最近三个月更新了 8 篇分布式理论和算法的文章，发现这些知识点虽然有一丢丢小枯燥，但是非常重要，于是每篇我都用故事的方式进行讲解，力求每篇都能让大家都能看懂，是不是很用心呢？
分布式算法是并行算法的一个子类型，通常同时执行，算法的不同部分在独立的处理器上同时运行，并且对算法的其他部分正在做什么的信息有限。开发和实施分布式算法的主要挑战之一是在面对处理器故障和不可靠的通信链路时成功地协调算法的独立部分的行为。解决给定问题的适当分布式算法的选择取决于问题的特征，以及算法将运行的系统的特征，例如处理器或链路故障的类型和概率，可以执行的进程间通信，以及不同进程之间的时间同步级别。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 我从事分布式系统架构相关工作十余年了，不仅熟悉常见的诸如Zookeeper等分布式框架，对于脑裂问题、CAP理论、Paxos和Raft算法也很熟悉，所以自认为略懂分布式系统。但江峰老师的著作《分布式高可用算法》让我对分布式系统和算法的理解更加系统、更加深入。 01 首先，自动机这个概念让我重新认识了分布式算法。 以前我以为所谓分布式算法就是为了解决一系列分布式问题而设计出来的一系列技巧，算法之间是独立的，并没有太多的内在联系，也从未想过所谓的算法模型
近期在考虑实现一个基于diff模式的笔记存储算法，具体是这样的：客户端触发存储逻辑时，首先会将文本T与前一次存储的文本S进行diff比较，生成一个patch，这个patch应用在文本S上，就能生成文本T，也因此，笔记的存储不再是单纯的将文本存在数据库中，而是一个类似于git的带有版本号的log，通过历史log生成最终的文本。
其实我的文章是有目录的，只是我都放到我的个人网站上了（网站地址：passjava.cn）。为了满足读者们的要求，我整理了一份精华文章目录到公众号上了。
本文将从课程设计的角度和大家聊一聊 PingCAP Talent Plan（TiKV 方向）课程，包括课程设计的逻辑、课程设计中遇到的困难，以及大家在学习过程中常见的问题和解答等。
本文是《Thinking Above Code：TLA+ 从入门到实践》系列文章第一篇。
在众望所归之下，前两天终于出了一个全新的课程《从零实现分布式 KV》，大家的学习热情都非常高涨，其中有很多同学都问到了一个共同的问题，那就是这个课程和我之前的《从零实现 KV 存储》有什么区别呢？
导语 | 后台服务架构经过了集中式、SOA、微服务和服务网格四个阶段，目前互联网界大都使用微服务和服务网格。服务从集中式、中心化向分布式、去中心化不断演进，服务也变得更灵活，能够自动扩缩容、快速版本迭代等。但是分布式架构也将集中式下一些问题放大，比如通信故障、请求三态（成功、失败、超时）、节点故障等，这些问题会导致一系例数据不一致的问题，也是计算机领域的老大难问题。本文将与大家一起学习分布式一致性算法，因作者水平有限，若文中有不正处，还请多多指导。文章作者：董友康，腾讯PCG研发工程师。 一、CA
原力元宇宙MetaForce是在Polygon马蹄链上部署的一个智能合约，Polygon马蹄链，是基于ETH开发的一个独立公链，用于构建和连接与以太坊兼容的区块链网络，智能合约可以直接在马蹄链上部署，百分百开源，百分百去中心化，一旦运行，不可篡改。
SkyWalking 是一个开源 APM 系统，包括针对 Cloud Native 体系结构中的分布式系统的监视，跟踪，诊断功能。核心功能如下：
导读 后台服务架构经过了集中式、SOA、微服务和服务网格四个阶段，目前互联网界大都使用微服务和服务网格。服务从集中式、中心化向分布式、去中心化不断演进，服务也变得更灵活，能够自动扩缩容、快速版本迭代等。但是分布式架构也将集中式下一些问题放大，比如通信故障、请求三态（成功、失败、超时）、节点故障等，这些问题会导致一系例数据不一致的问题，也是计算机领域的老大难问题。本文将与大家一起学习分布式一致性算法，因作者水平有限，若文中有不正处，还请多多指导。 作者介绍 董友康 腾讯PCG研发工程师 C
