从分布式系统的CAP理论出发,关注分布式一致性,以及区块链的共识问题及解决. 区块链首先是一个大规模分布式系统,共识问题本质就是分布式系统的一致性问题,但是又有很大的不同.工程开发中,认为系统中存在故障(fault),但不存在恶意(corrupt)节点,而区块链,特别是公开链是落地到物理世界中,涉及到人性和利益关系,不可避免的存在信任以及恶意攻击问题. 分布式一致性处理的是节点失效情况(即可能消息丢失或重复,但无错误消息)的共识达成(Consensus)问题,主要是Paxos算法及衍生的Raft

数据一致性(consistency).服务可用性(availability).分区容错性(partition-tolerance) 分布式系统理论基础 - CAP 2016-04-04 18:27 by bangerlee, 135 阅读, 0 评论, 收藏, 编辑 引言 CAP是分布式系统.特别是分布式存储领域中被讨论最多的理论,“什么是CAP定理?”在Quora 分布式系统分类下排名 FAQ 的 No.1.CAP在程序员中也有较广的普及,它不仅仅是“C.A.P不能同时满足,最多只能3选2”,

CAP原则又称CAP定理,指的是在一个分布式系统中,Consistency(一致性). Availability(可用性).Partition tolerance(分区容错性),三者不可得兼. 分布式系统(distributed system)正变得越来越重要,大型网站几乎都是分布式的. 分布式系统的最大难点,就是各个节点的状态如何同步.CAP 定理是这方面的基本定理,也是理解分布式系统的起点. 本文介绍该定理.它其实很好懂,而且是显而易见的.下面的内容主要参考了 Michael Whittak

在CAP理论中, 对partition tolerance分区容错性的解释一般指的是分布式网络中部分网络不可用时, 系统依然正常对外提供服务, 而传统的系统设计中往往将这个放在最后一位. 这篇文章对这个此进行了分析和重新定义, 并说明了在不同规模分布式系统中的重要性. The ‘CAP’ theorem is a hot topic in the design of distributed data storage systems. However, it’s often widely misu

按照美国著名科学家 Eric Brewer 在 2000 年提出的理论,当技术架构从集中式架构向分布式架构演进,会遇到 “CAP 定律”的瓶颈. CAP 说明一个数据处理系统不能同时满足一致性,可用性和分区容错性这三个需求. CAP永远不可能同时满足,最多只能同时满足两个,提高其中任意两者的同时,必然要牺牲第三者: 所以好的系统是根据具体应用,来决定如何在三者之间进行取舍. Consistency: 一致性——读操作是否总能读到前一个写操作的结果,即是说在分布式环境中,多点读出的数据是否相容 P

一. 重试机制 最容易也最简单被人想到的容错方式,当然就是“失败重试”,总而言之,简单粗暴!简单是指它的实现通常很简单,粗暴则是指使用不当,很可能会带来系统“雪崩”的风险,因为重试意味着对后端服务的双倍请求. 1. 简单重试 我们请求一个服务,如果服务请求失败,则重试一次.假设,这个服务在常规状态下是99.9%的成功率,因为某一次波动性的异常,成功率下跌到95%,那么如果有重试机制,那么成功率大概还能保持在99.75%.而简单重试的缺陷也很明显,如果服务真的出问题,很可能带来双倍流量,冲击服务系

亿级Web系统的高容错性实践 亿级Web系统的高容错性实践 背景介绍 大概三年前,我在腾讯负责的活动运营系统,因为业务流量规模的数倍增长,系统出现了各种各样的异常,当时,作为开发的我,7*24小时地没日没夜处理告警,周末和凌晨也经常上线,疲于奔命.后来,当时的老领导对我说:你不能总扮演一个“救火队长”的角色, 要尝试从系统整体层面思考产生问题的根本原因,然后推进解决. 我幡然醒悟,“火”是永远救不完的,让系统能够自动”灭火”,才是解决问题的正确方向.简而言之,系统的异常不能总是依赖于“人”去恢复

