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分布式系统和一致性
本文目录 分布式系统问题 工作证明POW 比特币的价值 参考 分布式系统问题 拜占庭将军问题 一组拜占庭将军分别各率领一支军队共同围困一座城市。 在分布式计算中，不同的计算机通过通讯交换信息达成共识而按照同一套协作策略行动。 但有时候，系统中的成员计算机可能出错而发送错误的信息，用于传递信息的通讯网络也可能导致信息损坏，使得网络中不同的成员关于全体协作的策略得出不同结论，从而破坏系统一致性。 [1] 此处指的就是如果需要同一时间行动或者执行的时候，需要解决一致性的问题，否则就达成不了想要的结果。
54320发布于 2019-11-27 - 来自专栏码农沉思录
分布式系统事务一致性
作者：阿凡卢 原文：https://www.cnblogs.com/luxiaoxun/p/8832915.html 一 分布式系统特点 现今互联网界，分布式系统和微服务架构盛行。 业界著名的CAP理论也告诉我们，在设计和实现一个分布式系统时，需要将数据一致性、系统可用性和分区容忍性放在一起考虑。 最终一致性（Eventual Consistency）：指分布式系统中的所有副本数据经过一定时间后，最终能够达到一致的状态。 分布式系统数据的强一致性、弱一致性和最终一致性可以通过Quorum NRW算法分析。 总结： 阅读了不少这方面的文章，在此基础上，总结一下分布式事务一致性的解决方案。分布式系统的事务一致性本身就是一个技术难题，目前没有一种很简单很完美的方案能够应对所有场景。
69930发布于 2019-03-07 - 来自专栏Java编程指南
分布式系统事务一致性
# 分布式系统特点 现今互联网界，分布式系统和微服务架构盛行。业界著名的CAP理论也告诉我们，在设计和实现一个分布式系统时，需要将数据一致性、系统可用性和分区容忍性放在一起考虑。 最终一致性（Eventual Consistency）：指分布式系统中的所有副本数据经过一定时间后，最终能够达到一致的状态。 分布式系统数据的强一致性、弱一致性和最终一致性可以通过Quorum NRW算法分析。 3、基于消息的分布式事务 核心思想： eBay 的架构师Dan Pritchett，曾在一篇解释BASE 原理的论文《Base：An Acid Alternative》中提到一个eBay 分布式系统一致性问题的解决方案 # 总结 阅读了不少这方面的文章，在此基础上，总结一下分布式事务一致性的解决方案。分布式系统的事务一致性本身就是一个技术难题，目前没有一种很简单很完美的方案能够应对所有场景。
97020发布于 2020-06-28 - 来自专栏大数据技术架构
分布式系统如何保证一致性
本文源自新浪云计算，作者 Guan 分布式一致性算法概要 随着各种高并发访问、海量数据处理等应用场景越来越多，为了应对这些使用场景，分布式系统应运而生。 分布式系统得以发展，得益于诸多优点，比如：可以避免单点故障，容易横向扩展等。所谓单点故障指的是：单个组件发生故障会导致整个系统的瘫痪，而容易横向扩展的意思是我们可以通过增加机器来提高整个系统的性能。 分布式系统在带来诸多优点的同时，也带来了一些挑战，我们下面来重点描述清楚其中的一个核心挑战：在分布式系统中如何保证数据的一致性。关于分布式系统的基本概念，可以参考相关的理论书籍。 在众多分布式一致性协议中， paxos 算法经过了严格的数学证明。 通过 Raft 协议的学习，不仅可以对分布式一致性有一个概括性的了解，同时也会有助于对其他一致性协议（比如 paxox）的学习。
97720发布于 2019-08-16 - 来自专栏喔家ArchiSelf
分布式系统的一致性再思考
