分布式系统

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橙序员

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以下是分布式系统相关的文章

2024-12-29
探究分布式哈希算法：哈希取模与一致性哈希本文介绍了分布式哈希算法在分布式系统中的重要性和应用。其中详细介绍了哈希取模和一致性哈希这两种具有代表性的分布式哈希算法，包括其工作原理、数据映射公式和数据调整比例等内容。通过比较可以发现，一致性哈希在节点动态增减时的数据调整效果更佳，数据迁移量更小。最后还介绍了哈希取模算法的简洁实现方式。深入理解这些理论知识，并将其应用到实际场景中，是关键所在。
- 2024-12-29
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- 开发技巧
2024-01-01
如何保证分布式系统的一致性分布式系统中的数据一致性、原子性、隔离性和持久性问题，需要通过分布式事务来解决。分布式事务可以采用二阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）、尝试-确认-取消（TCC）或SAGA模式等不同协议来实现。在CP系统中，分布式事务更常见以确保数据的强一致性；在AP系统中可能会采用最终一致性策略。2PC适用于强一致性场景，但可能存在阻塞、单点故障等问题；3PC适用于减少阻塞时间的场景，但仍有不确定性；TCC适用于复杂业务逻辑场景，但实现相对复杂；SAGA适用于长事务和异步补偿场景，灵活性更高。不同协议适用于不同场景，需要根据具体需求进行选择。 Seata使用基于二阶段提交的AT模式来解决分支事务并发的原子性问题。
- 2024-01-01
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- 开发技巧
2023-12-30
从CAP出发看懂分布式系统 CAP 理论提出了一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition Tolerance）这三个在分布式系统中无法同时满足的概念。在 CP 系统中强调一致性和分区容错性，例如 ZooKeeper，只有领导者节点能进行读写操作。而在 AP 系统中强调可用性和分区容错性，例如 Eureka，节点间采用异步方式进行数据同步。节点故障场景下的处理策略包括不视为成功、异步处理和消息队列、故障转移和重试、监控和报警等。AP 系统保证最终一致性，常用的数据一致性保证方法包括版本向量、修复性复制、基于向量时钟的最终一致性、原子写操作和逻辑时钟。根据不同的应用场景，可以选择适合的 CP 或 AP 系统来保证系统的稳定性和性能。
- 2023-12-30
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- 开发技巧