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分布式系统理论基础6：Raft、Zab
，这对后端工程师来说是很重要的一门学问，我们会逐步了解分布式理论中的基本概念，常见算法、以及一些较为复杂的分布式原理，同时也需要进一步了解zookeeper的实现，以及CAP、一致性原理等一些常见的分布式理论基础 ，以便让你更完整地了解分布式理论的基础，为后续学习分布式技术内容做好准备。 引言 《分布式系统理论进阶 - Paxos》介绍了一致性协议Paxos，今天我们来学习另外两个常见的一致性协议——Raft和Zab。 Raft Paxos偏向于理论、对如何应用到工程实践提及较少。 Zab Zab[5][6]的全称是Zookeeper atomic broadcast protocol，是Zookeeper内部用到的一致性协议。
73020发布于 2019-12-03 - 来自专栏个人技术笔记
分布式理论----CAP理论与Base理论
CAP 理论 【1】CAP 理论指出对于一个分布式计算系统来说，不可能同时满足以下三点： 1）一致性：在分布式环境中，一致性是指数据在多个副本之间是否能够保持一致的特性，等同于所有节点访问同一份最新的数据副本 3）分区容错性：分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候，仍然需要能够保证对外提供满足一致性和可用性的服务，除非是整个网络环境都发生了故障。 【5】故而市面上常说的CAP理论，其实是最终一致性，可用性，与分区容错性。 1）基本可用：在分布式系统出现故障，允许损失部分可用性（服务降级、页面降级）。 2）软状态：允许分布式系统出现中间状态。而且中间状态不影响系统的可用性。 【2】BASE 理论是对 CAP 中的一致性和可用性进行一个权衡的结果，理论的核心思想就是：我们无法做到强一致，但每个应用都可以根据自身的业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性。
50130编辑于 2022-10-30 - 来自专栏一行舟
分布式理论
随着计算机科学和互联网的发展，分布式场景变得越来越常见，能否处理好分布式场景下的问题，成为衡量一个工程师是否合格的标准。 本文我们介绍下分布式系统相关的理论知识，这些理论是我们理解和处理分布式问题的基础。 CAP理论 CAP理论是在1998年由计算机科学家Eric Brewer提出的。介绍下CAP理论。 Eventual consistency在实践中往往还需要注意几点： 会话一致性，在单次会话中如果数据已经更新，不能再读到旧数据 节点有效性，一个节点上的数据如果已经更新，不能再读到旧数据 Base理论更适合大型分布式系统的整体设计 证明过程可参照维基百科：（https://zh.wikipedia.org/wiki/Paxos%E7%AE%97%E6%B3%95#%E7%AE%97%E6%B3%95） 最终算法： 通过一个决议分为两个阶段 TCC TCC是典型的柔性分布式事务的理论，通过补偿机制，保证数据的最终一致性。TCC的三个阶段： Try阶段：预执行操作，对业务系统做检测及资源预留。 Confirm阶段：确认执行具体操作。
61020编辑于 2022-08-25 - 来自专栏IT大咖说
分布式理论
◆ 分布式系统的一致性 ◆ CAP理论 ? CAP理论又被称作布鲁尔定理，是指一个分布式系统（相互连接并共享数据的节点的集合）中，当涉及读写操作时，只能保证一致性、可用性和分区容错性三者中的两个，另外一个必须被牺牲。 虽然CAP理论只能选择其中两个，放在分布式环境下，我们必定会选择P（分区容忍），因为网络不是100%可靠的。 因此，分布式系统理论上只能选择CP（一致性+分区容忍性）或者AP（可用性+分区容忍性），在一致性C和可用性A之间做这种选择。 ◆ BASE理论 ? BA：基本可用，分布式系统在出现故障时，允许损失部分可用性，即保证核心可用。 S：软状态，允许系统存在中间状态，而该中间状态不会影响系统整体可用性，这里的中间状态就是CAP理论中的数据不一致。
61430发布于 2021-04-23 - 来自专栏高级开发进阶
【JavaP6大纲】分布式事务篇：BASE理论
BASE理论？ BASE 理论是对 CAP 理论的延伸，核心思想是即使无法做到强一致性，但应用可以采用适合的方式达到最终一致性。 基本可用： 基本可用是指分布式系统在出现故障的时候，允许损失部分可用性，即保证核心可用。电商大促时，为了应对访问量激增，部分用户可能会被引导到降级页面，服务层也可能只提供降级服务。 分布式存储中一般一份数据至少会有三个副本，允许不同节点间副本同步的延时就是软状态的体现。MySQL Replication 的异步复制也是一种体现。 例如：支付订单场景中，由于分布式本身就在数据一致性上面很难保证，从A服务到B服务的订单数据有可能由于服务宕机或其他原因而造成数据不一致性。 分布式事务指事务的操作位于不同的节点上，需要保证事务的 AICD 特性，在下单场景下，库存和订单如果不在同一个节点上，就涉及分布式事务。
