通过上述机制，Redis集群在面临网络分区时能够保持数据的一致性和可用性。主节点选举和从节点复制确保在分区期间数据的不丢失和一致性，而分区解决机制则在网络分区解决后重新连接分区节点，确保整个集群的正常运行。
随着企业规模的扩大，对数据库可用性要求越来越高，更多企业采用两地三中心、异地多活的架构，以提高数据库的异常事件应对能力。 在数据库领域，我们常听的“两地三中心”、“异地多活”到底是什么呢？ “两地三中心”就是生产数据中心、同城灾备中心、异地灾备中心。这种模式下，两个地域的三个数据中心互联互通，当一个数据中心发生异常，其他数据中心可以正常运行并进行业务接管。 “异地多活”就是在多个地域建设多个数据中心， 业务数据能够在三个及以上的数据中心之间进行双向同步。异地多活架构具有更高的可用性，抗风险能力极强。 不
数据分片后，对数据的查询就没那么自由。如订单表按用户ID作为Sharding Key，就只能按用户维度查询。我是商家，我想查我店铺的订单，做不到。（强行查也不是不行，在所有分片上都查一遍，再把结果聚合，又慢又麻烦，实际意义不大）
Topic主题，类似数据库中的表，将相同类型的消息存储到同一个主题中，数据库中的表是结构化的，Topic的属于半结构化的，主题可以包含多个分区，KafKa是一个分布式消息系统，分区是kafka的分布式的基础，分区使kafka具备了拓展性，如果数据存储在单服务器上，可能会遇到存储的限制，从而导致性能的瓶颈。
为了理解 Kafka 是如何做到以上所说的功能，从下面开始，我们将深入探索Kafka 的特性。
既然有了Kafka为什么还会出现RocketMQ？这就不得不提到RocketMQ的诞生动机了，在RocketMQ的官网上面可以找到这个问题答案，原文可以点击此处阅读。实际原因当然是kafka存在一些问
CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可兼得。 一致性表示分布式系统中各个节点数据的一致性 可用性代表数据访问的高性能 分区容错性指的是因为同步的时间问题，数据不一致导致出现了多个不同数据版本的分区现象，但系统仍能继续正常运行（容错） 很显然，三者最多只能取其二 分区容错性与一致性共存（同步需要阻塞）必会与可用性冲突 分区容错性与可用性共存（数据不同步）必会与一致性共存冲突 可用性与一致性共存必会与分区容错性冲突（实际上这个是不实际的需求，因为分布式环境下因为网络通信的延迟分区容错性是必要的） 综上，大部分分布式架构都是实现数据的最终一致性而非实现强一致性（因为分区容错性的必然存在） zookeeper的zap协议就是对2pc进一步提高分区容错性与可用性而降低强一致性的一种协议，同时其保证最终一致性，所以在分布式环境下仍是可用的
面对可能出现的网络延迟，不可预估的请求流量等情况，设计一个分布式系统，我们通常围绕系统高可用，数据一致性的目标去规划和实现，想要完全实现这个目标，却并非易事。由此，分布式系统领域诞生了一个基本定理，即 CAP 定理，用于指导分布式系统的设计，从系统高可用，数据一致性，网络容错三个角度将分布式系统的特性抽成一个分区容错一致性模型。这样一来，让系统设计者只需根据业务场景特点，进行权衡设计适合业务场景的分区容错一致性模型即可，很大程度简化了分布式系统设计的难度。
最近在学习 Kafka，发现其核心概念与 RocketMQ 还是存在一定的差别，下面我来说下 Kafka 分区 与 RocketMQ 队列之间的区别。
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在分布式系统中有一个耳熟能详的原则，这就是CAP理论。那什么是CAP理论。为何这个原则突破不了，是别人想的不够多还是类似已知条件分析下的自锁问题，这里作者做一些初级的探索。首先要说的是CAP原则是加州大学的计算机科学家 Eric Brewer 提出的。
有关HBase集群如何做不停服的数据迁移一直都是云HBase被问的比较多的一个问题，目前有许多开源的工具或者HBase本身集成的方案在性能、稳定性、使用体验上都不是很好，因此阿里云提供了BDS迁移服务，可以帮助云上客户实现TB级数据规模不停机迁移
官方网站： Q:什么是Drbd？ 答:分布式复制块设备(Drbd,Dirtributed Replicated Block Device)是基于软件的，无共享，复制的存储解决方案以及在块设备在不同高可用服务器对之间同步和镜像数据软件,解决磁盘单点故障(般情况下只支持2个节点),通过它可用实现在网络中两台服务器之间进行块设备级别的实时或异步镜像或者同步复制,类似rsync+inotify架构项目软件：
有状态服务或者说数据服务，上线遇到问题很棘手，回滚无济于事；而且数据加载通常都很慢，部署时间长；最终导致不敢修改代码，谨小慎微；服务质量也是能忍就忍，不愿意深度优化。在我负责顺风车LBS以来，感受愈加强烈；区别于无状态服务，数据服务的几个方面需要格外关注。（此处假设数据服务类似redis基于内存，数据量大到需要磁盘存储，关注点会有所不同。）
