前言 Paxos 算法如同我们标题大图:世界上只有一种一致性算法,就是 Paxos.出自一位 google 大神之口. 同时,Paxos 也是出名的晦涩难懂,推理过程极其复杂.楼主在尝试理解 Paxos 算法的过程中历经挫折. 今天,楼主不会讲推理过程,因为就算是尝试使用大白话来讲,也非常的难懂.当然更不会讲数学公式. 而是从一个普通 Java 程序员的角度来理解 Paxos 算法. 1. 什么是 Paxos 算法 Paxos 算法由图灵奖获得者 Leslie Lamport 于 1990 年提

阿里技术专家甘盘:浅谈双十一背后的支付宝LDC架构和其CAP分析 https://mp.weixin.qq.com/s/Cnzz5riMc9RH19zdjToyDg 汤波(甘盘) 技术琐话 2020-12-28 背景 自 2008 年双 11 以来,在每年双 11 超大规模流量的冲击上,蚂蚁金服都会不断突破现有技术的极限.2010 年双 11 的支付峰值为 2 万笔/分钟,到 2017 年双 11 时这个数字变为了 25.6 万笔/秒. 2018 年双 11 的支付峰值为 48 万笔/秒,201

什么是Paxos分布式一致性协议 最初的服务往往都是通过单体架构对外提供的,即单Server-单Database模式.随着业务的不断扩展,用户和请求数都在不断上升,如何应对大量的请求就成了每个服务都需要解决的问题,这也就是我们常说的高并发.为了解决单台服务器面对高并发的苍白无力,可以通过增加服务器数量来解决,即多Server-单Database(Master-Slave)模式,此时的压力就来到了数据库一方,数据库的IO效率决定了整个服务的效率,继续增加Server数量将无法提升服务性能.这就衍生

在足球比赛里,一个球员在一场比赛中进三个球,称之为帽子戏法(Hat-trick).在分布式数据系统中,也有一个帽子原理(CAP Theorem),不过此帽子非彼帽子.CAP原理中,有三个要素: 一致性(Consistency) 可用性(Availability) 分区容忍性(Partition tolerance) CAP原理指的是,这三个要素最多只能同时实现两点,不可能三者兼顾.因此在进行分布式架构设计时,必须做出取舍.而对于分布式数据系统,分区容忍性是基本要求,否则就失去了价值.因此设计分布

CAP,BASE和最终一致性是NoSQL数据库存在的三大基石.而五分钟法则是内存数据存储了理论依据.这个是一切的源头. CAP C: Consistency 一致性 A: Availability 可用性(指的是快速获取数据) P: Tolerance of network Partition 分区容忍性(分布式) 10年前,Eric Brewer教授指出了著名的CAP理论,后来Seth Gilbert 和 Nancy lynch两人证明了CAP理论的正确性.CAP理论告诉我们,一个分布式系统不

相比关系型数据库,NoSQL解决方案提供了shared-nothing.容错和可扩展的分布式架构等特性,同时也放弃了关系型数据库的强数据一致性和隔离性,美其名曰:"最终一致性". 最终一致性将读取不一致和不可靠的写带来的麻烦推给了软件开发人员.以如此弱的数据保证能力构建一个如今互联网需求的复杂.可扩展的系统是异常困难的,我们需要停止接受最终一致性,去探索能提供数据强一致性的可扩展的.分布式数据库设计. 最终一致性的概念频繁出现在分布式数据库的讨论中,主要的NoSQL数据库像Riak.C

CAP原理和最终一致性 CAP原理和最终一致性(Eventually Consistency)

Tip: 此篇已加入.NET Core微服务基础系列文章索引 一.预备知识:数据一致性 关于数据一致性的文章,园子里已经有很多了,如果你还不了解,那么可以通过以下的几篇文章去快速地了解了解,有个感性认识即可. (1)左正,<保证分布式系统数据一致性的6种方案> (2)成金之路,<分布式系统的数据一致性解决方案> (3)E_Star,<分布式环境下数据一致性的设计总结> (4)Itegel,<分布式事务?No,最终一致性> 必须要了解的点:ACID.CAP.B

Tip: 此篇已加入.NET Core微服务基础系列文章索引 一.案例结构与说明 在上一篇中,我们了解了MassTransit这个开源组件的基本用法,这一篇我们结合一个小案例来了解在ASP.NET Core中如何借助MassTransit+Quartz.Net来实现数据的最终一致性.当然,实现数据的最终一致性有很多方案,这里只是举一种我所学到的比较简单易于学习的实现方式而已. 假设我们有一个XX保险微信商城(WechatShop,简称WS)系统,根据服务的划分,针对下订单的这个场景,我们划分了四

前言 之前我们讨论了如何拆分一个订单下单的一个服务(https://www.cnblogs.com/linkstar/p/9610268.html) 从单体到微服务的拆分,当时我们只是对原来的整个服务做了一个简单的拆分,但是在实际中肯定会遇到很多问题,所以我们这里解决一个最容易也是最有可能在实际中遇到的问题,事务. 在单体架构中,我们很容易去维护一个事务,我们想要对一个事务操作回滚也很容易,而在分离成微服务之后,我们想要在多个服务上去维护一个事务就比较困难了.这里我们不再讨论分步事务的实现,转而