51840发布于 2021-04-08 - 来自专栏高级开发进阶
【JavaP6大纲】分布式事务篇：CAP理论
CAP理论？ 分布式环境下（数据分布）要任何时刻保证数据一致性是不可能的，只能采取妥协的方案来保证数据最终一致性。这个也就是著名的CAP定理。 对于一个分布式系统而言，网络失效一定会发生，分区容错性P其实就是每个服务都会有多个节点（一般都是主从），这样就可以保证此服务的一个节点挂了之后，此服务的其他节点依然可以响应，其实这就是分区容错性。
45420发布于 2021-04-08 - 来自专栏C/C++基础
分布式理论须知
，但是你做的很多事情都是符合分布式理论的。 通过本篇文章的介绍，希望让你对分布式相关理论知识有个大致了解。理论指导实践，理论知识了然于胸，实践起来才会胸有成足。 当你了解了相关的分布式理论知识，回过头再看自己在日常开发工作中所干的事情，你会不禁感叹，原来我的实现方案是符合分布式理论的。 2.BASE 理论 在 CAP 定理的背景下，大部分分布式系统都偏向业务逻辑，面向用户，那么可用性相对一致性显得更加重要。如何构建一个高可用的分布式系统，BASE 理论给出了答案。 数学解释该理论：依据邓巴数，即每个人认识 150 人，其六度就是 150^6 ＝11,390,625,000,000（约11.4万亿）。
74830编辑于 2022-06-27 - 来自专栏博客园迁移
分布式事务的CAP理论 与BASE理论
CAP理论 一个经典的分布式系统理论。 CAP理论告诉我们：一个分布式系统不可能同时满足一致性（C：Consistency）、可用性（A：Availability）和分区容错性（P：Partition tolerance）这三个基本需求，最多只能同时满足其中两项 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。 总的来说，BASE理论面向的是大型高可用可扩展的分布式系统，和传统的事物ACID特性是相反的，它完全不同于ACID的强一致性模型，而是通过牺牲强一致性来获得可用性，并允许数据在一段时间内是不一致的，但最终达到一致状态 但同时，在实际的分布式场景中，不同业务单元和组件对数据一致性的要求是不同的，因此在具体的分布式系统架构设计过程中，ACID特性和BASE理论往往又会结合在一起。
69410发布于 2018-08-27 - 来自专栏Linyb极客之路
分布式系统基础理论之CAP理论
2年后，麻省理工学院的 Seth Gilbert 和 Nancy Lynch 从理论上证明了 CAP。之后，CAP 理论正式成为分布式计算领域的公认定理。 CAP理论定义 1.CAP定理 一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三项中的两项。 现在，A和B是分布式系统的两个部分，V是分布式系统的数据存储的两个子数据库。 在满足一致性的时候，N1和N2中的数据是一样的，V0=V0。 在分布式系统中，首先必须要满足P（分布式系统一定要考虑part failure），所以C，A需要根据具体场景进行折衷。 C的折衷 强一致性 任何时刻，任何用户能读取到最近一次成功更新的数据。 弱一致性 用户无法在确定时间内读到最新更新的值 A的折衷 部分数据可用 部分时间所有数据不可用 参考资料 分布式系统的CAP理论 http://www.hollischuang.com/archives
81020发布于 2018-07-26 - 来自专栏涓流
分布式理论与分布式事务
基础理论 CAP CAP理论又称为布鲁尔定理， 它指出对于一个分布式计算系统来说，不可能同时满足以下三点： 一致性（Consistency） （等同于所有节点访问同一份最新的数据副本） 可用性（Availability BASE理论是Basically Available(基本可用)，Soft State（软状态）和Eventually Consistent（最终一致性）三个短语的缩写。 ，实现分布式一致性。 参考资料 分布式事务框架Fescar 分布式事务 TCC分布式事务 事务基础与分布式事务 分布式理论BASE 2PC协议 3PC协议 TCC型分布式事务原理和实现 用MQ来保证分布式事务的最终一致性 腾讯 KM-万字长文总结分布式事务
