大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 在mysql查询中，当查询条件左右两侧类型不匹配的时候会发生隐式转换，可能导致查询无法使用索引。...下面分析两种隐式转换的情况 看表结构 phone为 int类型,name为 varchar EXPLAIN select * from user where phone = ‘2’ EXPLAIN...select * from user where phone = 2 两种情况都可以用到索引,这次等号右侧是’2’，注意带单引号哟，左侧的索引字段是int类型，因此也会发生隐式转换，但因为int类型的数字只有...所以虽然需要隐式转换，但不影响使用索引，不会导致慢查询 EXPLAIN select * from user where name= ‘2’ 这种情况也能使用索引,因为他们本身就是varchar 类型...EXPLAIN select * from user where name= 2 因为等号两侧类型不一致，因此会发生隐式转换，cast(index_filed as signed)，然后和2进行比较。
Oracle 隐式转换 1 Oracle 隐式转换 Oracle中对不同类型的处理具有显式类型转换(Explicit)和隐式类型转换(Implicit)两种方式，对于显式类型转换，我们是可控的，但是对于隐式类型转换...1.1 隐式转换发生场景 1.对于INSERT和UPDATE操作，oracle会把插入值或者更新值隐式转换为字段的数据类型。...，oracle会把字符型的值隐式转换为数值型。...1.2 隐式转换的缺点 1. 使用显示类型转换会让我们的SQL更加容易被理解,也就是可读性更强,但是隐式类型转换却没有这个优点 2....隐式类型转换往往对性能产生不好的影响，特别是左值的类型被隐式转为了右值的类型。这种方式很可能使我们本来可以使用索引的而没有用上索引,也有可能会导致结果出错。 3.
答案就是gossip协议，gossip是一种去中心化的分布式协议，用于实现节点之间的信息交换，大名鼎鼎的bitcoin也使用了gossip来传播交易和区块信息。...在分布式系统中，也用它来实现最终一致性，比如cassandra、redis。 六度分隔理论 循源，需从六度分隔理论开始。六度分隔理论，简单地说：“你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超五个。”...gossip协议就像流言蜚语一样，利用随机的，带有传染性的方式，将数据传遍整个网络。即在一定时间内，完成数据一致性。gossip传播方式分为两种：反熵、谣言传播。...直到完成数据最终一致性。 ? 谣言传播属于指数级的传播，我们得到：传播所需周期与fanout（记为f）之间的关系式。当节点数量为N时，有：log_f{N}。...由于集群中都是对等节点，它比较适合动态变化的分布式系统。 但是为了方便谣言传播，发送的数据包不能太大，主要用于新数据增量更新。
ndroid里面的清单文件相当于windows上的注册表，例如播放器可以关联文件直接打开，清单文件中activity节点的intent-filter节点进行配置 添加动作节点，设置名称...android:name=”com.xxx.xx.xx” 添加默认附加选项节点，设置名称android:name=”android.intent.action.DEFAULT” 添加...数据节点， 设置协议规范android:scheme=”http” 设置主机名 android:host=”www.baidu.com” 设置数据类型android:mimeType=”vnd.android.cursor.item.../haha” 测试一下这个隐式意图的配置 获取Intent对象，通过new出来 调用Intent对象的setAction(action)方法，参数：String对象 上面例如：”com.xxx.xx.xx...(“http://xxx”) 调用Intent对象的setType()方法，设置数据类型，参数：和上面配置对应，此方法和setData()不能共存 解决，调用Intent对象的setDataAndType
但是后来随来越来越多分布式算法诞生，例如raft，因为他们都类似paxos执行逻辑，所以将这类算法归纳为paxos的变种。...为何不使用paxos来实现zookeeper 回过头来，ZAB诞生的原因，我们先考虑zookeeper能不能直接使用paxos作为分布式一致性算法？...而在zookeeper中，这显然是不能满足业务需求的。 ZAB术语科普 ZAB并不像paxos，是一种通用的分布式一致性算法，ZAB是一种专门为zookeeper设计的崩溃可恢复的原子广播协议。...相比于paxos，ZAB主要解决了事务操作的顺序性，在ZAB协议中，如果一个事务操作被处理了，那么所有其依赖的事务操作都应该被提前处理了。...崩溃恢复模式 通过上面的了解，我们知道了ZAB其实是一个强领导者模型的协议。消息广播模式，只能在ZAB正常运行中向外部提供服务。
都说Oracle存在NUMBER和VARCHAR2类型的隐式转换，严格意义上需要避免，但为何需要避免，从下面的实验进行验证。 1....查看VARCHAR2->NUMBER的隐式转换 SQL> select * from tn where id = 1; no rows selected Execution Plan --------...转换为NUMBER类型进行比较，此处仍可使用索引范围扫描，说明VARCHAR2->NUMBER的隐式转换，未对索引产生影响。...查看NUMBER->VARCHAR2的隐式转换 SQL> select * from tn where name = '123'; no rows selected Execution Plan --...NAME和VARCHAR2之间可以进行隐式转换，其中VARCHAR2->NUMBER不会导致索引失效，NUMBER->VARCHAR2会让索引失效，因此这种隐式转换，是需要注意避免。 2.
