作者简介： 当你权衡“一致性”或“持久性”的时候，不是一个非此即彼，非黑即白的过程。一个请求中涉及的节点越多，那么我们越有可能避免不一致。这自然就引发了一个问题：需要多少个节点才能保证强一致性？ 5.
MongoDB中的副本集是一组维护相同数据集的mongod进程。副本集提供冗余和高可用性，是所有生产部署的基础。本节介绍MongoDB中的复制以及副本集的组件和体系结构。该部分还提供了与副本集相关的常见任务的教程。
Vitess，作为海外最为知名的分库分表产品，一直以来在国内声音不多。近期抽空了解下这个产品，特分享出来。本文部分内容取自Vitess官网https://vitess.io。
导读：你想知道百亿级图谱如何实现毫秒级查询吗？社区众多的图数据库中如何才能挑选到一款适合实际应用场景的图数据库呢？贝壳找房的行业图谱480亿量级的三元组究竟是如何存储的呢？本文将带你探索上述问题并从中得到解答。本次分享题目为"分布式图数据库在贝壳找房的应用实践"，共分为以下五大块内容：
在上期说到，虽然Ceph作为分布式存储系统，应用于生产环境会出现很多问题，但其他开源分布式存储系统更不适用于云计算的生产环境。
replication和partition/sharding是分布式系统必备的两种能力。具体详见复制、分片和路由. 对于海量数据来说，replication一方面可以增加冗余，保证系统可用性，一方面还可以提升读取的效率。 本文主要聚焦于replication，即假设每个node都足以存下整个副本。
在ClickHouse中，数据副本是指将数据进行复制并存储在多个物理位置上的机制。
ZippyDB 是 Facebook 最大的强一致性、地理分布的键值存储。自从我们在 2013 年首次部署 ZippyDB 以来，这个键值存储的规模迅速扩大，如今，ZippyDB 为许多用例服务，包括分布式文件系统的元数据、为内部和外部目的计算事件，以及用于各种应用功能的产品数据。ZippyDB 在可调整的持久性、一致性、可用性和延迟保证方面为应用程序提供了极大的灵活性，这使得它在 Facebook 内部成为存储短暂和非短暂的小型键值数据的首选。在本文中，我们将首次分享 ZippyDB 的历史和开发，以及在构建这项服务时做出的一些独特的设计选择和权衡，这项服务解决了 Facebook 的大多数键值存储场景。
导语 近几年，大型公有云故障引发的生产业务事故案例时有发生。由于很多开发者默认大型公有云的服务是一直可用的，在开发时没有针对公有云服务进行容错设计，在公有云故障时，就出现了业务的异常。可见，由于大型公有云实际上已经成为了全社会共同拥有的IT基础设施，其业务的高可用也已经成为了企业社会责任的一部分。腾讯云是如何通过完备的高可用设计，来保证云服务的业务连续性和数据持久性，从而承担大厂应有的社会责任的呢？ 这篇来自腾讯专有云的架构师方天戟的万字长文为您揭开腾讯专有云高可用设计的内幕。 一. IT 业务高可用的
首先，如果副本的数据不随时间变化，那么副本的管理是比较简单的：只需要将数据复制到每个节点一次，就OK了。副本管理真正的困难在于对副本数据的修改，这会涉及到很多琐碎的问题。其次，副本复制时要考虑许多权衡，使用同步还是异步复制，以及如何处理失效的副本？接下来我们来一一探讨这个问题。
JanusGraph设计的目的是处理大图，单机无论是在存储和计算能力上都无法满足大图处理。大规模图实时计算和分析是JanusGraph最基本的优势。本节将讨论更多JanusGraph特有的优势以及它底层支持的存储方案。
Raft or not? 为什么 Consensus-based replication 不是分布式数据库日志复制的银弹？ 背景 近期在跟团队同学聊天的过程中，听到了这样一句观点： “我们团队目前的技
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
Discord 在创建之初采用的是一个单副本集的 MongoDB，没有使用 MongoDB 的分片，他们给出的理由是当时 MongoDB 分片很难用，而且不够稳定（这里就不去深究了）。消息数到达一亿条时，RAM 里已经存不下这么数据和索引，MongoDB 的延时开始变得不可控。
Couchbase 是一个具有高性能、可扩展性和可 用性强的数据库引擎。它可以让开发人员通过 NoSQL 的键值存储（二进制或者JSON）或者使用 N1QL 的形式对数据进行操作（N1QL 是非常类似于 SQL 的一种语法操作 JSON 数据的方式）。以现在整体架构来看，Couchbase 是往分布式数据库的方向发展下去。