80710编辑于 2022-06-28 - 来自专栏又见苍岚
IPv6 理论教程
Internet协议版本6(IPv6)是互联网协议(IP)的最新修订版本和要广泛部署的协议的第一版本。 IPv6由互联网工程任务组(IETF)开发，用于处理IPv4地址耗尽的长期预期问题。 。 简化标题 通过将所有不必要的信息和选项(存在于IPv4报头中)移动到IPv6报头的末尾，简化了IPv6的报头。 IPv6报头只有IPv4的两倍大，只要IPv6地址是四倍长。 BGPv4是BGP的升级以支持IPv6路由。 协议更改为支持IPv6 ICMPv6 :Internet控制消息协议版本6是ICMP的升级实现，以适应IPv6要求。 启用IPv6的主机不需要任何DHCPv6服务器获取IP地址，因为它们可以自动配置。 他们也不需要DHCPv6定位DNS服务器，因为可以通过ICMPv6邻居发现协议发现和配置DNS。 /ipv6/ipv6_special_addresses.html https://www.w3cschool.cn/ipv6/ipv6_headers.html
2K31编辑于 2022-08-06 - 来自专栏小坤探游架构笔记
分布式理论基础
在这一篇中主要讲述分布式基础理论知识,其中包含CAP定理,ACID以,BASE理论以及一致性协议分析.有了CAP定理的基础,能够帮助我们在根据业务特点进行分区容错一致性模型设计中提供解决问题的方向以及架构设计方案的设计与落地实现 .同时需要区分数据库ACID的AC与我们的分布式AC存在的联系与差异,其次,在分布式网络中,为避免节点故障抑或是网络延迟等问题导致系统服务出现大量的不可用问题,那么对于BASE理论实现的技术方案有哪些. 最后讲述分布式系统中数据的一致性问题. ACID理论 事务的ACID 原子性(Atomicity) 是指一个数据库操作的事务不可分割的工作单位,要么操作成功,要么操作失败. BASE理论 BASE理论定义 BASE是Basically Available(基本可用),Soft Sate(软状态)以及Eventual Consistency(最终一致性)三个短语的缩写.
2K52发布于 2020-06-16 - 来自专栏网络
分布式系统CAP理论
往期精选 在讨论常见架构前，先简单了解一下CAP理论： CAP是Consistency、Availablity和Partition-tolerance的缩写。 CAP理论指出：CAP三者只能取其二，不可兼得。其实这一点很好理解： >首先，单机都只能保证CP。 >有两个或以上节点时，当网络分区发生时，集群中两个节点不能相互通信（也就是说不能保证可用性A）。 这里，先介绍一下类Dynamo系统用于控制分布式存储系统中的一致性级别的策略--NWR： *N：同一份数据的副本个数 *W：写操作需要确保成功的副本个数 *R：读操作需要读取的副本个数 当W+R>N时， 五、总结 基本上，上面讨论的几种方式已经涵盖了大多数的分布式存储系统了。我们可以看到，这些个方案总是需要通过牺牲一部分去换取另一部分，总没法达到100%的CAP。
1.1K70发布于 2018-01-15 - 来自专栏CSDNToQQCode
分布式的CAP理论
在理论计算机科学中，CAP 定理（CAP theorem）指出对于一个分布式系统来说，当设计读写操作时，只能能同时满足以下三点中的两个： 一致性（Consistence） : 所有节点访问同一份最新的数据副本 分区容错性（Partition tolerance） : 分布式系统出现网络分区的时候，仍然能够对外提供服务。 并且网络是不靠谱的，所以我们必须要满足分区容错性，所以在分布式理论上不可能选择 CA 架构，只能选择 CP 或者 AP 架构。
38220编辑于 2022-11-29 - 来自专栏对线JAVA面试
分布式系统 CAP 理论
CAP 理论是一个被说烂了也听烂了的话题，但是还是选择花点时间做整理，做些横向拓展，加点自己的感受，认认真真讨论一下。 一致性 这哥们说，分布式系统所有数据备份，在「同一时刻」，必须是「同样的」。 有人说：CAP理论作者太教条！只要各地的分布式机器保持一个量级，且把无法通信的机器踢下去，那就是 CAP！ 又有人说：那不行，如果网络抖动，你踢的太多，数据分片达不到要求也不行！ 要建一个永远不发生多相关故障的网络，对于分布式系统来说是不切实际的。所以设计者必须在一致性（C）和可用性（A）之间做选择。 当然以上都是教条的按照 CAP 理论进行的讨论，其实在现实中不需要如此纠结。
48010编辑于 2022-10-27 - 来自专栏用户4352451的专栏
分布式系统-----BASE理论