paxos 科普 分布式算法，不得不提paxos。它是目前公认的解决分布式共识问题最有效的算法之一，甚至可以说过去几十年里一切分布式一致性算法都来源于它。那么要学习paxos，我们首先得认识它。...一般描述它，都会包含两个词：分布式容错、分布式共识算法。那么它们是指什么呢？paxos又解决了什么样的问题呢？...分布式容错 分布式容错，是指在分布式环境下，能够容忍一部分节点宕机，还能向外提供稳定的服务。 分布式共识算法 分布式共识算法，是指在分布式环境下，各个节点能就某个值达成共识，即所有节点都认同某个值。...实际上，learner可用于与另一个数据中心的paxos服务器通信，并且写入消耗最小的网络流量，因为在没有投票协议的情况下所需的消息数量较少。...这里要注意的是V的值，如果在prepare请求的响应中，部分acceptor已经批准过的提案值，则V为prepare请求的响应中编号最大的提案值，否则可以由proposer任意指定。
epaxos又是如何解决的呢？ epxos将协议拆分为两部分，一部分是commit协议，一部分是恢复阶段。...在commit协议中，又具体分为三个阶段： 阶段一：Establish ordering constraints，建立约束关系 阶段二：Paxos-Accept，达成一致 阶段三：commit阶段，一般异步提交...，通常被大家一笔带过 commit协议中提出日志冲突的概念，阶段一也就是为了解决日志冲突而存在的。...对于是否冲突，commit协议给出不同达成一致的方案：fast-path, slow-path，二者分别对应没有冲突和有冲突的写请求。...commit协议 正如上文提到，epaxos分为两部分，commit协议是指： 当副本L收到来自客户端写请求时，将其封装为command γ（念：伽玛），并称为γ的command-leader，command-leader
raft作为现在分布式系统首选的共识算法。zookeeper、cubby、oceanbase等系统都是在raft诞生之前开发的，所以都是使用了paxos或者对其进行改进。...Raft术语科普以及总结 基于前两个篇对paxos和zab的介绍，我们对分布式协议有一定的基础，所以本文先给出总结。...两种运行阶段 raft强化了leader的地位，把整个协议可以清楚的分割成两个部分，并利用日志的连续性做了一些简化： leader在时，由leader向follower同步日志。...任期编号大的节点拒绝投票给任期编号的小的请求投票消息 实际上，raft协议在leader选举阶段，由于老leader可能也还存活，也会存在不只一个leader的情形，只是不存在任期编号一样的两个leader...索引值，日志项的id，一个连续的单调递增的数字 任期编号，指创建该日志项的leader的任期编号 在上面总结中，有提到简化的二阶段协议，则是指日志同步阶段。
在分布式系统中，分布式一致性是一个非常重要的概念，它是指分布式系统的各个服务器都保持一个统一的状态（数据）。但是在分布式系统中，通常由于网络，系统状态等原因会导致某些服务不可用或者不可靠。...这就需要一种分布式一致性的协议来保证系统在某些服务失败的情况下仍然整体可用。 Raft协议是受到Paxos的影响而产生的，相对于Paxos而言，Raft协议更加简单易懂。...我会在后面的博客里面专门详细介绍Paxos协议的具体内容。这里我们重点讨论Raft协议。 什么是分布式一致性 下面举个例子： 假如我们有一个单节点的服务节点A，这个单节点的服务只是用来存储一个字母。...Raft协议就是保证多个服务器节点数据一致性的协议。 接下来我们看看Raft是怎么工作的。...整个分布式系统实现了数据一致性。 term选举周期 在Raft 协议中，有一个term的概念。term是一个选举周期，一个term周期只会产生一个Leader，term连续递增。
