CRDT （无冲突复制数据类型）是一种花哨的编程工具，可以让多个用户同时编辑相同的数据。它们让您可以毫无延迟地在本地工作。（您甚至不必在线）。当您与其他用户和设备同步时，一切都会神奇地同步并最终保持一.

我们依赖缓存，因为应用程序需要大量读取。但是会有修改写发生，如果您在世界各地运行缓存，它们最终可能会偏离其真实数据来源。糟糕的缓存数据真的会激怒人们。它可以完全破坏应用程序，这就是为什么需要一个“硬刷.

一致性一词似乎至少有三种流行用法 ： 数据库一致性。 这是完整交易与一些未声明的未声明规则的执行的混合。因为事务内的更新集必须由与数据库上层部分勾结的应用程序限定，所以应用程序和上层数据库可以强制执行.

如何应用变更数据捕获CDC将数据从生产数据库可靠地迁移到其他系统?OLTP 数据库中积累的操作数据通常需要取出来执行事务处理以外的有用任务。这包括将数据移出数据仓库、更新缓存、仪表板等。更改数据捕获 .

案例：我们正面临一个以同步方式过度耦合到大量外部组件的遗留电子商务系统。由于这种高耦合度，我们的系统可能面临多个问题，例如： 当需要时却难以扩展 高负载下性能低 外部服务不可用造成的不可用 由于协调部.

有时候，少即是多。绝对正确的一种情况是依赖项。因此，Apache Kafka社区热切地等待着对ZooKeeper服务的依赖关系的删除就不足为奇了，过去ZK主要用于存储Kafka元数据（例如，有关主题和.

如果基于比特币的协议没有块大小限制，没有链式交易限制，没有脚本限制或其他任何内容，这意味着您可以梦想的任何事情都可以在比特币上构建。在这种理想实现之前，看看当前区块链生态的问题有： 比特币BTC ： .

分布式应用程序在主机之间使用复制方法，由Paxos等协议实现，这样就确保数据可用性并透明地掩盖服务器故障。本文提出了一种在数据中心内部实现复制的新方法，而无需传统方法的性能成本。我们的工作将复制责任仔.

Quoracle是一个用于构建和分析读写仲裁系统的库。法定人数系统是确保复制数据一致性的强大机制。生产系统通常选择多数法定人数，因为它们简单且容错性好，但多数法定人数系统提供较差的吞吐量和可扩展性。或.

比特币和以太坊区块链生态系统提供了社会共识和协调游戏的机制。为什么特斯拉的埃隆·马斯克（Elon Musk）可以出售他自己推文的NFT，但亚马逊的杰夫·贝佐斯（Jeff Bezos）要做同样的事情要困.

这是我在分布式系统领域的基础论文汇编。（我专注于核心分布式系统领域，不涉及网络，安全性，分布式分类帐，验证工作等。我甚至没有涉及分布式事务，希望以后再讨论它们。） 我按主题对论文进行了分类，并按时间顺.

参与了多个针对各个行业的不同客户的大型Kafka项目之后，遭遇一个似乎永远不会过时的问题是：如何保持严格的顺序，同时仍然并行处理记录？这是一个公平的问题。严格的顺序是等于串行化，其概念似乎与并行性的目.

分布式系统中群集节点需要对某些资源的独占访问权。但是同时会造成其他节点操作崩溃；其实这些节点可以对资源实现短暂的连接然后断开，这样它们不会无限期地保持对资源的访问。应用案例： Google的[chub.

消息队列基础概念的指南，以及它们如何应用于当今流行的排队系统。在本指南中，我们将讨论： 什么是消息队列及其历史记录。 为什么它们有用，以及在推理时要使用哪些心理模型。 交付保证了排队系统的语义（至少一.

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.