连贯性coherence确保可以按顺序看到写入内容（带有业务语义）；一致性consistency确保可以在不同位置按有意义的顺序查看写入的内容（无关乎上下文或语义）。分布式算法CRDT不保证连贯性co.

Redis已经不是简单的分布式缓存，迈向分布式数据库系统，Red Labs最近发布了RedisRaft开放源代码项目，目标帮助开发多个Redis数据库之间的数据复制，试图实现分布式强一致性部署。Red.

要了解happen before，需要首先了解如果多个线程访问同一个变量会发生什么问题？尤其是当一个线程写入该变量，而一个线程同时从该变量读取时。例如，假设我们有以下由线程T1执行的代码（请注意，整数.

是什么阻止您将Kafka Streams用作构建应用程序的数据层？毕竟，它具有快速的嵌入式RocksDB存储，可为您处理冗余，具有高度可伸缩性并提供正好一次精确的语义。推荐博文：Apache Kafk.

讨论Kafka中最重要的配置，从而能防止Kafka中的数据丢失。生产者消息确认机制这是生产者级别的超重要配置。根据文档，消息确认acks属性是：生产者客户端要求kafka集群中选举的领导者在确认请求完.

PigPaxos的中心思想是使跟随者服务器节点与领导者服务器节点的通讯脱钩。PigPaxos修改了通信流程，使用基于中继的通信流程代替Paxos中领导者和跟随者之间的直接通信。PigPaxos在每个通.

ScheduledThreadPoolExecutor 容易出现无限的时钟漂移最近，我意识到ScheduledThreadPoolExecutor容易出现无限制的时钟漂移，因此不能用于以UTC，Uni.

分布式系统中的状态复制协调非常困难。在一系列联网过程中如何共享状态数据信息并彼此保持同步？最近，RabbitMQ团队发布了一种新型的队列，该队列使用Raft Consensus算法在集群中提供了持久的.

将数据存储在实时数据流中一直是一个挑战。解决方案取决于您的用例具体情况。如果要存储数据以进行每日或每月分析，则可以使用分布式文件系统并在其上运行Hive或Presto；如果要运行一些简单的实时分析，则.

计算机科学：排序算法，排序算法，更多排序算法...每个程序员：是的，是的，我们知道！Facebook：这是您在31、49、26、29和55分钟前发出的通知。（为什么不按时间排序呢？）众说纷纭：这是因为.

Jangda等人由于在“无服务器计算的形式基础”方面的工作而在今年获得了OOPSLA的杰出论文奖。本文的中心是他们观察到无服务器执行环境具有许多独特的属性（例如执行环境的热启动/重用），这会使构建正确.

无冲突复制数据类型（CRDT）是可用于支持分布式系统中高可用性和可伸缩状态共享的数据结构。CRDT状态被复制到系统中的每个节点。每个节点都可以读取和更新CRDT，而无需与其他节点进行任何协调。如果两个.