Raft-很容易理解的分布式一致性算法 单节点场景 你可以想象下我们的一个节点作为一个保存单一值的数据库服务，我们有一个client可以向server发送一个值。...client与server的关系如下图： ? 如果client向server发送一个值为8，那么它们的关系将变成下图： ? 可以看到只有一个节点的时候就很容易达到协议共识。...多节点 有了上面的示例，我们不禁要问，当我们拥有多个节点时怎么来达成节点间的共识呢？ ? 客户端的值8该怎么在节点a、b、c之间达成一致呢，这就是分布式共识的问题。...Raft Raft就是分布式共识协议的一种实现。我们来看一看它是如何工作的。...节点A和B都将回滚其未提交的条目并匹配新领导者的日志。 ? 现在，我们的日志在整个集群中是一致的。
极端情况下，大集群将出现小集群，这将对分布式一致性问题提出非常大的挑战。 3、三态 在分布式环境下，分布式系统的请求存在三种状态，成功、失败与超时，这与单机要么成功，要么失败的场景很不相同。...（最终一致性）： 基本可用是指分布式系统在出现不可预知故障的时候，允许损失部分可用性，但不等价于系统不可用，而是做一些可用性上的取舍。...最终一致性是指在分布式系统中，无法满足强一致性，对数据一致性做的一个权衡，运行系统经过一段时间后，能够达到一个一致性的状态，也就是牺牲了一定的实时性。...2PC 两阶段提交（Two-Phase Commit）是用来处理分布式事务的一种算法，用来保证分布式系统数据的一致性，也就是将分布式事务的提交分成了两个节点来进行处理。 ? ?...---- 1、《从PAXOS到ZOOKEEPER分布式一致性原理与实践》 2、《企业IT架构转型之道——阿里巴巴中台战略思想与架构实践》
我去手动执行，执行的sql语句确实是报错了。 报错的问题：Truncated incorrect DOUBLE value:....... 这个报错的的意思是数据不匹配。...这就要涉及到mysql隐式转化了。...，mysql会对其进行隐式转化，转化成功就不会报错。...如果是用在insert into select，再这个过程中，mysql需要讲select语句中的每一行映射到目标表相应列中，如果无法进行隐式转化，类型又不一样就会报错。...所以当我们之后再写sql语句中，最好是养成一个良好的习惯，对于不同类型的条件，一定要去转化。虽然mysql是可以帮助我们去做这个自动转化的，但是不防出现一些特殊的情况，让你去忘记了有这么回事。
1、Zab 协议 在分布式系统中实现一致性是件困难的事。 Paxos 算法可以较好的解决分布式系统的一致性，但由于复杂，在实际工程上不是很合适。...ZAB（ZooKeeper Atomic Broadcast ） 协议借鉴了 Paxos 的思想，ZAB在Paxos算法上做了重要改造，和Paxos有着明显的不同，以满足工程上的实际需求。...有序性是 Zab 协议与 Paxos 协议的一个核心区别。...2、Zab 协议分为两部分 广播（boardcast）：Zab 协议中，所有的写请求都由 leader 来处理。正常工作状态下，leader 接收请求并通过广播协议来处理。...2.2 恢复（recovery） 由于之前讲的 Zab 协议的广播部分不能处理 leader 挂掉的情况，Zab 协议引入了恢复模式来处理这一问题。
开个坑, 记录下以往学习分布式paper时发现的bug, 或让人容易产生误会的点. https://github.com/drmingdrmer/consensus-bugs 先填一个paxos的问题,...本不是一个bug, 但有很多人疑惑的问题: (Trap) The Bug in Paxos Made Simple 1.