前一篇文章聊了 Kafka 和日志，有读者希望我能更加深入的说下日志，解释下为什么没有日志这个概念，就没有现在的大数据，没有现在的数据库，为什么笔者会对日志这个概念推崇备至。所以有了这一篇文章。
现在很多开发同学对分布式的组件怎么使用都有一定经验，也知道 CAP 理论和 BASE 理论的大致含义。但认真去看分布式算法的真的很少，原因有三：
导语 | 对于很多工程人员来说，Paxos算法不容易理解和落地实现。因此斯坦福学者提出了一个更易理解和实现的共识算法Raft。本文主要介绍Raft的基本原理、算法流程以及和Paxos的区别。 一、Raft算法背景 在学术理论界，分布式一致性算法的代表还是Paxos。但是少数理解的人觉得很简单，尚未理解的觉得很难，大多数人还是一知半解。Paxos的可理解性和工程落地性的门槛很高。斯坦福学者也花了很多时间理解Paxos，于是他们又研究出Raft。 二、Raft算法基本原理 共识算法就是保证一个集群的多
Google Chubby的作者Mike Burrows曾说：“这个世界上只有一种一致性算法，那就是Paxos，其它算法都是残次品。”由此可见，raft、zab等一致性算法都是在paxos的基础上通过增加或者调整一些限制条件演进而来的。目前Paxos算法在Google的Chubby、MegaStore、Spanner等系统中得到了应用，而raft在redis集群的leader选举中有很好地应用，zab则是雅虎工程师针对zookeeper设计的分布式一致性算法。paxos实际上又分为Basic Paxos、Fast Paxos和Multi-Paxos，而前两者只能对一个值形成决议，因此它们几乎只是用来做理论研究，并不直接应用在实际工程中。因而本文后面提到的Paxos，实际上指的都是Multi-Paxos。
0x00 前言 本篇总结一下自己对大数据算法认知的过程。正文包含两部分：自己对算法的认知过程和对大数据算法的理解。 写这篇博客的原因有很多，总的来讲有下面几点： 自己在算法的路上一直懵懵懂懂，现在刚刚有了一点点头绪，赶快做个记录。 梳理清楚自己的思路，后续会有一个算法学习的一到两年的计划，这算是个引子。 谈起算法大家都只会想到经典算法和机器算法，除此之外还有很多有意思的算法，特别是为了解决大数据量问题的算法，这些很容易被忽略掉，但是我认为这才算是大数据算法。 0x01 认知过程 1. 算法没什么用 刚入坑的
大家好，我是小❤，一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员，曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
2018区块链技术及应用峰会 (BTA)·中国 倒计时5天 2018，想要follow最火的区块链技术？你还差一场严谨纯粹的技术交流会——2018区块链技术及应用峰会(BTA)·中国将于2018年3月
分布式中一致性是非常重要的，分为弱一致性和强一致性。现在主流的一致性协议一般都选择的是弱一致性的特殊版本：最终一致性。下面就从分布式系统的基本原则讲起，再整理一些遵循这些原则的协议或者机制，争取通俗易懂。但是要真正实施起来把这些协议落地，可不是一片文章能说清楚的，有太多的细节，要自己去看论文呐（顺着维基百科找就行了）。
分布式中一致性是非常重要的，分为弱一致性和强一致性。现在主流的一致性协议一般都选择的是弱一致性的特殊版本：最终一致性。下面就从分布式系统的基本原则讲起，再整理一些遵循这些原则的协议或者机制，争取通俗易懂。但是要真正实施起来把这些协议落地，可不是一篇文章能说清楚的，有太多的细节，要自己去看论文呐（顺着维基百科找就行了）。
