為什么大部分NoSQL不提供分布式事務(wù)

像MongoDB, Cassandra, HBase, DynamoDB, 和

目前創(chuàng)新互聯(lián)建站已為成百上千的企業(yè)提供了網(wǎng)站建設(shè)、域名、虛擬主機(jī)、網(wǎng)站運(yùn)營、企業(yè)網(wǎng)站設(shè)計(jì)、華鎣網(wǎng)站維護(hù)等服務(wù)，公司將堅(jiān)持客戶導(dǎo)向、應(yīng)用為本的策略，正道將秉承"和諧、參與、激情"的文化，與客戶和合作伙伴齊心協(xié)力一起成長，共同發(fā)展。

Riak這些NoSQL缺乏傳統(tǒng)的原子事務(wù)機(jī)制，所謂原子事務(wù)機(jī)制是可以保證一系列寫操作要么全部完成，要么全部不會完成，不會發(fā)生只完成一系列中一兩個(gè)

寫操作;因?yàn)閿?shù)據(jù)庫不提供這種事務(wù)機(jī)制支持，開發(fā)者需要自己編寫代碼來確保一系列寫操作的事務(wù)機(jī)制，比較復(fù)雜和測試。

這些NoSQL數(shù)據(jù)庫不提供事務(wù)機(jī)制原因在于其分布式特點(diǎn)，一系列寫操作中訪問的數(shù)據(jù)可能位于不同的分區(qū)服務(wù)器，這樣的事務(wù)就變成分布式事務(wù)，在分

布式事務(wù)中實(shí)現(xiàn)原子性需要彼此協(xié)調(diào)，而協(xié)調(diào)是耗費(fèi)時(shí)間的，每臺機(jī)器在一個(gè)大事務(wù)過程中必須依次確認(rèn)，這就需要一種協(xié)議確保一個(gè)事務(wù)中沒有任何一臺機(jī)器寫操

作失敗。

這種協(xié)調(diào)是昂貴的，會增加延遲時(shí)間，關(guān)鍵問題是，當(dāng)協(xié)調(diào)沒有完成時(shí)，其他操作是不能讀取事務(wù)中寫操作結(jié)果的，這是因?yàn)槭聞?wù)的all-or-

nothing原理導(dǎo)致，萬一協(xié)調(diào)過程發(fā)現(xiàn)某個(gè)寫操作不能完成，那么需要將其他寫操作成功的進(jìn)行回滾。針對分布式事務(wù)的分布式協(xié)調(diào)對整體數(shù)據(jù)庫性能有嚴(yán)重

影響，不只是吞吐量還包括延遲時(shí)間，這樣大部分NoSQL數(shù)據(jù)庫因?yàn)樾阅軉栴}就選擇不提供分布式事務(wù)。

MongoDB, Riak, HBase, 和 Cassandra提供基于單一鍵的事務(wù)，這是因?yàn)樗行畔⒍己鸵粋€(gè)鍵key有關(guān)，這個(gè)鍵是存儲在單個(gè)服務(wù)器上，這樣基于單鍵的事務(wù)不會帶來復(fù)雜的分布式協(xié)調(diào)。

那么看來擴(kuò)展性性能和分布式事務(wù)是一對矛盾，總要有取舍?實(shí)際上是不完全是，現(xiàn)在完全有可能提供高擴(kuò)展的性能同時(shí)提供分布式原子事務(wù)。

FIT是這樣一個(gè)在分布式系統(tǒng)提供原子事務(wù)的策略，在fairness公平性, isolation隔離性, 和throughput吞吐量(簡稱FIT)可以權(quán)衡。

一個(gè)支持分布式事務(wù)的可伸縮分布式系統(tǒng)能夠完成這三個(gè)屬性中兩個(gè)，公平是事務(wù)之間不會相互影響造成延遲;隔離性提供一種幻覺好像整個(gè)數(shù)據(jù)庫只有它自

己一個(gè)事務(wù)，隔離性保證當(dāng)任何同時(shí)發(fā)生的事務(wù)發(fā)生沖突時(shí)，能夠保證彼此能看到彼此的寫操作結(jié)果，因此減輕了程序員為避免事務(wù)讀寫沖突的強(qiáng)邏輯推理要求;吞

吐量是指每單元時(shí)間數(shù)據(jù)庫能夠并發(fā)處理多少事務(wù)。

FIT是如下進(jìn)行權(quán)衡：

保證公平性fairness 和隔離性isolation, 但是犧牲吞吐量

保證公平性fairness和吞吐量, 犧牲隔離性isolation

保證隔離性isolation和吞吐量throughput, 但是犧牲公平性fairness.

