比如，一台机器上的磁盘损坏，数据丢失，可以从另一台机器上的磁盘>恢复（分布式系统会对数据做备份） 比如，集群中某些机器宕机，整个集群还可以对外提供服务 这是如何做到的？...实现备份的做法之一就是复制状态机（Repilcated State Machine，RSM），它有一个很重要的性质——确定性（deterministic）： 如果两个相同的、确定性的状态从同一状态开始，...并且以相同的顺序获得相同的输入，那么这两个状态机将会生成相同的输出，并且结束在相同的状态 也就是说，如果我们能按顺序将command作用于状态机，它就可以产生相同的状态和相同的输出 那么一个状态机如何实现呢...由于状态机具有确定性，因此每个状态机的输出和状态都是相同的。 上图中有一个模块——Consensus Module刚刚没有提及。这个模块用于保证每个server上Log的一致性！...如果不做任何保障，直接将commad暴力写入，一旦服务器宕机或者出现什么其他故障，就会导致这个Log丢失，并且无法恢复。
[v2-a1e717062d2c58bbbe96598a68b46661_1440w.jpg] 只要每台服务器的日志相同，那么，在不同服务器上的状态机以相同顺序从日志中执行相同的命令，将会产生相同的结果...系统模型 我们假设： 服务器可能会宕机、会停止运行过段时间再恢复，但是非拜占庭的（即它的行为是非恶意的，不会篡改数据等）； 网络通信会中断，消息可能会丢失、延迟或乱序；可能会网络分区； Raft 是基于...每个节点维护一个currentTerm变量，表示系统中当前任期。currentTerm必须持久化存储，以便在服务器宕机重启时将其恢复。 任期非常重要！任期能够帮助 Raft 识别过期的信息。...原因是当一个新的 Leader 上任时，往往意味着有机器故障了，那些机器可能宕机或网络不通，所以没有办法立即清理他们的日志。在机器恢复运行之前，我们必须保证系统正常运行。...安全性 一旦状态机执行了一条日志里的命令，必须确保其它状态机在同样索引的位置不会执行不同的命令。
- 比如，一台机器上的磁盘损坏，数据丢失，可以从另一台机器上的磁盘>恢复（分布式系统会对数据做备份） - 比如，集群中某些机器宕机，整个集群还可以对外提供服务 这是如何做到的？...实现备份的做法之一就是复制状态机（Repilcated State Machine，RSM），它有一个很重要的性质——确定性（deterministic）：如果两个相同的、确定性的状态从同一状态开始，并且以相同的顺序获得相同的输入...，那么这两个状态机将会生成相同的输出，并且结束在相同的状态 也就是说，如果我们能按顺序将command作用于状态机，它就可以产生相同的状态和相同的输出 那么一个状态机如何实现呢？...由于状态机具有确定性，因此每个状态机的输出和状态都是相同的。 上图中有一个模块——Consensus Module刚刚没有提及。这个模块用于保证每个server上Log的一致性！...如果不做任何保障，直接将commad暴力写入，一旦服务器宕机或者出现什么其他故障，就会导致这个Log丢失，并且无法恢复。
Raft复制状态机是通过复制日志来实现的，每一台服务器保存着一份日志。 3.Raft一致性 Raft实现一致性是首先选择一个确定的leader，然后leader负责管理日志复制。...二、Raft一致性算法 1.State（状态） 所有机器需要持久化的状态（在RPC响应之前，需要更新稳定存储介质） currentTerm 服务器存储的最新任期号从0开始递增 votedFor 在当前任期内收到选票的候选人...id如果没有就为null log[] 日志条目；每个条目包含状态机的要执行命令和从领导人处收到时的任期号 所有机器的可变状态 commitIndex 将被提交的日志记录的索引从0开始递增 lastApplied...已经被提交到状态机的最后一个日志的索引从0开始递增 leader的可变状态(每次选举后重新初始化) nextIndex[] 每台机器在数组占据一个元素，元素的值为下条发送到该机器的日志索引(初始值为...状态机安全原则（State Machine Safety）如果一个server已经将给定索引的日志应用到状态机，别的server将不能应用一个相同索引但内容不同的日志记录到自己的状态机。
