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分布式事务-合集

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理解分布式一致性:Paxos协议之Generalized Paxos & Byzantine Paxos

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理解分布式一致性:Paxos协议之Cheap Paxos & Fast Paxos

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分布式CAP介绍

分布式CAP(ConsistencyAvailabilityPartitiontolerance)介绍CAP理论的核心是:一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性,可用性和分区容错性这三个需求,因此,根据CAP原理将NoSQL数据库分成了满足CA原则,满足CP原则和满足AP原则三大类,CAP理论关注粒度是数据,而不是整体系统设计的策略C:强一致性A:可用性P:分区容错性CA:单点集群,满足一致性,可用性系统,通常在可扩展性上不太强大.常见中间件:EurekaCP:满足一致性,分区容错的系统,通常性能不是特别高(Zookeeper,Consul)AP:满足可用性,分区容错性系统,通常可能对一致性

分布式事务

分布式事务的作用:保证每个事务的数据一致性。只要是涉及到多个微服务之间远程调用的话,那就回涉及到分布式事务。CAP定理强一致性和可用性互斥!分区容错Partitiontolerance理解:分布式系统集群中,一个机器坏掉不应该影响其他机器可用性Availability理解:一个请求,必须返回一个响应一致性Consistency理解:一定能读取到最新的数据,意思是,写操作之后的读操作,必须返回该值。

校招准备-操作系统与分布式

线程linux相关shell分布式存储(结构化存储关系型数据库,非结构化存储:HDFS无法支持随机访问;半结构化存储:NOSql,HBASE等;In-memory存储memcahedRedis内存k-v),分布式计算(MapReduce-like系统:hadoop,spark类似;Streaming系统:Storm,SparkStreaming,Flink;图计算系统),分布式管理CAPTheorem简单说是三个特性:一致性,可用性和网络分区,最多只能取其二。设计不同类型系统要多去权衡。分布式系统还有很多算法和高深理论,比如:Paxos算法(paxos分布式一致性算法--讲述诸葛亮的反穿越)

分布式事务

1、2pcXA协议Atomikos2、3pc3、tcc业务层面的分布式事务4、消息可靠最终一致性MQ5、最大努力通知型尝试通知,不成功重试,提供查询接口6、seata7、LCN

[转]CAP原理与最终一致性一致性 透析

方向。当然,牺牲一致性,并不是完全不管数据的一致性,否则数据是混乱的,那么系统可用性再高分布式再好也没有了价值。牺牲一致性,只是不再要求关系型数据库中的强一致性,而是只要系统能达到最终一致性即可,考虑到客户体验,这个最终一致的时间窗口,要尽可能的对用户透明,也就是需要保障“用户感知到的一致性”。通常是通过数据的多份异步复制来实现系统的高可用和数据的最终一致性的,“用户感知到的一致性”的时间窗口则取决于数据复制到一致状态的时间。最终一致性(eventuallyconsistent)对于一致性,可以分为从客户端和服务端两个不同的视角。从客户端来看,一致性主要指的是多并发访问时更新过的数据如何获取的

一致性

线程安全:多个线程之间的切换不会导致该接口的执行结果存在二义性。分布式一致性:数据的多份副本,当对一个副本进行修改时,其它的副本的值也要与其保持一致。数据库一致性:事务执行的结果必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。保证数据库一致性是指当事务完成时,必须使所有数据都具有一致的状态。线程不完全则分布式一致性是绝对无法保证的。线程安全,也不一定可以保证分布式一致性。所以分布式一致性是一种更复杂的要求。线程不安全则数据库的一致性绝对无法保证。数据库的一致性其实就是数据库本身的线程安全性吗?隔离级别:串行:没有线程安全问题,数据变更依赖的状态是事务开始的状态。RR:并发执行,存在线程安全

