分布式数据库如何支持高可用性?

分布式数据库如何支持高可用性?

"分布式数据库中的BASE属性指的是一组原则,这些原则优先考虑可用性和分区容忍性,而不是严格的一致性。BASE代表基本可用(Basically Available)、软状态(Soft state)和最终一致性(Eventually consistent)。这一模型通常与ACID属性形成对比,后者对传统事务数据库至关重要。虽然ACID专注于通过强一致性来确保事务的可靠处理,但BASE则接受在分布式系统中,尤其是那些可扩展的系统中,为了性能和可用性,允许一定程度的不一致往往是更实际的选择。

基本可用意味着系统保证在发生故障时仍能对数据达到一定级别的可用性。这并不意味着每个查询都会返回最新的信息;相反,系统旨在尽可能继续操作并返回响应。例如,在像亚马逊的DynamoDB这样的分布式系统中,如果系统的一部分出现故障,它仍然可以处理请求,并返回可能不是最新但仍然可用的数据。

软状态承认系统的状态可能会随着时间而变化,即使没有新的输入。这一方面反映了分布式系统的特性,其中数据可以在多个节点之间复制。一个节点上的更改可能不会立即在另一个节点上反映出来,从而产生临时不一致。最后,最终一致性意味着虽然数据在所有节点上可能并不立即一致,但系统确保更新最终会在整个网络中传播,随着时间的推移达到一致状态。一个例子是Apache Cassandra等系统,在这些系统中,节点可以独立接受写入,并且数据最终通过同步过程收敛到一致性。这种方法提高了可用性和响应能力,尤其是在延迟可能成为问题的全球应用中。"

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
如何开始医学成像的研究职业?
使用机器学习理解驾驶员行为涉及分析从各种来源 (例如车辆中的传感器、GPS和摄像头) 收集的数据。该数据通常包括诸如速度、加速度、制动强度和转向模式的信息。机器学习算法,特别是监督学习,在这些数据上进行训练,以识别与特定驾驶行为相对应的模式
Read Now
什么是人工智能(AI)中的模式识别?
机器人3D视觉的最佳书籍通常是涵盖机器人背景下3D视觉的理论基础和实际应用的书籍。一本高度推荐的书是Richard Hartley和Andrew Zisserman的《计算机视觉中的多视图几何》。虽然不是严格专注于机器人技术,但本书提供了3
Read Now
神经网络在生成嵌入方面的作用是什么?
嵌入在训练期间随着模型学习基于输入数据调整向量表示而演变。最初,嵌入通常用随机值或预先训练的向量初始化,并且随着时间的推移,模型微调这些嵌入以最小化损失函数。例如,在像Word2Vec这样的单词嵌入模型中,每个单词的嵌入以随机值开始,但是随
Read Now

AI Assistant