目录业务场景电商业务火车票购票银行转账什么是事务？事务的特性什么是分布式事务？产生分布式事务的原因分布式理论CAP 理论BASE 理论解决方案2PC(两阶段提交协议)3PC(三阶段提交协议)TCC本地消息表RocketMQ 事务消息小结推荐阅读 业务场景 电商业务 上图是一个电商系统，当一个订单支
作者：四猿外链接：https://www.zhihu.com/question/54105974/answer/1643846752来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 引言 关于 CAP 为何你读了那么多文章都还是搞不明白呢？因为 CAP 理论来自学术界，而解读 CAP 理论的人尝试用工程师的方式去
Etcd是一个高可用的键值存储系统，主要用于共享配置和服务发现，它通过Raft一致性算法处理日志复制以保证强一致性，可以理解它为一个高可用强一致性的服务发现存储仓库。本文主要介绍Kubernetes(k8s) etcd安装与配置单节点集群方法。 原文地址：Kubernetes(k8s) etcd 安装与配置单节点集
查询 CK 手册发现，即便对数据一致性支持最好的 Mergetree，也只是保证最终一致性： 1 准备测试表和数据 （1）创建表 CREATE TABLE test_a( user_id UInt64, score String, deleted UInt8 DEFAULT 0, create_time DateTime DEFAULT toDateTime(0) )ENGINE= ReplacingMergeTree(crea
在日常开发中，我们通常会将一个大型的软件系统拆分成若干个子系统。这种划分有可能是基于架构方面的考虑，也有可能是基于基础设施的。在DDD中，我们对系统的划分是基于领域(基于业务)的。比如上文提到支付平台是一个领域，而账户、会记、收款、付款等则为子领域。一个领域由众多子
Consul 一、Consul简介 Consul 是一套开源的分布式服务发现和配置管理系统，由 HashiCorp 公司用 Go 语言开发。 提供了微服务系统中的服务治理、配置中心、控制总线等功能。这些功能中的每一个都可以根据需要单独使用，也可以一起使用以构建全方位的服务网格，总之Consul提供了一
LiDAR-based Panoptic Segmentation via Dynamic Shifting Network(论文阅读笔记) 环形扫描骨干网络、动态漂移、一致性驱动的融合 一、重点内容提取 目前的全景分割都是基于相机图像在做，该论文首次创新型的提取使用雷达数据进行全景分割，具有启发性的意义。 二、实
打发时间-东 如何保证缓存和DB的一致性问题什么时候需要使用缓存？为什么是高可用？ 什么时候清理缓存？定时清理缓存DB数据有修改 如何正确使用缓存（今天的重点）方案1（先删除缓存，再去修改DB）方案2（队列+锁）方案3（DB行锁）方案4（半事务）方案5（自研） 总结 如何保证缓存和DB的一致性问题 在
什么是 CAP CAP 定理最初是由加州大学伯克利分校的计算机科学家埃里克·布鲁尔（Eric Brewer）在 2000 年的 ACM PODC 上提出的一个猜想，也因此被叫做布鲁尔定理。后来在 2002 年，麻省理工学院的赛斯·吉尔伯特（Seth Gilbert）和南希·林奇（Nancy Lynch）发表了 CAP 定理的证明，让它成为分布式
目录Golang一致性hash代码服务代码调用代码 Golang一致性hash代码 服务代码 package common import ( "errors" "hash/crc32" "sort" "strconv" "sync" ) //声明新的切片类型 type units []uint32 //返回切片长度 func (x units) Len() int { return len
1. CAP 的由来 要理解 CAP，首先我们要清楚，为何会有人提出 CAP？他提出 CAP 是为了解决什么问题？ 时间回到 1985 年，彼时，后来证明了 CAP 理论的 Lynch 教授此时给当时的 IT 界来了一记惊雷： 她通过不可辩驳的证明告诉业界的工程师们，如果在一个不稳定（消息要么乱序要么丢了）的网络环境
1. CAP 的由来 要理解 CAP，首先我们要清楚，为何会有人提出 CAP？他提出 CAP 是为了解决什么问题？ 时间回到 1985 年，彼时，后来证明了 CAP 理论的 Lynch 教授此时给当时的 IT 界来了一记惊雷： 她通过不可辩驳的证明告诉业界的工程师们，如果在一个不稳定（消息要么乱序要么丢了）的网络环境
