分布式系统 相关文章

每个节点都已分配好了一个唯一序号，对于 N 个节点的分布式系统，其序号范围为[0, N-1]。然后选取数据本身或可以代表数据特征的数据的一部分作为 key，计算 hash(key)与节点数量 N 的模，该计算结果即为该数据的存储节点的序号。该算法最大的优点是简单，但其也存在较严重的不足。如果分布式系统扩容或缩容，已经存储过的数据需要根据新的节点数量 N 进行...

领导者通过日志复制 RPC 一致性检查，找到跟随者与自己相同日志项的最大索引值，然后复制并覆盖该索引值之后的日志项，以实现集群内各个节点日志的一致。所以，日志复制过程中，只有跟随者的日志项会被领导者的日志覆盖更新，领导者的日志从不会被覆盖或删除。

大名鼎鼎的 Paxos 算法可能不少人都听说过，几乎垄断了一致性算法领域，在 Raft 协议诞生之前，Paxos 几乎成了一致性协议的代名词。但是对于大多数人来说，Paxos 算法太难以理解了，而且难以实现。因此斯坦福大学的两位教授 Diego Ongaro 和 John Ousterhout 决定设计一种更容易理解的一致性算法，最终提出了 Raft 算法。

对于严格一致性的存储器，要求写操作在任一时刻对所有的进程都是可见的，同时还要维护一个绝对全局时间顺序。一旦存储器中的值发生改变，那么不管读写之间的事件间隔有多小，不管是哪个进程执行了读操作，也不管进程在何处，以后读出的都是新更改的值。同样，如果执行了读操作，那么不管后面的写操作有多迅速，该读操作仍应读出原来的值。

分布式系统中的数据一致性是指系统中存储的数据在多个副本之间能够保持一致的特性。用户对数据的修改操作，要么在所有的数据副本中执行成功，要么在所有的数据副本中执行失败，也就是一致性要求对所有数据节点里面的数据副本的修改是原子操作。所以，一致性的实现目标是确保分布式系统中的所有数据副本，在经过一系列操作之后，能够达到一个一致的状态。这意味着对数据的每次更新都必须立...