GitHub：https://github.com/wangzhiwubigdata/God-Of-BigData 关注公众号,内推,面试,资源下载,关注更多大数据技术~ 大数据成神之路~预计更新500+篇文章，已经更新50+篇~ 引言 《分布式系统理论进阶 - Paxos》中我们了解了Basic Paxos、M
一、分布式一致性 (Consensus) 分布式一致性问题，简单的说，就是在一个或多个进程提议了一个值应当是什么后，使系统中所有进程对这个值达成一致意见。 这样的协定问题在分布式系统中很常用，比如： 领导者选举（leader election）：进程对leader达成一致；互斥（mutual exclusion）：进程对进入临界区
paxos目的 Paxos算法是基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法，是目前公认的解决分布式一致性问题最有效的算法之一，其解决的问题就是在分布式系统中如何就某个值（决议）达成一致。 Paxos算法的前提假设是不存在拜占庭将军问题，即： 信道是安全的（信道可靠），发出的信号不会被篡改，因为Pax
虽然数据中心的建设规模越来越大，但也不可能无限制地扩容下去，这和数据中心所处的位置、环境、技术水平、公共设施等都有关系。很多时候，要在多地建设很多座数据中心，有时是应用的需要，有时是资源限制，也有时是为了数据备份，甚至到现在还出现了很多新鲜的概念：比如微型数据中心，云端数据中心
两阶段提交 Two-phase Commit（2PC）：保证一个事务跨越多个节点时保持 ACID 特性； 两类节点：协调者（Coordinator）和参与者（Participants），协调者只有一个，参与者可以有多个。 过程： 准备阶段：协调者询问参与者事务是否执行成功； 提交阶段：如果事务在每个参与者上都执行成功，协调者发送通知让参
“OB有问必答”是OceanBase最新上线的互动类栏目，每周围绕一个关于分布式数据库的议题为大家详细展开解答，如果你有任何感兴趣的问题，欢迎留言，我们会每周选取一个问题为大家详细解答。 分布式一致性协议（distributed consensus protocol）是迄今为止最有效的解决服务器不可靠问题的途径，
Paxos 问题指分布式系统中存在故障（Fault），但不存在恶意 corrupt 节点场景（消息可能丢失但不会造假）下的共识达成（Consensus）问题。Google Chubby 的作者 Mike Burrows 说过这个世界上只有一种一致性算法，那就是 Paxos，其它的算法都是残次品。 背景介绍 现在，我们来想像一个充满了民主与
一、简介 1 概述 分布式中的一致性可以被描述为在协作解决问题的一组操作之间达成一致的行为。随着开源分布式计算和存储平台的兴起，一致性算法已成为复制的基本工具。其中Paxos和Raft是最受欢迎的一致性算法，通过消除单点故障来提高系统的弹性。 虽然Paxos在分布式一致性方面主导着
问题：什么是分布式共识？ 理解：分布式共识就是多个应用在某一项决策上达成共识并通过决策，然后将决策应用到每一个应用上。应用：区块链、redis的哨兵选举机制 问题：如何实现分布式共识？ 目前有三种算法： paxos算法：Chubby分布式锁Raft算法：redis哨兵选举机制BTF算法：区块链的应用 问题：pax
Paxos 算法 Paxos 算法是莱斯利·兰伯特于1990年提出的一种基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法。 问题 分布式系统中的节点通信存在两种模型：共享内存（Shared memory）和消息传递（Messages passing）。 基于消息传递通信模型的分布式系统，不可避免的会发生以下错误：进程可能
一致性协议Paxos详解（二）：Multi-Paxos协议流程详解 前言Multi-Paxos什么是Multi-PaxosMulti-Paxos 介绍accpectoracceptor持久化状态 proposerproposer持久化的状态proposer存储的易失状态 rpc流程及优化1. prepare2. accept3. Success Multi-Paxos系统消息流程 *write(inputV
0写在前面今年双 11 是 X-DB 的第一次大考，本次双 11X-DB 服务于天猫 / 淘宝核心交易系统、核心物流系统、核心 IM 系统，经受了零点业务 32.5 万笔 / 秒峰值的性能考验（对应数据库峰值每秒破亿次的 SQL 调用）；同时 X-DB 支撑起了新一代单元化架构，在分布式一致性算法 Paxos 的统一框架下，
作为互联网中的一员，我们时常沉浸在“分布式”的氛围当中——高可用、高可靠、高性能等等词汇随处可见，CAP、BASE、2PC、Paxos、Raft等等名词也能信手捏来。不过，有些词在我们“并不严谨”的传播中逐渐被误用了，或者说含糊不清了。今天，我们来简单聊聊“Consistency”这个词，即一致性。Pa