当下，随着数字化技术不断深入，愈来愈多企业将核心业务搬到线上。业务系统高可用、可扩展、容灾能力决定企业系统的连续性，中间件作为构建企业核心系统的重要组成部分，其高可用容灾能力也将决定应用系统的。本文结合腾讯云中间件各PaaS产品的容灾能力及实践，以一个行业头部客户业务容灾实践举例，来展开说明基于腾讯云中间件PaaS层相关产品的实践。
在腾讯云数据库举办的【国产数据库专题线上技术沙龙】中，4月30日陈爱声的分享已经结束，没来得及参与的小伙伴不用担心，以下是直播的视频和文字回顾。 关注“腾讯云数据库”公众号，回复“0430陈爱声”，即可下载直播分享PPT。 大家好，我是陈爱声，目前负责腾讯云TBase产品实施和运维相关工作。非常感谢大家百忙之中抽空来到TBase直播间。 今天的分享主题是“TBase优秀的企业级能力原理剖析”，主要分为四个特性。 第一：数据透明加密能力。 第二：基于任意时间点的恢复能力。 第三：异构数据同步能力。 第
FE层的架构都能在网上找到说明. 但BE层的架构模式、一致性保障、与FE层之间的请求逻辑，数据传输逻辑等，我个人暂时没有找到相应的博客说明这些的。当然这些是我个人在学习与使用Doris过程中，对内部交互逻辑与实现感兴趣才有这些疑问. 还好现在有GPT这类大模型，有了疑问，只要问题描述得当，大多可以解惑.
在之前的文章中，我们知道数据库服务可能已经成为了很多系统的性能关键点，甚至是瓶颈了。也给大家介绍了数据库服务器从主备架构、到主从架构、再到主主架构的基础方案。但如果单台机器已经不能满足完整业务数据存储的时候，我们就需要考虑采用多机甚至多中心的部署方案了。
CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可兼得。
分布式系统CAP原理及服务注册中心 一. 分布式的CAP原理 分布式领域CAP理论 CAP理论：指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition Tolerance（分区容错性），三者无法同时满足。 CAP特性介绍 C(Consistency，一致性)：指在分布式系统中的所有数据备份进行同步的更新。即分布式系统中所有数据节点保存同步。 A(Availability，可用性)：指负载过大后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。
举个栗子：支付宝上A给B转账100元，A账户扣100，B账户增加100，这就是一个事务，这个操作中要么都成功，要么都失败。
本文来源于读者投稿，作者在此分享在线重定义生产环境大表分区的惨烈踩雷记录，感谢投稿，欢迎大家投稿分享自己日常中“难忘”的解决过程。
两个节点可以采用简单的一主一从模式，或者双主模式，并且放置于同一个VLAN中，在master节点发生故障后，利用keepalived/heartbeat的高可用机制实现快速切换到slave节点；
相信大家看过我的文章或者视频的，都应该知道什么是分布式系统，分布式系统就是一个系统由多个组成部分共同构成，用户的一个请求可能会经过多个不同的计算机节点之后，通过运算才会把结果响应给用户，那么这个请求所经过的不同的几个系统就是分布式系统。对于用户来讲，你是不是分布式系统，对他来讲是透明的。参考如下图：
随着微服务的盛行，越来越多的应用，开始拆成一个一个的服务，服务之间相互依赖，那么内部的服务是怎么相互调用的。 例如：服务A部署在3个服务器上，3个实例有不同的ip地址。然后服务B依赖服务A，需要调用服务A。
分布式数据库的数据一致性管理是其最重要的内核技术之一，也是保证分布式数据库满足数据库最基本的ACID特性中的 “一致性”(Consistency)的保障。在分布式技术发展下，数据一致性的解决方法和技术也在不断的演进，本文就以作者实际研发的分布式数据库作为案例，介绍分布式数据库数据一致性的原理以及实际实现。 1 数据一致性 1.1 数据一致性是什么 大部份使用传统关系型数据库的DBA在看到“数据一致性”时，第一反应可能都是数据在跨表事务中的数据一致性场景。但是本文介绍的“数据一致性”，指的是“数据在多份副本
让我们想象一个简单的分布式系统，它由G1和G2两个节点组成的，这两个节点都存有相同的变量V且初始值都是V0，如下图
分布式系统，通过数据冗余，来保证数据的安全。要写一个分布式系统，一道绕不过去的坎，那就是数据同步。
CAP里面的C和A都比较好理解，P好像有点抽象，其实这么理解就对了，P的意思就是允许存在网络故障。
这篇文章着重点不在于科普，毕竟关于CAP、BASE的理论的文章，网上很多。所以本文科普篇幅尽量小（只包含概念描述）。主要从几个侧面的问题来描述CAP，进而描述ACID、BASE理念。然后加入一点点调料，如何动态的切换一致性强度。