1.3 复制状态机 复制状态机（Replicated State Machines） 是指一组服务器上的状态机产生相同状态的副本，并且在一些机器宕掉的情况下也可以继续运行。...一致性算法管理着来自客户端指令的复制日志。状态机从日志中处理相同顺序的相同指令，所以产生的结果也是相同的。 复制状态机通常都是基于复制日志实现的，如上图。...一旦指令被正确的复制，每一个服务器的状态机按照日志顺序处理他们，然后输出结果被返回给客户端。因此，服务器集群看起来形成一个高可靠的状态机。...他们当有稳定的存储的时候可以从状态中恢复回来并重新加入集群。 不依赖时序来保证一致性：物理时钟错误或者极端的消息延迟只有在最坏情况下才会导致可用性问题。...Leader 会从后往前试，每次日志条目失败后尝试前一个日志条目，直到成功找到每个 Follower 的日志一致位点，然后向后逐条覆盖 Followers 在该位置之后的条目。
在这个地方我们可以探讨一个更极端的情况，如果此时cn也宕机了，那么失败的dn重启后去cn拿状态发现拿不到，这是这个失败dn上的事务就处于一个未决态，不知道是应该提交还是回滚，这时候应该有一个进程能够从其他...当一个候选者获得了集群大多数节点针对同一个任期号的选票，那么他就赢得了选举并成为领导者。然后他会向其他的服务器发送心跳消息来建立自己的权威并且阻止新的领导人的产生。下图为三种角色的转换状态机。 ?...日志复制 当leader被选举出来，他就作为服务器处理客户端请求。客户端的每一个请求都被看成复制状态机所需要执行的指令。...安全性 安全性指的是每台复制状态机都需要按照同样的顺序执行相同的指令，以保证每台服务器数据的一致性。假想一台跟随者在某段时间处于不可用状态，后来可能被选为领导者，这时就会造成之前的日志被覆盖。...，2pc在提交阶段不同的机器commit肯定有时间差，如果在这个时间差做了备份，会发现最后一台机器有这个事务的redo，另一台没有，这样恢复的话就会造成数据不一致。
“重试”或“补偿”时，在执行服务前在数据库插入一条记录，记录状态，当异常时通过定时任务去查询数据库记录并进行“重试”或“补偿”，当业务流程执行成功则删除记录； 另一种是设计一个状态机引擎和简单的 DSL...业务状态管理：流程本质就是一个状态机，可以很好的反映业务状态的流转4. 提高异常处理灵活性：可以实现宕机恢复后的“向前重试”或“向后补偿”5....难以实现宕机恢复后的“向前重试”，因为无法恢复线程上下文 Seata Saga 的方案 Seata Saga 的简介可以看一下《Seata Saga 官网文档》[6]。...，这时则没有办法进行补偿了，有些业务场景可以允许让业务最终成功，在回滚不了的情况下可以继续重试完成后面的流程，状态机+DSL的方案可以实现“向前”恢复上下文继续执行的能力, 让业务最终执行成功，达到最终一致性的目的...， $.表示使用表达式从状态机上下文中取参数，表达使用的 SpringEL[8]， 如果是常量直接写值即可； Output: 将服务返回的参数赋值到状态机上下文中，是一个 map 结构，key 为放入到状态机上文时的
数据库的高可用是个悠久的话题，目前以最常见的主备模式为例, 它主要有异步和半同步两种方式，但这两种方式都有各自的缺陷。 异步在主库宕机后，最后更新的记录有可能没有推送到从库，从而引发数据丢失。...图 权重选主 3.状态机诊断 在主备模式时，如果主节点有DDL或大事务，则会导致从节点延迟，同样的RDS三节点企业版也会遇到这样的情况。...服务不可用时间充满了不确定性，那如何保证SLA呢？ 故障有可恢复和不可恢复之分，通过我们观察，除了那种机器宕机、磁盘坏块这类彻底恢复不了的场景，大部分故障都是短期的。...因此，在三节点企业版中，我们做了一个状态机诊断和主动切换的功能。...，从选举租约、状态机、磁盘探活的角度，都无法正确检测故障，因此最好有一个能从App视角去建立连接、执行SQL、返回结果的全链路检测流程。
