A (可用性)：非故障的节点在合理的时间内返回合理的响应(不是错误和超时的响应)。可用性的两个关键一个是合理的时间，一个是合理的响应。合理的时间指的是请求不能无限被阻塞，应该在合理的时间给出返回。...合理的响应指的是系统应该明确返回结果并且结果是正确的，这里的正确指的是比如应该返回50，而不是返回40。 P (分区容错性):当出现网络分区后，系统能够继续工作。...顺便一提，CAP理论中是忽略网络延迟，也就是当事务提交时，从节点A复制到节点B，但是在现实中这个是明显不可能的，所以总会有一定的时间是不一致。同时CAP中选择两个，比如你选择了CP，并不是叫你放弃A。...因为P出现的概率实在是太小了，大部分的时间你仍然需要保证CA。就算分区出现了你也要为后来的A做准备，比如通过一些日志的手段，是其他机器回复至可用。 1.2 理解BASE理论 ?...数据不一致:两阶段提交协议虽然为分布式数据强一致性所设计，但仍然存在数据不一致性的可能，比如在第二阶段中，假设协调者发出了事务commit的通知，但是因为网络问题该通知仅被一部分参与者所收到并执行了commit
是否因为掩码问题，判断不是同一网段所以没有回复，或者看掩码不同，配置有网关，由路由表中发给其他地址是否发给其他mac地址？...mac回答本查找设备其他网卡ip的arp请求，导致ping发给错误的网卡，而的ip不是ping的request的目的ip，所以就不处理，导致time out。...4.2 排查流程： ping命令发出后，提示是其他ip回复的（如网关或者一个节点ip）“无法访问目标主机”，跨网段ping消息，没有直连路由的话，会首先检查是否有配置默认网关，有的话，检查arp缓存是否有网关的...在206网段的其他pc上抓包，过滤对应c0-a8-ce-0a的arp广播消息，能发现网关每隔一秒发出一次arp的广播查询消息，因为没有响应，所以会发出多次。...，看回包的mac地址是否和ping的request来包是否一致，不一致，检查回程路由和节点回程路由。
keepalived软件有两种功能，分别是监控检查(心跳检测主是否存活)、VRRP(虚拟路由器冗余协议)。Nginx实现高可用，要借助keepalived地址漂移功能。...若false，可用commitAsync异步提交偏移量，防同步提交偏移量失败而一直阻塞。如发出请求用于提交偏移量20，发生通信问题，服务器收不到请求，不会作出响应。...若确定某些数据不一致并希望延迟较低，用commitAsync不会阻塞完成，稍后发出提交请求并处理来自Kafka的响应(成功或失败)，代码会继续执行，但不会自动重试。...rocketmq并发比rabbitmq高，代码简单了，不用定时任务检查消息记录生产成功 最大努力通知：如 支付宝的支付回调通知接口，返回ok的那个，多次尝试通知成功(回调接口要做幂等)。...在这部分参与者接到commit请求后会执行commit操作，但其他未接到commit请求的则无法执行事务提交，就导致了数据的不一致。
但是其他部分未接到commit请求的机器则无法执行事务提交。于是整个分布式系统便出现了数据部一致性的现象。...（4）二阶段无法解决的问题：协调者在发出 commit 消息之后宕机，而唯一接收到这条消息的参与者同时也宕机了，那么即使协调者通过选举协议产生了新的协调者，这条事务的状态也是不确定的，没人知道事务是否被已经提交...，否则返回No响应，具体流程如下： （1）事务询问：协调者向所有参与者发出包含事务内容的 canCommit 请求，询问是否可以提交事务，并等待所有参与者答复。...事件编排的实现方式中，每个服务产生自己的时间并监听其他服务的事件来决定是否应采取行动。...本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
而收到的结果有三种； Ａ: 超过半数的中介者同意，收东西去成都； Ｂ: 至少有一个中介者决定了旅游地（不一定是成都，可能是其他提议者和中介商定的拉萨），那先看看是否超过半数的旅游地，如果没有，则下次顶最近时间选择出的旅游地...而低 32 位计数器则从 0 开始重新计数 崩溃恢复模式（选举） 集群初始化或者Leader失去连接时，节点（任意节点）发起选主，然后集群其他节点会为发起选主的节点进行投票 节点B判断确定A可以成为Leader...如参与者执行成功，给协调者反馈 yes，即可以提交；如执行失败，给协调者反馈 no，即不可提交 阶段 2：提交阶段 如果协调者收到了参与者的失败消息或者超时，直接给每个参与者发送回滚(rollback)...，在第三阶段，如果协调者请求中断事务，而协调者无法与参与者正常通信，会导致参与者继续提交事务，造成数据不一致 柔性事务TCC (XA模式在服务级别的实现) ?...image.png Try阶段：需要做资源的检查和预留。在扣钱场景下，Try 要做的事情是就是检查账户可用余额是否充足，再冻结账户的资金。
