在分布式系统中，数据一致性的问题更加复杂。因为数据可能会被复制到多个节点上，当数据在某个节点上发生变化时，需要保证这个变化能够被其他所有节点看到，这就是分布式系统中的数据一致性问题。...因此，如何在分布式系统中保持数据一致性，是分布式系统设计中的一个重要问题。 2、数据一致性模型 数据一致性模型是分布式系统中的重要概念，它决定了数据在多个节点之间如何保持一致。...在线性一致性模型中，如果操作 A 在操作 B 之前完成，那么操作 B 必须能够读取到操作 A 写入的数据，无论这两个操作发生在哪个节点上。这就要求系统必须在全局范围内维护一个一致的操作顺序。...在强一致性模型，如线性一致性模型中，一个写操作被认为是完成的，当且仅当这个写操作已经被应用到所有的副本上，也就是说，所有的节点都已经看到了这个写操作的结果。...现在，「应用程序A」和「应用程序B」是分布式系统的两个部分，「数据库A」和「数据库B」是分布式系统的数据存储的两个子数据库。
checkMultiplicity方法来防止重复增加 创建节点并添加到双链表中 ?...找到结点后删除节点逻辑 ? 双链表中删除结点操作 回调事件 ?...两种方式都会进行事件的传播，两个的区别是通过pipeline fire的事件是从双链表的头结点开始传播的，而通过ChannelHandlerContext对象是从当前结点往下传播 的 read事件的传播分析...异常的传播 当channelHandler在处理业务的时候发生了异常，异常信息会从当前的链上往下传播，直到有一个channelHandler把异常处理了，如果没有channelHandler把异常处理，...会传播到tail结点，在实际业务中，在channelHandler链的最后增加一个统一的异常处理下面分析异常的传播流程 异常传播入口 ?
来源：leesf cnblogs.com/leesf456/p/5992377.html 一、前言 在大数据系统中，分布式系统已经成为一个无法避免的组件，如zookeeper已经成为了工业届的标准。...3.4 缺乏全局时钟 典型的分布式系统由一系列在空间上随意分布的多个进程组成，具有明显的分布性，这些进程之间通过交换消息来进行互相通信，因此，在分布式系统中，很难定义两个时间究竟谁先谁后，原因就是因为分布式系统缺乏一个全局的时钟序列控制...五、从ACID到CAP/BASE 5.1 ACID 事务是由一系列对系统中数据进行访问与更新的操作所组成的一个程序执行单元，狭义上的事务特指数据库事务。...原子性 指事务必须是一个原子的操作序列单元，事务中包含的各项操作在一次执行过程中，只允许出现以下两种状态之一，全部成功执行，全部不执行。...对于一个将数据副本分布在不同分布式节点上的系统来来说，如果对第一个结点的数据进行了更新操作并且成功后，却没有使得第二个节点上的数据得到相应的更新，于是在对第二个结点的数据进行读取操作时，获取的仍然是老数据
vivo 互联网大数据团队-Zheng Xiaofeng 一、背景 Druid 是一个专为大型数据集上的高性能切片和 OLAP 分析而设计的数据存储系统。...（本文主要讨论实时摄入kafka数据的任务），在Task的运行过程中，它会根据数据时间列产生一个或者多个Segment，Task分为实时和离线任务。...四、 Druid元数据存储介质 Druid 根据自身不同的业务需要，把元数据存储在不同的存储介质中，为了提升查询性能，同时也会将所有元数据信息缓存在内存中。...Druid部分服务进程在启动时会加载元数据库持久化的数据，如：Coordinator进程会定时加载表druid_segments 中used字段等于1的segment列表，Overlord 启动时会自动加载...例如：Historical节点第一个数据目录下的info_dir目录（如：/data1/druid/segment-cache/info_dir），保存了该节点加载的所有segment信息，在Historical
