Kafka的復制機制既不是完全的同步復制，也不是單純的異步復制。完全同步復制要求All Alive Follower都復制完，這條消息才會被認為commit，這種復制方式極大的影響了吞吐率。而異步復制方式下，Follower異步的從Leader復制數據，數據只要被Leader寫入log就被認為已經 ...

轉自：http://www.cnblogs.com/mindwind/p/5231986.html Raft 協議的易理解性描述 雖然 Raft 的論文比 Paxos 簡單版論文還容易讀了，但論文依然發散的比較多，相對冗長。讀完后掩卷沉思覺得還是整理一下才會更牢靠，變成 ...

根據二)中的分析,如果一台zookeeper服務器成為集群中的leader,那么一定是當前所有服務器中保存數據最多的服務器,所以在這台服務器成為leader之后,首先要做的事情就是與集群中的其它服務器(現在是follower)同步數據,保證大家的數據一致,這個過程完畢了才開始正式處理來自客戶端 ...

zookeeper集群啟動的時候，首先讀取配置，接着開始選舉，選舉完成以后，每個server根據選舉的結果設置自己的角色，角色設置完成后leader需要和所有的follower同步。上面一篇介紹了leader選舉過程，這篇接着介紹啟動過程中的leader和follower同步過程。 本文結構 ...

讀寫分離： 為保證數據庫數據的一致性，我們要求所有對於數據庫的更新操作都是針對主數據庫的，但是讀操作是可以針對從數據庫來進行。大多數站點的數據庫讀操作比寫操作更加密集，而且查詢條件相對復雜，數據庫的大部分性能消耗在查詢操作上了。 主從復制數據是異步完成的，這就導致主從數據庫中的數據有一定的延遲 ...

有沒有做MySQL讀寫分離？如何實現mysql的讀寫分離？MySQL主從復制原理的是啥？如何解決mysql主從同步的延時問題？ 高並發這個階段，那肯定是需要做讀寫分離的，啥意思？因為實際上大部分的互聯網公司，一些網站，或者是app，其實都是讀多寫少。所以針對這個情況，就是寫一個主庫 ...

，其他讀請求去讀從庫，發現從庫中的數據仍然是舊數據。這就是讀寫分離數據庫數據不一致的根本原因。下面給出兩種方 ...

在分布式系統里的多台服務器要對數據狀態達成一致，其實是一件很有難度和挑戰的事情，因為服務器集群環境的軟硬件故障隨時會發生，多台服務器對一個數據的記錄保持一致，需要一些技巧和設計。 Paxos 算法就是用來解決這類問題的，多台服務器通過內部的投票表決機制決定一個數據的更新與寫入。 應用程序 ...