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图解分布式搜索引擎ElasticSearch1.基础概念index:索引一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。比如说，你可以有一个客户数据的索引，另一个产品目录的索引，还有一个订单数据的索引。一个索引由一个名字来标识（必须全部是小写字母的），并且当我们要对对应于这个索引中的文档进行索引、搜索、更新和删除的时候，都要使用到这个名字。在一个集群中，可以定义任意多的索引。type:类型在一个索引中，你可以定义一种或多种类型。一个类型是你的索引的一个逻辑上的分类/分区，其语义完全由你来定。通常，

分布式事务介绍基本事务的特性ACID原子性（Atomicity）：要么全部完成，要么全部失败一致性（Consistency）：事务开始和完成时，数据必须保持一致的状态，数据库的完整性约束没有被破坏。比如A给B转账，不论转账事务是否成功，两者存款的总额不变隔离性（Isolation）：多个事务并发访问时，事务之间是隔离的，一个事务不能影响到其他事务的结果 ，不能看到其他事务运行时中间某个时刻的数据。持久性（Durability）：事务完成后，该事务对数据库所作的更改便持久地保存在数

分布式一致性算法Paxos初探背景Paxos算法是Leslie Lamport于1990年提出的一种基于消息传递且具有高度容错特性的共识（consensus）算法。需要注意的是，Paxos常被误称为「一致性算法」。但是「一致性（consistency）」”和“「共识（consensus）」”并不是同一个概念。Paxos是一个「共识（consensus）算法」。Paxos由Lamport于1998年在《The Part-Time Parliament》论文中首次公开，最初的描述使用希腊的一个小岛Pax

背景CAP定理（CAP theorem）又被称作布鲁尔定理（Brewer’s theorem），是加州大学伯克利分校的计算机科学家埃里克·布鲁尔（Eric Brewer）在2000年的ACM PODC上提出的一个猜想。2002年，麻省理工学院的赛斯·吉尔伯特（Seth Gilbert）和南希·林奇（Nancy Lynch）发表了布鲁尔猜想的证明，使之成为分布式计算领域公认的一个定理。对于设计分布式系统的架构师来说，CAP是必须掌握的理论。概念Consistency(一致性)where all no

背景在分布式系统中，对数据的准确定位以及整个系统的结构具有很高的要求。主要有三种算法：hash 算法（大量缓存重建）一致性 hash 算法（自动缓存迁移）+ 虚拟节点（自动负载均衡）redis cluster 的 hash slot 算法（也叫hash槽）适用性hash算法比较适合固定分区或者分布式节点的集群架构。一致性hash算法比较适合需要动态扩容的分布式架构以及一些动态负载均衡的分布式中间件和RPC中间件。hash slot是Redis对hash算法的一种实现。算法hash