Distributed System 笔记 - Consistency 和 Data replication

最新推荐文章于 2025-04-03 22:49:05 发布
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本文讨论了分布式系统中数据复制的重要性及挑战，特别是如何保持不同副本间的数据一致性问题。
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Linly-Talker是一款创新的数字人对话系统，它融合了最新的人工智能技术，包括大型语言模型（LLM）、自动语音识别（ASR）、文本到语音转换（TTS）和语音克隆技术

_KingKazma_
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如何实现分布式锁？
AI天才研究院
09-10 1万+
如何实现分布式锁？ Martin Kleppmann 作为本书研究的一部分，我在Redis网站上发现了一种名为Redlock的算法。该算法声称在Redis之上实现容错分布式锁（或者更确切地说，租约[1]），并且该页面要求来自分布式系统的人员的反馈。算法本能地在脑海中引发了一些警钟，所以我花了一些时间思考它并写下这些。 由于已经有超过10个独立的Redlock实现，我们不知道谁已经依赖...
Distributed System Transaction —— 各种一致性(Consistency)的讨论
No_Game_No_Life_的博客
12-16 751
文章目录概述一致性需要考虑的几个问题各种一致性顺序一致性线性一致性因果一致性和最终一致性 概述 在Distributed System Transaction —— 什么是线性一致性（Linearizability）？一文中，介绍过一致性这样的概念，对于一致性，简单的分类是“强一致”和“弱一致”，但这只是一种统称，实际上可以分为：（弱->强） 最终一致性（Eventual） 因果一致性（Casual） 顺序一致性（Sequential） 线性一致性（Linearizable） 所以强一致是包含顺序
CMU15-440-P0:Implementing a key-value messaging system
水
10-26 3495
准备继续更新blog。 最近工作上一直在写业务，看些课程换换脑子。 15-440是CMU的一个分布式课程 http://www.cs.cmu.edu/~15-440/syllabus.html ，其实之前在学校的时候就上过分布式的课程，当时用的MIT 6.824的课件，可惜当时很多paper没有仔细去看，只是把作业做了下，除了lab1都没有写blog记录，导致后来有时间写blog的时候很多细节
CMU15-440 project-0：用Go实现一个广播回显的Server
写代码的柯长的博客
10-14 1562
最近在学习分布式系统，特定跟上了CMU15-440这门课。 写完了Project 0 Project 0 : 是让写一个能够回显的Echo Server 要求是每一个Client发送给Server消息，用\n来进行分割，并将收到的信息都返回给所有的用户： 下面是具体的实验要求（直接上英文，为了方便）： Your multi-client echo server must have the foll...
Distributed System 笔记 - Synchronization 和 ACID
KingKazma 的专栏
10-13 1090
学习资源： CMU 15440 Lecture note: http://www.andrew.cmu.edu/course/15-440-f14/applications/ln/lecture7.html
CMU440-P0:Implementing a Key-Value database server(实现一个kv数据库服务器)
anakin7的博客
06-03 2003
本项目是卡耐基梅隆大学的课程分布式系统(CMU440)课程项目。 课程主页：http://www.cs.cmu.edu/~srini/15-440/ 程序代码：https://github.com/ZhouJiahui/CMU440/tree/master/P0-Key_Value_database_server 如果你对这个项目有自己的想法，或者对我的代码有疑问，欢迎留言。
ShardingJdbc笔记-主从复制-读写分离-分库分表
GUYyyy的博客
03-24 990
测试代码：https://gitee.com/ylbuu/sharding-jdbc 安装MySQL 资源连接：https://repo.mysql.com/yum/mysql-5.7-community/el/7/x86_64/ 配置MySQL扩展源 rpm -ivh https://repo.mysql.com/yum/mysql-5.7-community/el/7/x86_64/mysql57-community-release-el7-10.noarch.rpm yum安装MySQL yum.
《Distributed Systems: Principles and Paradigms》读书笔记(一)：Introduction
weixin_44772855的博客
11-19 1010
Introduction欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用...
