Replication（下）：事务，一致性与共识
本文主要介绍事务、一致性以及共识，首先会介绍它们怎么在分布式系统中起作用，然后将尝试描述它们之间的内在联系，让大家了解，在设计分布式系统时也是有一定的“套路”可寻。最后将介绍业界验证分布式算法的一些工具和框架。希望能够对大家有所帮助或者启发。
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2025-01-02 23:44
AutoConsis：UI内容一致性智能检测
深入分享了美团在 UI 自动化一致性检测上的技术方案，从设计思路到实际应用，全面展示了如何提升产品质量和用户体验！想了解大厂如何用技术解决复杂问题？快来阅读并转发！
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2024-03-21 23:23
图解一致性模型
本文使用大量的图例，同时没有难懂的公式，意图解释清楚一致性模型要解决什么问题，以及三种一致性模型：顺序一致性、线性一致性、因果一致性。
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2023-07-04 23:33
分布式数据库的一致性问题与共识算法
谈到分布式数据库，不论是 Etcd/Zookeeper 这样的中心化数据库，还是 Ethereum 区块链这样的去中心化数据库，都避免不了两个关键词：「一致性」跟「共识」。
本文是笔者学习「一致性」和「共识」以及相关的理论知识时记录的笔记，这些知识能帮助我们了解 Etcd/Zookeeper/Consul/MySQL/PostgreSQL/DynamoDB/Cassandra/MongoDB/CockroachDB/TiDB 等一众数据库的区别，理解各数据库的优势与局限性，搞懂数据库隔离级别的含义以及应该如何设置，并使我们能在各种应用场景中选择出适用的数据库。
如果你对区块链感兴趣，那这篇文章也能帮助你了解区块链这样的去中心化数据库，跟业界流行的分布式数据库在技术上有何区别，又有哪些共同点，具体是如何实现。
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2023-06-24 10:11
分布式事务概述
现在手机银行转账已经司空见惯。但是，D瓜哥一直在思考，银卡跨行转账是如何保证事务一致性的？借机就对分布式事务，做了简单地了解。
2PC 两阶段提交（2pc， two-phase commit protocol），2pc是非常经典的强一致性、中心化的原子提交协议。中心化是指协议中有两类节点：一个中心化协调者节点（coordinator）和N个参与者节点（participant、cohort）。
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2022-09-03 23:25
Replication（上）：常见复制模型&分布式系统挑战
分布式系统设计是一项十分复杂且具有挑战性的事情。其中，数据复制与一致性更是其中十分重要的一环。数据复制领域概念庞杂、理论性强，如果对应的算法没有理论验证大概率会出错。如果在设计过程中，不了解对应理论所解决的问题以及不同理论之间的联系，势必无法设计出一个合理的分布式系统。
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2021-05-28 08:33
死磕 Redis - 事务
Redis 通过 MULTI、EXEC、DISCARD、WATCH 、UNWATCH 来实现事务功能，Redis 事务具备如下几个特性：
1、Redis 会将事务中的多个命令一次性、按顺序一次执行，在执行期间可以保证不会中断事务去执行其他命令；
2、Redis 的事务机制是不能保证原子性的，它只保证隔离性和一致性。
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2021-05-27 08:13
浅谈协同文档中的数据一致性
在线文档是一个数据一致性要求很强的项目，我们经常会提到一个在线文档的技术：“协同冲突处理算法——OT”。这是协同编辑处理的核心。因为它保障了在多客户端同时提交修改的情况下的数据一致性，用通俗一点的方式描述：多人在线编辑，每个人提交的内容不一样，但通过协同冲突算法，最终都能看到一样的内容。
但在这里我们不想深入去探讨协同编辑冲突算法的具体内容，对这块有兴趣的朋友可以参考之前我们团队的博客，已经有过很多介绍。本文主要是介绍协同冲突算法产生的原因，以及它背后关于数据一致性的问题。
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2019-12-16 15:01
分布式事务 GTS 的价值和原理浅析
随着企业的发展，企业业务架构面临数据、服务的分布化，几乎无可避免地要遇到分布式架构带来的数据一致性问题。GTS 开创性地把分布式事务问题从业务中剥离出来，作为一个独立的技术切面来单独管理，以服务的形式给构建在云上的应用提供简单、易用、高效的分布式事务解决方案。
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2019-11-19 15:56
数据一致性检测的应用场景与最佳实践
随着业务规模的扩张，企业系统变得越来越复杂，在这种复杂的分布式系统架构下，难免会出现远程调用失败，消息发送失败，并发 bug 等等问题，这些问题最终会导致系统间的数据不一致，导致用户体验受损，用户利益受损，对平台来说就是产生资损。因此如何持续保障系统的业务稳定性对于企业来说是一个很重要的课题，本文旨在介绍一些常见业务应用场景下的业务数据一致性保障最佳实践。
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2019-10-15 10:29
如何构建批流一体数据融合平台的一致性语义保证？
本文根据陈肃老师在 Apache Kafka x Flink Meetup 深圳站的分享整理而成，文章首先将从数据融合角度，谈一下 DataPipeline 对批流一体架构的看法，以及如何设计和使用一个基础框架。其次，数据的一致性是进行数据融合时最基础的问题。如果数据无法实现一致，即使同步再快，支持的功能再丰富，都没有意义。
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