分布式数据库重要技术概念小记

本文探讨了分布式系统中的一致性理论,包括CAP理论及其三个基本要素:一致性、可用性和分区容忍性。此外还介绍了实现一致性的多种算法和技术,如两阶段提交、Gossip算法、Bloom Filter以及Merkle Tree等。

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源码解析:

http://blog.youkuaiyun.com/FireCoder/article/details/5700982

http://io.typepad.com/glossary.html#gls-consistencylevel

垂直扩展 vs. 水平扩展(Sharding)
Feature-based shard or functional segmentation
Key-based sharding
Lookup table


CAP理论
Consistency
Availability
Partition Tolerance

两阶段提交

Gossip
Gossip算法又称为疫情传播算法
随机选择节点同步状态,在有限步内便可达到所有节点视图一致。
消息的类型:
Push
Pull
Push-Pull

Bloom Filter
Bloom Filter 通过连续的哈希函数映射Key到位数组
因为不同Key之间存在Hash碰撞,所有BloomFilter有一定的误差,
会把不属于这个集合的Key误判为属于,所以Bloomfilter适用于
对结果不要求很精确的场景。

MerkleTree
MerkleTree用于快速判断不一致数据的位置,一遍read repair进行修复,
MerkleTree又称为Hash树,叶子节点代表数据,非叶子节点是由下层孩子的
Hash计算得到的。

[@more@]

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