Was ist eine Kappe?

cap steht für CAP-Prinzip oder CAP-Theorem, was bedeutet, dass in einem verteilten System die drei Elemente Konsistenz (Konsistenz), Verfügbarkeit (Verfügbarkeit) und Partitionstoleranz (Partitionstoleranz) höchstens zwei Punkte gleichzeitig erreichen können Zeit. Es ist unmöglich, alle drei zu tun.

Die Betriebsumgebung dieses Tutorials: Windows 7-System, Dell G3-Computer.

Das CAP-Prinzip, auch CAP-Theorem genannt, bezieht sich auf die Tatsache, dass in einem verteilten System Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionstoleranz nicht gleichzeitig erreicht werden können.

Konsistenz (C): Ob alle Datensicherungen in einem verteilten System gleichzeitig den gleichen Wert haben. (Entspricht dem Zugriff aller Knoten auf dieselbe aktuelle Datenkopie)

Verfügbarkeit (A): Stellen Sie sicher, dass auf jede Anfrage reagiert wird, unabhängig von Erfolg oder Misserfolg.

Partitionstoleranz (P): Der Verlust oder Ausfall von Informationen im System hat keinen Einfluss auf den weiteren Betrieb des Systems.

Die Essenz des CAP-Prinzips ist entweder AP, CP oder AC, aber es gibt kein CAP. Wenn in einem verteilten System keine Datenkopie vorhanden ist, muss das System die starke Konsistenzbedingung erfüllen, da es nur eindeutige Daten gibt und keine Dateninkonsistenz vorliegt. Zu diesem Zeitpunkt sind die beiden Elemente C und P vorhanden. Wenn das System jedoch einen Netzwerkfehler aufweist, führt der Partitionsstatus oder eine Ausfallzeit unweigerlich dazu, dass auf einige Daten nicht zugegriffen werden kann. Zu diesem Zeitpunkt kann die Verfügbarkeitsbedingung nicht erfüllt werden, dh in diesem Fall wird das CP-System erhalten, die CAP jedoch nicht zufrieden zugleich.

Beim Entwurf einer verteilten Architektur müssen also Kompromisse eingegangen werden. Derzeit wird die Systemleistung im Allgemeinen durch die endgültige Konsistenz jedes Knotens im verteilten Cache verbessert, und die Konsistenz von Clusterdaten wird durch die Verwendung asynchroner Datenreplikationstechnologie zwischen mehreren Knoten erreicht. Normalerweise wird NOSQL wie Memcached als Implementierungsmittel verwendet. Obwohl Memcached auch in einer verteilten Clusterumgebung erfolgen kann, werden Daten immer auf einem bestimmten Memcached-Server gespeichert. Wenn ein Netzwerkfehler auftritt oder der Server abstürzt, sind alle auf diesem Server gespeicherten Daten nicht mehr zugänglich. Da die Daten im Speicher gespeichert werden, führt ein Neustart des Servers zum Verlust aller Daten. Natürlich können Sie auch selbst einen Mechanismus implementieren, um Daten zwischen verteilten Memcached zu synchronisieren und beizubehalten, dies ist jedoch sehr schwierig zu implementieren.

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