目前一些热门开源网络库同样也是采用的LT模式，如easygo，evio和gnet等 这里主动IO是指由netpoll提供一个缓冲区，当监听到fd上的读事件时，就主动将数据读取到该缓冲区中，至于什么时候从...buffer实现，扩容时直接在尾部添加新的Node节点即可，缩容时借助头指针直接释放掉那些多余的Node节点占用的空间，同时给每个节点建立一个单独的引用计数，确保只在Node节点上的引用计数为0时，才会回收其占用的内存...为两级结构 // 将 [read,read+n]范围的切片切分出来，由一个新的node节点引用，同时增加当前节点的引用计数 func (node *linkBufferNode) Refer(n int...== 0 { return 0, nil } // 执行writev系统调用,将ivs[i].base指针指向的缓冲区数据写入fd代表的文件中 r, _, e := syscall.RawSyscall...，因为在没有调用Flush前，这段空间内的数据是不可读的，因此这段空间内buf中的数据是可能出现无效数据的，因为用户可能分配了空间，但是还没有往里面写入数据。
当一个节点失败时，可以从其他副本中获取数据，确保数据的可访问性和系统的可用性。这对于需要高可用性的业务非常关键。 提升读取性能：拥有多个副本意味着可以同时从不同的节点读取数据。...同时，副本之间的同步也会导致网络延迟增加，进而影响系统的性能。 什么是一致性和可用性？ 我们在分布式存储系统中需要权衡的两个关键概念是一致性和可用性。...所以，在分布式存储系统中，我们需要考虑以下问题： 如何在多个副本之间保持数据的一致性； 如何处理副本之间的同步和复制问题； 如何解决一致性和可用性之间的权衡问题。...具体而言，我们需要考虑以下几个因素： 数据的同步与复制在一个分布式系统中，数据通常会以多个副本的形式存储在不同的节点上。为了保持一致性，我们需要确保这些副本之间的数据是同步的。...数据的同步可以通过同步复制和异步复制两种方式实现。同步复制要求在进行写操作时，必须将数据写入所有的副本之后才返回成功。这保证了副本之间的数据一致性，但也影响了系统的可用性。
源码路径：system/core/init/ueventd.cpp ueventd进程通过两种方式创建设备节点文件： 冷启动。统一创建好的文件节点如cpu频率等。 热启动。...动态创建的节点如usb插拔等。...它是多路复用IO接口select/poll的增强版本，能显著提高程序在大量并发连接中只有少量活跃的情况下的系统CPU利用率。保存数据类型是红黑树，查找速度快。...僵尸进程 在Unix/Linux中，父进程fork创建子进程，在子进程终止后，如果父进程不知道子进程已经终止了，这时子进程虽然退出了，但是系统进程表还保留它的信息，这个子进程就被称为僵尸进程。...fork用于创建一个子进程(复制调用fork进程的堆栈等信息)，它与原进程(调用fork进程)同时运行，原进程称为父进程。fork不需要参数并返回一个返回值。
官方文档上这么解释zookeeper，它是一个分布式协调框架，是Apache Hadoop 的一个子项目，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步服务、集群管理...比如我们可以让一个 IP 地址为“ip：192.168.0.110”的机器对服务器上的某个数据节点具有写入的权限。或者也可以通过“ip:192.168.0.1/24”给一段 IP 地址的机器赋权。...权限信息（Permission） 权限就是指我们可以在数据节点上执行的操作种类，如下所示：在 ZooKeeper 中已经定义好的权限有 5 种： 数据节点（c: create）创建权限，授予权限的对象可以在数据节点下创建子节点...中生成 echo -n : | openssl dgst -binary -sha1 | openssl base64 设置ACL有两种方式 节点创建的同时设置ACL...，应为日志文件时顺序写入的，所以这个最大事务ID也将是整个事务日志文件中，最小的事务ID，日志满了即进行下一次事务日志文件的创建 数据快照 数据快照用于记录Zookeeper服务器上某一时刻的全量数据
，不能同时保证两者。...一致性 一致性问题是指在分布式系统中，由于多个节点之间需要通过网络进行通信和协调，而网络本身是不可靠的，可能出现延迟、丢包、重传等现象，导致不同节点上的数据存在不一致或冲突的情况。...例如，在一个分布式数据库中，如果一个客户端向一个节点写入了一个新值，而另一个客户端从另一个节点读取了旧值，就出现了一致性问题。...Paxos 算法分为两个子过程：基本 Paxos 和多数派 Paxos。 基本 Paxos 是指在一个由若干个提议者和若干个接受者组成的系统中，选择一个值作为共识结果。...，并将其作为日志条目追加到自己的日志中，然后向其他节点发送日志复制请求，要求它们将日志条目写入自己的日志中； 最后，每个跟随者收到日志复制请求后，如果日志条目与自己的日志匹配，就将其写入自己的日志中，并回复确认消息