亿级Web系统的高容错性实践 背景介绍 大概三年前,我在腾讯负责的活动运营系统,因为业务流量规模的数倍增长,系统出现了各种各样的异常,当时,作为开发的我,7*24小时地没日没夜处理告警,周末和凌晨也经常上线,疲于奔命.后来,当时的老领导对我说:你不能总扮演一个"救火队长"的角色, 要尝试从系统整体层面思考产生问题的根本原因,然后推进解决. 我幡然醒悟,"火"是永远救不完的,让系统能够自动"灭火",才是解决问题的正确方向.简而言之,系统的异常不能总

在理论计算机科学中,CAP定理(CAP theorem),又被称作布鲁尔定理(Brewer's theorem),它指出对于一个分布式计算系统来说,不可能同时满足以下三点: 一致性(Consistency)(等同于所有节点访问同一份最新的数据副本) 可用性(Availability)(对数据更新具备高可用性) 容忍网络分区(Partition tolerance)(以实际效果而言,分区相当于对通信的时限要求.系统如果不能在时限内达成数据一致性,就意味着发生了分区的情况,必须就当前操作在C和A之间

事务 事务的定义: 事务(Transaction)是由一系列对系统中数据进行访问与更新的操作所组成的一个程序执行逻辑单元(Unit),狭义上的事务特指数据库事务. 事务的作用: 当多个应用程序并发访问数据库时,事务可以在这些应用程序之间提供一个隔离方法,以防止彼此的操作相互干扰. 事务为数据库操作序列提供了一个从失败中恢复到正常状态的方法,同时提供了数据库即使在异常状态下仍能保持数据一致性的方法. 事务具有四个特性,分别是原子性(Atomicity).一致性(Consistency).隔离性(I

集群概念介绍(一)) 白宁超 2015年7月16日 概述:写下本文档的初衷和动力,来源于上篇的<oracle基本操作手册>.oracle基本操作手册是作者研一假期对oracle基础知识学习的汇总.然后形成体系的总结,一则进行回顾复习,另则便于查询使用.本图文文档亦源于此.阅读Oracle RAC安装与使用教程前,笔者先对这篇文章整体构思和形成进行梳理.由于阅读者知识储备层次不同,我将从Oracle RAC安装前的准备与规划开始进行整体介绍安装部署Oracle RAC.始于唐博士指导,对数据库集

系列文章 走进缓存的世界(一) - 开篇 走进缓存的世界(二) - 缓存设计 走进缓存的世界(三) - Memcache 简介 Memcache是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库负载.它基于一个存储key/value对的hashmap,通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提高动态.数据库驱动网站的速度. 它的工作机制是在内存中开辟一块空间,然后建立一个HashTable并自己管理,使用非阻塞的网络IO. 更多详细的信息参阅Memcache官方网

如果用户量增加后为了解决吞吐量问题,需要引入集群,在openfire中提供了集群的支持,另外也实现了两个集群插件:hazelcast和clustering.为了了解情况集群的工作原理,我就沿着openfire的源代码进行了分析,也是一次学习的过程.   首先理解集群的一些简单概念 集群的目的是让多个实例像一个实例一样运行,这样就可以通过增长实例来增长计算能力.也就是所谓的分布式计算问题,这其中最为关注的一个特性就是——CAP理论,也就是所谓的一致性.可用性.分区容错性.集群中最核心解决的问题就是

MemCache是什么 MemCache是一个自由.源码开放.高性能.分布式的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库的负载.它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提高了网站访问的速度.MemCaChe是一个存储键值对的HashMap,在内存中对任意的数据(比如字符串.对象等)所使用的key-value存储,数据可以来自数据库调用.API调用,或者页面渲染的结果.MemCache设计理念就是小而强大,它简单的设计促进了快速部署.易于开发并解决面对大规模的数据缓存的

