这个问题还是cap理论的问题, 分布式模式,就意味着只能选择数据一致性和可靠性的其中一个。因为分区的原因,响应很快的同时,数据的一致性会损失,因为复杂业务应用和数据调用,以及跨物理机和分散的数据部署,会使得数据有延迟,导致数据同步会晚一些,数据不一致。如果保证数据一致性,那牺牲的是效率,响应时间又会存在问题。
美国加州伯克利大学EricBrewer教授提出的CAP理论,这个理论对于系统要求的特点来决定系统选型,是一个被广泛认可的基础架构选择模型,决定了需要考虑的业务特定和部署方式的紧密联系。
Consistency(数据一致性)
Availability(可用性即响应速度不受限制)
Partition tolerance(分区耐受性)
系统实现只可同时满足二点,无法三者兼顾(EricBrewer提出,由MIT学者SethGilbert与NancyLynch数学证明)
只能3选2:
C+A 传统OLTP系统,面向数据逻辑集中,共享式集群架构
A+P Web 2.0应用,数据物理分区,无共享分布式架构
C+P 对响应时间不敏感应用如长交易、OLAP等
公路客运电子客票系统的业务要求实时性、数据、交易的完整性(事务的完整性)、数据一致性。数据平台架构如果采用分布式部署将会带来应用层面、业务层面的复杂度,其可恢复性、可管理性均会复杂,很难做到高并发下的数据一致性,延迟在所难免。
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