机器从队列中取出消息处理完(写入本地事物日志中)毕后，向leader服务器发送ACK确认。...3、新的 leader 与 follower 建立先进先出的队列， 先将自身有而 follower 没有的 proposal 发送给 follower，再将这些 proposal 的 COMMIT 命令发送给...此时，之前挂了的 leader 重新启动并注册成了 follower，他保留了被跳过消息的 proposal 状态，与整个系统的状态是不一致的，需要将其删除。 如果解决？...当旧的 leader 作为 follower 接入新的 leader 后，新的 leader 会让它将所有的拥有旧的 epoch 号的未被 COMMIT 的 proposal 清除 数据同步 在zookeeper...在运行期间，每个服务器上的ZXID可能不同，此时假定ZK1的ZXID为124，ZK3的ZXID为123；在第一轮投票中，ZK1和ZK3都会投自己，产生投票(1, 124)，(3, 123)，然后各自将投票发送给集群中所有机器
IM系统中主要有两类消息 （1）单聊消息，两个人之间的聊天。需要确保发送方和接收方消息时序展示一致。 （2）群聊消息，一群人在一起聊天。需要确保所有接收方消息顺序一致。...一、为什么会出现时序问题 1、时间不一致。 IM系统存在大量的客户端、IM服务器集群、长连接接入层集群、短连接接入层集群、数据库集群，这些应用分布在不同的机器上，时间很可能不一致，时区也可能不一致。...2、网络传输 网络传输延迟不同。同一用户后发送的消息可能早与先发送的消息到达服务器；不同用户的发送的消息到达服务器的延时差异可能更大。如下图，msg1先发送，msg2后发送。...4、消息处理速度不一致 服务器收到消息后，不同logic，不同线程对消息的处理速度可能不同，导致投递消息的时序出现错乱。...二、解决办法 以下内容是成本较低的解决办法，在产品快速开发迭代的场景下能够求得质量和效率的平衡。 1、时间同步 确保服务器端各个服务器之间通过NTP协议实现时间同步，确保各个操作系统时区一致。
当新的leader选举出来以后，如果集群中已经有过半机器完成了leader服务器的状态同（数据同步），退出崩溃恢复，进入消息广播模式。 ...2、当新的机器加入到集群中的时候，如果已经存在leader服务器，那么新加入的服务器就会自觉进入崩溃恢复模式，找到leader进行数据同步。...3、新的 leader 与 follower 建立先进先出的队列， 先将自身有而 follower 没有的 proposal 发送给 follower，再将这些 proposal 的 COMMIT 命令发送给...此时，之前挂了的 leader 重新启动并注册成了 follower，他保留了被跳过消息的 proposal 状态，与整个系统的状态是不一致的，需要将其删除。...当旧的 leader 作为 follower 接入新的 leader 后，新的 leader 会让它将所有的拥有旧的 epoch 号的未被 COMMIT 的 proposal 清除。
当事务管理器收到了所以资源的反馈，事务都执行没报错后，事务管理器再发送commit指令让资源把事务提交，一旦发现任何一个资源在准备阶段没有执行成功，事务管理器会发送rollback，让所有的资源都回滚。...新的 leader 与 follower 建立先进先出的队列， 先将自身有而 follower 没有的 proposal 发送给 follower，再将这些 proposal 的 COMMIT 命令发送给...leader 后，这条消息是被跳过的。...此时，之前挂了的 leader 重新启动并注册成了 follower，他保留了被跳过消息的 proposal 状态，与整个系统的状态是不一致的，需要将其删除。...当旧的 leader 作为 follower 接入新的 leader 后，新的 leader 会让它将所有的拥有旧的 epoch 号的未被 COMMIT 的 proposal 清除。