犧牲公平性：放棄公平性，數(shù)據(jù)庫能有更多機(jī)會降低分布式事務(wù)的成本，主要成本是分布式協(xié)調(diào)帶來的，也就是說，不需要在每個(gè)事務(wù)過程內(nèi)對每個(gè)機(jī)器都依

次確認(rèn)事務(wù)完成，這樣排隊(duì)式的確認(rèn)commit事務(wù)是很浪費(fèi)時(shí)間的，放棄公平性，意味著可以在事務(wù)外面進(jìn)行協(xié)調(diào)，這樣就只是增加了協(xié)調(diào)時(shí)間，不會增加互相

沖突事務(wù)因?yàn)楸舜藳_突而不能運(yùn)行所耽擱的時(shí)間，當(dāng)系統(tǒng)不需要公平性時(shí)，需要根據(jù)事務(wù)的優(yōu)先級或延遲等標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行指定先后執(zhí)行順序，這樣就能夠獲得很好的吞吐

量。

G-Store是一種放棄公平性的 Isolation-Throughput

的分布式key-value存儲，支持多鍵事務(wù)(multi-key transactions)，MongoDB 和

HBase在鍵key在同樣分區(qū)上也支持多鍵事務(wù)，但是不支持跨分區(qū)的事務(wù)。

總之：傳統(tǒng)分布式事務(wù)性能不佳的原因是確保原子性(分布式協(xié)調(diào))和隔離性同時(shí)重疊，創(chuàng)建一個(gè)高吞吐量分布式事務(wù)的關(guān)鍵是分離這兩種關(guān)注，這種分離原

子性和隔離性的視角將導(dǎo)致兩種類型的系統(tǒng)，第一種選擇是弱隔離性能讓沖突事務(wù)并行執(zhí)行和確認(rèn)提交;第二個(gè)選擇重新排序原子性和隔離性機(jī)制保證它們不會某個(gè)

時(shí)間重疊，這是一種放棄公平的事務(wù)執(zhí)行，所謂放棄公平就是不再同時(shí)照顧原子性和隔離性了，有所傾斜，放棄高標(biāo)準(zhǔn)道德要求就會帶來高自由高效率。

什么是NoSQL數(shù)據(jù)庫？

2. 什么是NoSQL？

2.1 NoSQL 概述

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，

泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫在應(yīng)付web2.0網(wǎng)站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動(dòng)態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫則由于其本身的特點(diǎn)得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數(shù)據(jù)庫的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重?cái)?shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難題，包括超大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲。

（例如谷歌或Facebook每天為他們的用戶收集萬億比特的數(shù)據(jù)）。這些類型的數(shù)據(jù)存儲不需要固定的模式，無需多余操作就可以橫向擴(kuò)展。

2.2 NoSQL代表

MongDB、 Redis、Memcache

3. 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與NoSQL的區(qū)別？

3.1 RDBMS

高度組織化結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

結(jié)構(gòu)化查詢語言（SQL）

數(shù)據(jù)和關(guān)系都存儲在單獨(dú)的表中。

數(shù)據(jù)操縱語言，數(shù)據(jù)定義語言

嚴(yán)格的一致性

基礎(chǔ)事務(wù)

