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CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance） It states, that though its desirable to have Consistency, High-Availability and Partition-tolerance in every system, unfortunately no system can achieve all three at the same time. 在分布式系
国科大学习生活（期末复习资料、课程大作业解析、学习文档等）: 文章专栏（点击跳转） 大数据开发学习文档（分布式文件系统的实现，大数据生态圈学习文档等）: 文章专栏（点击跳转） 分布式一致性算法是用于在分布式系统中 确保数据一致性 的一类算法。在分布式计
本文由 SnailClimbopen in new window 和 Xieqijunopen in new window 共同完成。 Raft协议由Diego Ongaro和John Ousterhout（斯坦福大学）开发，Diego于2014年获得了博士学位。Raft的设计是为了更好地理解如何实现一致性，考虑到它的前身Paxos算法，由Lesli Lamport开发，非常难以理解和实现。因此，Di
这次以一个宏观的角度去总结 自己学习过的一致性算法。一致性算法的目标就是让分布式系统里的大部分节点 保持数据一致。 区块链中的共识算法，pow、pos这类就属于这个范围，但他们仅仅是在区块链领域内应用的，下面介绍一致性算法是在分布式系统中 应用广泛的，当然
一、Raft是一种相对简化的分布式一致性算法，它由Diego Ongaro和John Ousterhout于2013年提出。与Paxos相比，Raft的设计目标是使一致性问题更易于理解、实现和部署。 Raft协议核心思想是将一致性问题分解为几个关键组件，包括领导者选举、日志复制和安全性。 领导者选举：Raft协议
设计一个分布式系统必定会遇到一个问题—— 因为分区容忍性（partition tolerance）的存在，就必定要求我们需要在系统可用性（availability）和数据一致性（consistency）中做出权衡 。这就是著名的 CAP 一致性（Consistency）是指多副本（Replications）问题中的数据一致性。关于分布式
Paxos算法由Leslie Lamport在1990年提出，它是少数在工程实践中被证实的强一致性、高可用、去中心的分布式协议。Paxos协议用于在多个副本之间在有限时间内对某个决议达成共识。Paxos协议运行在允许消息重复、丢失、延迟或乱序，但没有拜占庭式错误的网络环境中，它利用“大
目录 前言 定义 slowdown 为什么现有的共识协议无法容忍 slowdown Copilot 如何处理 slowdown 设计 模型 排序 Client 同时发送指令至 pilot 与 copilot Pilot 提议指令与其初始依赖 节点回复 FastAccept Pilot 尝试通过 fast path 来 commit 该指令 Pilot 在 Accept 阶段最终确定依赖 执行 Copilot 最终合
这是一段关于一致性，事务以及两阶段提交的历史的描述 阅读关于一致性的文献可能会有些困难，因为： 各种用语在不断的演化着(比如一致性consensus最初叫做协商agreement)； 各种研究成果并不是以一种逻辑性的顺序产生出来； 同时描述整个分布式算法的框架与这些研究工作
本文介绍 CAP、BASE理论的正确理解、Paxos 算法如何保证一致性及死循环问题、ZAB 协议中原子广播及崩溃恢复以及 Raft 算法的动态演示。 下面还有投票，一起参与进来吧👍 工作过几年的同学，尤其是这几年，大家或多或少都参与过分布式系统的开发，遇到过各式各样“分布式