Designing Data-Intensive Applications（设计数据密集应用）- O'Reilly 2017 读书笔记
cteng的专栏
04-05 9009
Designing Data-Intensive Applications The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems 目录 1 可靠性、可伸展性、可维护性2 数据模型与查询语言3 存储与检索4 编码与演进5 复制6 分区7 事务8 分布式系统的麻烦9
Chapter 11: Stream Processing_《Designing Data-Intensive Application》
C/C++
04-03 1068
Stream Processing
【北美名校CS课程整理系列】4. 分布式系统与并行计算
u011375991的博客
08-12 545
【北美名校CS课程整理系列】4. 分布式系统与并行计算（转载）
分布式系统中的一致性模型
qq_29328443的博客
07-02 2159
下面的图展示了各种一致性之间的关系： 分布式数据存储 分布式数据存储 Distributed Data-Store [1] 数据存储 (data store) 是对可以存储数据的服务的抽象。这里的数据存储可以是：共享内存 (shared-memory)、数据库、文件系统、对象和Web服务器等等。 数据存储存储的是一个个的数据项 (data items)。对于不同的数据存储，数据项可以有不同的含义，例如内存的一个页面、数据库的一条记录、文件系统的一个文件、对象的一个变量和一个网页等等。 客户端 (cli
分布式系统(Distributed System)资料
尹成的技术博客
05-26 5342
分布式系统(Distributed System)资料《Reconfigurable Distributed Storage for Dynamic Networks》介绍:这是一篇介绍在动态网络里面实现分布式系统重构的paper.论文的作者(导师)是MIT读博的时候是做分布式系统的研究的,现在在NUS带学生,不仅仅是分布式系统,还有无线网络.如果感兴趣可以去他的主页了解.《Distributed...
CMU440-P2:Tribbler(发布订阅系统)
anakin7的博客
05-12 2009
本项目是卡耐基梅隆大学的课程分布式系统(CMU440)课程项目。 课程主页：http://www.cs.cmu.edu/~dga/15-440/S14/syllabus.html 程序代码：https://github.com/ZhouJiahui/CMU440/tree/master/P2-Tribbler
Distributed Transaction Coordinator(DTC)一些问题的解决方法
weixin_34148456的博客
05-11 806
有时运行某个程序或者安装SQL Server时报错。 错误信息： 事务管理器不可用。（从 HRESULT 异常： 0x8004D01B） 启动服务Distributed Transaction Coordinator后正常。 执行： C:\net start msdtc 但有时启动Distributed Transaction Coordinator时报错。...
架构师之路 — 分布式系统 — CAP 定理
烟云的计算
09-20 1676
目录 文章目录目录CAP 定理BASE 理论 CAP 定理 CAP 定理是分布式系统设计中最基础，也是最为关键的理论。它指出，分布式数据存储不可能同时满足以下三个条件。 一致性（Consistency）：每次读取要么获得最近写入的数据，要么获得一个错误。 可用性（Availability）：每次请求都能获得一个（非错误）响应，但不保证返回的是最新写入的数据。 分区容忍（Partition tolerance）：尽管任意数量的消息被节点间的网络丢失（或延迟），系统仍继续运行。 也就是说，CAP 定理表明，
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【大厂+2025】500+真题考点合规备考双通！.zip
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【微服务架构】基于Spring Cloud Alibaba的秒杀系统设计：高并发场景下库存超卖与分布式事务解决方案
12-05
内容概要：本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程，涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题，采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性，并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理，利用Seata处理跨服务分布式事务，结合RabbitMQ实现异步下单，提升系统吞吐能力。同时，项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排，集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系，构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群：具备Java基础和Spring Boot开发经验，熟悉微服务基本概念的中高级研发人员，尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者；适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师； 使用场景及目标：①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目；②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案；③实践分布式事务（Seata）、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用；④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地； 阅读建议：建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践，重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分，结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理，真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
CMU-15-721数据库与分布式系统高级主题学习笔记
- **database system**：数据库系统是信息存储、管理和检索的系统化方法。 - **paper**：学术论文，数据库和分布式系统领域的研究文献。 - **distributed**：分布式系统，涉及多个节点协同工作的计算机系统。 - **...
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