译自Redis官方文档 在多线程共享临界资源的场景下,分布式锁是一种非常重要的组件.许多库使用不同的方式使用redis实现一个分布式锁管理.其中有一部分简单的实现方式可靠性不足,可以通过一些简单的修改提高其可靠性.这篇文章介绍了一种指导性的redis分布式锁算法RedLock,RedLock比起单实例的实现方式更加安全. 在介绍RedLock算法之前,我们列出了一些已经实现了分布式锁的类库供大家参考. Redlock-rb (Ruby 实现).Redlock-py (Python 实现)Redl

PBFT是Practical Byzantine Fault Tolerance的缩写,意为实用拜占庭容错算法.该算法是Miguel Castro (卡斯特罗)和Barbara Liskov(利斯科夫)在1999年提出来的,解决了原始拜占庭容错算法效率不高的问题,将算法复杂度由指数级降低到多项式级,使得拜占庭容错算法在实际系统应用中变得可行.该论文发表在1999年的操作系统设计与实现国际会议上(OSDI99).没错,这个Loskov就是提出著名的里氏替换原则(LSP)的人,2008年图灵奖得主.

1.     答: 关系型数据库:Mysql,Oracel,Microsoft SQL Server 非关系型数据库:MongoDB,memcache,Redis. 2.     答:     MyISAM:默认的MySQL插件式存储引擎,它是在Web.数据仓储和其他应用环境下最常使用的存储引擎之一.注意,通过更改STORAGE_ENGINE配置变量,能够方便地更改MySQL服务器的默认存储引擎. InnoDB:用于事务处理应用程序,具有众多特性,包括ACID事务支持.(提供行级锁) BDB:可

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PBFT论文断断续续读了几遍,每次读或多或少都会有新的理解,结合最近的项目代码,对于共识的原理有了更清晰的认识.虽然之前写过一篇整理PBFT论文的博客,但是当时只是知道了怎么做,却不理解为什么.现在整理下思路,写一篇关于PBFT的理解. 1. 前提假定 1.1 同步模型 在分布式系统中谈论共识,首先需要明确系统同步模型是synchrony,asynchrony还是partial synchrony? synchrony: 节点所发出的消息,在一个确定的时间内,肯定会到达目标节点: asynchr

本系列都是翻译REDIS作者的博文  另外加上我自己的一点点理解  希望有问题大家一起讨论 http://antirez.com/news/77 原文地址 在利用REDIS做分布式锁时基本持有2种观点: 1种认为这是非常 快速的 很伟大的案例 认为redis解决了一个非常难解决的问题,但是另一方面却不是这样的观点,认为利用REDIS做分布式锁是非常恼火的,完全是在错误的使用REDIS 作者认为2者都正确 也就是作者认为2者都说的过去  那我们来看看作者是怎么阐述的: Safety and Liv

1. 分布式术语 1.1. 异常 服务器宕机 内存错误.服务器停电等都会导致服务器宕机,此时节点无法正常工作,称为不可用. 服务器宕机会导致节点失去所有内存信息,因此需要将内存信息保存到持久化介质上. 网络异常 有一种特殊的网络异常称为——网络分区 ,即集群的所有节点被划分为多个区域,每个区域内部可以通信,但是区域之间无法通信. 磁盘故障 磁盘故障是一种发生概率很高的异常. 使用冗余机制,将数据存储到多台服务器. 1.2. 超时 在分布式系统中,一个请求除了成功和失败两种状态,还存在着超时状态.

说明: 我前段时间写了一篇用consul实现分布式锁,感觉理解的也不是很好,直到我看到了这2篇写分布式锁的讨论,真的是很佩服作者严谨的态度, 把这种分布式锁研究的这么透彻,作者这种技术态度真的值得我好好的学习. 建议大家去看看原文(上) (下),我这里是做一个备份. 基于Redis的分布式锁真的安全吗?(上) From: 张铁蕾 DBAplus社群  基于Redis的分布式锁真的安全吗?(上) 网上有关Redis分布式锁的文章可谓多如牛毛了,不信的话你可以拿关键词“Redis 分布式锁”随便到哪

​ 前言:在分布式环境中,我们经常使用锁来进行并发控制,锁可分为乐观锁和悲观锁,基于数据库版本戳的实现是乐观锁,基于redis或zookeeper的实现可认为是悲观锁了.乐观锁和悲观锁最根本的区别在于线程之间是否相互阻塞. 那么,本文主要来讨论基于redis的分布式锁算法问题. 从2.6.12版本开始,redis为SET命令增加了一系列选项(set [key] NX/XX EX/PX [expiration]): EX seconds – 设置键key的过期时间,单位时秒 PX millisec

基于Redis的分布式锁到底安全吗(上)?  2017-02-11 网上有关Redis分布式锁的文章可谓多如牛毛了,不信的话你可以拿关键词“Redis 分布式锁”随便到哪个搜索引擎上去搜索一下就知道了.这些文章的思路大体相近,给出的实现算法也看似合乎逻辑,但当我们着手去实现它们的时候,却发现如果你越是仔细推敲,疑虑也就越来越多. 实际上,大概在一年以前,关于Redis分布式锁的安全性问题,在分布式系统专家Martin Kleppmann和Redis的作者antirez之间就发生过一场争论.由于对