分布式系统-----BASE理论 CAP理论是分布式系统的基石, 那么base理论就是分布式系统的台阶了，在基石上凿的台阶。 BASE理论基本观点 1. 基本可用（Basically Available） 分布式系统，在出现故障的时候，允许损失部分可用性。 也就是分布式系统故障，不是我们日常看待的比较细维度的鼓掌，比较你的服务GC问题导致系统超时的，由于你的疏忽导致业务故障的。都不是一个层次的。 前面在剖析 CAP 理论时，提到了其实和 BASE 相关的两点：CAP 理论是忽略延时的，而实际应用中延时是无法避免的。 这一点其实就是 BASE 理论延伸的地方，分区期间牺牲一致性，但分区故障恢复后，系统应该达到最终一致性。 CAP 是分布式系统设计理论，BASE 是 CAP 理论中 AP 方案的延伸。
60610编辑于 2022-05-05 - 来自专栏IT云清
分布式相关概念：ACID特性,CAP理论,BASE理论
2.CAP理论 CAP理论，指的是在一个分布式系统中，不可能同时满足Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性）这三个基本需求 3、分区容错性： 分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候，仍然需要能够保证对外提供满足一致性和可用性的服务，除非是整个网络环境都发生了故障。 组成分布式系统的每个节点的加入与退出都可以看成是一个特殊的网络分区。 3.BASE理论 BASE理论是指：Basically Available（基本可用）、Soft-state（ 软状态/柔性事务）、Eventual Consistency（最终一致性）。 1、基本可用： 指分布式系统在出现故障的时候，允许损失部分可用性，保证核心可用。但不等价于不可用。
99340发布于 2019-01-22 - 来自专栏技术成长
除了CAP理论和BASE理论，其他关于分布式事务的经典理论
除了CAP理论和BASE理论外，还有一些其他经典理论与分布式事务有关。2PC（Two-Phase Commit）2PC是一种最经典的分布式事务协议。它包含两个阶段：准备阶段和提交阶段。 PaxosPaxos是一种经典的一致性算法，可用于实现分布式事务。Paxos采用基于消息传递的方式，在一个由多个节点组成的系统中，通过消息交换来达成一致性。 Raft将分布式系统中的节点分为领导者、跟随者和候选者三种角色，并通过领导者选举和日志复制来实现一致性。在Raft中，领导者负责接收客户端的请求，并通过一系列的消息交互来确保一致性。 这些经典理论都是为了解决分布式环境下的一致性和事务问题而提出的，每种理论都有其优劣和适用场景，可以根据具体的需求选择合适的理论实现。
40871编辑于 2023-11-13 - 来自专栏星星
IPV6理论概念详解
前言： 目前我们国家也开始大力推广让企业使用ipv6，并且腾讯云、阿里云等各大厂商也都上架了ipv6的相关服务，有兴趣的可以去云厂商官网去了解下，ipv6的出现解决了ipv4地址耗尽的问题，但是ipv6 IPV6特殊地址 IPV6不确定的地址：::/128 IPV6本地回环地址：::1/128 IPV6组播地址：FF00::/8 IPV6本地链路地址：fe80::/10 用于单一链路，适用于自动配置、 路由器中添加IPV6地址的方法 全局模式：开启IPV6寻址功能 ipv6 unicast-routing 接口模式：配置IPV6地址 ipv6 add xxxx:xxxx:xxxx:xxxx:xxxx ，影响我国互联网长远发展； IPv6的制约因素 1：缺少IPv6信息资源； 2：网络安全防护现状，防火墙管理控制，制约了IPv6发展。 重要的还有：IPv4和IPv6理论上不兼容，所以互联互通技术有待发展。 3：网络运营商相关的发展和制约
1.5K131发布于 2021-08-04 - 来自专栏计算机学习
xv6 启动理论部分
启动理论部分 本节来说说捋清启动需要知道的一些东西，因知识点的确很多，涉及了各个方面，我就不像其他章节一样各个部分前后有比较紧密的联系，而是直接以干货的形式罗列出来，这样或许更清晰些，不多说了来看 内存低 但其实这些 xv6 里都没使用，唯一使用了的系统段就是 TSS 段，这在进程一块会详细讲述。 当然这只是单个处理器，每个处理器都有 6 个段寄存器，有各自的 GDT，有各自定义的内存段。 这里点到为止不细说，也不好叙述，等后面直接看实例 xv6 做了哪些事，怎么做的。 关于多处理器的配置数据结构就先了解到这儿， 具体怎么使用后面的 xv6 实例讲解。
83400编辑于 2023-12-02
腾讯云开发者
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