咱们上文介绍了分布式事务的常见方案、类型划分、2PC的起源和流程。但是不幸的是2PC还是存在几个问题：。所有参与者必须等待TM重新上线后才能继续工作。而在这部分参与者接到commit请求之后就会执行commit操作。但是其他部分未接到commit请求的机器

可以自行去学习一下Zookeeper中的系统模型，节点特性，权限认证以及事件通知Watcher机制相关知识，本篇主要学习Zookeeper一致性算法和满足分布式协调的Zab协议。Paxos算法是莱斯利*兰伯特在1990年提出的一种基于消息传递并且具有高度容

并发指在同一时间内可以执行多个任务。并发编程含义比较广泛，包含多线程编程、多进程编程及分布式程序等。本章讲解的并发含义属于多线程编程。goroutine是由Go语言的运行时调度完成，而线程是由操作系统调度完成。使用者分配足够多的任务，系统能自动帮助使用者把

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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

paxos算法在分布式领域具有非常重要的地位。但是Paxos算法有两个比较明显的缺点：1.难以理解 2.工程实现更难。网上有很多讲解Paxos算法的文章，但是质量参差不齐。看了很多关于Paxos的资料后发现，学习Paxos最好的资料是论文《Paxos Ma

在分布式算法领域，有个非常重要的算法叫Paxos, 它的重要性有多高呢，Google的Chubby [1]中提到。all working protocols for asynchronous consensus we have so far encount

《分布式系统理论进阶 - Paxos》介绍了一致性协议Paxos，今天我们来学习另外两个常见的一致性协议——Raft和Zab。通过与Paxos对比，了解Raft和Zab的核心思想、加深对一致性协议的认识。Paxos偏向于理论、对如何应用到工程实践提及较少。

共识算法看了又忘，一直觉得理解的不够到位，特此记录，出错处望指正，不胜感激。先说结论 不同共识算法的特点：PoW 拼命搬砖PoS 股份制 谁股份多谁牛xDPoS 人大代表制度Paxos，Raft，PBFT 队列操练，通过相互间的消息与口令达成步调的一致，

Paxos算法是莱斯利·兰伯特于1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法。这个算法被认为是类似算法中最有效的。Paxos算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值（决议）达成一致。为保证每个节点执行相同的命令序列，需要在每一条指令上执行一个“一致性算法

在一个分布式系统中，由于节点故障、网络延迟等各种原因，根据CAP理论，我们只能保证一致性、可用性、分区容错性中的两个。对于一致性要求高的系统，比如银行取款机，就会选择牺牲可用性，故障时拒绝服务。而恶意节点可能会篡改消息。有恶意节点的问题称为拜占庭将军问题，

SOFAJRaft 是从百度的braft移植而来，做了一些优化和改进，感谢百度 braft 团队开源了如此优秀的 C++ Raft 实现。Raft是一种更易于理解的分布式共识算法，核心协议本质上还是师承 Paxos 的精髓，不同的是依靠 Raft 模块化的

《分布式系统理论进阶 - Paxos》介绍了一致性协议Paxos，今天我们来学习另外两个常见的一致性协议——Raft和Zab。通过与Paxos对比，了解Raft和Zab的核心思想、加深对一致性协议的认识。Paxos偏向于理论、对如何应用到工程实践提及较少。

在分布式算法领域，有个非常重要的算法叫Paxos, 它的重要性有多高呢，Google的Chubby [1]中提到。all working protocols for asynchronous consensus we have so far encount

分布式设计与开发中有些疑难问题必须借助一些算法才能解决，比如分布式环境一致性问题，感觉以下分布式算法是必须了解的：。而Paxos的高明之处就在于允许各个client互不影响地向服务端发指令，大伙按照选举的方式达成一致，这种方式具有分布式特 性，容错性更好。

分布式环境中大多数服务是允许部分失败，也允许数据不一致，但有些最基础的服务是需要高可靠性，高一致性的，这些服务是其他分布式服务运转的基础，比如naming service、分布式lock等，这些分布式的基础服务有以下要求：。ZooKeeper是一个分布式的

分布式中有这么一个疑难问题，客户端向一个分布式集群的服务端发出一系列更新数据的消息，由于分布式集群中的各个服务端节点是互为同步数据的，所以运行完客户端这系列消息指令后各服务端节点的数据应该是一致的，但由于网络或其他原因，各个服务端节点接收到消息的序列可能不