熊猫同学的博客

队列缓冲方式很通用，它适用于内部上下游系统之间调用请求不平缓的场景。答题更适用于秒杀或者营销活动等应用场景，在请求发起端就控制发起请求的速度。分层过滤非常适合交易性的写请求，比如减库存或者拼车这种场景，在读的时候需要知道还有没有库存或者是否还有剩余空座位。但是由于库存和座位又是不停变化的，所以读的数据是否一定要非常准确呢？其实不一定，你可以放一些请求过去，然后在真正减的时候（写操作的时候）再做强一致性保证。

除了故事中提到两种算法，常用的拜占庭容错算法PBFT算法PoW算法在分布式计算机系统中，最常用的是非拜占庭容错算法（CFT），CFT解决的是分布式系统中存在故障，但不存在恶意节点的场景下的共识问题，也就是说，这个场景可能会丢失消息，或者有消息重复，但不存在错误消息，或者伪造消息的情况。Paxos 算法Raft 算法ZAB 协议ACID 理论是传统数据库常用的设计理念，追求强一致性模型。BASE 理论在NoSQL中应用广泛，是 NoSQL 系统设计的事实上的理论支撑。