） 更新数据库+删除缓存值 写+读（缓存命中） 线程 A 完成数据库更新成功后，尚未删除缓存，线程 B 有并发读请求会读到旧的脏数据 可以忽略 写+读（缓存不命中） 读请求不命中缓存，写请求处理完之后读请求才回写缓存...而你们或许会问，极端场景下，是否存在更新数据库后 MQ 消息没发送成功，或者没机会发送出去机器就重启的情况？...这个场景的确比较麻烦，如果 MQ 使用的是 RocketMQ，我们可以借助 RocketMQ 的事务消息，来让删除缓存的消息最终一定发送出去。...而如果你没有使用 RocketMQ，或者你使用的消息中间件并没有事务消息的特性，则可以采取消息表的方式让更新数据库和发送消息一起成功。事实上这个话题比较大了，我们不在这里展开。...针对这个场景，解决方案和上文提到的保证最终一致性的操作一样，就是把更新缓存的操作以 MQ 消息的方式发送出去，由不同的系统或者专门的一个系统进行订阅，而做聚合的操作。
Zab协议 广播模式 ZAB协议的消息广播过程使用的是一个原子广播协议，类似于一个2PC提交过程，针对每个客户端的事务请求，leader服务器会为其生成对应的事务Proposal，并将其发送给集群中其余所有的机器...的消息处理 新的 leader 与 follower 建立先进先出的队列， 先将自身有而 follower 没有的 proposal 发送给 follower，再将这些 proposal 的 COMMIT...此时，之前挂了的 leader 重新启动并注册成了 follower，他保留了被跳过消息的 proposal 状态，与整个系统的状态是不一致的，需要将其删除。...在运行期间，每个服务器上的ZXID可能不同，此时假定Server1的ZXID为123，Server3的ZXID为122；在第一轮投票中，Server1和Server3都会投自己，产生投票(1, 123)...，(3, 122)，然后各自将投票发送给集群中所有机器 接收来自各个服务器的投票。
有了上面的基本概念之后，我们现在来开始说选举的过程吧：选举的过程发生在以下两个场景下： 节点初始化启动的时候 服务器运行时期，leader崩溃后的重新选举 节点初始化时的选举过程(以三台机器为例) 每个节点先给自己投票...leader 如果zxid相同，则检查myid，myid较大的作为leader 统计投票 每次投票后，服务器都会统计投票信息，判断是否已经有过半机器接受到相同的投票信息，对于A、B而言，都统计出集群中已经有两台机器接受了...节点准备一个FIFO队列，并将消息作为一个提案并带上zxid发送给follow节点‘ 当follow节点收到leader发过来的提案之后，会先把消息写到磁盘中，然后给leader回复一个ack消息，代表我已经收到了消息...，并保存了下来； 当leader收到过半数的ack之后(这个和二段提交有点不同，二段提交要求收到所有的ack)，就会像所有的follow发送commit消息，并本地执行该消息，并提交 follow节点收到...也得考虑，这里不是重点），zxid最大说明这个节点肯定包括了所有的最新的提案，当这个节点当选为leader之后，新的leader会检查自身有没有未被提交的提案，如果有的，则会向集群中发送请求，询问其他follow
，服务器无法主动向客户端推送消息，而WebSocket可以； 3）HTTP请求有同源限制，不同源之间通信需要跨域，而WebSocket没有同源限制。...协议规定客户端必须要和服务器协商后才能断开WebSocket连接，但是当客户端已经联系不上服务器、无法协商时，如何断开并快速恢复？ 其次：是快速发起新连接。...我们知道WebSocket底层是基于TCP协议传输数据的，连接两端分别是服务器和客户端，而TCP的TIME_WAIT状态是由服务器端维持的，因此在大多数正常情况下，应该由服务器发起断开底层TCP连接，而不是客户端...具体如下： 1）当旧连接可用时，客户端可以直接给服务器发送断开信号，然后服务器发起断开连接即可； 2）当旧连接不可用时，比如客户端切换了wifi，客户端发送了断开信号，但是服务器收不到，客户端只能迟迟等待...超时断开的过程相对来说是比较久的，那有没有办法可以快点断开？