转载申明 作者：HollisChuang 原文地址：http://blog.jobbole.com/95632/ 申明：如果本博文只做学习记录，不做任何商业用途，如涉及侵权请及时联系本人。...如果想让分布式部署的多台机器中的数据保持一致性，那么就要保证在所有节点的数据写操作，要不全部都执行，要么全部的都不执行。但是，一台机器在执行本地事务的时候无法知道其他机器中的本地事务的执行结果。...但是其他部分未接到commit请求的机器则无法执行事务提交。于是整个分布式系统便出现了数据部一致性的现象。...4、二阶段无法解决的问题：协调者再发出commit消息之后宕机，而唯一接收到这条消息的参与者同时也宕机了。...4.完成事务 协调者接收到所有参与者的ack响应之后，完成事务。 中断事务 协调者没有接收到参与者发送的ACK响应（可能是接受者发送的不是ACK响应，也可能响应超时），那么就会执行中断事务。
为什么 Xline 使用 CURP 这样的新协议而不是 Raft 或 Multi-Paxos 作为底层共识协议？为了说明这一点，我们来看一下 Raft 和 Multi-Paxos 的问题。...follower收到leader的AppendEntries请求后，会进行日志一致性检查，以确定是否可以添加到自己的状态机日志中。如果检查成功，则返回成功消息；如果检查失败，则返回失败消息。...由于z = 7与见证人中唯一的y = 5不冲突，因此follower将z = 7保存到见证人中，并向客户端返回OK。 客户端收集并计算收到的成功响应的数量。...由于z = 9与z = 7冲突，因此向客户端返回KeyConflict响应，并异步发起AppendEntries请求，将状态机日志同步到集群中的其他节点。...follower 收到请求并拒绝保存提案，因为 z = 9 与见证人中的 z = 7 冲突。 客户端收集并计算收到的成功响应的数量。由于收到的拒绝响应数量超过 f/2，客户端需要等待慢速路径完成。
1、题库生成模块，这个部分主要就是生成一个个问题和答案，其实题目和答案本身并不需要很复杂，重要的是能够防止由机器来算出结果，即防止秒杀器来答题。...分层过滤 前面介绍的排队和答题要么是少发请求，要么对发出来的请求进行缓冲，而针对秒杀场景还有一种方法，就是对请求进行分层过滤，从而过滤掉一些无效的请求。...分层校验的目的是： 在读系统中，尽量减少由于一致性校验带来的系统瓶颈，但是尽量将不影响性能的检查条件提前，如用户是否具有秒杀资格、商品状态是否正常、用户答题是否正确、秒杀是否已经结束、是否非法请求、营销等价物是否充足等...； 在写数据系统中，主要对写的数据（如“库存”）做一致性检查，最后在数据库层保证数据的最终准确性（如“库存”不能减为负数）。...总结一下 今天，推荐一个我在看的，阿里高级技术专家讲的，秒杀架构课程 今天，我介绍了如何在网站面临大流量冲击时进行请求的削峰，并主要介绍了削峰的3种处理方式： 1、一个是通过队列来缓冲请求，即控制请求的发出
每一次确定的响应都需要这次请求在一个往返以及被调用节点中正确处理，流量既不能被中间代理丢包，也不能由于目标节点的错误导致无法发出响应，只有在同时满足了这两个条件的情况下，我们才能得到确定的响应结果。...超时 在分布式系统中，不是任何的网络请求都能够得到确定的响应，如果网络请求在往返以及被调用节点处理的过程中出现了丢包或者节点错误，发出请求的节点就可能永远也无法得到这次请求的响应。 ?...最多一次 最多一次其实非常容易保证的，UDP 这种传输层的协议其实保证的就是最多一次消息投递，消息的发送者只会尝试发送该消息一次，并不会关心该消息是否得到了远程节点的响应。 ?...最少一次 为了解决最多一次时的消息丢失问题，消息的发送者需要在网络出现超时重新发送相同的消息，也就是引入超时重试的机制，在发送者发出消息会监听消息的响应，如果超过了一定时间也没有得到响应就会重新发送该消息...投递消息时加入序列号其实与 TCP 中的序列号非常类似，我们需要在数据之外增加消息的序列号，对于消费者就可以根据每一条消息附带的序列号选择如何处理顺序不一致的消息，对于不同的业务来说，常见的处理方式就是用阻塞的方式保证序列号的递增或者忽略部分