CAP 定理和BASE 理论

其并不能同时保证一致性与可用性。==CAP定理原则对于一个分布式系统来说,只可能满足两项,即要么CP强一致性,要么AP强可用性。== 1.2BASE理论BASE 是 BasicallyAvailable(基本可用)、 Softstate(软状态)和 Eventuallyconsistent(最终一致性)三个短语的简写。BASE 理论是 分布式系统中,CAP 定理对于一致性与可用性权衡的结果。其核心思想是:即使无法做到强一致性,但每个系统都可以根据自身的业务特点,采用适当的方式来使系统达到最终一致性。而且满足基本可

分布式系统关键点

分布式节点中并未存在计算节点,或分配任务的计算节点挂了,寻找最近计算节点,如当20计算任务分配到18结算节点3、 当分布式计算节点中加入新的节点后,各节点计算任务重分配问题当加28计算节点后,2和20计算点首先进行重新计算、当进入新的计算节点后,通过1网相邻节点传播,寻找计算节点二、分布式系统中各类一致性问题1、 顺序一致性当P1写入x值后,各计算节点,应该在读到x值后应该不可回溯2、 因果一致性当p1计算节点连续写入x后,p2计算节点同样对x进行操作,其他计算节点对x当读可以存在不一致,但不一致应该是顺序的一致性。3、 客户一致性保持计算节点的一致性

分布式共识算法 (一) 背景

系列目录分布式共识算法(一)背景分布式共识算法(二)Paxos算法分布式共识算法(三)Raft算法一、背景一致性分布式领最重要的问题。一致性不代表结果的正确与否,而是分布式系统的多个物理节点的处理结果对外呈现的状态一致与否。例如所有节点都达成失败状态也是一种一致性。二、共识与一致性的区别一致性描述的是结果状态,共识则是一种手段。达成某种共识并不意味保障了一致性。Paxos就是一种共识算法。三、共识算法分类大体可以分为两类算法1.CFT(CrashFaultTolerance):不伪造信息的非拜占庭错误,代表算法是Paxos、Raft,特点是性能好,容忍不超过一半的故障节点。2.BFT(Byz

分布式事物

内返回用户期望的结果。分区容错性分布式系统通常由多个节点构成,这些节点通常分布在不同的网络中,然而网络始终是不可靠的,所以存在分布式集群中的节点因为网络通信故障导致被孤立成一个个小集群的可能性,分区容错性要求在出现这种情况下系统仍然能够对外提供一致性的可用服务。对于一个分布式系统,我们始终要假设网络是不可靠的,所以分区容错性是对一个分布式系统最基本的要求,所以我们更多的是尝试在可用性和一致性之间寻找一个平衡点。让分布式集群始终对外提供可用的一致性服务一直是富有挑战和趣味的一项任务。暂且抛开可用性,拿一致性来说,对于关系型数据库我们通常利用事务来保证数据的一致性,当我们的数据量越来越大,大到单

分布式协议与算法实战 攻克分布式系统设计的关键难题

工程师的时候,都会要求候选人有分布式相关的工作经验。分布式架构、分布式存储、分布式中间件、分布式应用等等这些名词背后都会涉及一连串的技术,如果你不分主次,挨个去学习这些技术,肯定会疲惫不堪,得不偿失。分布式系统里最重要或者最核心的事情就是如何选择或设计适合的算法,以解决一致性和可用性相关的问题。分布式领域的知识繁杂且抽象,希望能够带你搞定其中最核心、最难啃的算法和协议部分。分布式协议和算法是决定分布式系统如何运行的核心规则和关键步骤,是每一个工程师都应该具备的硬核知识。从理论到算法再到实战,带你建立学习信心,一步步将核心的算法深化为自己的知识体系,逐渐攻克分布式系统设计的关键难题。韩健,腾讯

