一致性算法是分布式系统中最重要的问题之一.表面上看,这似乎很简单,只是让几个节点在某些方面达成一致.在本篇之中,会带大家完整的梳理分布式系统之中的共识算法,来更加深刻的理解分布式系统的设计. 1.原子提交和两阶段提交(2PC) 原子提交防止了数据库处于半更新的状态,这对于需要满足多对象事务和维护次级索引的数据库尤为重要.每个次级索引都是从主数据中分离出来的数据结构,因此,如果修改某些数据,也需要在次级索引中做出相应的更改.通过原子性保证二级索引能够与原数据保持一致. 分布式系统下的原子提交 我们…

第一章相对简单,也么有什么需要记录的内容,主要用到的工具的简介及环境配置,粗略的过一下就行了.下面我们开始第二章的学习 CHAPTER 22.2Python Language Basics, IPython, and Jupyter Notebooks when you first meet the python ,you may be confuse by In [6]: data = {i : np.random.randn() for i in range(7)} In [7]: data…

CAP理论    一致性(Consistency)    可用性(Availability)    分区容错性(网络分区)Partition toleranceCAP理论的特点,就是CAP只能满足其中2条CA(放弃P):将所有的数据放在一个节点.满足一致性.可用性.AP(放弃C):放弃强一致性,用最终一致性来保证.CP(放弃A):一旦系统遇见故障,受到影响的服务器需要等待一段时间,在恢复期间无法对外提供服务.2P理论(two phase commit)二段提交(RDBMS(传统关系型数据库)经常…

一致性问题 一致性算法是用来解决一致性问题的,那么什么是一致性问题呢? 在分布式系统中,一致性问题(consensus problem)是指对于一组服务器,给定一组操作,我们需要一个协议使得最后它们的结果达成一致. 更详细的解释就是,当其中某个服务器收到客户端的一组指令时,它必须与其它服务器交流以保证所有的服务器都是以同样的顺序收到同样的指令,这样的话所有的服务器会产生一致的结果,看起来就像是一台机器一样. 实际生产中一致性算法需要具备以下属性: safety:即不管怎样都不会返回错误的结果 a…

上一篇聊了聊构建分布式系统所面临的困难,这篇将着重讨论构建容错分布式系统的算法与协议.构建容错系统的最佳方法是使用通用抽象,允许应用程序忽略分布式系统中的一些问题.本篇我们先聊一聊线性一致性,以及与线性一致性有关的技术,后续需要了解的分布式协调服务,如:ZooKeeper等,都是基于分布式系统的线性一致性. 1.更强的一致性 大多数分布式数据库至少提供了最终一致性,这意味着如果停止对数据库的写操作并等待一段时间,最终所有读请求将返回相同的值.但是,这是一个非常弱的一致性保证,所谓的一段时间并不确…

分布式系统除了能提升整个系统的性能外还有一个重要的特性就是提高系统的可靠性,可靠性指的是当分布式系统中一台或N台机器宕掉后都不会导致系统不可用,分布式系统是state machine replication的,每个节点都可能是其他节点的快照,这是保证分布式系统高可靠性的关键, 而存在多个复制节点就会存在数据不一致的问题,这时一致性就成了分布式系统的核心:在分布式系统中必须保证: 假如在分布式系统中初始是各个节点的数据是一致的,每个节点都顺序执行系列操作,然后每个节点最终的数据还是一致的. 一致性…

Raft 算法是可以用来替代 Paxos 算法的分布式一致性算法,而且 raft 算法比 Paxos 算法更易懂且更容易实现.本文对 raft 论文进行翻译,希望能有助于读者更方便地理解 raft 的思想.如果对 Paxos 算法感兴趣,可以看我的另一篇文章:分布式系列文章--Paxos算法原理与推导 摘要 Raft 是用来管理复制日志(replicated log)的一致性协议.它跟 multi-Paxos 作用相同,效率也相当,但是它的组织结构跟 Paxos 不同.这使得 Raft 比 Pa…

进入到第五章了,来到了分布式系统之中最核心与复杂的内容:副本与一致性.通常分布式系统会通过网络连接的多台机器上保存相同数据的副本,所以在本篇之中,我们来展开看看如何去管理和维护这些副本,以及这个过程之中会遇到的各种问题. 1.副本 在数据系统之中,我们通常会有这样几个原因来使用副本技术: 保持地理位置接近用户,从而减少延迟(如:Cache,CDN技术) 提高系统的可用性和鲁棒性,即使系统中的某些部分已经失效了,仍然可以对外提供服务.(如:GFS三副本的设计) 通过扩展性来提供读查询,从而增加读取…

终于来到这本书最后的一章了<Designing Data-Intensive Applications>大部头,这本书应该是我近两年读过最棒的技术书籍.作者Martin Kleppmann帮助我们梳理了数据系统的纷繁复杂的技术逻辑,在这本书的最后,他将带领我们瞭望数据系统的未来,虽然预测未来是一件很主观的事情,但是,立足于现在去展望未来是可能的事情.所以现在,扬帆起航,让咱们来一起看看作者 Martin Kleppmann 眼中数据系统的未来. 1.因地制宜的工具 对于任何给定的数据问题,总会…

编者按:这篇文章来自简书的一个位博主Jeffbond,读了好几遍,翻译的质量比较高,原文链接:分布式一致性算法:Raft 算法(Raft 论文翻译),版权一切归原译者. 同时,第6部分的集群成员变更读起来还不是很流畅,需要了解这一部分的童鞋可以找下其他的文章看一下. 另外,在转载文章的结尾,我贴了一些Raft算法的相关博文,在以下是转载原文: Raft 算法是可以用来替代 Paxos 算法的分布式一致性算法,而且 raft 算法比 Paxos 算法更易懂且更容易实现.本文对 raft 论文进行翻…