各种形态的分布式事务 分布式事务有多种主流形态,包括: 基于消息实现的分布式事务 基于补偿实现的分布式事务(gts/fescar自动补偿的形式) 基于TCC实现的分布式事务 基于SAGA实现的分布式事务 基于2PC实现的分布式事务 之所以有这么多形态,是因为任何事情都没有银弹,只有最合适当前场景的解决方案. 这些形态的原理已经在很多文章中进行了剖析,用"分布式事务"关键字就能搜到对应的文章,本文不再赘述这些形态的原理,并将重点放在如何根据业务选择对应的分布式事务形态上. 何时选择单机事

关系型数据库的局限 NoSql出现在关系型数据库之后,主要是为了解决关系型数据库的短板,我们先来看看随着软件行业的发展,关系型数据库面临了哪些挑战: 1.高并发 一个最典型的就是电商网站,例如双11,几亿大军的点击造成在某一时刻的并发量是很高的,传统的关系型数据库肯定已经是不堪重负了,如Oracle的Session数量推荐的才只有500. 2.高效率存储海量数据 大数据时代,数据量已经不是用GB.TB来衡量了,而是EB.ZB了,面对这海量的数据,如何高效率的存储这些数据,关系型数据库无法解决这个

Cassandra如何保证数据最终一致性:1.逆熵机制(Anti-Entropy)使用默克尔树(Merkle Tree)来确认多个副本数据一致,对于不一致数据,根据时间戳来获取最新数据. 2.读修复机制(Read Repair)当Cassandra读数据时,需要根据读一致级别设定读取N个节点的副本数据,并按照时间戳返回最新数据给用户后,会对所有副本数据进行检测和修复,确保所有副本数据一致. 3.提示移交机制(Hinted Handoff)当Cassandra写数据时,需要根据写一致性级别将数据写

QNJR-GROUP/EasyTransaction: 依赖于Spring的一个柔性事务实现,包含 TCC事务,补偿事务,基于消息的最终一致性事务,基于消息的最大努力交付事务交付 大规模SOA系统的分布式事务处理

各种形态的分布式事务 分布式事务有多种主流形态,包括: 基于消息实现的分布式事务 基于补偿实现的分布式事务 基于TCC实现的分布式事务 基于SAGA实现的分布式事务 基于2PC实现的分布式事务 这些形态的原理已经在很多文章中进行了剖析,用“分布式事务”关键字就能搜到对应的文章,本文不再赘述这些形态的原理,并将重点放在如何根据业务选择对应的分布式事务形态上. 何时选择单机事务? 这个相信大家都很清楚,在条件允许的情况下,我们应该尽可能地使用单机事务,因为单机事务里,无需额外协调其他数据源,减少了网

微服务框架Spring Cloud介绍 Part1: 使用事件和消息队列实现分布式事务 本文转自:http://skaka.me/blog/2016/04/21/springcloud1/ 不同于单一架构应用(Monolith), 分布式环境下, 进行事务操作将变得困难, 因为分布式环境通常会有多个数据源, 只用本地数据库事务难以保证多个数据源数据的一致性. 这种情况下, 可以使用两阶段或者三阶段提交协议来完成分布式事务.但是使用这种方式一般来说性能较差, 因为事务管理器需要在多个数据源之间进行

应该说搞分布式系统必读的文章了,转过来,这是2008年12月Werner revise过的版本,先贴上内容简介:分布式系统的CAP理论 CAP理论(data consistency, system availability, and tolerance),也就是数据一致性,系统可用性和网络分区容错性,在一个分布式系统中CAP是不能同时保证的,最多只能同时满足两个.如果一个系统不必考虑网络分区容错性,那么它可以同时取得数据一致性和可用性,这通常可以通过处理协议来保证.    然而不考虑网络分区容错

转:ZooKeeper真不是最终一致性的,而是顺序一致性 关键字:ZooKeeper / 分布式系统的一致性 我们可以这么理解 ZooKeeper,从整体(read 操作 +write 操作)上来说是 sequential consistency,写操作实现了 Linearizability. https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwMzg1ODcwMw==&mid=2247487822&idx=1&sn=43475dac14cf29ed31334

查阅资料整理了最终一致性.CAP 相关的内容.由于图省事儿,没有做文字的整理记载,只有 slides 和一些查阅过的链接,大家将就着看.欢迎指正. slides: slides 链接:请戳这里 背景 为什么系统要扩张?历史的发展路径是怎么样的?请看<系统可扩展性演化> CAP 理论 CAP 理论的提出:分布式系统的 CAP 理论是 2000 年左右被提出的概念,直到 Dynamo 的出现,开始在工业界被广泛实践: <Brewer's CAP Theorem>/中文翻译 对 CAP

一.Actor介绍 Actor是一种并发模型,是共享内存并发模型的替代方案. 共享内存模型的缺点: 共享内存模型使用各种各样的锁来解决状态竞争问题,性能低下且让编码变得复杂和容易出错. 共享内存受限于单节点的服务器资源限制. Actor模型的优点: 线程之间以消息进行通信,消息按顺序单线程处理,不存在状态竞争. 以消息方式通信,可以方便的组建集群. 把State和Behavior绑定,能更好的控制状态. 名词解释: Mailbox:可以理解为先入先出队列,负责接收和缓存送达的消息. State:

https://github.com/OpenSagas-csharp/servicecomb-pack-csharp Saga基本使用指南 使用前置条件说明 如果还有同学对Saga还不甚了解的同学,可以参考Saga官方中文地址地址,同时可以参考此项目贡献者之一的WithLin的一篇中文说明文章,该地址如下:地址,文章由浅入深的讲述了分布式事务在微服务场景下的重要性,以及Saga对分布式事务的大致实现方式和后续的思考 必须 你需要可用的一个本地或者远程的数据库(mysql或者postpresql