数据精心ceemd分解,得到imf分量,然后通过相关系数帅选分量,在求出他们的样本熵的特征。用…

HTML语言常见标签

语法 HEAD部分的HTML标签 1 标题标签 <title>标题内容</title> 2 段落标签 <meta charset"utf-8"/> BODY部分的HTML标签 1标题标签&#xff08;独占一行&#xff09;<h1>标题内容</h1> 2段落标签&#xff08;独占一行&#xff09;…

FUSE(用户空间文件系统)命令参数

GPT-4 (OpenAI) FUSE (Filesystem in Userspace)是一个允许创建用户空间文件系统的接口。它提供了一个API&#xff0c;让开发者在未修改内核代码的情况下&#xff0c;通过自己的程序实现文件系统。FUSE 文件系统通常通过 mount 命令来挂载&#xff0c;而且这个命令可以接受各…

深度学习--系统配置流程

Win10系统配置双系统Ubuntu18.04 深度学习台式服务器自装练手1.win10磁盘管理2.下载系统镜像制作U盘3.系统安装4. 安装后的系统设置工作5.配置CUDA环境CUDNN安装 深度学习台式服务器自装练手 写在最前 CUDA最高支持11.4 显卡3060 1.win10磁盘管理 首先对原有磁盘进行分区整理…

240709_昇思学习打卡-Day21-文本解码原理--以MindNLP为例

240709_昇思学习打卡-Day21-文本解码原理–以MindNLP为例 今天做根据前文预测下一个单词&#xff0c;仅作简单记录及注释。 一个文本序列的概率分布可以分解为每个词基于其上文的条件概率的乘积 &#x1d44a;_0:初始上下文单词序列&#x1d447;: 时间步当生成EOS标签时&a…

【QML之·基础语法概述】

系列文章目录 文章目录 前言一、QML基础语法二、属性三、脚本四、核心元素类型4.1 元素可以分为视觉元素和非视觉元素。4.2 Item4.2.1 几何属性(Geometry&#xff09;:4.2.2 布局处理:4.2.3 键处理&#xff1a;4.2.4 变换4.2.5 视觉4.2.6 状态定义 4.3 Rectangle4.3.1 颜色 4.4…

系统化学习 H264视频编码(01)基础概念

说明&#xff1a;我们参考黄金圈学习法&#xff08;什么是黄金圈法则?->模型 黄金圈法则&#xff0c;本文使用&#xff1a;why-what&#xff09;来学习音H264视频编码。本系列文章侧重于理解视频编码的知识体系和实践方法&#xff0c;理论方面会更多地讲清楚 音视频中概念的…

基于java+springboot+vue实现的校园二手书交易平台(文末源码+Lw)287

摘 要 信息数据从传统到当代&#xff0c;是一直在变革当中&#xff0c;突如其来的互联网让传统的信息管理看到了革命性的曙光&#xff0c;因为传统信息管理从时效性&#xff0c;还是安全性&#xff0c;还是可操作性等各个方面来讲&#xff0c;遇到了互联网时代才发现能补上自…

【hive】数据采样

参考https://hadoopsters.com/how-random-sampling-in-hive-works-and-how-to-use-it-7cdb975aa8e2&#xff0c;可以直接查看原文&#xff0c;下面只是对原文进行概括和实际性能测试。 1.distribute by sort by2.测试3.map端数据过滤优化采样 在说数据采样之前&#xff0c;需要…

03_Shell变量

【Shell】03_Shell变量 一、环境变量 Linux系统配置文件&#xff08;全局配置文件和用户个人配置文件&#xff09;中定义的变量&#xff0c;提供给所有Shell程序使用 1.1、全局环境变量 1.1.1、配置文件位置 /etc/environment /etc/bashrc&#xff08;或者/etc/bash.bashrc…

PTA - sdut-使用函数求a+aa+aaa++⋯+aa.....aaa(n个a)之和

题目描述&#xff1a; 给定两个均不超过9的正整数a和n&#xff0c;要求&#xff1a;编写函数fn(a,n)&#xff0c; 求aaaaaa⋯aa⋯aa(n个a&#xff09;之和&#xff0c;fn须返回的是数列之和。 函数接口定义&#xff1a; def fn(a,n):其中&#xff0c; a 和 n 都是传入的参数…

IEC62056标准体系简介-2.IEC62056标准体系及对象标识系统(OBIS)

1. IEC 62056标准体系 IEC 62056标准体系目前共包括六部分&#xff0c;见图1&#xff1a; 第61部分&#xff1a;对象标识系统第62部分&#xff1a;接口类第53部分&#xff1a;COSEM应用层第46部分&#xff1a;使用HDLC&#xff08;High Level Data Link Control&#xff09;协…

39 线程库

目录 thread类的简单介绍线程函数参数锁线程交替打印原子性操作库无锁CAS智能指针的线程安全单例模式的线程安全 1. thread类的简单介绍 在c11之前&#xff0c;涉及到多线程问题&#xff0c;都是和平台相关的&#xff0c;如windows和linux下各有自己的接口&#xff0c;这使得…

【STM32/HAL】嵌入式课程设计:简单的温室环境监测系统|DS18B20 、DHT11

前言 板子上的外设有限&#xff0c;加上想法也很局限&#xff0c;就用几个传感器实现了非常简单的监测&#xff0c;显示和效应也没用太复杂的效果。虽说很简单&#xff0c;但传感器驱动还是琢磨了不久&#xff0c;加上串口线坏了&#xff0c;调试了半天才发现不是代码错了而是…

多标签问题

一、多标签问题与单标签问题的区别&#xff1a; 多标签问题是单标签问题的推广。 举个例子&#xff0c;同时识别图片中的小汽车&#xff0c;公交车&#xff0c;行人时&#xff0c;标签值有三个&#xff1a;小汽车&#xff0c;公交车&#xff0c;行人。 单标签问题仅对一个标签…