理解分布式一致性与Raft算法
理解分布式一致性与Raft算法
永远绕不开的CAP定理
出于可用性及负载方面考虑,一个分布式系统中数据必然不会只存在于一台机器,一致性简单地说就是分布式系统中的各个部分保持数据一致

但让数据保持一致往往并不像看上去那么简单,假设我们有两台机器A与B,这时A更新了数据,A需要将更新的指令同步到B,如果A到B网络传输到B数据落地的总时间为500ms,那么这个500ms就是可能造成数据不一致的时间窗口,假如两台机器分属不同机房,甚至分属不同国家的机房,其时间窗口会更大,具体会造成什么影响呢?
举个栗子
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