分布式共识一致性教程

分布式系统中时间是核心概念，依靠时间多个机器才能协同交互。分布式数据库 微服务交互都逃不过这个硬核。本文概括了物理时钟和逻辑时钟等概念。作为软件工程师，我们都依赖于时间概念：确保我们程序中的事件遵循时间顺序的关键概念。然而，调用“获取当前时间”的简单调用可能会产生意外结果，如果使用不

Google Docs和Trello等云应用程序很受欢迎，因为它们可以实现与同事的实时协作，并且使我们可以轻松地从所有设备访问我们的工作。但是，通过在服务器上集中数据存储，云应用程序还会剥夺用户的所有权和代理权。如果服务关闭，则软件将停止运行，并且使用该软件创建的数据将丢失。在本文中

volatile字段以确保多个线程始终看到最新值，即使缓存系统或编译器优化正在起作用。从volatile变量读取始终返回此变量的最新写入值。java.uti.concurrent包中的大多数类的方法也具有此属性。通常在内部使用volatile字段。

复制数据库数据可以使我们的应用程序更快，并增加我们对故障的容忍度，但是有很多不同的选项可供选择，每个选项都带有成本付出。如果我们不了解我们使用的工具是如何工作的，以及它们提供的保证是什么（或者更重要的是，不提供），那么很难做出正确的选择，这就是我想在这里探讨的内容。本文研究所有可用的选项以及

MongoDB版本3.6.4和4.0.0-rc1实现因果一致性（CC）支持，只要用户一直连接到majority 读写会话上，就能实现因果一致性，如果这种CC会话失败出错，也能提供不变性约束（数据完整性）。 背景

CKEditor 5推出分布式修改同一份文档的功能，好像以后大家可以一起愉快地修改代码了，再也不用手工解决Git的冲突，在选择你的源码还是我的源码之间冲突，大师Kent beck还为此提出对人行为的约束规则：test && commit || revert。闲话少说，看看它的分布式一致性方案

fency是一个使用SpringBoot和Redis消除RabbitMQ中重复消息的开源项目。即使发送方应用程序仅发送一次消息，接收方应用程序也可能不止一次地接收消息。幂等元一词在数学中用于描述一个函数，如果它应用于自身，则产生相同的结果：f（x）= f（f（x））。在消息处

当你你写了一个bash脚本，但是由于错误而运行一半退出了，当您修复了系统中的错误并再次运行这个脚本。但是脚本中的一半步骤会立即失败，因为它们已经作用于您的系统了。要构建弹性系统，您需要编写幂等的软件。（幂等在分布式环境同样重要，这样才能保证重试等正确实现）

我将直接告诉你：事件溯源Event Sourcing实际上有缺点的，如果您在互联网上阅读了有关该主题的任何内容，这句话肯定会让您感到震惊。毕竟，它通常是给人一种阳光和彩虹的美好感觉，当你遇到了什么问题时，都可以通过事件溯源来解决的。你生活中的大部分烦恼可能都是由于缺乏事件溯源造

我开始认为CQRS分离方向是错误的，我们不应该在命令和查询之间分离责任，而是在业务需要强烈一致的操作和可能弱一致的操作之间。这意味着如果业务需要读取您自己的写入，那么您不必向后弯曲以实现它，您只需在强一致性方面执行该读取操作。它还允许更灵活的写入，因为您可以在业务允许的弱一致

Hyperledger Fabric是一个分布式区块链网络，其中多个组件自己保留的共享分类帐复制副本，即所有交易的历史记录。当新交易发生时，它们必须通过网络发布，使分类帐的所有复制副本同步到一致的数据。 在较高的层次上，该流程如下所示： <

前文讨论了数据库的多领导者复制，现在看看无领导者复制： 无领导者复制亚马逊的Dyn

事务很难，分布式事务更难，WAN上的分布式事务是最终的老板硬度。- 安迪帕夫洛 FaunaDB是一个分布式数据库平台，支持可序列化，外部一致（也称为严格可序列化）事务。与Google Spanner或类似系统不同，FaunaDB不依赖物理时钟同步来

这是数据库数据复制技术续集，前文讨论了单领导者复制。现在让我们讨论一个替代方案，并探讨自己的挑战，并尝试确定使用它的方案。考虑多领导方法的主要原因是解决了当我们只

随着时间的推移变得越来越复杂和越来越苛刻。Google的Spann

Dmitry Martyanov谈到PayPal如何开发处理一致性问题的分布式系统，并分享他在开发基于最终一致数据存储的系统中学到的经验教训。该解决方案利用无冲突，复制的数据类型CRDT和因果关系跟踪，实现多主数据中心数据库部署中关键数据的强大最终一致性。