分布式系统高伸缩性的第一个原则可能就是将一致性机制降到最低，并移出关键路径，或者将其隐藏在系统很少访问的角落，然后让应用程序开发人员难以获得使用它们的许可。 一致性问题的核心抽象 如果存在一个分布式系统 ，程序不需要协商就可以计算出一致的输出，那么这个计算问题就是无协调的，无需使用分布式协议来实现一致性。那么，无需协调的边界是什么呢？ 如果应用具有程序一致性，则在内存或存储级别上的任何此类异常都不会影响应用程序的结果。 对于分布式系统来说，程序一致性是一个强大而宽松的正确性标准。 简而言之，基于单调逻辑性的编程不是构建高效分布式系统的唯一途径，但作为识别不确定性的分析框架很有用，这样我们就可以创造性地处理分布式系统的一致性问题。 小结 CAP 定理确定了在一般分布式系统中不可能实现的事情。实际上，我们需要明确那些可以实现的东西，以及如何在最小化复杂性和成本的同时实现分布式系统的一致性。
44530编辑于 2022-03-29 - 来自专栏dcmickey小站
分布式内存缓存（解决分布式系统一致性问题）
背景 由于某些设计，系统不得不频繁读取整个用户表的数据做统计过滤使用，包括但不限于按部门找匹配员工、按项目找匹配员工等等等，直接查询表，sql优化的情况下查询倒是很快也不过是几百毫秒，But但是由于这些需求本身是服务于底层的比如权限功能
1.3K31编辑于 2022-06-09 - 来自专栏Java学习录
分布式系统下的哈希一致性算法
本文涉及：普通哈希算法存在的问题，分布式系统的哈希一致性算法，哈希一致性算法中的数据倾斜问题 我们知道，在分布式系统中当数据量无法使用单机进行存储时，最简单粗暴的方法就是水平扩展：加机器，搞集群。 ◆ 一致性Hash ◆ 既然出现了问题，聪明的程序员很快就想到了解决方案：一致性哈希算法 ? 使用Hash一致性的时候如果遇到了节点宕机或者新增服务器的情况下可就简单的多了： ? 节点宕机，只需要把宕机节点的数据迁移到顺时针的下一个服务器上 ? 新增节点仅仅需要迁移逆时针的第一台服务器的部分数据 ◆ 数据倾斜 ◆ 一致性哈希算法完美的解决了普通的哈希算法的问题，但是呢，没有十全十美的算法，一致性哈希算法同样存在一些问题。 为了解决数据倾斜问题，一致性哈希算法引入了虚拟节点机制，即将每一个服务节点都计算为多个虚拟节点，避免单个节点持有连续的大空间： ?
41420发布于 2019-05-10 - 来自专栏TechFlow
【分布式系统设计】：一致性哈希，剖析分布式键值系统的核心算法。
今天笔者将分享著名的分布式算法，一致性哈希(Consistent Hash)的原理与应用场景。 一致性哈希被广泛应用在各种分布式键值系统中，比如DynamoDB，和各种缓存中间件（Redis本身并不是分布式的，需要类似于上文提到的routing tier一类的第三方的中间件来实现跨机器分片）。 我们已经完全解决了分布式键值系统的负载均衡问题了吗？ 高可用分布式中间件 在上文中我们提到了routing tier这一分布式中间件，并给出了整个键值系统的架构图。 代码实现 通过一致性哈希和分布式中间件，我们实现了一个动态扩容/缩容的，高可用分布式键值系统。
1.3K10发布于 2020-03-05 - 来自专栏BanzClub
浅谈分布式系统的一致性协议（一）
极端情况下，大集群将出现小集群，这将对分布式一致性问题提出非常大的挑战。 3、三态 在分布式环境下，分布式系统的请求存在三种状态，成功、失败与超时，这与单机要么成功，要么失败的场景很不相同。 CAP理论是：一个分布式系统不可能同时满足一致性（C：Consistency）、可用性（A：Available）和分区容错性（P：partition tolerance）这三个基本需求，最多只能同时满足两项 （最终一致性）： 基本可用是指分布式系统在出现不可预知故障的时候，允许损失部分可用性，但不等价于系统不可用，而是做一些可用性上的取舍。 最终一致性是指在分布式系统中，无法满足强一致性，对数据一致性做的一个权衡，运行系统经过一段时间后，能够达到一个一致性的状态，也就是牺牲了一定的实时性。 2PC 两阶段提交（Two-Phase Commit）是用来处理分布式事务的一种算法，用来保证分布式系统数据的一致性，也就是将分布式事务的提交分成了两个节点来进行处理。 ? ?
