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一致性一直都是分布式系统中绕不开的话题。根据CAP中，要么CP(保证强一致性牺牲可用性)，要么AP(最终一致性来保证可用性)，在市面上也有几种一致性算法，像Paxos，Raft，Zookeeper的ZAB等。而Nacos实现了AP和CP，对非持久化实例实现了基于AP的Distro协议，那接下来就看看这个协议的工作流程。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-706989.html
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以下标绿色的为ACE新加信号。 ACE通道使用举例： 1）从Shareable locations，执行load操作 情景：master本地无此cacheline，但其他masetr的cache中有此cacheline（shareable） A。Master 在AR通道发起一个 read transaction B。 interconnect确定（知道）其他的master caches谁有这个AR地址的数据。通过
ZAB 协议全称：Zookeeper Atomic Broadcast（Zookeeper 原子广播协议）。 Zookeeper 是一个为分布式应用提供高效且可靠的分布式协调服务。在解决分布式一致性方面，Zookeeper 并没有使用 Paxos ，而是采用了 ZAB 协议，ZAB是Paxos算法的一种简化实现。 ZAB 协议定义：ZAB 协议是为分布式协调服
目录 01从集中式到分布式 系统特点 集中式特点 分布式特点 事务处理差异 02一致性协议与Paxos算法 2PC（Two-Phase Commit） 阶段一：提交事务请求 阶段二：执行事务提交 优缺点 3PC（Three-Phase Commit） 阶段一：CanCommit 阶段二：PreCommit 阶段三：doCommit 优缺点 Paxos算法 拜占庭将军问题
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
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在分布式系统中，广播协议是确保信息在网络中的节点之间有效传递的关键机制。一致性广播、可靠广播、原子广播和安全因果原子广播是分布式系统中用于确保消息传递和一致性的四种不同类型的广播协议。它们各自有不同的目标和特性，适用于不同的应用场景。本文是对
参考：Java Memory Model 多级缓存的出现解决了CPU处理速度和内存读取速度不一致的问题，但是同时也带来缓存不一致的问题，为了解决这个问题，我们引入了缓存一致性协议，常见的缓存一致性协议有MSI，MESI，MOSI，Synapse，Firefly及DragonProtocol等等，下文以MESI协议进行讲述。 缓
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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
如果你有 n 个缓存服务器，一个常见的负载均衡方式是使用以下的哈希方法： 服务器索引 = 哈希(键) % N ，其中 N 是服务器池的大小。 让我们通过一个例子来说明这是如何工作的。如表5-1所示，我们有4台服务器和8个字符串键及其哈希值。 为了获取存储某个键的服务器，我们