有没有办法可以让这些IP信息自动获得？ 有，这就是第二种获取IP的方式，DHCP（Dynamic Host Configuration Protocol，动态主机配置协议）。...而DHCP由于一开始并不知道要跟谁建立连接，所以只能通过广播的形式发送消息，注意，小细节，广播。...而TCP却不同，它需要先建立连接，但实际上255.255.255.255对应的机器并不存在，因此也不能建立连接。...而非目标机器，收到后解包后发现目的机器的mac地址跟自己的不同，也会丢掉这个包。 但是问题就出在，这个非目的机器需要每次都在网卡收到包，并解完包，才发现原来这不是给它的消息，这。。。真，有被打扰到。...或者在DHCP服务器里维护的IP范围里，将这条IP剔除。 一个本地网段内，是可以有多个DHCP服务器的，而他们维护的IP地址范围是有可能重叠的，于是就有可能将相同的IP给到不同的机子。
答：当然不行，如果不更新缓存，在很长的一段时间内（决定于缓存的过期时间），用户请求从缓存中获取到的都可能是旧值，而非数据库的最新值。这不是有数据不一致的问题？ 那么，我们该如何更新缓存呢？...对mq有兴趣的朋友可以看看我的另一篇文章《mq的那些破事儿》。 mq的生产者，生产了消息之后，通过指定的topic发送到mq服务器。...然后mq的消费者，订阅该topic的消息，读取消息数据之后，做业务逻辑处理。 使用mq重试的具体方案如下： 当用户操作写完数据库，但删除缓存失败了，产生一条mq消息，发送给mq服务器。...而直接发送mq消息，到mq服务器，然后有mq消费者全权负责删除缓存的任务。 因为mq的实时性还是比较高的，因此改良后的方案也是一种不错的选择。...或者写入mq，让mq自动重试。 在这里推荐使用mq自动重试机制。 在binlog订阅者中如果删除缓存失败，则发送一条mq消息到mq服务器，在mq消费者中自动重试5次。
对于要恢复的数据状态需要遵循两 个原则 处理过的消息不能丢失 当Leader收到大多数Follower的ACK反馈时候，Leader就会向其他Follower广播commit消息，让各个server执行该事务...，因此当新的Leader选举出来之后，就要保证所有的server上都要执行那些已经被执行过的事务。...被丢弃的消息不再被恢复 当Leader接受到事务生成提案了，但是还有广播出去，就直接挂了，因此当新选出的Leader选举出来的，这个事务就会被跳过了，但是旧的Leader重启启动的时候会成为Follower...，但由于保留了跳过的提案，所以就会产生状态不一致，需要清除这个提案。...Leader选举算法 服务启动Leader选举和断开后重新选举Leader是稍微不同的。
分布式环境下，有多个客户端、有web集群、service集群、db集群，他们都分布在不同的机器上，机器之间都是使用的本地时钟，而没有一个所谓的“全局时钟”，所以不能用“本地时间”来完全决定消息的时序。...利用的就是“单点序列化”： （1）先在一台机器上序列化操作 （2）再将操作序列分发到所有的机器，以保证多机的操作序列是一致的，最终数据是一致的 典型场景一：数据库主从同步 ?...回答： （1）如果利用服务器单点序列化时序，可能出现服务端收到消息的时序为msg3，msg1，msg2，与发出序列不一致 （2）业务上不需要全局消息一致，只需要对于同一个发送方A，ta发给B的消息时序一致就行...回答： （1）不能再利用发送方的seq来保证时序，因为发送方不单点，时间也不一致 （2）可以利用服务器的单点做序列化 ?...（4）service拿到msg2的seq是20，msg1的seq是30 （5）通过投递服务讲消息给多个群友，群友即使接收到msg1和msg2的时间不同，但可以统一按照seq来展现 这个方法能实现，所有群友的消息展示时序相同
4.2 没有全局时钟 如上图所示，一个真正堪用的生产系统，显示不可能所有服务都跑在一台服务器上，分布式环境是肯定的。...那么：在分布式环境下，客户端+服务端后台的各种后台服务，都各自分布在不同的机器上，机器之间都是使用的本地时钟，没有一个所谓的“全局时钟”（也没办法做到真正的全局时钟），那么所谓的消息时序也就没有真正意义上的时序基准点...首先：不能像一对聊天那样利用发送方的绝对时序来保证消息顺序，因为群聊发送方不单点，时间也不一致。 或许：我们可以利用服务器的单点做序列化。...这个方法： 1）优点是：能实现所有群友的消息展示时序相同； 2）缺点是：这个生成全局递增序列号的服务很容易成为系统瓶颈。 还有没有进一步的优化方法呢？...