Paxos算法问世已经有将近30年的历史了，是目前公认最有效的解决分布式场景下一致性问题的算法之一，但是缺点是比较难懂，工程化比较难。本文希望能够辅以图例和通俗易懂的实例把Paxos算法讲清楚。
上篇文章提过的Basic Paxos 存在活锁问题，两个提案节点互不相让地提出自己的提案，抢占同一个值的修改权限，导致整个系统在持续性地“反复横跳”，从外部看就像是被锁住了。
CAP 原则又称 CAP 定理，指的是在一个分布式系统中， Consistency（一致性）、 Availability （可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可得兼。
我目前是一名云计算工程师，不是计算机科班出身，学习过基础的计算机导论、程序设计基础、C 程序开发以及 C++ 程序设计开发。
另外一个经常被提及的分布式算法是[raft], raft的贡献在于把一致性算法落地. 因为 [Leslie Lamport] 的理论很抽象, 要想把他的理论应用到现实中, 还需要工程师完全掌握他的理论再添加工程必要的环节才能跑起来.
锁的目的在于对于共享资源访问的一个互斥控制，单机场景下我们可以基于jvm的锁进行实现就ok了，分布式场景下的实现方案有很多，有人可能会想到基于redis实现。
对了，我自己做了一个基于 Spring Cloud 的开源项目《PassJava》，面试刷题一网打尽，为了做这个开源项目，我还买了一个 三年的腾讯云 CVM，求个Star~
悟空哥最开始学习分布式是从一篇非常用心写的技术征文开始的，而且这篇文章获得了征文第一名，在此感谢掘金社区提供的平台。
缓存穿透 什么是缓存穿透？ 客户端大量集中恶意访问一些不存在的数据，例如访问id=-1的数据，这样在缓存层就无法查询到该数据，直接击穿缓冲层，到达数据库端，导致数据库压力过大，最终停止服务。 解决方案 在代码层面做判断限制非法数据的请求； 使用布隆过滤器，记录key是否存在，不存在则直接返回，使请求不达到数据层面； 缓存击穿 什么是缓存击穿？ 缓存击穿是指因并发原因，大量数据请求同一个key值，而该key值刚好过期，导致所有请求都去数据库层面获取数据，最终导致数据库停止服务
作为一名后台开发人员，你可能不了解分布式相关理论，但是你做的很多事情都是符合分布式理论的。比如为了保证服务的高可用，我们可能经常采用降级兜底的策略。举个例子，比如我们做个性化推荐服务时，需要从用户中心获取用户的个性化数据，以便代入到模型里进行打分排序，但如果用户中心服务挂掉，我们获取不到数据了，那么就不推荐了？显然不行，我们可以在本地 cache 里放置一份热门商品以便兜底。
分布式系统(Distributed System)资料 希望转载的朋友，你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接，因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多． 《Reconfigurable Distributed Storage for Dynamic Networks》 介绍:这是一篇介绍在动态网络里面实现分布式系统重构的paper.论文的作者(导师)是MIT读博的时候是做分布式系统的研究的,现在在NUS带学生,不仅仅是分布式系统,还有无线网络.如果感兴趣可以去他的主页了解. 《
raft是工程上使用较为广泛的强一致性、去中心化、高可用的分布式协议。在这里强调了是在工程上，因为在学术理论界，最耀眼的还是大名鼎鼎的Paxos。但Paxos是：少数真正理解的人觉得简单，尚未理解的人觉得很难，大多数人都是一知半解。本人也花了很多时间、看了很多材料也没有真正理解。直到看到raft的论文，两位研究者也提到，他们也花了很长的时间来理解Paxos，他们也觉得很难理解，于是研究出了raft算法。
