分布式CAP定理指南 - 第2页

避免协调是让我们构建的分布式系统超越单机性能的一个基本要素。当我们构建避免协调的系统时，我们最终构建的组件会假设其他组件在做什么。这一点也很重要。如果两个组件不能在每一步操作后都互相检查，那么它们就需要对其他组件正在进行的行为做出假设。有一种方法

在本文中，我将在基本的酒店预订系统中使用 Go 实现2PC（两阶段提交），并使用悲观锁定和乐观锁定。在此系统中，我们将重点创建预订流程并将使用 PostgreSQL 数据库。

您经常会听到 CAP 定理，它规定了设计分布式系统时的某种上限。

以 Cloudflare 规模运营意味着我们在整个技术堆栈中花费大量时间来处理不同的负载条件。在这篇博文中，我们讨论如何使用 Postgres 集群解决性能难题。这些集群支持大量租户和高度可变的负载条件，导致需要隔离活动以防止租户占用其他租户太多时间。欢迎来到现实世界的大型数据库集群管理！<

分布式系统中的一致性模型：在分布式数据系统的三个属性（一致性、可用性和分区容错性）中选择两个。- Eric Brewer，CAP 定理分布式系统具有可扩展性和容错性等优点。然而，维持分布

在现代系统中，纳秒时间戳碰撞的频率有多高？答案是：非常频繁，比如在同时读取所有 4 个物理内核的时钟时，有 5%的样本会发生碰撞。因此，采用原始纳秒时间戳作为唯一标识符是不安全的。

传统的解决方案是通过像X/Open XA这样的协议使用两阶段提交。然而，虽然XA被大多数大型关系数据库（如Postgres和MySQL）支持

事务为发布到 Kafka 的一组消息提供原子性、一致性、隔离性和持久性 (ACID) 的保证。这意味着要么事务中的所有消息都将成功写入 Kafka，要么不会写入任何消息。在确保数据一致性和避免任何数据丢失方面，这是一个至关重要的功能。 Kafka 事务在数

随着缓存的引入，分布式系统中的一致性问题出现了，因为数据同时存储在两个地方：数据库和Redis。到目前为止，我们看到的所有缓存解决方案，如果没有在应用程序级别引入版本控制，都无法解决数据不一致场景。目前还没有成熟的解决方案来保证最终一致性

根据CAP定理，数据库即使在15天后才返回查询响应，也是可用的，但对于任何真实世界的应用程序来说，这种延迟是不可接受的。什么是CAP定理CAP定理是分布式计算领域的一个基本理论，它由计算机科学家Eric Brew

在本文中，我们将踏上揭开 CAP 定理复杂性的旅程，通过简单但相关的数据库类比的视角探索其意义和含义。 1.什么是CAP定理？CAP 定理，也称为 Brewer 定理，是分布式系统中的一个基本原则，它阐明了三个关键

在编程世界中，每个开发人员都应该理解许多概念，以便构建高效可靠的系统。其中一个重要的概念是幂等性，它指的是操作或函数的属性，多次应用时产生的结果与仅应用一次时产生的结果相同。这似乎是一个简单的概念，但它对于构建分布式系统具有重要意义。无论您是初学

阿里巴巴组的这篇论文讨论了如何在PolarDB数据库部署中从从节点执行低延迟强一致性读取。发表在VLDB'23 上。 <

Epoxy 利用 Postgres 事务数据库作为主数据库/协调数据库，并扩展多版本并发控制 (MVCC) 以实现跨数据存储隔离。它通过乐观并发控制 (OCC) 和两阶段提交 (2PC) 协议提供隔离性以及原子性和持久性。环氧树脂被用作五种不同数

许多分布式数据库讨论的重点都是分布式查询规划、事务等方面的算法。这些都是非常有趣的话题，但事实上，作为一名分布式数据库工程师，我只有一小部分时间花在算法上，而过多的时间花在了在各个层面进行非常谨慎的权衡上（当然还有故障处理、测试、修复错误）。

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关于数据库，你会听到的十个“错误”的事情： 1)SQL数据库不能扩展。 2)ACID中的一致性= CAP中的一致性 3)CAP中的可用性是指“高可用性” 4)NoSQL数据库不使用B树 5)所有数据库都使用预写日志记录。 6)全表扫描总是不好

在分布式系统中，快速编码和测试对于理解Paxos等复杂概念至关重要。这个小框架来快速编写和测试各种复制机制。可以快速实现复制算法并编写 JUnit 测试。它还提供了引入进程崩溃、网络断开、网络延迟和时钟偏差等故障的基本方法。