1.3K30发布于 2019-09-27 - 来自专栏超级架构师
「数据一致性」理解分布式系统中的一致性
首先，什么是一致性? 一致性是指分布式系统中多个节点为达到某一数值而达成的协议。 具体来说，可以分为强一致性和弱一致性。 强一致性:所有节点的数据在任何时候都是相同的。 分布式和一致的应用场景: 多节点提供读写服务，确保高可用性和可扩展性(ZooKeeper, DNS, redis集群) 分布式系统面临的问题: 消息异步(asynchronous):真实的网络不是一个可靠的通道 网络分区:网络链接有问题，将N个节点分成多个部分 拜占庭故障(拜占庭故障)[2]:节点或宕机或逻辑故障，即使没有卡抛出干扰分辨信息 需要满足一致性的分布式系统设计的一般前提是不存在拜占庭一般问题(内部网可信 ) 本文介绍了分布式系统的基本理论FLP定理，即当只有节点宕机时，系统的可用性和强一致性不能同时满足。 事实上，分布式系统中的一个组件可以对应一个或多个角色。 算法描述: *第一阶段(准备阶段) 申请人: 选择提案编号n，向大多数接受人发送编号n的准备请求。
95010发布于 2021-01-06 - 来自专栏网络技术联盟站
如何在分布式系统中实现一致性？
在分布式系统中，由于存在多个节点之间的通信和数据同步问题，实现一致性是一个非常重要的问题。本文将介绍如何在分布式系统中实现一致性，并讨论一些常见的一致性协议和算法。什么是一致性？ 在分布式系统中，一致性指的是多个节点之间数据的一致性。具体而言，如果一个节点对数据进行了更新操作，那么其他节点也必须更新相应的数据，从而保持整个系统的数据一致性。 一致性协议和算法在实现分布式系统中的一致性时，常用的协议和算法有以下几种：1. Paxos 协议Paxos 是一种著名的分布式一致性协议，由 Leslie Lamport 在 1990 年提出。 该协议主要用于解决分布式系统中的一致性问题，已被广泛应用于分布式数据库、分布式文件系统等领域。 总结在分布式系统中实现一致性是一个非常重要的问题，涉及到多个节点之间的通信和数据同步。本文介绍了一致性的定义、实现方法和常见协议和算法，希望能够帮助读者更好地理解和应用分布式系统中的一致性问题。
76700编辑于 2023-06-04 - 来自专栏IT技术精选文摘
分布式系统一致性保障方案总结
但是对于一个可用性很高的系统来说，所有的业务都揉在数据库事务执行，会让事务非常的复杂，不利于系统的扩展和维护。 两阶段提交 除了数据库能够保证本地的一致性，对于互联网系统来说，更多是分布式系统。 提到分布式系统，必然提到分布式事务。而分布式事务中，就不得不介绍两阶段提交协议(2pc)。 而在核心系统，两阶段提交的方案主要应用在分布式数据库NesioDB和交易账务分离的柔性事务中。 数据库层面的两阶段提交，可以用来保证分布式事务的一致性，使得使用者使用分布式事务和单机事务一样方便。 总结 本文通过核心系统的几个具体实际项目，阐述了如何保证分布式系统的一致性。每一种方案都有一定的特征和应用场景。 其实分布式系统的事务一致性本身是一个技术难题，目前没有一种很简单很完美的方案能够应对所有场景。具体还是要使用者根据不同的业务场景去抉择。
1.4K100发布于 2018-01-30 - 来自专栏大数据学习交流
深入浅析分布式系统的一致性模型
