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3.分布式一致性算法

分布式系统 · 6 篇笔记

  1. 3.分布式一致性算法historical

    1. 分布式一致性算法是什么 - 准确地说是共识算法：让所有的节点对某件事达成一致。 2. 为什么会有一致性问题 2.1. 客户端并发请求 - 比如Leader-Follower场景：一个Client，A、B、C三个Node，Client请求A写入x为1，如果A认为x的值为1，那么B、C也必须认为该

  2. 3.1 分布式一致性算法之Paxoshistorical

    1. Basic Paxos 1.1. Basic Paxos是什么 - 简称Paxos - Lamport发明的分布式共识算法，是Raft、ZAB的基础 1.2. Basic Paxos算法流程 1.2.1. 角色 - client：请求发起者。打酱油 - proposer：提案提议者。类似于协调

  3. 3.2 分布式一致性算法之ZABhistorical

    - ZAB协议.md

  4. 3.3 分布式一致性算法之Rafthistorical

    1. Raft是什么 - Diego Ongaro发明的分布式共识算法 2. 为什么需要Raft - 为了解决Paxos实现复杂的问题 3. Raft算法流程 3.1. 角色 - Leader - Follower - Candidate 3.2. 三个阶段 3.2.1. 阶段1：Leader选举

  5. 3.4 分布式一致性算法之Gossiphistorical

    1. Gossip是什么 - 由施乐公司提出的一种用于分布式数据库在多节点间复制数据的算法 - 节点之间不断交换信息，一段时间之后集群所有节点都会知道完整的信息 2. 为什么需要Gossip 3. Gossip算法流程 - 每个节点定时，随机得选取连接的节点传播消息 - 其他节点收到之前没有的消息后

  6. 3.5 分布式一致性模型historical

    1. 分布式一致性模型是什么 - 不同的一致性模型解决了不同程度的一致性问题 2. 分布式一致性模型分类 2.1. 强一致性 - CAP.md中的C - 也叫线性一致性 2.2. 弱一致性 - 最终一致性 - 因果一致性 - 读你所写一致性 - 会话一致性 - 单调读一致性 - 单调写一致性 - 前