分布式系统中有个著名的原则CAP原则，C为Consistency(一致性)、A为Availability(可用性)、P为Partition tolerance(分区容错性)。...这里主要介绍下分布式环境下如果达到一致性。 说到一致性不得不说下经典的拜占庭问题。 拜占庭问题 话说一组拜占庭将军分别各率领一支军队共同围困一座城市。...这样各支军队的一致协同就遭到了破坏。 拜占庭问题其实是指在一个可妥协的通信网络中实现分布式协议的问题，也就是在不可靠的环境中建立一个可靠的系统的问题。...PBFT是一种状态机副本复制算法，即服务作为状态机进行建模，状态机在分布式系统的不同节点进行副本复制。每个状态机的副本都保存了服务的状态，同时也实现了服务的操作。...其一致性算法为CFT（Crash Fault Tolerance）。 下面我们就介绍两个非拜占庭一致性算法Paxos和Raft。
分布式系统的一般特征 任何分布式系统都需要完成两个基本任务：存储和计算。 在这两个基本任务下，要实现可扩展性、高性能、可用性、一致性。...这几个特性也是分布式系统的衡量指标，正是为了在不同的程度上满足这些特性（或者说达到这些指标），才会设计出各种各样的算法、协议，然后根据业务的需求在这些特性间平衡。 ?...在现实中，我们都使用了TCP协议（保证了消息健壮、不重复和不乱序），每个节点都有NTP 时钟同步（可以使用超时），纯的异步场景相对比较少。...对于这些分布式数据库来说，数据的一致性是最基本的要求，因为如果连这个标准都达不到，那么直接采用关系型数据库就好，没必要再浪费资源来部署分布式数据库。...Paxos算法 解决分布式系统的一致性的问题，是一种基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法，是目前公认的解决分布式一致性问题最有效的算法之一。算法就必须保证其安全性和活性。
到目前为止，不管是哪门语言，应该都已经有一些raft协议的实现了。但是大家的实现也都是根据raft协议论文来的，根据自己的服务形态在细节上有一些差异而已，大体上是一样的。...在 Hashicorp Raft 中，支持两种节点间通讯机制，内存型和 TCP 协议型，其中，内存型通讯机制，主要用于测试，2 种通讯机制的代码实现，分别在文件 inmem_transport.go 和...Raft协议对物理时钟一致性没有要求，不需要通过原子钟NTP来校准时间，但是对于超时时间的设置有要求，具体规则如下： broadcastTime ≪ electionTimeout ≪ MTBF(Mean...4.Raft协议为什么需要日志连续性，日志连续性有有什么优势和劣势？...由Raft协议的选主过程可知，(termId,logId)一定在多数派中最新才可能成为leader，也就是说leader中一定已经包含了所有已经提交的日志。
一致性（C）：这里是指强一致性。在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。并不是指整个系统能提供最新的一致的数据。 可用性（A）：这里是指100%可用性。...所以P（分区容错性）是分布式系统必须要面对和解决的问题（你无法要求在永远不发生网络分区的环境下运行分布式系统）。...CP中的C（一致性），相对好理解，我把它理解为“外部一致性”。就分布式系统而言的，针对客户端的请求，无论访问那个节点，都能获得最新的相同的值。...但发生网络分区时，eureka确实选择了可用性，而放弃了一致性。 NWR NWR是一种在分布式存储系统中用于控制一致性级别的一种策略。...这个三个字母分别代表着： N：分布式系统中，一个有多少个副本数据 W：处理一次写请求，需要更新多少个副本数据 R：处理一次读请求，需要读取多少个副本数据 NWR分别设置不同的值时，将会产生不同的一致性效果
paxos 科普 分布式算法，不得不提paxos。它是目前公认的解决分布式共识问题最有效的算法之一，甚至可以说过去几十年里一切分布式一致性算法都来源于它。 那么要学习paxos，我们首先得认识它。...一般描述它，都会包含两个词：分布式容错、分布式共识算法。那么它们是指什么呢？paxos又解决了什么样的问题呢？...分布式容错 分布式容错，是指在分布式环境下，能够容忍一部分节点宕机，还能向外提供稳定的服务。 分布式共识算法 分布式共识算法，是指在分布式环境下，各个节点能就某个值达成共识，即所有节点都认同某个值。...实际上，learner可用于与另一个数据中心的paxos服务器通信，并且写入消耗最小的网络流量，因为在没有投票协议的情况下所需的消息数量较少。...这里要注意的是V的值，如果在prepare请求的响应中，部分acceptor已经批准过的提案值，则V为prepare请求的响应中编号最大的提案值，否则可以由proposer任意指定。
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