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前言数据库和业务模块的垂直拆分为我们带来了系统性能、稳定性和开发效率的提升的同时也引入了数据一致性的问题。在实际业务中，一致性也是分等级的，按照从强到弱，可以划分为线性一致性，也叫原子性《日志一致性协议Raft》顺序一致性因果一致性最终一致性强一致性包括线性一致性和顺序一致性，其他的如最终一致都是弱一致性。针对分布式系统的特点，基于不同的一致性需求产生了不同的分布式事务解决方案。即追求强一致的两阶段提交、追求最终一致性的柔性事务和事务消息等等。强一致系统中的某个数据被成功更新后，后

前言       数据一致性是分布式服务的一大难题。假设我们能无成本的保证数据一致性，在分布式环境中就可以使用无限扩容来分发流量。那么数据一致性，何为数据 ？往往日志log是一应用的可靠性的保障，例如 mysql的binlog,redis 的aof日志。通过分析日志从机子可以达到和本机子相同的状态。因此数据一致性的问题，化简为日志一致性问题。Raft则是一个用于管理日志一致性的协议。Raft简介Raft又称 木筏协议，一种共识算法，

前言2020年，由于疫情大爆发。A所在的图书馆接到了上面的任务：1天内不允许超过50人同进在馆内看书，外省人禁入内。如果你是此图书管理员，你会怎么做？数据收集（访客的身份证，来自哪）数据统计（对一天内的访客总数统计，儿童馆统计）规则限制（根据当前统计数据，比对规则）简单的例子String resource = "进入图书馆"；Rule rule = new Rule();rule.setResource(resource);rule.setLimitApp("外省"); //限制外省人