ACID

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫遵循ACID規(guī)則

事務(wù)在英文中是transaction，和現(xiàn)實(shí)世界中的交易很類似，它有如下四個(gè)特性：

A (Atomicity) 原子性

原子性很容易理解，也就是說事務(wù)里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事務(wù)成功的條件是事務(wù)里的所有操作都成功，只要有一個(gè)操作失敗，整個(gè)事務(wù)就失敗，需要回滾。比如銀行轉(zhuǎn)賬，從A賬戶轉(zhuǎn)100元至B賬戶，分為兩個(gè)步驟：1）從A賬戶取100元；2）存入100元至B賬戶。這兩步要么一起完成，要么一起不完成，如果只完成第一步，第二步失敗，錢會莫名其妙少了100元。

C (Consistency) 一致性

一致性也比較容易理解，也就是說數(shù)據(jù)庫要一直處于一致的狀態(tài)，事務(wù)的運(yùn)行不會改變數(shù)據(jù)庫原本的一致性約束。

I (Isolation) 獨(dú)立性

所謂的獨(dú)立性是指并發(fā)的事務(wù)之間不會互相影響，如果一個(gè)事務(wù)要訪問的數(shù)據(jù)正在被另外一個(gè)事務(wù)修改，只要另外一個(gè)事務(wù)未提交，它所訪問的數(shù)據(jù)就不受未提交事務(wù)的影響。比如現(xiàn)有有個(gè)交易是從A賬戶轉(zhuǎn)100元至B賬戶，在這個(gè)交易還未完成的情況下，如果此時(shí)B查詢自己的賬戶，是看不到新增加的100元的

D (Durability) 持久性

持久性是指一旦事務(wù)提交后，它所做的修改將會永久的保存在數(shù)據(jù)庫上，即使出現(xiàn)宕機(jī)也不會丟失。

3.2 NoSQL

代表著不僅僅是SQL

沒有聲明性查詢語言

沒有預(yù)定義的模式

鍵 - 值對存儲，列存儲，文檔存儲，圖形數(shù)據(jù)庫

最終一致性，而非ACID屬性

非結(jié)構(gòu)化和不可預(yù)知的數(shù)據(jù)

CAP定理

高性能，高可用性和可伸縮性

分布式數(shù)據(jù)庫中的CAP原理(了解)

CAP定理：

Consistency(一致性), 數(shù)據(jù)一致更新，所有數(shù)據(jù)變動(dòng)都是同步的

Availability(可用性), 好的響應(yīng)性能

Partition tolerance(分區(qū)容錯(cuò)性) 可靠性

P: 系統(tǒng)中任意信息的丟失或失敗不會影響系統(tǒng)的繼續(xù)運(yùn)作。

定理：任何分布式系統(tǒng)只可同時(shí)滿足二點(diǎn)，沒法三者兼顧。

CAP理論的核心是：一個(gè)分布式系統(tǒng)不可能同時(shí)很好的滿足一致性，可用性和分區(qū)容錯(cuò)性這三個(gè)需求，

因此，根據(jù) CAP 原理將 NoSQL 數(shù)據(jù)庫分成了滿足 CA 原則、滿足 CP 原則和滿足 AP 原則三 大類：

CA - 單點(diǎn)集群，滿足一致性，可用性的系統(tǒng)，通常在可擴(kuò)展性上不太強(qiáng)大。

CP - 滿足一致性，分區(qū)容忍性的系統(tǒng)，通常性能不是特別高。

AP - 滿足可用性，分區(qū)容忍性的系統(tǒng)，通常可能對一致性要求低一些。

CAP理論就是說在分布式存儲系統(tǒng)中，最多只能實(shí)現(xiàn)上面的兩點(diǎn)。

而由于當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)硬件肯定會出現(xiàn)延遲丟包等問題，所以分區(qū)容忍性是我們必須需要實(shí)現(xiàn)的。