什么是一致性模型 一致性模型指的是分布式系统对外界承诺的一个契约，外界按照契约的规定与分布式系统发生交互，就能得到契约中承诺的观测结果。 这么解释过于抽象，我们看几个实际的例子。 这些系统表现出来的行为，就是其一致性模型的体现。 ph8bn0e1co.jpeg 一致性模型的研究由来已久，在基于共享内存的多核CPU并行计算中，科学家就已经开始对一致性模型开始研究，然后将一致性模型顺理成章的推广到基于网络通信的多节点协同系统中。 在分布式系统中，最理想的情况是一个事件一旦发生，就立刻被所有参与者感知，每个事件都有精确的物理时间用来确定先后顺序，然而计算机技术实际上有各种各样的限制，所以完美的一致性模型很难达到，所以大家就马马虎虎的退而求其次啦 一致性模型有强弱之分，一般来说，如果一个算法能在一个一致性模型中工作，那么它就能在一个更强的的一致性模型中工作。 在后面的文章中，我们一起研究几个常见的一致性模型。
46631发布于 2019-05-30 - 来自专栏鸿的学习笔记
简单聊聊分布式系统的一致性问题
记得有人说过，分布式系统的所有问题归根结底都是一致性问题。前面文章提到的数据复制，分区以及事务面临的问题都是如何保证数据一致。 而分布式系统不同于单机，它不仅会面临着宕机，他们唯一的交流方式就是网络，而网络是不可靠的，也因此带来了时间的不可靠。 在分布式系统里，与一致性类似的是consensus的概念，consensus用大白话来说，就是所有的节点都认可同一件事。 在之前的事务可以使得传统的数据库对应用代码隐藏了影响一致性的问题，但是对于分布式系统如何保证一致性呢？ 那么我们再牺牲一点性能，该如何换取更强的一致性呢？ 首先，我们先来看看linearizability。这是一种强一致性模型，换句话说，无论何时，我们读到的数据看起来就像出自同一个数据系统。
42910发布于 2018-08-06 - 来自专栏全栈程序员必看
分布式系统可用性与一致性
可用性（Availability）和一致性（Consistency）是分布式系统的基本问题，先有著名的CAP理论定义过分布式环境下二者不可兼得的关系，又有神秘的Paxos协议号称是史上最简单的分布式系统一致性算法并获得图灵奖 分布式系统的挑战 一致性可理解为所有节点都能访问到最新版本的数据，这在单机场景下非常容易实现，使用共享内存和锁即可解决，但数据存储在单机会有两个限制： 1）单机不可用系统整体将不可用 在大规模的分布式环境下，网络分区是必须容忍的现实，于是只能在可用性和一致性两者间做出选择，CAP理论似乎给分布式系统定义了一个悲观的结局，一时间大家都按照CAP理论在对热门的分布式系统进行判定 ，譬如认为HBase是一个CP系统，Cassandra是AP系统，我个人认为这是不严谨的，理由是CAP理论是对分布式系统中一个数据无法同时达到可用性和一致性的断言，而一个系统中往往存在很多类型的数据，部分数据 （譬如银行账户中的余额）是需要强一致性的，而另外一部分数据（譬如银行的总客户数）并不要求强一致性，所以拿CAP理论来划分整个系统是不严谨的， CAP理论带来的价值是指引我们在设计分布式系统时需要区分各种数据的特点
56610编辑于 2022-09-14 - 来自专栏typecodes
分布式系统：一致性hash算法的应用
前段时间在了解分布式，发现firefoxbug在博客中写的这篇《一致性hash在分布式系统中的应用》对这个问题说明得比较清晰易懂，本文主要是自己的理解和实践。 为了解决这个问题，往往会对系统采用垂直扩展和水平扩展的架构设计，而分布式系统正是水平扩展架构的一种应用实践。 1 分布式系统要求 分布式设计的初衷就是为了解决单一服务端负载过大的问题，所以在对系统做水平扩展后，数据要尽量均匀地分布在每台服务器节点的上（即不会出现热点数据节点）。 其次，如果后期需要扩容或者某一节点发生故障需要从集群中剔除，那么处理后的分布式系统应该做到对已存储的数据影响最小，降低数据迁移的成本和风险。 3 一致性哈希算法原理 如上图所示，memcached分布式提供的哈希算法的主要处理流程如下： 1、使用算法求出每个memcached服务器节点（ip地址）的哈希值x，并将其分配到0~2^32的圆上（值域