Raft 是用来管理复制日志（replicated log）的共识算法。（共识，即consenus，关于consistency和consensus的争论可以参考《Paxos、Raft不是一致性算法/协议？》。）Raft 跟 multi-Paxos 作用相同，效率也相当，但是它的组织结构跟 Paxos 不同，Raft 也比 Paxos 更容易理解并且更容易在工程实践中实现。
一、CAP理论和BASE理论理论是指导业界实现的纲领，也是提炼了多年研究的精华，在分布式一致性领域，最主要的指导理论是CAP和BASE两个。1. CAP理论CAP理论是Eric Brewer教授在2000年提出 的，是描述分布式一致性的三个维度，分别是指：（1）一致性（Consistency）每次读操作都能保证返回的是最新数据；在
前言春节在家闲着没事看了几篇论文，把一致性协议的几篇论文都过了一遍。在看这些论文之前，我一直有一些疑惑，比如同样是有Leader和两阶段提交，Zookeeper的ZAB协议和Raft有什么不同，Paxos协议到底要怎样才能用在实际工程中，这些问题我都在这些论文中找到了答案。接下来，我将尝试以自
引言 《分布式系统理论基础 - 一致性、2PC和3PC》一文介绍了一致性、达成一致性需要面临的各种问题以及2PC、3PC模型，Paxos协议在节点宕机恢复、消息无序或丢失、网络分化的场景下能保证决议的一致性，是被讨论最广泛的一致性协议。 Paxos协议同时又以其“艰深晦涩”著称，下面结合
目录 前言：分布式一致性问题的提出 1.1 从集中式到分布式 1.2 从ACID到CAP/BASE ACID 原子性（Atomicity) 一致性（Consistency） 隔离性（Isolation） 持久性（Durability） 分布式事务 CAP理论 BASE理论 前言：分布式一致性问题的提出 在系统架构中，采用多副本 1）增加可用性，避免单点 2）通过负载均
Paxos算法是一个分布式选举算法，用来解决一个分布式系统如何就某个值达成一致的问题（zookeeper没用这个，用的zab） proposer 提出提案，提案信息包括提案编号和提议的value; acceptor 收到提案后可以接受提案; learner 只能学习被批准的提案; 它主要分为两个阶段：分别是prepare阶段和
问题和假设 分布式系统中的节点通信存在两种模型 共享内存（Shared memory）和 消息传递（Messages passing） 基于消息传递通信模型的分布式系统，不可避免的会发生以下错误 进程可能会慢、被杀死或者重启 消息可能会延迟、丢失、重复 在基础 Paxos 场景中，先不考虑可能出现消息篡改，即拜占
Paxos算法在分布式领域具有非常重要的地位。但是Paxos算法有两个比较明显的缺点：1.难以理解 2.工程实现更难。 网上有很多讲解Paxos算法的文章，但是质量参差不齐。看了很多关于Paxos的资料后发现，学习Paxos最好的资料是论文《Paxos Made Simple》，其次是中、英文版维基百科对Paxos的介
原文链接 目录 分布式一致性算法--Paxos 分布式一致性算法--Paxos Paxos算法是莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport)1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法。Paxos算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值（决议）达成一致。在工程实践意义上来说，就是可以通过Paxos实现
Paxos协议要点 Paxos协议中共有三种角色：Proposer、Acceptor、Learner，具体实现中一个进程可担当多个角色。 Paxos协议的目的：针对同一主题，每个Proposer都可提出若干提案，所有的Acceptor和Learner必须从这些提案中一致的选定某个提案。 某个提案被选定成功的定义：此提案被超过
原文作者：LBD 原文地址：分布式系列文章——Paxos算法原理与推导 目录 Paxos是什么 问题产生的背景 一、相关概念 二、问题描述 三、推导过程 1、最简单的方案——只有一个Acceptor 2、多个Acceptor 3、Proposer生成提案 4、Acceptor接受提案 5、Paxos算法描述 四、Learner学习被
文章目录 一、从ACID到CAP/BASE二、一致性协议（2PC、3PC、Paxos算法）三、ZooKeeper是什么三、ZAB协议1、ZAB协议2、ZAB协议的两种模式（1）消息广播模式（2）崩溃恢复模式 四、ZooKeeper1、数据模型2、数据节点3、版本--保证分布式数据原子性操作4、Watcher机制--数据变更通知5、ACL