概念 BASE = BA（Basically Available） + S（Soft state） +E（Eventually consistance） BASE理论面向的是大型高可用高扩展的分布式系统，和传统事务的ACID的强一致模型，而是提出牺牲强一致性，来换取高可用性，并允许数据在一段时间内不一致，但最终达到一致状态。 BA基本可用 分布式
1. 一致性（Consistency） 一致性（Consistency）是指多副本（Replications）问题中的数据一致性。可以分为强一致性、顺序一致性与弱一致性。 1.1 强一致性（Strict Consistency） 也称为：**原子一致性（Atomic Consistency）**线性一致性（Linearizable Consistency） 强一致性有两个要求： 任何一次读
正文 ZooKeeper 很流行，有个基本的疑问： ZooKeeper 是用来做什么的？之前没有ZK，为什么会诞生 ZK？ OK，解答一下上面的疑问：（下面是凭直觉说的） ZooKeeper 是用于简化分布式应用开发的，对开发者屏蔽一些分布式应用开发过程中的底层细节ZooKeeper 对外暴露简单的 API，用于支持分布式应用开
随着信息化的发展，数据库已经是企业正常运营必不可少的工具，企业的所有数据都存储在数据库上，因此可以说数据库的可靠与否关系着企业的生死存亡。 因此，数据的保护和备份是数据库业务的重中之重，系统的可用性以及数据的可靠性对数据库来说都是至关重要的。 数据库的可用性是指数据库在
随着信息化的发展，数据库已经是企业正常运营必不可少的工具，企业的所有数据都存储在数据库上，因此可以说数据库的可靠与否关系着企业的生死存亡。 因此，数据的保护和备份是数据库业务的重中之重，系统的可用性以及数据的可靠性对数据库来说都是至关重要的。 数据库的可用性是指数据库在
面试准备 不论是校招还是社招都避免不了各种面试、笔试，如何去准备这些东西就显得格外重要。 运筹帷幄之后，决胜千里之外！不打毫无准备的仗，我觉得大家可以先从下面几个方面来准备面试： 1. 自我介绍。（介绍自己的项目经历以及一些特长而不是简单自我介绍喜好等） 2. 自己面试中可能涉
简介： 代码在其他场景被更新，需要我们在当前得到感知，这个事情其实是非常重要的，和代码的安全发布密不可少。而此时，通过 Serverless Devs 是可以做到的。 作者｜Anycodes 从我做 Serverless 工具开始，就经常会遇到有人问这样一个问题：如何保证 Serverless 业务部署更新的一致性。 所谓
前言 关于前面系列的文章已经说到分布式服务之间的通信，则分布式事务接下来就是我们要一起学习的主题，走起。 数据库事务在现有大大小小的系统中几乎是避免不开的，或多或少总会有一些业务关联在一块；对于单机事务的应用场景和操作，相信小伙伴已经够熟练了；随着分布式、微服务的开发模式
转载自：https://www.toutiao.com/i6851531855263433227/ 架构目的和指标 架构目的： 架构设计的主要目的是为了解决软件系统复杂度带来的问题，是用最小的人力成本来满足需求的开发和响应需求的变化，用最小的运行成本来保障软件的运行。让软件达到“高内聚、松耦合”，从而使软件具有
最近在研究分布式系统的一些理论概念，例如关于分布式系统一致性的讨论，看了一些文章我有一些不解。大多数对分布式系统一致性的划分是将其分为三类：强一致性，顺序一致性以及弱一致性。强一致性（Strict Consistency）也称为：原子一致性（Atomic Consistency）、线性一致性（Linearizable Con
1. 一致性（Consistency） 一致性（Consistency）是指多副本（Replications）问题中的数据一致性。可以分为强一致性、顺序一致性与弱一致性。 1.1 强一致性（Strict Consistency） 也称为：**原子一致性（Atomic Consistency）**线性一致性（Linearizable Consistency） 强一致性有两个要求： 任何一次读
1. CAP 的由来 要理解 CAP，首先我们要清楚，为何会有人提出 CAP？他提出 CAP 是为了解决什么问题？ 时间回到 1985 年，彼时，后来证明了 CAP 理论的 Lynch 教授此时给当时的 IT 界来了一记惊雷： 她通过不可辩驳的证明告诉业界的工程师们，如果在一个不稳定（消息要么乱序要么丢了）的网络环境
ZooKeeper 很流行，有个基本的疑问： ZooKeeper 是用来做什么的？之前没有ZK，为什么会诞生 ZK？ OK，解答一下上面的疑问：（下面是凭直觉说的） ZooKeeper 是用于简化分布式应用开发的，对开发者屏蔽一些分布式应用开发过程中的底层细节ZooKeeper 对外暴露简单的 API，用于支持分布式应用开发ZooK
