在分布式系统中，数据一致性问题是一个非常重要的问题。当多个节点同时修改数据时，可能会出现数据不一致的情况，影响系统的正确性。为了解决分布式系统中的数据一致性问题，可以采用以下几种方案：
随着业务的发展，微服务架构逐渐成为当下业务中台的主流架构形式，它不但解决了各个应用之间的解耦问题，同时也解决了单体应用的性能问题实现可扩展可动态伸缩的能力。如下图所示，业务中台就是将平台的通用能力进行下沉，避免重复建设，形成底座平台能力，上层的各个应用服务都是基于中台能力进行快速构建。但是随着应用规模的扩大，原本在单体应用中不是问题的问题，在微服务架构中可能就是比较严重的问题，本文所要探讨的服务之间的数据一致性便是其中最具代表性的问题。本文将结合常见的电商下单场景来说明业务中台数据一致性方案。
数据一致性是指在进行一系列操作后，数据能够达到预期的状态。在数据库中，一致性通常是指数据满足一定的约束条件，例如，关系数据库中的外键约束、唯一性约束等。
分布式数据库的数据一致性管理是其最重要的内核技术之一，也是保证分布式数据库满足数据库最基本的ACID特性中的 “一致性”(Consistency)的保障。在分布式技术发展下，数据一致性的解决方法和技术也在不断的演进，本文就以作者实际研发的分布式数据库作为案例，介绍分布式数据库数据一致性的原理以及实际实现。 1 数据一致性 1.1 数据一致性是什么 大部份使用传统关系型数据库的DBA在看到“数据一致性”时，第一反应可能都是数据在跨表事务中的数据一致性场景。但是本文介绍的“数据一致性”，指的是“数据在多份副本
近些年，随着SOA、微服务架构的流行，分布式系统数据一致性问题也随之而来成为大家热门关注的一个问题。其实，这个问题在很早之前就存在，因为在现实生活中，很多系统都不可能是一个大而全的单机系统，都或多或少需要跟其他系统集成，这种情况就必须需要考虑分布式系统数据一致性。
针对分布式架构下的数据一致性，大家也许会问这样的问题：跨系统间分布式事务如何解决？系统内多个服务的分布式事务如何解决？一个服务内多个数据源/数据库的分布式事务如何解决？……这些问题大家是很容易理解的，但是由于术语不准确，所以解释起来会有二义性，所以先要统一语言或者术语，也就是统一概念：
随着业务的拓展，功能越来越多。把所有的功能都放在同一个服务下，代码混合交错，造成维护困难，也容易造成某一小bug导致整个服务不可用。因此我们会按业务功能会拆分成多个不同的服务（微服务的形成），多个服务组成的系统，有个响亮的名字：分布式系统；而系统中的服务状态我们该怎么去管理，有什么相关的理论呢？
事务的原子性、持久性可确保在一个事务内，更新多条数据都成功/失败。在一个系统内部，我们可以使用数据库事务来保证数据一致性。那如果一笔交易，涉及到跨多个系统、多个数据库的时候，用单一的数据库事务就没办法解决了。
综上所述，为了保证XA事务的一致性和可靠性，需要使用XA协议进行分布式事务的管理，使用分布式事务日志记录事务操作，设计幂等性操作，借助数据库的分布式事务支持，以及使用分布式锁和分布式一致性算法来确保分布式系统的数据一致和可靠性。
在大规模图数据库中，数据一致性问题是一个较为复杂且需要关注的问题。由于图数据库的特性，图中的节点和边之间关系复杂，而且数据量庞大，因此在分布式图数据库中确保数据一致性是一项具有挑战性的任务。
一句话概括 CAP：在分布式系统中，网络故障，服务瘫痪，整个系统的数据仍然保持一致性。
本文首先对数据一致性进行简要说明，然后画图分析展示9种数据一致性协议的工作流程，最后给出实现这9种协议的例子。希望对您理解数据一致性有所帮助！
在分布式系统中，由于存在多个节点之间的通信和数据同步问题，实现一致性是一个非常重要的问题。本文将介绍如何在分布式系统中实现一致性，并讨论一些常见的一致性协议和算法。
读写操作永远是成功的。即服务一直是可用的，即使集群一部分节点故障，集群整体还能正常响应客户端的读写请求。
