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
无服务器平台如何实现API请求限制?
无服务器平台通过提供内置机制和工具来实现API速率限制,帮助管理对API的请求数量。速率限制对于保护后端服务免受过载、维护性能以及确保所有客户端之间的公平使用至关重要。无服务器函数可以根据预定义的标准(例如IP地址、API密钥或用户身份验证
Read Now
最适合计算机视觉的相机是什么?
计算机视觉中的显着对象是指图像中视觉上最突出或最引人注目的对象。这些是人类观察者由于其独特的外观、位置或与背景的对比而可能首先关注的元素。显著对象检测旨在识别和分割图像内的此类对象。例如,在一张野生动物照片中,一只鸟栖息在树上,这只鸟很可能
Read Now
多任务学习在深度学习中是如何工作的?
多任务学习(MTL)是深度学习中的一种方法,模型被训练以同时执行多个相关任务。与为每个任务开发单独的模型不同,MTL允许单一模型学习共享表示,从而为不同任务提供帮助。该方法利用任务之间的共性来提高整体性能和效率,减少对每个单独任务大量标注数
Read Now

AI Assistant