27210编辑于 2024-03-29 - 来自专栏大神带我来搬砖
深入浅析分布式系统的一致性模型
本文是《如何学习分布式系统》中，关于一致性模型的相关介绍。 什么是一致性模型 一致性模型指的是分布式系统对外界承诺的一个契约，外界按照契约的规定与分布式系统发生交互，就能得到契约中承诺的观测结果。 这么解释过于抽象，我们看几个实际的例子。 这些系统表现出来的行为，就是其一致性模型的体现。 在分布式系统中，最理想的情况是一个事件一旦发生，就立刻被所有参与者感知，每个事件都有精确的物理时间用来确定先后顺序，然而计算机技术实际上有各种各样的限制，所以完美的一致性模型很难达到，所以大家就马马虎虎的退而求其次啦 扩展阅读 分布式系统中还有很多一致性模型，有兴趣的话，可以参考这个网站。 更多相关内容，请参考系列文章《如何学习分布式系统》。
36930发布于 2019-06-15 - 来自专栏一个会写诗的程序员的博客
【分布式系统】深入理解一致性 Hash 算法
【分布式系统】深入理解一致性 Hash 算法 近年来B2C、O2O等商业概念的提出和移动端的发展，使得分布式系统流行了起来。分布式系统相对于单系统，解决了流量大、系统高可用和高容错等问题。 一致性哈希策略。 以上几个策略，排除本篇介绍的一致性哈希，可能使用最多的就是 Hash取模策略了。 是否有某种方法，有效解决这种分布式存储结构下动态增加或删除节点所带来的问题，能保证这种不受实例数量变化影响而准确路由到正确的实例上的算法或实现机制呢？解决这些问题，一致性哈希算法诞生了。 和 cache A2 的 hash 值：Hash(“202.168.14.241#1”); // cache A1 Hash(“202.168.14.241#2”); // cache A2 总结 一致性哈希一般在分布式缓存中使用的也比较多 其实，在分布式存储和分布式缓存中，当服务节点发生变化时（新增或减少），一致性哈希算法并不能杜绝数据迁移的问题，但是可以有效避免数据的全量迁移，需要迁移的只是更改的节点和它的上游节点它们两个节点之间的那部分数据
1.1K31编辑于 2023-03-08 - 来自专栏大数据成神之路
分布式系统：数据一致性解决方案
在分布式系统中，随着系统架构演进，原来的原子性操作会随着系统拆分而无法保障原子性从而产生一致性问题，但业务实际又需要保障一致性，下面我从学习和实战运用总结一下分布式一致性解决方案。 1. CAP & Base理论 CAP定理指的是在一个分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance）。 这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾： 一致性：在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。 BASE理论是对CAP中一致性和可用性权衡的结果，其来源于对大规模互联网系统分布式实践的总结， 是基于CAP定理逐步演化而来的。 如果重试还是不能解决问题，那么需要使用分布式事务来解决。 3. 分布式事务 对于分布式一致性问题可以采用分布式事务来解决。
4.7K20发布于 2020-12-18 - 来自专栏Hyperledger实践
分布式系统一致性和共识基础(二)
一致性和共识是区块链的核心，希望文章对大家有帮助。
58010发布于 2020-11-11
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