我们的YRCloudFile是一款面向云时代的分布式文件系统，它的主要特点是支持海量小文件的高性能数据访问，对Kubernetes平台的无缝支持，混合云场景下的数据支撑。我们在开发YRCloudFile时，也会去了解业界主流的分布式文件系统，学习其优点，避免其缺点。本文讨论几个我们曾调查过的主流的分布式文件系统，它们都是开源系统，因为这样能收集到丰富的资料，能看到代码，使得了解及讨论更为清晰。
综上所述，通过提供事务支持、合适的并发控制机制、分布式架构和缓存技术等解决方案，可以克服图数据库在数据一致性和并发性方面的挑战。这些解决方案可以提高图数据库的性能、可靠性和可扩展性。
本文转自：https://www.cnblogs.com/bangerlee/p/5328888.html
通过对数据的垂直拆分或水平拆分后，我们解决了数据库容量、性能等问题，但是将会面临数据迁移和数据一致性的问题。
就目前大环境来看，跳槽成功的难度比往年高很多。一个明显的感受：今年的面试，无论一面还是二面，都很考验Java程序员的技术功底。
因为最近项目正在做重构，而这次重构实质上比原来更接近于SOA化和微服务的思想。对于我们金融交易来说，数据结果的准确性是重中之重。所以今天总结一下分布式事务的实现方法，下次组内周会给大家统一一下概念。 刚性事务和柔性事务 刚性事务：严格遵循ACID原则（原子性、一致性、隔离性、持久性）的事务。基本上指的是本地数据库事务。根据CAP原则，分布式下的事务都不是刚性事务。 柔性事务：遵循CAP理论或者其变种BASE理论的事务。分布式事务基本上都是柔性事务。 因为刚性事务基本上等价于本地数据库事务，而
“业务的服务（相对于我们基础架构这边的底层技术）在技术上就需要解决三个问题：分布式、通信和存储。”
什么是CAP理论？ 2000年7月，加州大学伯克利分校的Eric Brewer教授在ACM PODC会议上提出CAP猜想。2年后麻省理工学院的Seth Gilbert和NancyLynch从理论上证明了CAP，之后CAP理论正式成为分布式计算领域的公认定理。 CAP理论是由下面三个概念组成的，且在分布式系统中三者不能兼得，只能同时满足两种条件。 一致性（C） All nodes see the same data at the same time 所有数据库集群节点在同一时间点看到的数据完全一致，即所
综上所述，使用大型分布式系统中的图数据库时需要解决的挑战包括数据分片、数据一致性、节点和网络故障、性能和扩展性、查询优化、安全性和数据隐私，以及开发和维护成本等方面。
最近发现一些公众号的读者，留言提到跳槽面试的事情。当中，有几个编程老兵，说他们从事 Java 开发多年，薪资却还在原地打转，跳槽升职不是很顺利，十分困惑。这显然是遇到瓶颈期。
分布式系统首先面对的问题是分布式事务 当我们采用分布式来提高系统性能时，首先面对的问题是面对和处理分布式事务。 分布式系统处理数据： 数据分区：把数据块放在不同的服务器上，采用一致性hash； 数据镜像：让所有服务器都有相同的数据，提供相同的服务； 第一种问题，单台机器出现问题，会存在数据丢失的问题。数据服务的高可用只能通过第二种方式完成数据冗余存储。存储节点越多，跨服务的事务数据一致性就越复杂。 数据不丢失，通过冗余手段，数据的分区都需要数据冗余处理。这就是数据副本：出现某个节点的数据丢失时可以从副本读到
综上所述，Ceph和GlusterFS在架构、可用性、性能、可扩展性、数据一致性以及管理和维护等方面都有不同的特点。
注册中心：没有必要将数据持久化到数据库中，可以持久化到本地硬盘。（需要在 注册中心的 server-addr 指定 nacos 的服务，可以指定多个）
[ 亿欧导读 ]本文分析了传统集中式数据中心和分布式架构数据中心的主要区别，探索了未来数据中心架构发展的趋势。
百科词条：https://baike.baidu.com/item/CAP%E5%8E%9F%E5%88%99[1]
总之，协调者之间的同步问题可以通过选举机制、日志复制和协议的设计来解决，不同的方案有不同的优缺点，需要根据具体的场景和需求选择合适的方案。
分布式共识的意义在于确保分布式系统中各个节点之间的数据一致性。通过分布式共识算法，可以使得多个节点针对某个状态达成一致，从而保证系统中各个节点之间的数据一致性。这对于构建高可用性、高性能、可扩展性的分布式系统至关重要。