所以我們只能在一致性和可用性之間進(jìn)行權(quán)衡，沒有NoSQL系統(tǒng)能同時(shí)保證這三點(diǎn)。

說明：C：強(qiáng)一致性 A：高可用性 P：分布式容忍性

舉例：

CA：傳統(tǒng)Oracle數(shù)據(jù)庫

AP：大多數(shù)網(wǎng)站架構(gòu)的選擇

CP：Redis、Mongodb

注意：分布式架構(gòu)的時(shí)候必須做出取舍。

一致性和可用性之間取一個(gè)平衡。多余大多數(shù)web應(yīng)用，其實(shí)并不需要強(qiáng)一致性。

因此犧牲C換取P，這是目前分布式數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的方向。

4. 當(dāng)下NoSQL的經(jīng)典應(yīng)用

當(dāng)下的應(yīng)用是 SQL 與 NoSQL 一起使用的。

代表項(xiàng)目：阿里巴巴商品信息的存放。

去 IOE 化。

ps：I 是指 IBM 的小型機(jī)，很貴的，好像好幾萬一臺；O 是指 Oracle 數(shù)據(jù)庫，也很貴的，好幾萬呢；M 是指 EMC 的存儲設(shè)備，也很貴的。

難點(diǎn)：

數(shù)據(jù)類型多樣性。

數(shù)據(jù)源多樣性和變化重構(gòu)。

數(shù)據(jù)源改造而服務(wù)平臺不需要大面積重構(gòu)。

分布式數(shù)據(jù)庫和nosql區(qū)別嗎

互聯(lián)網(wǎng)公司常用的基本集中在以下幾種，每種只舉一個(gè)比較常見或者應(yīng)用比較成功的例子吧。

1. In-Memory KV Store : Redis

in memory key-value store，同時(shí)提供了更加豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和運(yùn)算的能力，成功用法是替代memcached，通過checkpoint和commit log提供了快速的宕機(jī)恢復(fù)，同時(shí)支持replication提供讀可擴(kuò)展和高可用。

2. Disk-Based KV Store: Leveldb

真正基于磁盤的key-value storage, 模型單一簡單，數(shù)據(jù)量不受限于內(nèi)存大小，數(shù)據(jù)落盤高可靠，Google的幾位大神出品的精品，LSM模型天然寫優(yōu)化，順序?qū)懕P的方式對于新硬件ssd再適合不過了，不足是僅提供了一個(gè)庫，需要自己封裝server端。

3. Document Store: Mongodb

分布式nosql，具備了區(qū)別mysql的最大亮點(diǎn)：可擴(kuò)展性。mongodb 最新引人的莫過于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是沒有ACID的特性，發(fā)展很快，支持了索引等特性，上手容易，對于數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)超內(nèi)存限制的場景來說，還需要慎重。

4. Column Table Store: HBase

這個(gè)富二代似乎不用贅述了，最大的優(yōu)勢是開源，對于普通的scan和基于行的get等基本查詢，性能完全不是問題，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可擴(kuò)展性方面是最強(qiáng)的，其次坐上了Hadoop的快車，社區(qū)發(fā)展很快，各種基于其上的開源產(chǎn)品不少，來解決諸如join、聚集運(yùn)算等復(fù)雜查詢。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫與新型數(shù)據(jù)庫的優(yōu)缺點(diǎn)

一：傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫

(1）傳統(tǒng)索引不適于海量數(shù)據(jù)? ??

傳統(tǒng)行存數(shù)據(jù)庫索引需要手工設(shè)定，對應(yīng)用不完全透明，隨場景和需求的變化需要不斷調(diào)整，人工維護(hù)成本很高。并且傳統(tǒng)索引占用存儲空間很大，甚至高于數(shù)據(jù)本身，造成查詢效率的下降。

（2）數(shù)據(jù)裝載速度慢

因?yàn)樗饕枰匦聞?chuàng)建，加載性能會變的很糟糕。分析型架構(gòu)系統(tǒng)要解決這些個(gè)問題，必須最大限度地減少磁盤 I/O ，提升查詢效率，減小人工維護(hù)成本。南大通用分析型數(shù)據(jù)庫GBase8a (以下簡稱GBase 8a)通過列存儲模式、數(shù)據(jù)壓縮、智能化的索引、并行處理、并發(fā)控制、高效的查詢優(yōu)化器等技術(shù)，使得上述問題得到有效解決。以下各節(jié)將描述 GBase 8a 的創(chuàng)新架構(gòu)如何實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)。

