CONSENSUS: BRIDGING THEORY AND PRACTICE https://ramcloud.stanford.edu/~ongaro/thesis.pdf https://web.stanford.edu/~ouster/cgi-bin/papers/OngaroPhD.pdf https://understandingpaxos.wordpress.com/ http://www.julianbrowne.com/article/brewers-cap-theorem 使…

https://github.com/happyer/distributed-computing https://www.zhihu.com/people/ding-kai-54/posts…

引言 <分布式系统理论进阶 - Paxos>介绍了一致性协议Paxos,今天我们来学习另外两个常见的一致性协议——Raft和Zab.通过与Paxos对比,了解Raft和Zab的核心思想.加深对一致性协议的认识. Raft Paxos偏向于理论.对如何应用到工程实践提及较少.理解的难度加上现实的骨感,在生产环境中基于Paxos实现一个正确的分布式系统非常难[1]: There are significant gaps between the description of the Paxos al…

Raft.Zab 引言 <分布式系统理论进阶 - Paxos>介绍了一致性协议Paxos,今天我们来学习另外两个常见的一致性协议--Raft和Zab.通过与Paxos对比,了解Raft和Zab的核心思想.加深对一致性协议的认识. Raft Paxos偏向于理论.对如何应用到工程实践提及较少.理解的难度加上现实的骨感,在生产环境中基于Paxos实现一个正确的分布式系统非常难[1]: There are significant gaps between the description of the…

目录 目录 1 1. 前言 1 2. 名词 1 3. 什么是分布式一致性? 3 4. Raft选举 3 4.1. 什么是Leader选举? 3 4.2. 选举的实现 4 4.3. Term和Lease比较 4 4.4. 选举图示 4 4.5. 选举总结 7 5. Raft日志复制 8 5.1. 什么是日志复制? 8 5.2. 日志复制的实现 8 5.3. 脑裂时的复制 10 6. 概念对比 12 7. 共性探讨 13 7.1. PacificA和HBase和Kafka 13 7.2. Redis…

本文转自:https://www.cnblogs.com/bangerlee/p/5991417.html 本文转自 https://www.cnblogs.com/bangerlee/p/5268485.html 本系列文章将整理到我在GitHub上的<Java面试指南>仓库,更多精彩内容请到我的仓库里查看 https://github.com/h2pl/Java-Tutorial 喜欢的话麻烦点下Star哈 文章首发于我的个人博客: www.how2playlife.com 该系列博文会告…

前言 本篇文章将模拟一个KV数据读写服务,从提供单一节点读写服务,到结合分布式一致性协议(Raft)后,逐步扩展为一个分布式的,满足一致性读写需求的读写服务的过程. 其中将配合引入Raft协议的种种概念:选主.一致性.共识.安全等,通篇阅读之后,将帮助你深刻理解什么是分布式一致性协议. 一. 单机KV数据读写服务 DB Engine这里可以简单看成对数据的状态进行存储(比如B+树型的组织形式),负责存储KV的内容 ,并假设这个KV服务将提供如下接口: Get(key) -> value Put(…

很久以来,对分布式系统都比较感兴趣,但工作中却接触不到,“虽不能至,心向往之”,于是打算自己学.分布式系统领域概念很多,错综复杂,一些理论也比较难以理解,要想学习的话还是得下一番功夫.于是在来两个月前(6月5号)写了一篇文章<带着问题学习分布式系统>, 一方面是自己对如何学习的一个思考,另一方面是监督自己.但是很遗憾,目前看起来是失败的,因为我至少一个月没有再学习分布式领域相关的知识了. 为什么失败了呢,客观原因是最近一段时间工作确实比较忙,而且每个周末都有事.主观来说,导致学习终止的导火索是…

CAP理论 Consistency(一致性), 数据一致更新,所有数据变动都是同步的 Availability(可用性), 好的响应性能 Partition tolerance(分区容错性) 可靠性,分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候,仍然需要能够保证对外提供满足一致性和可用性的服务,除非是整个网络环境都发生了故障. 一个分布式系统不可能同时满足一致性(C:Consistency).可用性(A:Availability)和分区容错性(P:Partition tolerance)这三个基本需求…

在上个月我们知道 Eureka 2.X 遇到困难停止开发了,但其实对国内的用户影响甚小,一方面国内大都使用的是 Eureka 1.X 系列,另一方面 Spring Cloud 支持很多服务发现的软件,Eureka 只是其中之一,下面是 Spring Cloud 支持的服务发现软件以及特性对比: Feature euerka Consul zookeeper etcd 服务健康检查 可配支持 服务状态,内存,硬盘等 (弱)长连接,keepalive 连接心跳 多数据中心 - 支持 - - kv 存…