本期课程给大家谈谈数据一致性，因为经常有同学问到，今天就给大家讲讲，数据一致性大致可分为三类：
CAP 理论是分布式系统中最核心的基础理论，虽然在面试中，面试官不会直白地问你 CAP 理论的原理，但是在面试中遇到的分布式系统设计问题，都绕不开你对 CAP 的理解和思考。
我们在面试中，除了怕并发编程以外，还有个就是分布式技术，尤其是相关算法之类的，理解起来还是有些难度的。
对一个没有接触过分布式的小伙伴来说，可能还不太清楚Zookeeper在分布式应用中的重要性，今天有位从传统行业转型到互联网的小小伙伴问我，希望跟他讲讲Zookeeper什么，能解决什么问 题？今天，我给大家详细介绍一下。
Seata在大厂也是属于高频的面试题，有一位3年工作经验的小伙伴被问到一道这样的面试题，说“谈谈你对Seata的理解”。那么，今天我给大家来聊一聊。
随着物联网（IoT）设备的普及和5G技术的发展，边缘计算正在改变我们的计算模式。边缘计算将数据处理从中心云迁移到网络边缘，带来了低延迟和高效能的优势。然而，在这种异构且动态的环境中，如何构建端到端、一致的边缘体验成为了一大挑战。本文将深入探讨这一问题，并提供实用的解决方案。
根据ZooKeeper官网定义：ZooKeeper是一个集中式服务，用于维护配置信息、命名、提供分布式同步和提供组服务。分布式应用程序以某种形式使用所有这些类型的服务。每次实现它们时，都需要做大量工作来修复不可避免的错误和竞争条件。由于难以实现这些类型的服务，应用程序最初通常会忽略这些服务，这使得它们在发生变化时变得脆弱，难以管理。即使做得正确，在部署应用程序时，这些服务的不同实现也会导致管理复杂性。
数据服务的高可用只能通过第二种方式完成数据冗余存储。存储节点越多，跨服务的事务数据一致性就越复杂。
在分布式事务中，通常使用两阶段协议或三阶段协议来保障分布式事务的正常运行，它也是 X/Open 公司定义的一套分布式事务标准。
Raft 是一种为分布式系统设计的一致性算法，用于确保多个节点之间的数据达成一致。以下是 Raft 中的一些关键概念：
分布式系统解决的主要矛盾是单机单节点的瓶颈问题。例如，性能和可用性。技术演进所使用的基本思想是分治和多副本。衍生出数据多副本，任务多副本，并行计算，移动计算，数据本地性等等。衍生的架构主要有主备架构，主从架构，无主对等架构。带来的新的矛盾是CAP定理中所阐述的在三个维度之间的平衡。技术难点主要体现在分布式数据一致性，分布式事务协调。例如，主备节点之间的数据一致性与可用性的平衡，分布式集群选主过程中的协调。衍生出的算法有Quorum，Paxos，Raft，ZAB，Lease等等。其他的衍生技术，例如，数据投递的三种一致性语义（精确一次、至少一次、至多一次），数据分区的四种常见方式（hash、等量、特征字段范围、一致性hash），日志的两种策略（全量、增量）。
关于对高可用的分级我们暂不做详细的讨论，这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及选型。
这篇博文我们简单的介绍一下什么是ZooKeeper，ZooKeeper的下载安装，以及Zookeeper的整体概况，它们将作为黑暗中的探照灯指明我们前进的方向。
我们通过微服务形式进行实现整个系统,每个服务都可以有副本,相互之间可以通信,并发能力强
分布式事务解决的问题很明确，就是在服务分布在不同进程、数据分布在不同数据库时，如何解决数据一致性问题。对于这个问题，业界的共识是不要启用数据库 XA 模式，因为分布式情况下，如果启用了 XA 事务，必然会有数据库锁存在，实际上造成了两个服务之间的耦合，与分布式服务的初衷背离，还不如部署在一起。在不使用 XA 的情况下，经常使用业务补偿和TCC（Try/Confirm/Cancel）模式的服务来解决：为什么有这样两种模式呢，他们有什么区别，各自适合什么样的场景，这两种模式是否带来了代码开发的复杂度？经常有人问我这样的问题，这里简单说明一下：
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