分布式系统发开虽然有点很多但是并不是完美的，CAP原理就是其中的体现之一。 CAP原理：指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、Availability（可用性）、Partitontolerance（分区容忍性），三者不可得兼。
前文提到异地多活的几种型态和基于OceanBase实现方案。这里再总结一下基于其他分布式数据库（MySQL）实现异地多活时要考虑的点。本文不讨论为什么做异地多活，可以参考末尾的文章。
随着 IT 技术与大数据的不断发展，越来越多的企业开始意识到数据的价值，通过大数据分析，可以帮助企业更深入地了解用户需求、更好地洞察市场趋势。目前大数据分析在每个业务运营中都发挥着重要作用，成为企业提升市场竞争力的关键举措之一。通常企业会构建数据湖仓，将多个数据源通过数据集成技术，汇集一起进行数据分析。由此，数据集成成为了构建数据湖仓的必经之路，然而企业在数据集成过程中却面临很多棘手问题。
C 代表 Consistency，一致性，是指所有节点在同一时刻的数据 是相同的，即更新操作执行结束并响应用户完成后，所有节点存储的数据会保持相同。
消息队列是分布式系统中重要的中间件，在实现系统高性能，高可用，可伸缩性和最终一致性架构框架中扮演着重要角色。是大型分布式系统不可缺少的核心中间件之一。
腾讯云数据库国产数据库专题线上技术沙龙正在火热进行中，3月17日郑寒的分享已经结束，没来得及参与的小伙伴不用担心，以下就是直播的视频和文字回顾。
为帮助开发者更好地了解和学习分布式数据库技术，2020年3月，腾讯云数据库、云加社区联合腾讯TEG数据库工作组特推出为期3个月的国产数据库专题线上技术沙龙《你想了解的国产数据库秘密，都在这！》，邀请数十位鹅厂资深数据库专家每周二和周四晚上在线深入解读TDSQL、CynosDB/CDB、TBase三款鹅厂自研数据库的核心架构、技术实现原理和最佳实践等。本文将带来直播回顾第三篇《亿级流量场景下的平滑扩容：TDSQL的水平扩容方案实践》。
分布式系统处理的关键对象是数据，而数据其实是与用户息息相关的。CAP 理论指导分布式系统的设计，以保证系统的可用性、数据一致性等特征。比如电商系统中， 保证用户可查询商品数据、保证不同地区访问不同服务器查询的数据是一致的等。
百科词条：https://baike.baidu.com/item/CAP%E5%8E%9F%E5%88%99[1]
对于任意系统，想要同时满足三高都是一件非常困难的事情，大型业务系统或者传统中间件都会搭建复杂的架构来保证。
一、ONOS的一致性保障 ONOS主要包括两类一致性机制，最终一致性和强一致性，最终一致性采用乐观异步复制和基于Gossip的熵减方式来实现，乐观异步复制可以高效的实现最终一致，但是一旦集群中发生节点脱离集群或者重启的情况整体集群就会出现越来越失序的现象，基于Gossip的熵减方案就是为了解决此类问题，集群中的节点定期（通常间隔三到五秒）地随机选择一个节点进行数据同步，大多数情况下，熵减互动是平常的，因为每个控制器已经知道发生在网络中的每一个事件。 但是当一个控制器状态稍微漂移时，这个机制很快就会检测到这个
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Zookeeper是一个开源的分布式协调服务，由雅虎公司创建，由于最初雅虎公司的内部研究小组的项目大多以动物的名字命名，所以后来就以Zookeeper(动物管理员)来命名了，而就是由Zookeeper来负责这些分布式组件环境的协调工作。
Zookeeper是一个开源的分布式协调服务，由雅虎公司创建，由于最初雅虎公司的内部研究小组的项目大多以动物的名字命名，所以后来就以Zookeeper(动物管理员)来命名了，
数据库事务的四大特性：数据库在实现时会将一次事务涉及的所有操作全部纳入到一个不可分割的执行单元，该单元中的所有操作要么全部成功，要么全部失败。只要其中一个操作执行失败，都将导致整个事务回滚。 A（Atomic）：原子性，构成事务的所有操作，要么全部执行，要么都不执行； C（Consistency）：一致性，在事务执行前后，数据库的一致性约束没有被破坏； I（Isolation）：隔离性，数据库中的事务一般都是并发的，隔离性是指并发的两个事务的执行互不干扰，一个事务不能看到其他事务运行过程的中间状态。通过配置事务隔离级别可以避免脏读、重复读等问题； D（Durability）：持久化，事务完成后，该事务对数据的更改会被持久化到数据库，且不会被回滚。
应用场景，消息可靠投递，消息丢失，消息重复消费，消息的幂等性，消息的顺序性，消息队列积压，延迟队列，消息过期失效，消息队列的高可用
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