分布式一致性协议

关于 CAP 理论的背景介绍已经很多，这里不过多介绍，我们谈谈如何理解它的问题。如果请求一个节点，这个节点必须能够给予回复，如果节点挂掉了，那就谈不上可用性了。是否容忍网络分区，即可以允许节点和其它节点无法通信。CAP 的意思就是说我们最多只能保证其中两个

我有一个图片存取服务，为了快速获取图片，我架起了3台缓存服务器，用简单的Hash映射决定图片存储在哪台缓存上。回到顶部介绍 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出，是一种特殊的哈希算法，目的是解决分布式缓存的问题，解决了简单哈希算法在分布式哈希表中存

周末就像太阳，总会到来，也总会离开。此刻，没错，是周六呀!昨晚在B站看了几个长视频，导致2点才睡觉，早上一觉醒来已经10点了。在这里温馨提示各位盆友们，虽然我们都是年轻人，但还是要规律作息，早睡早起。什么是一致性哈希算法。要理解一致性哈希算法就需要知道分布

比如redis集群场景下，原本我们分3主3从部署。如果有一种算法，无论遇到扩容、缩容问题，最终受影响面足够小，即只有部分数据可能需要重新落DB，其他还是能正确找到对应缓存机器节点，那这是最好的。

hash 算法 -> 一致性 hash 算法 -> redis cluster 的 hash slot 算法。16379 端口号是用来进行节点间通信的，通过 cluster bus。cluster bus 的通信是用来进行故障检测，配置更新，故

在微服务架构中，随着服务的逐步拆分，数据库私有已经成为共识，这也导致所面临的分布式事务问题成为微服务落地过程中一个非常难以逾越的障碍，但是目前尚没有一个完整通用的解决方案。其实不仅仅是在微服务架构中，随着用户访问量的逐渐上涨，数据库甚至是服务的分片、分区、

分布式系统一致性专题本期该写 3PC 协议了，上周太忙没有时间更新，就拿了之前的旧文章做了一些调整重发了一下，还望各位读者海涵。后面大约还有3期：Paxos 协议、Raft 协议等，先预热一下。3PC 的出现可能是多种因素促成的。协调者在第二个阶段

C 代表 Consistency，一致性，是指所有节点在同一时刻的数据 是相同的，即更新操作执行结束并响应用户完成后，所有节点存储的数据会保持相同。P 代表 Partition Tolerance，分区容错性，是指在分布式系统遇到 网络分区的情况下，仍然可

本文聊聊 CAP 定理和 BASE 理论。数据的强一致性。希望分布式系统只读到最新写入的数据。那么我们需要在可用性A和强一致性C中做出取舍。分区A和分区B,不能通信，一方的数据无法同步给另一方，我们是选择不忍受数据的强一致性，不提供服务。需要注意的是，不存

下面将要介绍的就是分布式相关的两个基础理论：CAP定理和BASE理论。最多只能满足其中的两项。BASE是对CAP中一致性和可用性权衡的结果。Zookeeper中的事务，和数据库中具有ACID特性的事务有所区别。在Zookeeper中，事务是指能够改变Zoo

用了这么久分布式从来没有总结过分布式理论，抽空总结一下。本篇从实际项目应用出发，从两个方面阐述分布式理论，第一个方面分布式解决什么问题，第二方面分布式带来什么问题。CAP 理论不允许出现在分区存在的情况下拥有完美的数据一致性和可用性。

前几天在pyq发起了约稿，分布式一致性问题的选题呼声最高，分布式系统的内容是非常庞杂的，所以我们从其中几个重点的部分切入，慢慢展开。今天重点来一起学习分布式系统一致性问题，不过内容比较多需要分几次写完。作为后端从业人员，我们在找工作写简历的时候除了高并发经

可用性和一致性是分布式系统的基本问题，先有著名的CAP理论定义过分布式环境下二者不可兼得的关系，又有神秘的Paxos协议号称是史上最简单的分布式系统一致性算法并获得图灵奖，再有开源产品ZooKeeper实现的ZAB协议号称超越Paxos。一致性可理解为所有

在微服务环境下，因为会根据不同的业务会拆分成不同的服务，比如会员服务、订单服务、商品服务等，让专业的人做专业的事情，每个服务都有自己独立的数据库，并且是独立运行，互不影响。两个服务相互通讯的时候，两个本地事务互不影响，从而出现分布式事务产生的原因。Jta+

HBase作为一个分布式存储的数据库，它是如何保证可用性的呢？对于分布式系统的CAP问题，它是如何权衡的呢？最重要的是，我们在生产实践中，又应该如何保证HBase服务的高可用呢？下面我们来仔细分析一下。CAP是指一致性、可用性和分区容错性。一致性指更新操作

base理论是在cap理论的基础上发展的，cap描述了分布式系统中数据一致性，可用性，分区容错性之间的制约关系。当你选择其中两个的时候，就不得不对另外一个做出一定的牺牲。base理论则是对cap理论的实际应用，也就是在分区和副本存在的前提下，通过一定的系统

一致性是指 “all nodes see the same data at the same time.”简单地说，执行读操作将返回最近的写操作的值，从而保证所有节点返回相同的数据。但是，节点之间需要时间进行更新数据，而在更新时经常会受到网络的影响。对于一

Consistency，一致性是指所有节点在同一时刻的数据是相同的，即更新操作执行结束并响应用户完成后，所有节点存储的数据会保持相同。Availability，可用性是指系统提供的服务一直处于可用状态，对于用户的请求可即时响应。网络分区是指因为网络故障导致

分布式事务基本能够满足ACID，其中的C是强一致性，也就是所有操作均执行成功，才提交最终结果，以保证数据一致性或完整性。协调者接收到所有参与者发送的 Ack 响应，从预提交状态进入到提交状态，并向所有参与者发送 DoCommit 消息。参与者接收到 DoC

Redis是一个开源的使用C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、key-value数据库，并提供多种语言的API。与传统数据库不同的是redis的数据是存在内存中的，所以读写速度非常快，因此redis被广泛应用于缓存方向。另外，redis也经