超时 在分布式系统中，不是任何的网络请求都能够得到确定的响应，如果网络请求在往返以及被调用节点处理的过程中出现了丢包或者节点错误，发出请求的节点就可能永远也无法得到这次请求的响应。 ?...，所以如何在不可靠的通信方式中，保证消息不重不漏是非常关键的。...最多一次 最多一次其实非常容易保证的，UDP 这种传输层的协议其实保证的就是最多一次消息投递，消息的发送者只会尝试发送该消息一次，并不会关心该消息是否得到了远程节点的响应。 ?...最少一次 为了解决最多一次时的消息丢失问题，消息的发送者需要在网络出现超时重新发送相同的消息，也就是引入超时重试的机制，在发送者发出消息会监听消息的响应，如果超过了一定时间也没有得到响应就会重新发送该消息...，对于不同的业务来说，常见的处理方式就是用阻塞的方式保证序列号的递增或者忽略部分『过期』的消息。
创建进程是由clone系统调用实现的，而创建线程时同样也是clone实现的，只不过clone的参数不同，其行为也很不同。这个话题是很大的，这里我们仅讨论下TCP连接。...2）关闭普通ESTABLISH状态的连接（未设置so_linger） 首先检查是否有接收到却未处理的消息。...例如，有些响应发出后调用close关闭连接，接下来就会关闭进程。...检查是否有未读消息，若有则发RST关连接，不会触发等待。接下来检查是否有未发送的消息时与第2种情形一致，设好FIN后关闭angle算法发出。...这里需要注意，so_linger不是确保连接被四次握手关闭再使close返回，而只是保证我方发出的消息都已被对方收到。
当设备重新发出对该主机名的探测时，测试工具再次发送其冲突响应，并验证设备是否选择了新的主机名并再次探测/宣布。如果设备选择新的主机名而未首先探测其原始名称，则会发出警告。...这些答案的产生可能是因为记录回答在多播 DNS 查询消息中收到的问题，或响应者确定的某些其他时间而不是未经请求的公告是有保证的。...对于不属于任何人的共享记录单个主机，给定记录的不存在由任何机器无法响应多播 DNS 查询，而不是通过任何明确的否定回应。对于共享记录，NXDOMAIN 和不得发送其他错误响应。...如果以后换一台机器想要发出相同的查询，并且它已经有了答案缓存，它甚至可能不需要在完全没有网络。 重复查询抑制。当不止一台机器有同样持续的长期查询运行，每台机器都没有传输自己的独立查询。...这是为了提供命运共享，使所有设备的地址都被传递 原子地在一条消息中，以减少丢包的风险可能导致查询器只接收 IPv4 地址而不是IPv6 地址，反之亦然。
作者：marw 分布式系统由于机器宕机、网络异常、消息丢失、消息乱序、数据错误、不可靠的 TCP、存储数据丢失等原因面临一系列挑战，本文重点讲述分布式系统面临的挑战之一数据一致性问题。...即系统可以继续运行并提供核心的功能，而不是完全崩溃； ● S：（Soft State）软状态，分布式系统中的数据状态不需要实时保持一致，而是允许一段时间的数据不一致。...这个阶段参与者并不真实获取锁占用资源，只是对自身执行事务状态的检查，查看是否具备执行事务的条件。...是一种去中心化的模式，参与者之间通过消息机制进行沟通，通过监听器的方式监听其他参与者发出的消息，从而执行后续的逻辑处理。...下面是一些实现幂等性的常见方法： ● 更新前检查：接口先检查前置事件是否已执行成功，如果已执行成功，执行后续任务保障状态一致。
,客户端应忽略任何额外的响应属性,这样老版本的客户端能直接只用更新的服务 进行主要且不向后兼容的改变 此时必须在一段时间内同时支持新旧版本的API 假如使用REST,可以在URL中嵌入主要版本号,或者使用...平台层服务发现模式 它是两种模式的组合： 第三方注册模式：由第三方负责处理注册，而不是服务本身向服务注册表注册自己 服务端发现模式：客户端不需要查询服务注册表，而是向DNS名称发出请求，请求被解析到路由器...额外的操作复杂性 处理并发和消息顺序 如何在保留消息顺序的同时，横向扩展多个接收方的实例 采用分片通道方案，如将orderId作为分片键，特定订单的每个事件都发布到同一个分片，该消息也由同一个接收方实例读取...弊端： 数据量巨大时效率低下 没有从根本上解决服务如何更新其他服务所拥有的数据这个问题 先响应,后处理 如Order Service,它在不调用任何其他服务的情况下创建订单,然后通过与其他服务交换信息来异步验证新创建的...Order 优点:即使其他服务中断, Order Service仍然会创建订单响应客户 弊端:为了使客户端知道订单是否已成功创建,需要定期轮询或者向客户端发送通知。