二：新型數(shù)據(jù)庫

新型數(shù)據(jù)庫采用分布式并行計(jì)算架構(gòu)，部署于X86通用服務(wù)器，滿足大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)交易需求，成本低、擴(kuò)展性高，突破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫性能瓶頸。

分布式非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫技術(shù)創(chuàng)新

非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫即NoSQL，拋棄了關(guān)系數(shù)據(jù)庫復(fù)雜的關(guān)系操作、事務(wù)處理等功能，僅提供簡單的鍵值對(Key, Value)數(shù)據(jù)的存儲與查詢，換取高擴(kuò)展性和高性能，滿足論壇、博客、SNS、微博等互聯(lián)網(wǎng)類應(yīng)用場景下針對海量數(shù)據(jù)的簡單操作需求。主要技術(shù)創(chuàng)新為:

(1) 簡單的數(shù)據(jù)操作換取高效響應(yīng)。NoSQL僅支持按照Key(關(guān)鍵字)來存儲和查詢Value(數(shù)據(jù))，不支持對非關(guān)鍵字?jǐn)?shù)據(jù)列的高效查詢;因數(shù)據(jù)操作簡單、數(shù)據(jù)間一般不需要關(guān)聯(lián)操作，故系統(tǒng)可支持高并發(fā)和較快的響應(yīng)速度。

(2) 多種一致性策略滿足業(yè)務(wù)需求。不同于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫僅支持強(qiáng)一致性策略，NoSQL還支持弱一致性和最終一致性等多種策略，可根據(jù)應(yīng)用場景進(jìn)行對應(yīng)配置。例如，對寫入操作頻繁，但數(shù)據(jù)讀取最新版本要求并不嚴(yán)格的應(yīng)用，如互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的存儲和分析應(yīng)用，可以采用最終一致性策略;而對訂購關(guān)系存儲的應(yīng)用，則必須用強(qiáng)一致性策略，保證總是讀取最新版本數(shù)據(jù)

關(guān)于NewSQL數(shù)據(jù)庫對于CAP的再解釋

作者 石默研

關(guān)于CAP的討論已經(jīng)很多，包括作者的另一篇文章“對CAP的初步解釋”，基本已經(jīng)即定思維的理解就是：分布式系統(tǒng)必須遵循CAP，一個(gè)分布式系統(tǒng)的設(shè)計(jì)只能同時(shí)滿足其中兩個(gè)，不可能同時(shí)滿足；傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫選擇A與C，代表了互聯(lián)網(wǎng)新興技術(shù)的NoSQL數(shù)據(jù)庫則選擇A與P（或者C與P，雖然這種情況其實(shí)需要詳細(xì)討論）。

但是，近年來，新興的NewSQL數(shù)據(jù)庫（TiDB或者OceanBase），則是一種在分布式環(huán)境下，保證的ACID強(qiáng)事務(wù)特征的強(qiáng)一致性數(shù)據(jù)庫，并且很顯然，它同時(shí)也滿足了高可用性與優(yōu)秀的分區(qū)可容忍性（很好的可擴(kuò)展特性便是其一個(gè)層面的證明），似乎看起來，C、A、P都同時(shí)保證了，這不是違反了已經(jīng)經(jīng)過嚴(yán)格證明的CAP理論嗎？

這個(gè)問題初看起來，似乎是比較神奇，但仔細(xì)分析，其實(shí)答案是很明顯的。

首先，需要讀者區(qū)分“分布式”與CAP中所提到的分區(qū)可容忍性Paritition Tolerance并不是一回事。分區(qū)可容忍性P是指以下兩種分布式的情況：

. 同一份數(shù)據(jù)的多個(gè)副本的可分布性

. 有相互關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)的可分布性（操作中表現(xiàn)為保證ACID的強(qiáng)分布式事務(wù)）

即使是分庫分表，如果不存在以上兩種情況，只是獨(dú)立數(shù)據(jù)在同一個(gè)節(jié)點(diǎn)上的情況，雖然也是分布式，但跟CAP中的P沒有半毛錢關(guān)系。