Zookeeper学习

和Paxos算法ACID->分布式事务->CAP和BASE理论一致性协议,Zookeeper的ZAB协议Zookeeper概念数据Node、版本号、watcher监听者、集群、会话Zookeeper进阶数据发布/订阅、master选举、分布式锁、分布式队列、集群管理、分布式协调/通知Zookeeper进阶实战Zookeeper客户端ZkClientZookeeper客户端CuratorCurator完成分布式锁基本使用基本的使用写了一个服务定时操作,当分布式架构,集群部署时,避免多机器下定时重复执行,采用InterProcessMutex完成分布式锁。demo项目上传至Github

分布式学习基础知识

服务器来分别处理。自动分片容错性,当硬件或软件发生故障,能够继续运转故障检测,以及故障预测心跳包告警性能预警故障转移,当出现错误,如何解决,为了高可用性和容错性分布式一致性,在分布式环境中如何维持状态的一致性,严格一致性,还是最终一致性集群状态协调,如Zookeeper,etcd等。分布式锁,在分布式环境中如何进行加锁选主,当Master宕机,如何选择出新的Master,协议如Raft一致性哈希,如何将数据分布到集群中的多个主机。分布式事务,保证在多台服务器上完成的操作符合事务的ACID属性。安全,网络通常需要保证安全。身份认证,如何验证人或机器是他们声明的身份基于用户名/口令基于数字证书私密

II-第二章:(7)三个注册中心异同点

onsistency(强一致性)A:Availability(可用性)P:Partitiontolerance(分区容错性)CAP理论关注粒度是数据,而不是整体系统设计的策略经典CAP图最多只能同时较好的满足两个。CAP理论的核心是:一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性,可用性和分区容错性这三个需求。因此,根据CAP原理将NoSQL数据库分成了满足CA原则、满足CP原则和满足AP原则三大类:CA-单点集群,满足一致性,可用性的系统,通常在可扩展性上不太强大。CP-满足一致性,分区容忍必的系统,通常性能不是特别高。AP-满足可用性,分区容忍性的系统,通常可能对一致性要求低一些。AP(Eur

分布式必备理论基础:CAP和BASE

过程存在延时。最终一致性最终一致性强调的是系统中所有的数据副本,在经过一段时间的同步后,最终能够达到一个一致的状态。因此,最终一致性的本质是需要系统保证最终数据能够达到一致,而不需要实时保证系统数据的强一致性分布式一致性的3种级别:强一致性:系统写入了什么,读出来的就是什么。弱一致性:不一定可以读取到最新写入的值,也不保证多少时间之后读取到的数据是最新的,只是会尽量保证某个时刻达到数据一致的状态。最终一致性:弱一致性的升级版,系统会保证在一定时间内达到数据一致的状态。业界比较推崇是最终一致性级别,但是某些对数据一致要求十分严格的场景比如银行转账还是要保证强一致性。最终一致性怎么保证呢?读时修

CAP原则和Base理论

P-满足可用性,分区容忍性的系统,通常可能对一致性要求低一些。    NoSQL中的Cassandra就是这种架构。跟CP一样,放弃一致性不是说一致性就不保证了,而是逐渐的变得一致。   四、解决方案——BASE   BASE是BasicallyAvailable(基本可用)、Softstate(软状态)和Eventuallyconsistent(最终一致性)三个短语的简写,BASE是对CAP中一致性和可用性权衡的结果。它是来源于对大规模互联网分布式实践的总结,是基于CAP理论演化来的。下面简

分布式定理--CAP定理

cap定理指的是,在一个分布式系统中,只能满足cap中的两项。Cconsistency一致性Aavailability可用性Ppartitiontolerance分区可容错性--在任意分区网络故障的情况下系统仍能继续运行网络并不可靠,所以你应要支持分区容错性,并需要在软件可用性和一致性间做出取舍。为何不能同时满足C和A一般分布式系统中首先都要保证P(分区可容错性)一致性指的是所有的节点返回的数据都是一致的可用性指的是服务器在正常响应时间内可用假设分布式系统有两个服务A和B,在A服务修改用户名admin,改成user如果要满足一致性,即所有节点返回数据都是一致,访问B服务时,在A服务修改数据期间

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