在了解一致性哈希算法之前，最好先了解一下緩存中的一個應用場景，了解了這個應用場景之后，再來理解一致性哈希算法，就容易多了，也更能體現出一致性哈希算法的優點，那么，我們先來描述一下這個經典的分布式緩存的應用場景。 1 、場景描述　　 　　假設，我們有三台緩存服務器，用於緩存圖片 ...

最終一致性，從其名字看，已經放棄了強一致性，如果出現異常情況，很有可能會產生主業務已提交，邊緣業務最終也沒能一致的情況。如網絡持續不通，一段時間重試后，任務不得不放棄 因此最終一致性還有一層隱含信息->做好最終不一致的備案，否則可能造成不可預期的問題。 目前做法 和事務型數據庫一同提交 ...

大規模業務數據的方案一般都是分庫分表,而且一些場景會同時跨多個庫發生業務。在 "分布式事務概述"一文中，我們講到事務消息的MQ補償方案是目前公認的較為理想的分布式事務解決方案，實施成本也較高，今天我們即講述這種補償方案的最終一致性落地細節。 一、消息補償流程 回顧之前我們提到，消息 ...

在分布式時代，分庫分表是很常見的，微服務系統中，各個系統通常使用獨立的數據庫，所以，事務很難靠數據庫本身保證，只能靠業務系統來解決。 例如支付寶中的余額寶、花唄，具體不清楚，但猜測應該就是2個服務，不是同一個數據庫，我們還花唄的時候通常都是從余額寶中扣除的，這就是分布式事務，一個系統中扣減錢 ...

一、強一致性事務的瓶頸 　　在《分布式強一致性事務》一文中介紹了分布式事務的常用協議2PC二階段提交，雖然2PC能在很大程度上實現分布式事務中各節點的ACID，但也存在同步阻塞問題，協調者單點故障，協調者因網絡原因導致的通知不周或收不全參與者回復導致的異常等問題。 　　同時，即使能穩定的使用 ...

現在先拋出問題，假設有一個主數據中心在北京M，然后有成都A，上海B兩個地方數據中心，現在的問題是，假設成都上海各自的數據中心有記錄變更，需要先同步到主數據中心，主數據中心更新完成之后，在把最新的數據分發到上海，成都的地方數據中心A，地方數據中心更新數據，保持和主數據中心一致性（數據庫結構 ...

引言 隨着越來越多的人參與到互聯網的浪潮來，曾經的單體應用架構越來越無法滿足需求，所以，分布式集群架構出現，也因此，分布式搭建開發成為了Web開發者必掌握的技能之一。 那什么是分布式呢？怎么實現分布式以及怎么處理分布式帶來的問題呢？本系列文章就來源於對分布式各組件系統的學習總結。 包含但不 ...

之前網上看到很多寫分布式事務的文章，不過大多都是將分布式事務各種技術方案簡單介紹一下。很多朋友看了還是不知道分布式事務到底怎么回事，在項目里到底如何使用。 所以這篇文章，就用大白話+手工繪圖，並結合一個電商系統的案例實踐，來給大家講清楚到底什么是 TCC 分布式事務。 首先說一下 ...