它和其它服务器上的一致性模块进行通信，确保每一个服务器上的日志都包含相同顺序的相同请求。即使其中的一些服务宕机了。请求命令复制完成后，状态机会按照日志中的命令顺序进行执行。并将结果返回给客户端。...安全性：状态机的安全性保障，当一个服务器在它自己的状态机上应用了一个指定索引的日志条目后，其它服务器状态机将不会出现应用同样索引的不同日志条目情况，5.4描述了如何保障这一特性， 5.1 Raft...恢复正常后，被选举为leader，然后使用新的日志条目覆盖掉之前leader提交而未成功被复制的那些条目。这样，不同服务器的状态机就可能执行了不同的命令序列。...最后，我们呈现了e Leader Completeness Property的证明草图并且展示了它是如何指导状态机正确的执行的。...当失败服务器重新恢复时，RPC请求完成请求。当服务器接收处理完RPC请求，但是在回复之前宕机。那么在它恢复时，会接收到相同的RPC请求。
简单而言，一致性问题是在节点宕机、消息无序等场景可能出现的情况下，相互独立的节点之间如何达成决议的问题，作为解决一致性问题的协议，Paxos的核心是节点间如何确定并只确定一个值(value)。...解决的方法是从proposer中选出一个leader，提议统一由leader发起。 最后我们再引入一个新的角色：learner，learner依附于acceptor，用于习得已确定的决议。...如果部分acceptor因宕机等原因未知晓已确定决议，宕机恢复后可经本机learner采用pull的方式从其他acceptor习得。...不同序号的实例之间互相不影响，A/B/C三机输入相同、过程实质等同于执行相同序列的状态机(state machine)指令 ，因而将得到一致的结果。...小结 以上介绍了Paxos的推演过程、如何在Basic Paxos的基础上通过状态机构建Multi Paxos。
冗余状态机（Replicated State Machine） 将服务器看作是一个具有确定性状态的状态机，只要给定相同初始状态和同样顺序的确定输入，就能保持同样的状态。...挑战 需要同步什么状态？ Primary 需要等 Backup 吗？ Primary 宕机时，如何进行切换？ 在 Primary/Backup 宕机时，如何进行快速恢复。...可以让运行在服务器上的应用无需改动而获取容错能力。但需要细粒度的同步机器事件（中断、DMA）；并且需要修改机器底层实现以发送这些事件。 而 VM-FT 选择了后者，能力更强大，但也做出了更多牺牲。...在 Primary 宕机后，Backup 声称具有 Primary 的 MAC 地址，然后让 ARP 缓存表过期，就将打向某个 IP 的流量从 Primary 切换到了 Backup。...这时需要 VMM 强行中断，拷贝来到的数据，模拟一个指令，并发送给 Backup。 OutPut rule 当 Primary 宕机时，其发送给 Backup 的最后一条指令也由于网络问题丢失了。
业务执行及补偿节点 ：负责调用业务系统实现的多个执行节点。 异步补偿触发：负责在执行异常时，异步调起恢复任务并触发执行。 「总结下，DT 是个以状态机为基础的，补偿式的分布式长事务一致性保障引擎。」...下面将详述每个模块的实现方案和细节。 DT 引擎原理介绍 「理论基础」：是从Hector&Kenneth在1987年发表的《Sagas》论文中演化而来： ?...下面我们详细说明」 状态机的设计和维护 状态机的配置决定了事务的节点编排和执行流程。既要决定正常的业务执行流程，还要考虑不同场景下的可配置策略。 重试和回滚 回滚，需要从最后一个节点往前回滚。...二是一个完善的流程阻断方案：我们的存储操作一般分为前置操作和后置操作，如主事务插入和分支事务插入都是前置操作，而分支事务状态更新则是后置操作。...结束语 那么，DT是如何解决开篇提到的那些问题的呢： 在调用扣费服务时发生本服务宕机，说明主事务一定是插入成功的，异步补偿会捞取该主事务记录，并捞取对应的分支事务记录，执行异步补偿。
