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分布式理论系列 从ACID到CAP到BASE 2PC到3PC到Paxos到Raft到ISR 复制、分片和路由 副本更新策略 负载均衡算法及手段 RWN及Quorum与强一致性 序 本文主要讲述2PC及3PC，以及Paxos以及Raft协议。 两类一致性( 操作原子性与副本一致性 ) 2PC协议用于保证属于多个数据分片上的操作的原子性。这些数据分片可能分布在不同的服务器上，2PC协议保证多台服务器上的操作要么全部成功，要么全部失败。 Paxos协议用于保证同一个数据分片的多个副本之间的数据一致性。当这些副本分布到不同的数据中心时，这个需求尤其强烈。 一、2PC（阻塞、数据不一致问题、单点问题） Two-Phase Commit，两阶段提交 1、阶段一：提交事务请求（投票阶段） （1）事务询问 协调者向所有的参与者发送事务内容，询问是否可以执行事务提交操作，并开始等待各参与者的响应 （2）执行事务 各参与者节点执行事务操作，并将Undo和Redo信息计入事务日志中 （3）各参与者向协调者反馈事务询问的响应 如果参与者成功执行了事务操作，那么就反馈给协调者Yes响应，表示事务可以执行；如果参与者没有成功执行事务，那么就反馈给协调者No响应，表示事务不可以执行。 2、阶段二：执行事务提交（执行阶段） （1）执行事务提交 如果所有参与者的反馈都是Yes响应，那么 A、发送提交请求

随着大型网站的各种高并发访问、海量数据处理等场景越来越多，如何实现网站的高可用、易伸缩、可扩展、安全等目标就显得越来越重要。为了解决这样一系列问题，大型网站的架构也在不断发展。提高大型网站的高可用架构，不得不提的就是分布式。在 分布式一致性 一文中主要介绍了分布式系统中存在的一致性问题。本文将简单介绍如何有效的解决分布式的一致性问题,其中包括什么是 分布式事务 ， 二阶段提交 和 三阶段提交 。 分布式一致性回顾 在分布式系统中，为了保证数据的高可用，通常，我们会将数据保留多个副本(replica)，这些副本会放置在不同的物理的机器上。为了对用户提供正确的增\删\改\差等语义，我们需要保证这些放置在不同物理机器上的副本是一致的。 为了解决这种分布式一致性问题，前人在性能和数据一致性的反反复复权衡过程中总结了许多典型的协议和算法。其中比较著名的有 二阶提交协议 （Two Phase Commitment Protocol）、 三阶提交协议 （Three Phase Commitment Protocol）和 Paxos算法 。 分布式事务 分布式事务是指会涉及到操作多个数据库的事务。其实就是将对同一库事务的概念扩大到了对多个库的事务。目的是为了保证分布式系统中的数据一致性。分布式事务处理的关键是必须有一种方法可以知道事务在任何地方所做的所有动作，提交或回滚事务的决定必须产生统一的结果

本篇博客为著名的 RAFT 一致性算法论文的中文翻译，论文名为《 In search of an Understandable Consensus Algorithm (Extended Version) 》(寻找一种易于理解的一致性算法)。 摘要 Raft 是一种为了管理复制日志的一致性算法。它提供了和 Paxos 算法相同的功能和性能，但是它的算法结构和 Paxos 不同，使得 Raft 算法更加容易理解并且更容易构建实际的系统。为了提升可理解性，Raft 将一致性算法分解成了几个关键模块，例如领导人选举、日志复制和安全性。同时它通过实施一个更强的一致性来减少需要考虑的状态的数量。从一个用户研究的结果可以证明，对于学生而言，Raft 算法比 Paxos 算法更加容易学习。Raft 算法还包括一个新的机制来允许集群成员的动态改变，它利用重叠的大多数来保证安全性。 1 介绍 一致性算法允许一组机器像一个整体一样工作，即使其中一些机器出现故障也能够继续工作下去。正因为如此，一致性算法在构建可信赖的大规模软件系统中扮演着重要的角色。在过去的 10 年里，Paxos 算法统治着一致性算法这一领域：绝大多数的实现都是基于 Paxos 或者受其影响。同时 Paxos 也成为了教学领域里讲解一致性问题时的示例。 但是不幸的是，尽管有很多工作都在尝试降低它的复杂性，但是 Paxos

1、ZooKeeper简介： 来自百度百科介绍：ZooKeeper是一个 分布式 的，开放源码的 分布式应用程序 协调服务，是 Google 的Chubby一个 开源 的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。 ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。 ZooKeeper包含一个简单的原语集，提供Java和C的接口。 ZooKeeper代码版本中，提供了分布式独享锁、选举、队列的接口，代码在zookeeper-3.4.3\src\recipes。其中分布锁和队列有 Java 和C两个版本，选举只有Java版本。 2、Zookeeper：翻译过来就是"动物管理员"，Logo如下： 3、Zookeeper的工作机制： 我是杨展浩。这是我的第三篇博客。加油！！！ 来源： https://my.oschina.net/u/3901188/blog/3101738

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随着大型网站的各种高并发访问、海量数据处理等场景越来越多，如何实现网站的高可用、易伸缩、可扩展、安全等目标就显得越来越重要。为了解决这样一系列问题，大型网站的架构也在不断发展。提高大型网站的高可用架构，不得不提的就是分布式。在 分布式一致性 一文中主要介绍了分布式系统中存在的一致性问题。本文将简单介绍如何有效的解决分布式的一致性问题,其中包括什么是 分布式事务 ， 二阶段提交 和 三阶段提交 。 分布式一致性回顾 在分布式系统中，为了保证数据的高可用，通常，我们会将数据保留多个副本(replica)，这些副本会放置在不同的物理的机器上。为了对用户提供正确的增\删\改\差等语义，我们需要保证这些放置在不同物理机器上的副本是一致的。 为了解决这种分布式一致性问题，前人在性能和数据一致性的反反复复权衡过程中总结了许多典型的协议和算法。其中比较著名的有 二阶提交协议 （Two Phase Commitment Protocol）、 三阶提交协议 （Three Phase Commitment Protocol）和 Paxos算法 。 分布式事务 分布式事务是指会涉及到操作多个数据库的事务。其实就是将对同一库事务的概念扩大到了对多个库的事务。目的是为了保证分布式系统中的数据一致性。分布式事务处理的关键是必须有一种方法可以知道事务在任何地方所做的所有动作，提交或回滚事务的决定必须产生统一的结果