由CAP定理可知，任何大型的分布式系统/微服务在一致性、可用性和分区容忍这三点上只能保证其中的两点。由于在分布式系统中经常发生丢包、网络故障，分区容忍性是必须要满足的，同时为了兼顾高可用性，绝大部分系统都将强一致性需求转化成最终一致性的需求，并通过幂等机制保证了数据的最终一致性。最终一致性。
因为相信,所以看见.
原创
2021-07-15 14:54:01
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目录一、Zab协议的定义和作用？一种支持崩溃恢复的原子广播协议，保证分布式事务的最终一致性二、Zab协议实现单一主进程处理事务请求与原子广播协议 + 保证一个全局的变更序列被顺序引用 + 当主进程出现异常的时候，整个zk集群依旧能正常工作三、Zab协议实现的leader三阶段：发现、同步、广播四、Zab协议核心：定义了事务请求的处理方式五、Zab协议内容：原子广播+崩溃恢复1）
下面内容主要摘抄于<<Hadoop实战>>,红色高亮部分是本人添加的白话注释. Zookeeper 是一种高性能、可扩展的服务。 Zookeeper 的读写速度非常快，并且读的速度要比写的速度更快。另外，在进行读操作的时候， ZooKeeper 依然能够为旧的数据提供服务。这些都是由于 ZooKeepe 所提供的一致性保证，它具有如下特点：【Zooke
Zookeeper 是来自于google chubby。 为了解决在分布式环境下，如何从多个server中选举出master server。 那么这多个 server 就需要涉及到一致性问题，这个一致性体现的是多个 server 就 master 这个投票在分布式环境下达成一致性。简单来说就是最终听谁的。但是在网络环境中由于网络的不可靠性，会存在消息丢失和或者被篡改等问题。所以，如何在这样一个环境
声明：本系列博客部分是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。部分文章是通过爬虫等技术手段采集的，目的是学习分享，如果有版权问题请留言，随时删除。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》flink 实现端到端的Exactly-Once 常见两种方案：1.幂等性幂等性要求输出的结果数据具有唯一性，也就是要求具有唯一键或者联合唯一键，这类应用最常见的就是窗口聚合结果数据输出
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2021-08-31 10:21:45
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1. 不得不说的CAP原理要介绍分布式中的一致性，肯定会关联出CAP原理，那什么是CAP呢？一致性（C）：分布式系统更新操作之后，所有的节点数据一致。可用性（A）：每一个非故障的节点必须对每一个请求作出响应。分区容错性（P）：分区容错性。以实际效果而言，分区相当于对通信的时限要求。系统如果不能在时限内达成数据一致性，就意味着发生了分区的情况，必须就当前操作在C和A之间做出选择，也就是说无论任何消息
CAP原理与最终一致性 强一致性 弱一致性介绍内容转载自：://.blogjava.net/hello-yun/archive/2012/04/27/376744.html CAP原理中，有三个要素...
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2019-11-07 09:39:00
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CAP原理与最终一致性 强一致性 弱一致性介绍CAP原理中，有三个要素...