四种ZAB运行状态 这里是指ZAB集群的运行状态，因为ZAB除了正常向外部提供服务，还得有故障恢复功能。从整个集群的状态，我们可以了解ZAB的运行过程。...后文讲解思路也是从这两种模式入手，在崩溃恢复模式中，再细分为三个阶段，也就是四种运行状态的前三种（ELECTION、DISCOVERY、SYNCHRONIZATION）。...这也要求ZAB设计者不得不考虑，当Leader宕机或者失去过半的Follower节点后，如何恢复整个集群。...其中Leader在广播C2（P2的Commit请求）之前宕机，ZAB会在崩溃恢复模式中，让所有的服务器都提交C2。...有一个Proposal，在广播之前Leader宕机，经过崩溃恢复模式后，该Proposal是否会被提交？
在2PC中一个participant的状态只有它自己和coordinator知晓，假如coordinator提议后自身宕机，在watchdog启用前一个participant又宕机，其他participant...就会进入既不能回滚、又不能强制commit的阻塞状态，直到participant宕机恢复。...解决的方法是从proposer中选出一个leader，提议统一由leader发起。 最后我们再引入一个新的角色：learner，learner依附于acceptor，用于习得已确定的决议。...如果部分acceptor因宕机等原因未知晓已确定决议，宕机恢复后可经本机learner采用pull的方式从其他acceptor习得。...小结 以上介绍了Paxos的推演过程、如何在Basic Paxos的基础上通过状态机构建Multi Paxos。
上图前面两部不变，但是在进行请求Accept的时候，proposer宕机 此时分布式可用性体现出来，另外一个proposer就会重新发起一个提案2 然后依次正常执行，最后(2,Vn)提案被选了出来 潜在的问题...2，此时前一次的proposer看到自己的提案被替换了，就会在此提一个提案，编号为3，就这样一次类推，最后造成活锁 当然这个问题也很好解决，就是当第二个提案提出的时候，如果已经有提案了，我们可以等一会...进行提交 ZAB要解决两个问题,设计两种模式 消息广播，把数据更新到多有follower 崩溃恢复模式，Leader发生崩溃时候，如何恢复 消息广播 消息广播类似一个二阶段提交，但是又不一样，是因为移除了中断逻辑...proposal都包含一个epoch值代表当前的leader周期，paxos中的名字Ballot ZAB用来构建高可用的分布式数据主备系统(zookeeper)，Paxos用来构建分布式一致性状态机系统...此时集群leader宕机， 状态变更，leader故障后，余下的Follower状态变成了Looking,然后进行新的选举 每个server发出投票 接受到各个服务器的投票,如果其他服务器的数据比自己的新会改投票
但只要有足够多的服务器恢复正常，就能再次选出 Leader，继续对外提供服务。 请简单说说 Raft 中的选举流程？...如何避免出现网络分区的 Peer 恢复通信时将整体 Term 推高？...，并且 apply 到状态机中，然后返回结果给客户端。...因此我们需要保证客户端的请求只能被状态机应用一次，我们可以维护一个去重哈希表，客户端 ID + 命令 ID 组成一个唯一的标识符，如果判断到命令是已经被执行过的，则直接返回对应的结果。...Shard 数据如何迁移？ 启动一个后台定时任务，定期从配置服务中获取最新的配置，如果检测到配置发生变更，则变更对应 shard 的状态，标记为需要进行迁移。