Flink社区中最常见的问题之一是如何在从开发阶段转向生产阶段时确定群集的大小。 对这个问题的明确答案当然是“它取决于”，但这不是一个有用的答案。...您的磁盘带宽，如果您依赖于基于磁盘的状态后端（如RocksDB）（并考虑其他磁盘使用，如Kafka或HDFS） 机器的数量以及它们可用的CPU和内存 基于所有这些因素，您现在可以构建正常操作的基线，以及用于恢复追赶或处理负载峰值的资源缓冲区...状态访问和检查点 这不是一切。 到目前为止，我只查看了Flink正在处理的用户数据。 您需要将存储状态和检查点保存在RocksDB中而进行的磁盘访问的开销包括在内。...您还可以启用容错检查点。 如果计算机或其他任何其他设备出现故障，您需要恢复窗口内容并继续处理。 检查点设置为每分钟一个检查点的间隔，每个检查点将作业的整个状态复制到网络附加文件系统中。...对于40％是否是适当的余量，没有一个通用的答案，但这个算术应该给你一个很好的起点。 尝试上面的计算，更换机器数量，key数量或每秒消息数，以便选择要考虑的值，然后根据预算和运营因素进行平衡。
合理的响应指的是系统应该明确返回结果并且结果是正确的，这里的正确指的是比如应该返回 50，而不是返回 40。 P (分区容错性)：当出现网络分区后，系统能够继续工作。...顺便一提，CAP 理论中是忽略网络延迟，也就是当事务提交时，从节点 A 复制到节点 B 没有延迟，但是在现实中这个是明显不可能的，所以总会有一定的时间是不一致。...完成事务 协调者接收到所有参与者的ack响应之后，完成事务。 中断事务 协调者没有接收到参与者发送的ACK响应（可能是接受者发送的不是ACK响应，也可能响应超时），那么就会执行中断事务。...这样就和其他接到abort命令并执行回滚的参与者之间存在数据不一致的情况。...举个简单的例子：如果你用 100 元买了一瓶水， Try 阶段：你需要向你的钱包检查是否够 100 元并锁住这 100 元，水也是一样的。
参与者响应是否准备好提交的结果给协调者，并阻塞等待协调者的下一个指令。 协调者接收所有参与者的响应，如果超时未收到响应，当 abort 处理。有一个 abort，则下一步是回滚。...P2：提交阶段 协调者向所有参与者发出提交或回滚的消息。 参与者执行提交/回滚，释放占用的锁等资源，并作出响应。 结束。...两阶段提交过程消息流 存在的不足 阻塞 参与者响应是否准备好提交的结果给协作者，并阻塞等待协作者的下一步指令。 准备完成时，如果协调者宕机，所有参与者将一直阻塞。...不一致 协调者向所有参与者发出提交或回滚消息。 参与者宕机，将接收不到提交消息，会出现不一致（需要人工干预）。 4. 3PC 2PC 当协调者宕机时（网络分区时）将一直阻塞。...正常操作 两个客户端分别修改两个节点状态 两个节点状态修改，并分别通知其他节点 造成集群中节点不一致 2.
可以进一步将准备阶段分为以下三个步骤： 1）协调者节点向所有参与者节点询问是否可以执行提交操作，并开始等待各参与者节点的响应。...（询问是否可以一起玩游戏） 2）参与者节点执行询问发起为止的所有事务操作，并将Undo信息和Redo信息写入日志。（登录王者荣耀游戏） 3）各参与者节点响应协调者节点发起的询问。...如果任一参与者节点在第一阶段返回的响应消息为”中止”，或者 协调者节点在第一阶段的询问超时之前无法获取所有参与者节点的响应消息时： ?...但是其他部分未接到commit请求的机器则无法执行事务提交。于是整个分布式系统便出现了数据部一致性的现象。...4、二阶段无法解决的问题：协调者再发出commit消息之后宕机，而唯一接收到这条消息的参与者同时也宕机了。
这种故障通常是不确定的：如果你想做涉及多个节点和网络的东西，可能甚至不知道某个消息是否成功，因为消息穿越网络所需的时间也是不确定的。 这种故障的不确定性，使得分布式系统的变得复杂而脆弱。...2.不可靠的网络 分布式系统是一组由网络连接的机器组成的。网络是这些机器通信的唯一方式，每台机器都有自己的内存和磁盘，一台机器不能访问另一台机器的内存或磁盘。...特别是，它可能发生的是节点实际上没有时效，但由于过载而响应缓慢，将其负载转移到其他节点会导致级联故障。...如Akka的超时器，Cassandra的动态检测，TCP的超时重传。 3.不可靠的时间 在分布式系统中，时间是一件棘手的事情，因为通信不是瞬时的：消息穿越网络从一台机器转到另一台机器需要时间。...两个值之间的差异告诉你这两个检查之间要花多少时间。在分布式系统中，通过一个单调的时钟测量时间（如超时）通常是好的，因为它不承担不同的节点的时钟之间的同步的细微误差。
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
