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分布式cap理论学习【分布式】CAP理论详解代表数据在任何时刻，任何分布式节点，看到的都是符合预期的。有点类似于幂等，无论访问哪个节点，得到结果数据一致。

老肖相当外语大佬

为了给Javaer落地DDD，我们不得不写开源组件

CAP+RabbitMQCAP（C# APM for Microservices）是一个开源的C#库，用于在分布式系统（如SOA或微服务系统）中实现事件总线及最终一致性（分布式事务）。CAP提供了多种消息队列（MQ）实现的支持，包括RabbitMQ，以及其他如Kafka、Azure Service Bus、Amazon SQS等。这里我们主要聚焦于CAP与RabbitMQ的结合使用。

分布式事务-使用队列实现最终一致性1、服务左侧：创建订单服务Server1右侧：扣减库存服务Server2中间：独立消息服务Server3

分布式架构与分布式理论分布式系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上，彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统。

【后端开发】服务开发场景之分布式（CAP，Raft，Gossip | API网关，分布式ID与锁 | RPC，Dubbo，Zookeeper）【后端开发】服务开发场景之分布式（CAP，Raft，Gossip | API网关，分布式ID与锁 | RPC，Dubbo，Zookeeper）

第十八篇：探索非关系型数据库：从入门到实践在过去的几十年里，关系型数据库（RDBMS）一直在数据存储和管理领域占据主导地位。其严谨的结构化数据模型以及强大的事务处理能力，使得它们在各种应用场景中得以广泛应用。然而，随着互联网的快速发展，数据的规模和复杂性不断增加，传统关系型数据库逐渐显露出一些局限性。这些局限性主要体现在以下几个方面：

架构与思维：4大主流分布式算法介绍（图文并茂、算法拆解）之前的文章中，我们介绍过分布式事务的基础知识，也了解了分布式场景下常见一致性问题和解决方案，对分布式锁和CAS模式有一定的了解，有兴趣的同学可以通过下面链接到作者的两篇相关文章。

分布式与一致性协议之CAP和Paxos算法(一)以InfluxDB系统中DATA节点的集群实现为例。DATA节点的核心功能是读和写，所以基本可用是指读和写的基本可用。我们可以通过分片和多副本实现读和写的基本可用。也就是说，将同一业务的数据先分片，再以多份副本的形式分布在不同的节点上。如图所示。除非这个3节点2副本的DATA集群超过一半的节点都发生故障，否则是能保障所有数据的读写的。

分布式与一致性协议之CAP(三)提到ACID,它很容易理解，在单机上实现也不难，比如可以通过锁、时间序列等机制保障操作的顺序执行，让系统实现ACID特性。但是一说要实现分布式系统的ACID特性比较难实现呢？ ACID理论是对事务特性的抽象和总结，方便我们实现事务。可以这样理解：如果实现了操作的ACID特性，那么旧实现了事务。二大多数人觉得比较难，是因为分布式系统涉及多个节点间的操作。加锁、时间序列等机制只能保证单个节点上操作的ACID特性，无法保证节点间操作的ACID特性。那么怎么做才会让实现不那么难呢？答案是通过分布式事务协议实现，

分布式与一致性协议之CAP(四)很多人可能喜欢使用事务型的分布式系统或者强一致性的分布式系统，因为方便，不需要考虑太多，就像单机系统一样。但是学了CAP理论后，你肯定知道在分布式系统中，要实现强一致性，必然会影响可用性。比如，在采用两阶段提交协议的集群系统中，要执行提交操作，需要所有节点确认和投票。所以，集群的可用性时每个节点可用性的乘积，比如，假设有一个拥有3个节点的集群，每个节点的可用性为99.9%，那么整个集群的可用性为99.7%，也就是说，每个月约宕机129.6分钟(按30天/月算)，这是非常严重的问题。而解决可用性低的关键在于

分布式与一致性协议之CAP(一)在开发分布式系统的时候，会遇到一个非常棘手的问题，那就是如何根据业务特点，为系统设计合适的分区容错一致性模型，以实现集群能力。这个问题棘手在当发生分区错误时，应该如何保障系统稳定运行而不影响业务。CAP理论对分布式系统的特性做了高度抽象，比如抽象成一致性、可用性、分区容错性，并对特性间的冲突(也就是CAP不可能三角)做了总结。问题来了:什么是一致性、可用性和分区容错性？它们之间有什么关系？我们又该如何使用CAP理论来思考和设计分区容错一致性模型呢？

CAP 8.1 版本发布通告我们很高兴宣布 CAP 发布 8.1 版本正式版，我们在这个版本中主要是添加了一些新的配置项支持，并且根据用户反馈做了一些功能调整，同时在这个版本开始默认禁用了从7.2版本引入的并行发布消息。

五种分布式事务解决方案（图文总结）我们早期的集中式系统都是单体架构的，整个系统作为一个单体粒度的应用存在，所有的模块聚合在一起。明显的弊端就是不易扩展、发布冗重、服务稳定性治理不好做。随着微服务架构的不断大规模应用，驱使我们把整个系统拆分成若干个具备独立运行能力的计算服务的集合，通过交互协作，完成庞大、复杂的业务流程，用户感知单一，但实际上，它是一个分布式服务的集合。

【概念】神马是分布式？个人主页：SueWakeup系列专栏：学习Java框架个性签名：保留赤子之心也许是种幸运吧前言1. 系统架构的演变

【Bug】.net6 cap总线+rabbitmq延时消息收不到我有两个服务一个叫05一个叫15 然后用的cap总线+rabbitmq 05消息队列发了一条延时消息，到时间了05服务的订阅者能收到 15服务订阅同一个消息的没收到(cap的cashboard)（手动requeue05和15都能收到）

分布式概念在分布式系统中，一个Web应用最多只能同时支持的两个属性：如果时刻保证客户端看到的数据都是一致的，那么称之为强一致性。如果允许存在中间状态，只要求经过一段时间后，数据最终是一致的，则称之为最终一致性。此外，如果允许存在部分数据不一致，那么就称之为弱一致性。

海量数据处理技术回顾：为什么分布式会遇到 CAP 难题？在前面模块的几个案例中，我们都需要处理海量的数据，需要用到海量的存储介质，其实海量数据本质上就是一种磁盘资源敏感的高并发场景。

分布式原理事务在英文中是 transaction, 和现实世界中的交易很类似, 它有如下四个特性:原子性很容易理解, 也就是说事务里的所有操作要么全部做完, 要么都不做, 事务成功的条件是事务里的所有操作都成功, 只要有一个操作失败, 整个事务就失败, 需要回滚。

小崔的技术博客

分布式理论和分布式锁知识点总结CAP 理论/定理。起源于 2000 年，由加州大学伯克利分校的 Eric Brewer 教授在分布式计算原理研讨会（PODC）上提出，因此 CAP 定理又被称作布鲁尔定理（Brewer’s theorem）