那么，還是回到上面的問題，NewSQL數(shù)據(jù)庫，確實(shí)也是在保證了同一份數(shù)據(jù)多副本的強(qiáng)讀寫一致性、以及強(qiáng)分布式事務(wù)特性這樣的C的情況下，同時(shí)保證了A與P呀！事實(shí)確實(shí)如此，但這還是要仔細(xì)分析：

無論是TiDB，還是OceanBase，其在保證數(shù)據(jù)多副本的強(qiáng)一致性時(shí)，都采用了Paxos協(xié)議或者Raft，它們簡單來講就是多數(shù)選舉的原則，即寫不需要全部副本都完成，就能保證讀的強(qiáng)一致性，反過來也是一樣。因此，其在分布式情況下，保證數(shù)據(jù)讀寫強(qiáng)一致性的效率還是很高的，就是說，在同一個(gè)數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，雖然這種分布可容忍性的滿足理論上講也會比單節(jié)點(diǎn)多一點(diǎn)點(diǎn)效率損失，但實(shí)際上是可以忽略不計(jì)的。但需要指出的是，在跨數(shù)據(jù)中心、跨城市的分布式情況下，如果要保證數(shù)據(jù)多副本的強(qiáng)一致性，即保證分區(qū)可容忍性，對效率（實(shí)際上是可用性A）的影響那還是不可忽略的。因此，在這種情況下，CAP理論依然成立。

再來看相互關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的可分布性，這就涉及到了分布式事務(wù)。現(xiàn)有的NewSQL數(shù)據(jù)庫，即使在同一數(shù)據(jù)中心，為了保證強(qiáng)的分布式事務(wù)，對效率的折衷都是不可忽略的，所謂的樂觀事務(wù)，只是因?yàn)榭陀^問題本身沖突就少，并不改變沖突很多時(shí)效率明顯受影響的現(xiàn)實(shí)。因此，NewSQL數(shù)據(jù)庫雖然提供強(qiáng)分布式事務(wù)的能力，但在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中，都是提倡盡量避免大量的分布式事務(wù)出現(xiàn)。如果你所遇到的應(yīng)用場景是確實(shí)需要大量的分布式事務(wù)執(zhí)行，又不做應(yīng)用優(yōu)化全交給數(shù)據(jù)庫執(zhí)行，那么，現(xiàn)有的NewSQL分布式數(shù)據(jù)庫，依然會遇到明顯的性能問題，其實(shí)就是可用性A降低了。同學(xué)仔細(xì)去研究應(yīng)用中的實(shí)際情況就會發(fā)現(xiàn)，很多互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，當(dāng)其所需要的QPS很高很高，而對讀寫一致性與強(qiáng)分布式事務(wù)的要求又不那很高時(shí)候，其實(shí)，NewSQL數(shù)據(jù)庫還是不能滿足他們的需求的，他們?nèi)匀恍枰鶕?jù)自己的情況改造或者選用NoSQL數(shù)據(jù)庫，這也是CAP理論并沒有被NewSQL打破的現(xiàn)實(shí)證明。

因此，總結(jié)來講，NewSQL數(shù)據(jù)庫，也是遵循CAP理論的，只不過，在同中心數(shù)據(jù)多副本情況下，保證P的同時(shí)對A的影響微乎其微；而在分布式事務(wù)的情況下，又采用了與應(yīng)用特性相關(guān)的策略（其實(shí)樂觀、悲觀事務(wù)本質(zhì)上就有根本應(yīng)用特性區(qū)分的意思）來保證性能而已。當(dāng)然，隨著網(wǎng)絡(luò)與計(jì)算機(jī)性能的提高，CAP三個(gè)特征中，保證其中兩個(gè)，折衷另外一個(gè)，所帶來的影響也會逐漸變小，但其理論依然是正確的。

文章名稱：分布式強(qiáng)一致Nosql,與分布式對立
鏈接地址：http://chinadenli.net/article18/dsededp.html

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