一、Event(事件) Event是Actor产生的记录状态变化的日志，由StateId(状态Id)，UID(幂等性控制)，TypeCode(事件类型)，Data(事件数据)，Version(事件版本)，Timestamp(时间戳)组成。 　　持久化：Ray提供 ...

CAP原理中，有三个要素： 一致性(Consistency) 可用性(Availability) 分区容忍性(Partition tolerance) CAP原理指的是，这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾。因此在进行分布式架构设计时，必须做出取舍。而对于分布式数据 ...

最终一致性，从其名字看，已经放弃了强一致性，如果出现异常情况，很有可能会产生主业务已提交，边缘业务最终也没能一致的情况。如网络持续不通，一段时间重试后，任务不得不放弃 因此最终一致性还有一层隐含信息->做好最终不一致的备案，否则可能造成不可预期的问题。 目前做法 和事务型数据库一同提交 ...

1. 规避分布式事务——业务整合 业务整合方案主要采用将接口整合到本地执行的方法。拿问题场景来说，则可以将服务 A、B、C 整合为一个服务 D 给业务，这个服务 D 再通过转换为本地事务的方式，比如 ...

消息发送一致性 微服务架构下，需要通过网络进行通信，就自然引入了数据传输的不确定性，也就是CAP原理中的P-分区容错，而这里的消息发送一致性是可靠消息的保证。 生成消息的业务动作与消息发送的一致（e.g： 如果业务操作成功，那么由这个业务操作所产生的消息一定会成功投递出去，否则就丢失消息 ...

（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 ...

强一致性、弱一致性、最终一致性 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 强一致性：系统中的某个数据被成功更新后，后续任何对该数据的读取操作都将得到更新后的值； 弱一致性：系统中的某个数据被更新后，后续对该数据的读取操作可能得到更新后的值，也可能是更改 ...

（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 ...