在构建微服务的过程中，不管是使用什么框架、组件来构建，都绕不开一个问题，跨服务的业务操作如何保持数据一致性。这就是在微服务架构下面临的挑战，如何保证在微服务中的数据一致性。所有节点不会永久性损坏，即使损坏后仍然可以恢复。这个设计，剥离了分布式事务方案对数据

在上述情况下，monitor将把出现问题的OSD的状态设为down且in。首先，cluster map信息是以增量形式扩散的。如果任意一次通信的双方发现其epoch不一致，则版本更新的一方将把二者所拥有的cluster map的差异发送给另外一方。也即，m

首先介绍下在高并发的情况下会给我们的缓存造成什么样的问题？

C语言开发的 TCP协议读写 数据都存储在内存中，可达到10万个键值读写每秒。还可以限定数据占用的最大内存空间，数据量达到空间限制后会按一定的规则自动淘汰不需要的键。除了缓存，还可以利用列表类型键实现队列，并支持阻塞读取。还有“发布/订阅”的消息模式，

服务器并不具有分布式功能，分布式部署取决于Memcache客户端。在memcached内存储数据项时，可以指定它在缓存的失效时间，默认为永久。当memcached服务器用完分配的内时，失效的数据被首先替换，然后也是最近未使用的数据。Memcache的工作流

△关于一致性数据“强一致性”，是希望系统只读到最新写入的数据，例如：通过单点串行化的方式，就能够达到这个效果。关于session一致性，DB主从一致性，DB双主一致性，DB与Cache一致性，数据冗余一致性，消息时序一致性，分布式事务一致性，库存扣减一致性

如果这是第二次看到我的文章，欢迎文末扫码订阅我个人的公众号哟~ 本文长度为3578字，建议阅读10分钟。坚持原创，每一篇都是用心之作～此前的「伸缩性」章节结束了，此文是「高性能」章节的第一篇。那么，缓存除了能加速数据的访问之外，还有什么作用呢？Z哥今天想

三年前，照着 Python 版的 DHT 网络爬虫用 Java 重写了一遍，当时大学还未毕业，写出来的代码比较杂乱，数据跑到 1600 万的时候就遇到了瓶颈，最近辞职了想学习一波 Spring Cloud 微服务开发，于是就有了现在这个项目。闲话不多说了，

本文通过实现一个简单的分布式缓存系统来介绍使用hashicorp/raft来构建分布式应用程序的方法。这三种模型的一致性强度逐渐递增，实现代价也越来越大。通常弱一致性和最终一致性可以异步冗余，强一致性则是同步冗余，而同步也就意味着影响性能。

一般我们会使用内存锁的方式来保证线性的执行。但现在大多站点都会使用分布式部署，那多台服务器间的就必须使用同一个目标来判断锁。分布式与单机情况下最大的不同在于其不是多线程而是多进程。下面我们使用分布式锁解决这个问题。[分布式站点使用分布式锁如下图]单台服务器

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拥有"高性能、分布式、注册中心、负载均衡、服务治理"等特性。现已开放源代码，开箱即用。

首先我们先回顾下什么是事务。现在摘抄一段wiki的解释，解释下什么是事务。是数据库管理系统执行过程中的一个逻辑单位，由一个有限的数据库操作序列构成数据库系统具有事务特性，这是其有别与文件系统重要特性。传统的文件系统，如果正在写文件，操作系统突然崩溃，此时文

摘要：蚂蚁金服在2015年成立了专门研发图数据库的技术团队，在仅仅3年多时间里，成功研发出具有高性能、高可用性、扩展能力强和极佳移植性的GeaBase。据介绍，目前已经有十余家银行有意向配置GeaBase，而且部分企业已经与蚂蚁金服签订合作协议。

Persist vs. EphemeralPersist节点，一旦被创建，便不会意外丢失，即使服务器全部重启也依然存在。每个 Persist 节点即可包含数据，也可包含子节点Ephemeral节点，在创建它的客户端与服务器间的 Session 结束时自动被

究竟啥才是互联网架构“高可用”一、什么是高可用高可用HA是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计减少系统不能提供服务的时间。如果系统每运行100个时间单位，会有1个时间单位无法提供服务，我们说系统的可用性是99%。很多公司的高可用目标

任何限流都不是漫无目的的，也不是一个开关就可以解决的问题，常用的限流算法有：令牌桶，漏桶。在之前的文章中，也讲到过，但是那是基于单机场景来写。对此，为了减少资源浪费，减轻后端压力，我们还需要对秒杀进行限流，只需保障部分用户服务正常即可。通常的策略就是拒绝多

可是要想理解分布式框架着实不易，为了努力跟上时代潮流，特此开了一个专题，起名“我要学好分布式”，通过博客来分享一下我的学习过程，加深我对分布式整体框架的理解。想要解锁更多新姿势？什么是RPC英文就不说了。中文名远程进程调用协议。RPC协议是一个规范。主流的

背景在很多互联网产品应用中，有些场景需要加锁处理，比如：秒杀，全局递增ID，楼层生成等等。大部分的解决方案是基于DB实现的，Redis为单进程单线程模式，采用队列模式将并发访问变成串行访问，且多客户端对Redis的连接并不存在竞争关系。其次Redis提供一

es分布式架构原理elasticsearch设计的理念就是分布式搜索引擎，底层实现还是基于Lucene的，核心思想是在多态机器上启动多个es进程实例，组成一个es集群。一下是es的几个概念：。客户端发送任何一个请求到任意一个node，成为coordinat