在分布式系统中，达成一致性是一个核心挑战。Raft算法作为一种新兴的共识算法，以其简洁性和易理解性在学术界和工业界广受欢迎。本文将详细介绍Raft算法的基本原理、实现方法及其在实际应用中的重要性。
分布式一致性是构建可靠的分布式系统的关键要素之一。为了确保数据的一致性和可用性，一致性算法的设计变得至关重要。本文将深入探讨两个与分布式一致性密切相关的主题：Raft 算法和 etcdRaft 存储系统。
分布式系统通过副本控制协议，使得从系统外部读取系统内部各个副本的数据在一定的约束条件下相同，称之为副本一致性(consistency)。副本一致性是针对分布式系统而言的，不是针对某一个副本而言。
分布式共识的意义在于确保分布式系统中各个节点之间的数据一致性。通过分布式共识算法，可以使得多个节点针对某个状态达成一致，从而保证系统中各个节点之间的数据一致性。这对于构建高可用性、高性能、可扩展性的分布式系统至关重要。
共识算法（Consensus Algorithm）是分布式系统中一个关键的概念，主要用于确保多个节点在分布式环境中能够就某一状态达成一致。本文将深入探讨共识算法的基本原理、常见类型及其在实际应用中的重要性。
注册中心：没有必要将数据持久化到数据库中，可以持久化到本地硬盘。（需要在 注册中心的 server-addr 指定 nacos 的服务，可以指定多个）
在生活充满互联网应用的今天，我们每一次点击的背后可能都是个庞大且复杂的系统，像是抢票系统如何确保大家可以有快速地抢到票，而且不会重复出售同一张票，或是银行系统如何确保你的余额，不会因为连到不同的机房就显示不同的数字等等，这些系统为了同时服务大量的客户，都需要依靠分布式系统以突破单机的瓶颈。
分布式系统中数据必然会存在于多台机器，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
在文章《ONOS高可用性和可扩展性实现初探》讲到了ONOS系统架构在高可用、可扩展方面技术概况，提到了系统在分布式集群中如何保证数据的一致性。在数据最终一致性方面，ONOS采用了Gossip协议，这一部分的变化不大，而在强一致性方案的选择方面则在不断进行调整，其主要原因是分布式系统中强一致性对系统性能影响较大，而且现有的支持Paxos算法的实现不多。本文承接上一篇提出的一个问题：ONOS为什么从开始使用ZooKeeper转到Hazelcast，而最终选择了Raft？是不是之前的选择导致系统缺陷？亦或是在某些
之前的文章《五分钟了解一致性哈希算法》受到了不少朋友的喜欢，今天分享分布式一致性算法之 -- Raft算法，同样用分钟的方式，不过这次估计五分钟看不完！
基于 MIT 6824 课程 lab 框架，实现一个基于 raft 共识算法、高性能、可容错的分布式 KV 存储系统，保证系统的一致性和可靠性。
首先我们知道在单机系统中不存在数据的一致性问题，在分布式系统中，由于采用多机器进行分布式部署，必然带来数据的复制，那为什么引入数据的复制呢？主要试图解决的两个问题：
MLSQL 有一段时间致力于融合大数据平台和算法平台，实现 【同一个平台，同一个语言。】。事实上我们通过各种方式做到了,通过整合Spark ML,Spark ML周边，以及Python的支持（环境使用Conda）来完成，但是依然不够完美。为什么呢？
分布式系统是由多个计算机节点通过网络连接，协同完成任务的系统。这些节点共享同一份数据，需要解决数据一致性、系统可用性、容错性等问题。分布式系统的主要挑战包括：数据一致性问题、节点通信问题、故障恢复问题等。
在分布式系统中，如何确保一致性始终是绕不开的话题。无论是对分布式事务的处理、数据副本之间的同步，还是集群节点状态的管理。为此，就诞生了很多分布式一致性算法和协议，比如Paxos算法、ZAB协议、Raft算法、以及当下比较火的区块链共识机制。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