基于Redis的分布式锁到底安全吗(上)?  2017-02-11 网上有关Redis分布式锁的文章可谓多如牛毛了,不信的话你可以拿关键词“Redis 分布式锁”随便到哪个搜索引擎上去搜索一下就知道了.这些文章的思路大体相近,给出的实现算法也看似合乎逻辑,但当我们着手去实现它们的时候,却发现如果你越是仔细推敲,疑虑也就越来越多. 实际上,大概在一年以前,关于Redis分布式锁的安全性问题,在分布式系统专家Martin Kleppmann和Redis的作者antirez之间就发生过一场争论.由于对

Java技术栈 www.javastack.cn 优秀的Java技术公众号 作者:菜蚜 my.oschina.net/wnjustdoit/blog/1606215 前言:在分布式环境中,我们经常使用锁来进行并发控制,锁可分为乐观锁和悲观锁, 基于数据库版本戳的实现是乐观锁,基于redis或zookeeper的实现可认为是悲观锁了.乐观锁和悲观锁最根本的区别在于线程之间是否相互阻塞. 那么,本文主要来讨论基于redis的分布式锁算法问题. 从2.6.12版本开始,redis为SET命令增加了一系

一 本书作者介绍 此书名为从Paxos到ZooKeeper分布式一致性原理与实践,作者倪超,阿里巴巴集团高级研发工程师,国家认证系统分析师,毕业于杭州电子科技大学计算机系.2010年加入阿里巴巴中间件团队担任研发实习岗位,一直从事Zookeeper的开发与运维工作,从中学习与总结了不少分布式一致性相关的理论与实践经验,尤其对Zookeeper及其相关技术有非常深入的研究.目前在中间件团队专家组任职产品经理,负责分布式产品的产品化和云计算改造工作.这本书涉及分布式领域绝大多数系统和框架,适合刚入门

前提 在很早很早之前,写过一篇文章介绍过Redis中的red lock的实现,但是在生产环境中,笔者所负责的项目使用的分布式锁组件一直是Redisson.Redisson是具备多种内存数据网格特性的基于Java编写的Redis客户端框架(Redis Java Client with features of In-Memory Data Grid),基于Redis的基本数据类型扩展出很多种实现的高级数据结构,具体见其官方的简介图: 本文要分析的R(ed)Lock实现,只是其中一个很小的模块,其他高

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 Made Simple>,其次是中.英文版维基百科对Paxos的介绍.本文试图带大家一步步揭开Paxos神秘的面纱. Paxos是什么 Paxos算法是基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法,是目前公认的解决分布式一致性问题最有效的算法之一

引言 <分布式系统理论进阶 - Paxos>中我们了解了Basic Paxos.Multi Paxos的基本原理,但如果想把Paxos应用于工程实践,了解基本原理还不够. 有很多基于Paxos的优化,在保证一致性协议正确(safety)的前提下,减少Paxos决议通信步骤.避免单点故障.实现节点负载均衡,从而降低时延.增加吞吐量.提升可用性,下面我们就来了解这些Paxos变种. Multi Paxos 首先我们来回顾一下Multi Paxos,Multi Paxos在Basic Paxos的基

Writing thread-safe code is managing access to state and in particular to shared, mutable state. Object's state is its data, stored in state variables such as instance or static fields. Whether an object needs to be thread-safe depends on whether it

1.应用场景 (1)分布式中的一致性 Paxos算法主要是解决一致性问题,关于“一致性”,在不同的场景有不同的解释: NoSQL领域:一致性更强调“能读到新写入的”,就是读写一致性数据库领域:一致性强调“所有的数据状态一致”,经过一个事务后,如果事务成功,所有的表数据都按照事务中的SQL进行了操作,该修改的修改,该增加的增加,该删除的删除,不能该修改的修改了,该删除的没删掉:如果事务失败,所有的数据还是在初始状态:状态机:在状态机中的一致性更强调在每个初始状态一致的状态机上执行一串命令后状态都必

最近读了这本IBM出的<A Practical Guide to Distributed Scrum>(分布式Scrum的实用指南),书中的章节结构比较清楚,是针对Scrum项目进行,一个阶段一个阶段来介绍的,既包含Scrum的做法,也包含了分布式团队可能遇到的问题和一些建议.这里我先根据书籍目录,做个大致的介绍和提要,最后做一个自己的总结. 一.提要 Chapter 1 The Evolution of Scrum Core Principles of Scrum - 介绍Scrum框架和一

分布式发布订阅消息系统 Kafka 架构设计 转自:http://www.oschina.net/translate/kafka-design 我们为什么要搭建该系统 Kafka是一个消息系统,原本开发自LinkedIn,用作LinkedIn的活动流(activity stream)和运营数据处理管道(pipeline)的基础.现在它已为多家不同类型的公司 作为多种类型的数据管道(data pipeline)和消息系统使用. 活动流数据是所有站点在对其网站使用情况做报表时要用到的数据中最常规的部