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
边缘AI如何处理数据过滤和聚合?
边缘人工智能通过在设备上本地处理信息,而不是将所有数据发送到中央云服务器,从而实现数据过滤和聚合。这种本地处理能够更有效地利用带宽,减少决策时的延迟。数据过滤涉及从信息流中识别和选择最相关的数据点,而聚合则将多个数据点组合成更易于管理的形式
Read Now
组织如何将预测模型落地实施?
“组织通过将预测模型整合到现有工作流程和系统中,实现模型的运用,以确保它们能够有效地应用于日常运营。首先,这个过程通常始于模型部署,即将经过培训的模型从开发环境转移到生产环境。这确保模型能够接收实时数据并根据用例以实时或批处理模式生成预测。
Read Now
深度学习中的剪枝是如何工作的?
深度学习中的剪枝是一种通过移除对模型性能贡献较小的权重或整个神经元,来减少训练后神经网络规模的技术。其主要目标是提高模型的效率,使推理速度更快,内存占用更少,同时不会显著降低准确性。剪枝可以应用于网络的不同层级,例如单个权重、神经元,甚至整
Read Now