令牌化：浏览器根据 HTML 规定的各种令牌，如：“”、“” 等，将字符转成一个个的令牌，每个令牌也代表着 DOM 树中的一个节点。...DOM 构建：标记之间通常以嵌套关系存在，所以我们在创建对象的时候，需要将其链接在一个树数据结构内，从而记录标记中定义的父项-子项关系：html 对象是 body 对象的父项，body 是 paragraph...随机访问文档中的任一数据，可从父节点逐级遍历到目标节点。...大多数算法都是采用 key 加 tagName 方式来进行对比，给每个子节点加上一个 key 作为唯一标志，这样既能有效复用老的 DOM 树上的节点，算法时间复杂度又不会很高。...在创建每个子视图时，会同时考虑其所属上下文的主题信息，这里体现上一节中主题的全局生效、作为较低优先级属性的作用。
CAP 理论 【1】CAP 理论指出对于一个分布式计算系统来说，不可能同时满足以下三点： 1）一致性：在分布式环境中，一致性是指数据在多个副本之间是否能够保持一致的特性，等同于所有节点访问同一份最新的数据副本...【2】一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三项中的两项。 ...【3】在这三个基本需求中，最多只能同时满足其中的两项，P 是必须的，因此只能在 CP 和 AP 中选择，zookeeper 保证的是 CP，对比 spring cloud 系统中的注册中心 eureka...最终一致性: 1.弱一致性的特殊形式,不保证在任意时刻任意节点上的同一份数据都是相同的，但是随着时间的迁移，不同节点上的同一份数据总是在向趋同的方向变化 2.存储系统保证在没有新的更新的条件下，最终所有的访问都是最后更新的值...2.对其他节点之前的修改是可见(已同步)且确定的,并且新的写入建立在已经达成同步的基础上。
分布式系统 一致性问题 随着业务场景的复杂化，同一个业务往往也由多台服务器组成集群提供服务，但如何在这些物理位置和运行状态都不同的系统中达成一致成为了分布式领域的重要问题。...在强一致性情况下，任何时刻所有节点中的数据都是一样的。强一致性通常又包括顺序一致性和线性一致性两种。...FLP 不可能原理是 Fischer、Lynch 和 Patterson 三位科学家提出的一种理论，即在一个网络可靠但允许节点失效（如停机）的异步系统中，不可能在有限时间内完成共识。...AP 系统，在静态网站、非实时性数据库等业务场景下，可以弱化其一致性，如新版本上线后一段时间才达成一致。...CP 系统，在银行转账等对一致性要求绝对敏感的场景下，可以弱化其可用性，如当系统故障或失败时拒绝服务。 AC 系统，两阶段提交和一些关系性数据库则弱化网络分区，如 ZooKeeper 等。
我们使用 Nginx 作为图片服务器，图片服务器可以线性扩容，每写满一台服务器（及其 Slave 服务器），就继续写入下一台服务器。服务器 IP、图片路径则记录在用户数据库中。...同时，将用户根据位置信息重新分配到 4 个子树中。同样，如图中所示，如果某个子树中的用户增加，超过了阈值，该子树继续分裂成 4 个子树。...如果根节点不是叶子节点，那么根据给定的经、纬度判断其在网格中的位置，左上、右上、右下、左下，4 个位置，顺序对应 4 个子树，根据网格位置访问对应的子树。...事实上，我们只需要将 4 叉树所有的叶子节点顺序组成一个双向链表，每个节点在链表上的若干个前驱和后继节点正好就是其地理位置邻近的节点。...我们再看下性能和灵活性更好的 GeoHash 算法。 4、GeoHash 算法 除了动态网格算法，GeoHash 事实上是另外一种变形了的网格算法，同时也是 Redis 中Geo 函数使用的算法。
CAP 定理 CAP定理在发展中存在过两个版本，我们以第二个版本为准 在一个分布式系统中（指互相连接并共享数据的节点集合）中，当涉及到读写操作时，只能保证一致性（Consistence）、可用性(Availability...再来看看，数据不一致性在注册服务中中会给eureka带来什么问题，无非就是某一个节点被注册的服务多，某个节点注册的服务少，在某一个瞬间可能导致某些ip节点被调用数少，某些ip节点调用数少的问题。...保证可用性，在主从复制中“主”有数据，但是可能“从”还没有数据，这个时候，一旦主挂掉或者网络抖动等各种原因，可能会切换到“从”节点，这个时候可能会导致两个业务县城同时获取得两把锁 这个过程如下： 业务线程...都要是无法实现的，但我们能不能在一致性上作出一些妥协，不追求强一致性，转而追求最终一致性，所以引入BASE理论，在分布式事务中，BASE最重要是为CAP提出了最终一致性的解决方案，BASE强调牺牲高一致性...说一下，为何在互联网的系统中没被改造过的两阶段提交基本很少被业界应用，最最大的缺点就是同步阻塞问题，在资源准备就绪之后，资源管理器中的资源就一直处于阻塞，直到提交完成之后，才进行资源释放。