来序列化同一个群的所有消息，保证所有群友看到消息的时序是相同的。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 C 代表 Consistency，一致性，是指所有节点在同一时刻的数据 是相同的，即更新操作执行结束并响应用户完成后，所有节点存储的数据会保持相同。...网络分区是指因为网络故障导致网络不连 通，不同节点分布在不同的子网络中，各个子网络内网络正常。 在电商系统中，假设 C 与 A 和 B 的网络都不通了，A 和 B 是相通的。...这个方案中，在应用节点之间引入了消息中间件，不同节点之间通过消息中间件进行交互， 比如主应用节点要执行修改数据的事务，只需要将信息推送到消息中间件，即可执行本地的 事务，而不需要备应用节点同意修改数据才能真正执行本地事务...比如关系 型数据库 DBMS(比如 MySQL、Oracle)部署在单台机器上，因为不存在网络通信问 题，所以保证 CA 就可以了。...网络分区出现后，各个节点之间数据无法马上同步，为了保证高可用，分布式系统需要即刻 响应用户的请求。但，此时可能某些节点还没有拿到最新数据，只能将本地旧的数据返回给 用户，从而导致数据不一致的情况。
但是 集群 和 分布式 其实就是两个完全不同的概念。 比如，我现在有一个秒杀服务，并发量太大单机系统承受不住，那我加几台服务器也 一样 提供秒杀服务，这个时候就是 Cluster 集群 。 ?...cluster 但是，我现在换一种方式，我将一个秒杀服务 拆分成多个子服务 ，比如创建订单服务，增加积分服务，扣优惠券服务等等，然后我将这些子服务都部署在不同的服务器上 ，这个时候就是 Distributed...这时候请你思考一个问题，同学之间如果采用传纸条的方式去传播消息，那么就会出现一个问题——我咋知道我的小纸条有没有传到我想要传递的那个人手中呢？万一被哪个小家伙给劫持篡改了呢，对吧？ ?...B，因为网络原因，F1竟然先收到了请求B然后才收到了请求A，这个时候请求处理的顺序不同就会导致数据的不同，从而 产生数据不一致问题 。...同时，注册中心会将新的服务地址列表发送给服务消费者的机器并缓存在消费者本机（当然你可以让消费者进行节点监听，我记得 Eureka 会先试错，然后再更新）。 ?
如果你的系统部署在AWS或者其他主流的云服务器上，你会发现只需要点几个按钮，就可以轻松的增加一个新的节点。...下面我讲解下一致性。 要保证分布式系统的内的机器节点有相同的信息，就需要机器间，定期同步。 然而，发送的消息并不一定是成功的，比如节点宕机、脑裂等。因此，一致性也是一个非常重要的概念。...这里便会产生一个不一致性的时间窗口：张三扣款，而李四没有收到钱的时候。 另一个例子：你在12306系统上买票，也不是强一致性。...2.如果一个消息队列声明了持久性，那么即使队列在消息发送后掉线，仍然会在重新上线之后收到这条消息。 总结 上一篇我们讲了可用性、延迟性、准确性与这篇文章中的一致性、持久性、扩展性。...我们不难发现一个系统想要在不牺牲某一指标的前提下，让每个指标都达到最好，是几乎不可能的。
在分布式系统中，数据一致性往往指的是由于数据的复制，不同数据节点中的数据内容是否完整并且相同。 一致性还分为强一致性，弱一致性，还有最终一致性。强一致性就是马上就保持一致。...每一个 Redis 集群中的节点都承担一个哈希槽的子集。 哈希槽让在集群中添加和移除节点非常容易。例如，如果我想添加一个新节点 D ，我需要从节点 A 、B、C 移动一些哈希槽到节点 D。...如果删除缓存失败，那就不更新数据库，缓存和数据库的数据都是旧数据，数据是一致的。 如果删除缓存成功，而数据库更新失败了，那么数据库中是旧数据，缓存中是空的，数据不会不一致。...因为读的时候缓存没有，所以去读了数据库中的旧数据，然后更新到缓存中。 问：先删除缓存，在写数据库成功之前，如果有读请求发生，可能导致旧数据入缓存，引发数据不一致，怎么处理？...（本质上也是秒杀系统） 问：如果让你设计一个消息队列，你会怎么设计？ 项目经验及数据量 问：这个项目的亮点、难点在哪里？ 问：如果这个模块挂掉了怎么办？ 问：你们的项目有多少台机器？
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