1.背景 Redis的出现确实大大地提高系统大并发能力支撑的可能性,转眼间Redis的最新版本已经是3.X版本了,但我们的系统依然继续跑着2.8,并很好地支撑着我们当前每天5亿访问量的应用系统.想当年Redis的单点单线程特性无法满足我们日益壮大的系统,只能硬着头皮把Redis"集群化"负载.且这套"集群化"方案良好地运行至今.虽难度不高,胜在简单和实用.无论简单还是很简单,记录这种经历是一件非常有趣的事情. 2.问题 系统访问量日益倍增,当前的Redis单点服务确

引言 CAP是分布式系统.特别是分布式存储领域中被讨论最多的理论,“什么是CAP定理?”在Quora 分布式系统分类下排名 FAQ 的 No.1.CAP在程序员中也有较广的普及,它不仅仅是“C.A.P不能同时满足,最多只能3选2”,以下尝试综合各方观点,从发展历史.工程实践等角度讲述CAP理论.希望大家透过本文对CAP理论有更多地了解和认识. CAP定理 CAP由Eric Brewer在2000年PODC会议上提出[1][2],是Eric Brewer在Inktomi[3]期间研发搜索引擎.分布

SOA简介 SOA(Service-Oriented Architecture,面向服务架构)是一种将信息系统模块化为服务的架构风格.拥有了服务之后,我们就可以迅速地将这些服务按不同方式重新组合,从而实现新的或更好的业务流程. SOA跟传统的单体应用相比,其新颖之处在于我们可以更灵活的为服务提供者与消费者选择实现技术和部署位置.只要服务接口保持稳定,抽象出来的接口就能让提供者和消费者独立演变.这种稳定性向服务消费者隔离了服务实现的变化,缩小了每次因提供者改变而必须进行变更的工作范围,而这种工作范

1NoSQL简述 CAP(Consistency,Availabiity,Partitiontolerance)理论告诉我们,一个分布式系统不可能满足一致性,可用性和分区容错性这三个需求,最多只能同时满足两个.关系型数据库通过把更新操作写到事务型日志里实现了部分耐用性,但带来的是写性能的下降.MongoDB等NoSQL数据库背后蕴涵的哲学是不同的平台应该使用不同类型的数据库,MongoDB通过降低一些特性来达到性能的提高,这在很多大型站点中是可行的.因为MongoDB是非原子性的,所以如果如果应

I/O模型 在开始NIO的学习之前,先对I/O的模型有一个理解,这对NIO的学习是绝对有好处的.我画一张图,简单表示一下数据从外部磁盘向运行中进程的内存区域移动的过程: 这张图片明显忽略了很多细节,只涉及了基本操作,下面分析一下这张图. 用户空间和内核空间 一个计算机通常有一定大小的内存空间,如一台计算机有4GB的地址空间,但是程序并不能完全使用这些地址空间,因为这些地址空间是被划分为用户空间和内核空间的.程序只能使用用户空间的内存,这里所说的使用是指程序能够申请的内存空间,并不是真正访问的地址

最近抽时间把Redis学了一下,所以就在网上找了一些资料.然后找到尚硅谷-周阳老师的视频教程,觉得里面的讲的挺好.所以就把他视频当中的资料教程整理出来. 单机MySQL的美好时代 在90年代,一个网站的访问量一般都不大,用单个数据库完全可以轻松应付. 在那个时候,更多的都是静态网页,动态交互类型的网站不多. 上述架构下,我们来看看数据存储的瓶颈是什么? 1.数据量的总大小 一个机器放不下时 2.数据的索引(B+ Tree)一个机器的内存放不下时 3.访问量(读写混合)一个实例不能承受 如果满足了

写在最前: 1.为什么学习并记录分布式设计理念一系列相关的东西 在日常工作中系统设计评审的时候,经常会有一些同事抛出一些概念,高可用性,一致性等等字眼,他们用这些最基本的概念去反驳系统最初的设计,但是很多人理解的可用性,一致性等等问题,都是自己拍脑袋想的,或者根本和最原始表达的意思就不是一个东西,在这种情况下PK,就像不再一个频段的人在交流,除了争论,没有任何实质性的进展,所以有必要熟悉其理论基础,以免贻笑大方.(其实类似的例子还有很多,国内的技术人员都喜欢把一些此词模糊化,混淆而谈.例如XX云