一致性是说用户在访问分布式系统中的任意节点时得到的数据必须是一致的。比方说我现在有两个结点。 那第一个结点上面有一个数据叫data值是v0，第二个结点上也是如此。那它们其实就形成了一个什么呢？...现在用户去访问这两个节点啊，不管访问的是谁，拿到结果是不是都一样的？ 但是呢，现在如果我对node 1节点的数据发生了修改。 这个时候两个节点数据是不是就不一样了？...在做数据备份的时候，你一定要及时的去完成数据同步，这样才能满足一致性。 2.1.2.可用性 第二个概念可用性。 它说用户在访问集群中的任意健康节点的时候啊，必须得到响应，而不是超时或者拒绝。...CP模式：各个子事务执行后互相等待，同时提交，同时回滚，达成强一致。但事务等待过程中，处于弱可用状态。 之前是各个子事务啊，是分别执行和提交，你一上来全部执行完了，那么没法回滚，对不对？...那我们同时提交或者中间有人失败了，那我们同时回滚，那么这样是不是就能达成强一致了？没有中间状态对不对？ 只不过在这个过程中啊，你的各个子事务是不是要互相等待啊？
信息一致的节点集群每个节点有独立的信息池。信息池间同步，存在延迟和一致性问题。适用于读多写少的场景。分布式应用将应用拆分成多个子应用。不同节点上可能部署不同的子应用。子应用按需扩展集群。...2PC是两阶段提交，分为准备阶段和提交阶段。其关键点是，在准备阶段尽可能完成所有工作，而提交阶段将是耗时极短失败概率小的操作。其实现，必须存在一个中心化的协调者，负责协调参与者的行为。...一致性哈希哈希算法在分布式集群中的应用场景：请求的负载均衡，对于请求IP进行哈希，然后对集群节点数取模，可以映射到具体节点上。...[0, 2^32-1]形成了一个哈希环，从 key 的位置在环中顺时针找到第一个节点则是映射的目标节点。为防止分布不均，将节点映射成多个虚拟节点，再将虚拟节点映射到环上。...分布式锁锁用于控制多线程对同一个资源的并发访问，将访问串行化，避免相互干扰。分布式锁是在分布式系统中实现的锁，控制不同节点上对同一资源的并发访问。
：该一致性级别只保证对于写入的值，在同一个客户端会话中可以读到一致的值，但其他用户的会话不能保证。...用户一致性：该一致性级别只保证对于写入的值，在同一个用户中可以读到一致的值，但其他用户不能保证。...03 — 分布式CAP/BASE理论 2.1 ACID 事务是由一系列对系统中数据进行访问与更新的操作所组成的一个程序执行逻辑单元，狭义上的事务特指数据库事务。...ZAB和Paxos算法的本质区别在于，两者的设计目标不太一样。ZAB协议主要用于构建一个高可用的分布式数据主备系统，如Zookeeper，而Paxos算法则是用于构建一个分布式的一致性状态机系统。...没有获取到这个子节点的客户端注册一个Watcher监听的节点，实时监听lock节点的变更情况。
所谓鱼与熊掌不可兼得，NoSQL数据库几乎都不会提供ACID事务保证，也不将ACID作为指导思想，毕竟在分布式系统上实现ACID太难了。它们的基础是分布式领域的两个著名理论，即CAP和BASE。...这里的“分区”是指网络分区（network partition）——网络中有节点挂掉时，原网络分解为两个或多个子网络的过程。也就是说，系统不会因为内部的网络不可靠就停止服务。...考虑下面的极简模型：有两个数据中心，它们通过网络进行Replication，即数据在其中一个数据中心发生更改，就会立即通过网络传输到另外一个数据中心。...每个客户端同时只能连接到一个数据中心的Application做读写操作。 ? 假设Replication连接断掉了——即产生了网络分区，那么我们只有两种选择。...软状态 软状态也称为弱状态，是指允许系统中的数据存在中间状态，并且该中间状态不影响系统的可用性。翻译成人话，就是分布式系统在不同节点之间进行数据同步的过程中允许有一定的不同步性。
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