几乎所有与JanusGraph的交互都与事务相关联。JanusGraph事务对于多个线程并发使用是安全的。JanusGraph实例上的方法，如graph.V(..)和graph.tx().commit()执行ThreadLocal查找以检索或创建与调用线程关联的事务。调用者可以选择放弃ThreadLocal事务管理，转而调用 graph.tx().createThreadedTx()，它返回对事务对象的引用，其中包含读/写图数据和提交或回滚的方法。
MongoDB Manual (Version 4.2）> Administration
65 哥已经工作两年了，一直做着简单重复的编程工作，活活熬成了一个只会 CRUD 的打工 boy。
65 哥已经工作5年了，一直做着简单重复的编程工作，活活熬成了一个只会 CRUD 的打工 boy。
Kafka 是一个分布式的发布-订阅消息系统。它最初是在 LinkedIn 开发的，2011年7月成为一个 Apache 项目。今天，Kafka 被 LinkedIn、 Twitter 和 Square 用于日志聚合、队列、实时监控和事件处理等应用程序。在下面的文章中，我们将讨论下 Kafka 的 replication 设计。
设想一个场景： 在金融的反欺诈场景下，当一个用户小李 请求订单，我们可以设定一个规则：
我们现在来看看的replication数据复制的问题，也就是在多个节点上维护相同数据的拷贝，每个节点被称为replica 副本。数据复制是许多分布式数据库、文件系统或其他存储系统的标准特性之一。它是我们实现容错的主要机制之一：如果一个副本出现故障，我们可以继续访问其他副本上的数据备份。
MongoDB中的副本集（Replica Set）是一组维护相同数据集的mongod服务。 副本集可提供冗余和高 可用性，是所有生产部署的基础。
分布式系统经常出现的异常 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...
JanusGraph 旨在提供不止一台机器的图数据的存储和计算能力。实时的图数据遍历和分析查询是JaunsGraph的基本特性。本节将讲解JanusGraph的特性和所支持的底层持久性解决方案。
我们要知道，无论技术如何发展，要想保证系统的高可用，其核心最本质的方法就是 “冗余”。冗余，就是为我们的系统多创建几个副本，来增加系统的可靠性和容错性。
【引子】周末阅读时光，一篇好的论文（https://cacm.acm.org/magazines/2023/6/273229-foundationdb-a-distributed-key-value-store/fulltext），开阔了眼界，支持事务语义的NoSQL应该放到软件系统架构备选方案之中。
CAP定理又称CAP原则，指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），最多只能同时三个特性中的两个，三者不可兼得。
期望MQ具备高性能、高可用和数据一致性。很多MQ都声明这些特性全部支持，但都有前置条件。
对于分布式系统的架构师来说，CAP 定理所描述的一致性和可用性是一个较大的挑战。网络远程跨机房是不可避免的，数据中心之间的高延迟总是导致数据中心之间在短时间内出现某种断开。因此，传统的分布式应用体系结构被设计成要么放弃数据一致性，要么降低可用性。
在分布式系统中，难免涉及到对同一数据的并发操作，如何保证分布式系统中数据的并发安全呢？分布式锁！
Apache Atlas使用各种系统并与之交互，为数据管理员提供元数据管理和数据血缘信息。通过适当地选择和配置这些依赖关系，可以使用Atlas实现高度的服务可用性。本文档介绍了Atlas中的高可用性支持状态，包括其功能和当前限制，以及实现此高级别可用性所需的配置。
说到集群，生产环境中很多服务都会进行集群部署，那么 mongodb 的集群都有哪些知识点需要掌握呢
导读：本文从高可用视角来重新审视数据一致性问题，讨论如何在可用性和一致性上取得相对的平衡。
Vitess是用于部署，扩展和管理MySQL实例的大型群集的数据库解决方案。它在架构上可以像在专用硬件上一样有效地在公共或私有云架构中运行。它结合了NoSQL数据库的可伸缩性，并扩展了许多重要的MySQL功能。Vitess可以帮助您解决以下问题:
在本系列的第一部分 Oracle公共云中的MySQL InnoDB集群，我们学习了如何使用Oracle Cloud配置InnoDB集群。 本文我们将了解如何以及何时使用MySQL Shell中提供的一些高级功能。 验证实例 首先需要验证一个特定的MySQL Server实例是否做好准备成为InnoDB集群的一部分。使用dba.checkInstanceConfiguration（）函数： mysql-js> dba.checkInstanceConfiguration('root@ic01-mysql-1:
这篇文章着重点不在于科普，毕竟关于CAP、BASE的理论的文章，网上很多。所以本文科普篇幅尽量小（只包含概念描述）。主要从几个侧面的问题来描述CAP，进而描述ACID、BASE理念。然后加入一点点调料，如何动态的切换一致性强度。
作者：hazenweng，腾讯 QQ 音乐后台开发工程师 MongoDB 作为一款优秀的基于分布式文件存储的 NoSQL 数据库，在业界有着广泛的应用。下文对 MongoDB 的一些基础概念进行简单介绍。 1 MongoDB 特点 面向集合存储：MongoDB 是面向集合的，数据以 collection 分组存储。每个 collection 在数据库中都有唯一的名称。 模式自由：集合的概念类似 MySQL 里的表，但它不需要定义任何模式。 结构松散：对于存储在数据库中的文档，不需要设置相同的字段，并且
前面的文章提到过副本是分布式系统中提升数据可用性，数据容错性，以及读吞吐的主要方式，对于多个副本数据一致性处理就是比较复杂且重要的话题。
Grafana Loki 是一套可以组合成一个功能齐全的日志堆栈组件，与其他日志记录系统不同，Loki 是基于仅索引有关日志元数据的想法而构建的：标签（就像 Prometheus 标签一样）。日志数据本身被压缩然后并存储在对象存储（例如 S3 或 GCS）的块中，甚至存储在本地文件系统上，轻量级的索引和高度压缩的块简化了操作，并显着降低了 Loki 的成本，Loki 更适合中小团队。
NoSQL最常见的解释是“non-relational”， “Not Only SQL”。泛指非关系型的数据库。它们不保证关系数据的ACID特性。 NoSQL一词最早出现于1998年，是Carlo Strozzi开发的一个轻量、开源、不提供SQL功能的关系数据库。2009年，Last.fm的Johan Oskarsson发起了一次关于分布式开源数据库的讨论，来自Rackspace的Eric Evans再次提出了NoSQL的概念，这时的NoSQL主要指非关系型、分布式、不提供ACID的数据库设计模式。2009年在亚特兰大举行的"no:sql(east)“讨论会是一个里程碑，其口号是"select fun, profit from real_world where relational=false;”。因此，对NoSQL最普遍的解释是"非关联型的"，强调Key-Value Stores和文档数据库的优点，而不是单纯的反对RDBMS。
在分布式系统中，保证数据一致性是一个复杂而关键的问题。由于系统的分布性，不同节点上的数据可能会发生变化，而系统需要采取一些机制来确保数据的一致性。以下是一些常见的方法：
有关对 SQL Server 2012 中的数据库镜像的支持的信息，请参考：https://docs.microsoft.com/zh-cn/previous-versions/sql/sql-server-2012/cc645993%28v%3dsql.110%29
在某些情况下，将读请求发送给副本集的备份节点是合理的，例如，单个服务器无法处理应用的读压力，就可以把查询请求路由到可复制集中的多台服务器上。现在绝大部分MongoDB驱动支持读偏好设置（read preference；或翻译为读取首选项），用来告诉驱动从特定的节点读取数据。
冗余（Replication）是指将同一份数据复制多份，放到通过网络互联的多个机器上去。其好处有：
副本（Replica）是分布式系统最常见的概念之一，指分布式系统对数据和服务提供的一种冗余方式。在常见的分布式系统中，为了对外提供高可用的服务，我们往往会对数据和服务进行副本处理。有副本的概念，就会关联到副本数据一致性问题。
CAP理论是分布式系统中最核心的基础理论，一个分布式系统最多只能同时满足一致性(Consistency)、可用性(Availablity)、分区容错性(Partition Tolerance)三项中的两项。
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