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2019-11-07 09:39:00
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1.什么是zookeeper？zookeeper是一个开源的分布式协调服务，由雅虎创建的，基于google chubby.是一个分布式数据一致性的解决方案2.特性顺序一致性：在一个客户端发起的事务请求（写请求），会严格按照请求顺序在zk中执行。 原子性：所有的事务请求在集群中的所有节点的处理结果是一致的，要么都成功，要么都失败。 可靠性：一旦服务器成功的处理了某个事务请求，并且对客户端做了响应，那
@T- CZookeeper集群一致性原理(强一致性)强一致性,弱一致性,最终一致性概念强一致性概念步骤1修改了userName为beid- uxing,步骤2读到的结果也一定是为beid- uxing实现方式mysql主从复制非常迅速,同步锁机制,必须等待mysql1数据同步到mysql2的时候,这个时候才可以读取注意:在分布式领域中是很难保证强一致性弱一致性概念允许数据库之间同步存在短暂延迟,
Zookeeper 是一种高性能、可扩展的服务。 Zookeeper 的读写速度非常快，并且读的速度要比写的速度更快。另外，在进行读操作的时候， ZooKeeper 依然能够为旧的数据提供服务。这些都是由于 ZooKeepe 所提供的一致性保证，它具有如下特点：【Zookeeper提供的一致性是弱一致性,首先数据的复制有如下规则:zookeeper确保对znode树的每一个修改都会被复
一、概述 ZAB全称Zookeeper Atomic Broadcast（Zookeeper原子消息广播协议），是Zookeeper数据一致性的核心算法。Zookeeper通过该协议实现了一种主备模式的系统架构来保持集群中各副本之间数据的一致性。二、协议介绍  
初识简介Zookeeper是一个分布式协调服务的开源框架，它是由Google的Chubby开源实现。Zookeeper主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题和单点故障问题，例如如何避免同时操作同一数据造成脏读的一致性问题等。特性Zookeeper具有全局数据一致性、可靠性、顺序性、原子性以及实时性，可以说Zookeeper的其他特性都是为满足Zookeeper全局数据一致性这一特性全局一致性
（一）问题的起源在电商等业务中，系统一般由多个独立的服务组成，如何解决分布式调用时候数据的一致性？具体业务场景如下，比如一个业务操作，如果同时调用服务 A、B、C，需要满足要么同时成功；要么同时失败。A、B、C 可能是多个不同部门开发、部署在不同服务器上的远程服务。在分布式系统来说，如果不想牺牲一致性，CAP 理论告诉我们只能放弃可用性，这显然不能接受。为了便于讨论问题，先简单介绍下数据一致性的基
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2023-07-25 16:47:43
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一、简介生产上最常用的分布式事务解决方案——可靠消息最终一致性方案。所谓可靠消息最终一致性方案，其实就是在分布式系统当中，把一个业务操作转换成一个消息，然后利用消息来实现事务的最终一致性。比如从A账户向B账户转账的操作，当服务A从A账户扣除完金额后，通过消息中间件向服务B发一个消息，服务B收到这条消息后，进行B账户的金额增加操作。
可靠消息最终一致性方案一般有两种实现方式，原理其实是一样的：基于本
数据一致性保证
一致性定义：若某条消息对client可见，那么即使Leader挂了，在新Leader上数据依然可以被读到
HW-HighWaterMark: client可以从Leader读到的最大msg offset，即对外可见的最大offset， HW=max(replica.offset)
对于Leader新收到的msg，client不能立刻消费，Leader会等待该消息被所有ISR中
1. 一致性（Consistency）一致性（Consistency）是指多副本（Replications）问题中的数据一致性。可以分为强一致性、顺序一致性与弱一致性。1.1 强一致性（Strict Consistency）也称为：**原子一致性（Atomic Consistency）**线性一致性（Linearizable Consistency）强一致性有两个要求：任何一次读都能读到某个数据的
zookeeper概述： zookeeper是一个开源的分布式协调服务，提供分布式数据一致性解决方案，分布式应用程序可以实现数据发布订阅、负载均衡、命名服务、集群管理分布式锁、分布式队列等功能。
zookeeper提供了分布式数据一致性解决方案，那什么是分布式数据一致性？首先我们谈谈什么叫一致性？
观察下图：
如图在上图中有用户user在DB
Zookeeper- Server工作状态•LOOKING•LEADING•FOLLOWINGZookeeper- Paxos算法 分布式一致性算法（Consensus Algorithm）是一个分布式计算领域的基础性问题，其最基本的功能是为了在多个进程之间对某个（某些）值达成一致（强一致）；进而解决分布式系统的可用性问题（高可用）。Paxos
1998年，加州大学的计算机科学家 Eric Brewer 提出分布式系统有三个指标，即CAP......
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2021-07-05 16:07:55
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