它主要包括下面两个目标： 当出现任何错误，包括系统宕机、部分失败等，都能保证左右的数据修改都恢复到未修改的状态。 不同的事务并发放完相同的数据时，提供适当的隔离机制。...但是，无论如何，大部分情况下，分布式系统的一个服务总是会访问多个数据源。最典型的例子就是通过MQ接受一个事件，然后出发一些操作，再把结果发送到另一个队列里。...那么，在系统恢复以后，我该怎么完成之前的事务呢？除了上面说的用定时器定期检查未完成的操作以外（需要能够通过某种数据状态判断业务没有执行完成后），我们还可以用数据库来记录事务的运行状态。...例如在TCC模式中，每当一个服务A要使用TCC模式调用另一个服务B的时候，服务A将这个TCC的事务状态写到数据库中，根据具体实现，可能是在调用前记录当前事务的状态，调用完成再保存该调用的参数和结果状态，...分布式系统的业务流程，实际上就是一个完备的状态机，这个状态机是否包含了所有的事件，是否包含了所有的业务路径，包括正常的、异常的，合理的设计业务流程，才能更好地实现分布式事务。
Spring 框架给我们提供了一个很好的思路，里面有个重要设计 AOP ，全称（Aspect Oriented Programming），面向切面编程。...重试通常跟幂等组合使用，如果一个接口支持了 幂等，那你就可以随便重试 关于的 幂等 的解决方案 插入前先执行查询操作，看是否存在，再决定是否插入 增加唯一索引 建防重表 引入状态机，比如付款后，订单状态调整为已付款...如果失败，可以借助MQ的重试机制，多次重试 六、备份 任何服务器都有宕机的可能性，一旦存储了数据，带上状态，如果发生故障，数据丢失，后果是我们无法承受的。 所以也就变成了互联网的基本能力。...熔断的主要方式是使用断路器阻断对故障服务器的调用 断路器有三种状态，关闭、打开、半打开。 状态机： 1、关闭（Closed）状态：在这个状态下，请求都会被转发给后端服务。...同时，会有一个定时器，时间到的时候会变成半打开状态。目的是假设服务会在一段时间内恢复正常。
复制状态机（Replicated State Machine） 在Raft算法中，集群像HDFS一样是主从架构，每一台机器的状态都唯一依赖于日志，而日志只来源于Master节点。...日志中包含中一系列的命令，命令都包含着唯一编号，编号只会递增，不会减少或发生变更，而机器会根据命令不断地执行下去，所以只要日志保持一致，每台机器最终都会保证在统一状态。这也就是复制状态机。...当这个条目被安全的复制之后，Leader会将这个条目应用到它的状态机中并且会向客户端返回执行结果。...日志的结构中不仅包含具体的操作，还包含本次插入的前一个位置的index和Term（任期），从而保证： 如果在不同日志中的两个条目有着相同的index和Term，则它们所存储的命令是相同的。...，这时候系统没法恢复了。
使用不同的 Dispatcher 您可以在不同的 Dispatcher 间切换，从而做到在不同的线程中执行计算。那么 Kotlin 是如何知道从哪里开始恢复挂起的计算的呢？...此时，编译器只需要添加如何在状态之间切换的信息。 首先需要知道的是: 函数是第一次被调用； 函数已经从前一个状态中恢复。...(即 logUserIn) 前，LoginUserStateMachine 的 label 都会更新到下一个状态； 在当前的状态机中调用另一个挂起函数时，continuation 的实例 (LoginUserStateMachine...而即将被调用的挂起函数也同样被编译器转换成一个相似的状态机，并且接收一个 continuation 对象作为参数。当被调用的挂起函数的状态机运行结束时，它将恢复当前状态机的执行。...最后一个状态与其他几个不同，因为它必须恢复调用它的方法的执行。
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