浅谈分布式一致性与CAP/BASE/ACID理论 https://www.cnblogs.com/zhang-qc/p/6783657.html ##转载请注明 CAP理论(98年秋提出,99年正式发表): C( Consistency)一致性:在分布式系统中,数据一致更新,所有数据变动都是同步的: A( Availability)可用性:分布式系统中,部分节点故障,系统是否依然可响应客户端请求(对数据更新具备高可用性): P( Partition tolerance)分区容错性:分区是相对于通…

##转载请注明 CAP理论(98年秋提出,99年正式发表): C( Consistency)一致性:在分布式系统中,数据一致更新,所有数据变动都是同步的: A( Availability)可用性:分布式系统中,部分节点故障,系统是否依然可响应客户端请求(对数据更新具备高可用性): P( Partition tolerance)分区容错性:分区是相对于通信的时延要求来讲,指在时延要求内部分节点与其它节点联系不可达,在该情况下系统是否依然可用(可靠性).该场景下不同于节点宕机情况,可能由于网络交换器…

非常好介绍Zookeeper的文章, Google的三篇论文影响了很多很多人,也影响了很多很多系统.这三篇论文一直是分布式领域传阅的经典.根据MapReduce,于是我们有了Hadoop:根据GFS,于是我们有了HDFS:根据BigTable,于是我们有了HBase.而在这三篇论文里都提及Google的一个Lock Service —— Chubby,哦,于是我们有了Zookeeper. 随着大数据的火热,Hxx们已经变得耳熟能详,现在作为一个开发人员如果都不知道这几个名词出门都好像不好意思跟人…

一只神秘的程序猿. Kafka的基本介绍 Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.分区的.多副本的.多订阅者,基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统),常见可以用于web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目. 主要应用场景是:日志收集系统和消息系统. Kafka主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能.…

Kafka的基本介绍Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.分区的.多副本的.多订阅者,基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统),常见可以用于web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目.主要应用场景是:日志收集系统和消息系统.Kafka主要设计目标如下:以时间复杂度为O(1)的方... Kafka的基本介绍 Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.分区的.多副…

搞懂分布式技术21:浅谈分布式消息技术 Kafka 浅谈分布式消息技术 Kafka 本文主要介绍了这几部分内容: 1基本介绍和架构概览 2kafka事务传输的特点 3kafka的消息存储格式:topic和parition 4副本(replication)策略:主从broker部署和partition备份,以及选主机制 5kafka消息分组,通过comsumergroup实现主体订阅 6push和pull的区别,顺序写入和消息读取,零拷贝机制 Kafka的基本介绍 Kafka是最初由Linkedi…

理解分布式一致性:Raft协议 什么是分布式一致性 Leader选举 日志复制流程 term选举周期 timeout 选举和选举timeout 选举分裂 日志复制和心跳timeout 在分布式系统中,分布式一致性是一个非常重要的概念,它是指分布式系统的各个服务器都保持一个统一的状态(数据).但是在分布式系统中,通常由于网络,系统状态等原因会导致某些服务不可用或者不可靠.这就需要一种分布式一致性的协议来保证系统在某些服务失败的情况下仍然整体可用. Raft协议是受到Paxos的影响而产生的,相对于…

前言:在分布式的系统中,存在很多的节点,节点之间如何进行协作运行.高效流转.主节点挂了怎么办.如何选主.各节点之间如何保持一致,这都是不可不面对的问题,此时raft算法应运而生,专门 用来解决上述问题.对于分布式的一致性算法,著名的有paxos,zookeeper基于paxos提出了zab协议, paxos是出名的晦涩难懂.而raft的设计初衷就是容易理解和简单.高效,本篇博客我们就来循序渐进的看看raft到底是什么?它的运行原理是什么样的? 本篇博客的目录: 一:raft的状态 二:选主过程…

最近做项目使用到了分布式事务,下面这篇文章将给大家介绍一下对分布式事务的一些见解,并讲解分布式事务处理框架TX-LCN的执行原理,初学入门,错误之处望各位不吝指正. 什么情况下需要使用分布式事务? 使用的场景很多,先举一个常见的:在微服务系统中,如果一个业务需要使用到不同的微服务,并且不同的微服务对应不同的数据库. 打个比方:电商平台有一个客户下订单的业务逻辑,这个业务逻辑涉及到两个微服务,一个是库存服务(库存减一),另一个是订单服务(订单数加一),示意图如下: 如果在执行这个业务逻辑时没有使用…

互联网发展到现在,由于数据量大.操作并发高等问题,大部分网站项目都采用分布式的架构.而分布式系统最大的特点数据分散,在不同网络节点在某些时刻(数据未同步完,数据丢失),数据会不一致. 在2000年,Eric Brewer教授在PODC的研讨会上提出了一个猜想:一致性.可用性和分区容错性三者无法在分布式系统中被同时满足,并且最多只能满足其中两个! 在2002年,Lynch证明其猜想,上升为定理.被这就是大家所认知的CAP定理. CAP是所有分布式数据库的设计标准.例如Zookeeper.Redis…