分布式CAP定理指南

分片是以太坊可扩展性的未来，它将是帮助生态系统每秒支持数千笔交易并允许世界上大部分地区以可承受的成本定期使用该平台的关键。 可扩展性三难困境描述分片的最佳方式从形成和启发解决方案的问题陈述开始：可扩展性三难问题。可扩展性三难问

本文假设是一个三层网络堆栈。它有很多 Web 和应用程序服务器，但只有一个数据库框。你可以用云来代替它，但原理是一样的。我敢打赌你的基础设施看起来非常相似。对于本文的其余部分，假设我说的数据库是指传统的 RDMS。为什么数据库总是一个？我们可以总结在整个堆栈中扩展每一层，如下

Airbnb一直在将其基础架构迁移到面向服务的架构(“SOA”)。SOA 提供了许多优点，例如支持开发人员专业化和更快迭代的能力。但是，它也给计费和支付应用程序带来了挑战，因为它使维护数据完整性变得更加困难。对服务的 API 调用对下游服务进行进一步的 API 调用，其中每个服务更改状态并可

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一些事务系统不理解的规则。我认为这从交易的角度来看是完整的。 复制对

Myntra用户帐户服务是创建和管理帐户所需的用户属性。帐户服务将存储用户凭据、主要/次要电子邮件/电话、性别、年龄等属性（完整列表可在后续部分中找到）。所有这些属性都在帐户级别，不包含任何其他域/服务的信息。此服务还管理帐户的不同状态，如活动、删除、阻止等。由于多个用户可能共享一个帐户和可

对于大型分布式系统，Kafka 往往是更好的选择。它可以更有效地横向扩展，为更大的场景实现更好的吞吐量，包括消费者离线和不可用时。RabbitMQ 非常适合具有较低延迟要求的系统，消费者可以跟上消息的生产，但可能对并行吞吐量处理要求较低。 RabbitMQ 和 Kafka 遵循非常不

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，并按时间顺序列出了它们。在每个部分的末尾，我还列出了说明文和博客文章。 

为了更好地理解设计可靠的分布式系统所带来的挑战，我们必须参考分布式计算的谬误——架构师和开发人员可能做出的一系列错误假设：网络是可靠的。延迟为零。带宽是无限的。网络是安全的。拓扑不会改变。

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 ： BTC Core被誉为数字黄金：一种无懈可击的资产，具有无懈可击的博弈论，没

Zookeeper将自己定义为“用于维护配置信息的集中式服务”等。为了对数据建模，它使用具有路径作为标识符并保存值的

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“硬刷新”的键盘快捷键。因此，当数据发生变化时，全局缓存结构也应该发生变化。我们可以使用基

大规模分布式系统上的分布式事务被认为本质上是邪恶的，需要按照CAP 定理，为了避免走弯路，请参考：分布式事务可能是个伪概念以

本文旨在解释为什么 Redis 不适合用作 NoSQL 数据库，其中持久化数据的持久性和一致性是必不可少的。很难想到比 Redis 更广为人知的数据存储。在 Stack Overflow 上，它连续三年被评为

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这是一个分布式系统的笑话，Salesforce推出基于分布式云系统SaaS CRM应用系统，那么CAP定理应该是他们的基因： 2021年5月11日UTC 2100左右Salesforce发生中断事故：一名工程师对Salesforce的域名系统（DNS）服务器进行了配置更改，导致人们无

本文讨论如何使用标准工具和简单的 Fly 功能部署具有全局复制 Postgres 的标准 CRUD 应用程序，用于读取和写入。如果您过去曾构建过全球分布的应用程序，那么您可能熟悉这些挑战。扩展只能读取的数据库很容易。数据库引擎具有支持“读取副本”的功能，以实现高可用性和缓存，因此您可