标签: 分布式 | 平凡先生

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Java 未读

何为分布式ID？以及常见的分布式ID生成方案有哪些？

这是一篇关于分布式ID生成方案的文章，介绍了分布式ID生成在多节点、多实例环境中的重要性，并列举了几种常见的生成方式。文章首先列出了分布式ID生成需要满足的条件，包括全局唯一性、高性能、高可用性等。接着，介绍了几种常见的分布式ID生成方案：Snowflake算法（Twitter）适用于大规模分布式系统，生成有序ID但依赖系统时间；UUID适用于低并发环境，生成简单但ID无序；数据库自增ID适合单机环境，但在分布式场景下存在性能瓶颈；Leaf（美团开源）基于Snowflake算法并支持分布式部署；Redis自增ID则通过Redis的原子自增操作生成ID，适用于高并发环境。文章总结了各种方案的优缺点，帮助选择合适的ID生成方案。

分布式 2021-09-23

Java 未读

分布式BASE理论

这是一篇关于BASE理论的文章，介绍了BASE（Basically Available、Soft-state、Eventually Consistent）理论的核心思想及其三大要素。BASE理论通过放宽一致性要求，优先提高系统的可用性、性能和扩展性，尤其适用于大规模分布式系统。它强调即使数据不一致，系统仍应保持基本可用，并通过分区容错和异步复制等手段实现高可用性。三大要素包括基本可用性、软状态和最终一致性，表明系统在出现故障时可以容忍短期不一致，最终会恢复一致状态。

分布式 2020-11-01

Java 未读

什么是分布式？

这是一篇关于分布式系统的文章，介绍了分布式系统的基本概念和应用场景。

分布式 2020-10-02

Java 未读

分布式CAP定理

这是一篇关于CAP定理的文章。CAP定理表明，分布式系统无法同时满足一致性（C）、可用性（A）和分区容错性（P），最多只能满足其中两项。一致性要求每次访问获得最新数据，但可能会产生错误响应；可用性保证每次访问都能成功响应，但不保证数据的最新性；分区容错性则确保系统即使在网络分区或部分节点故障时，依然能够正常提供服务。在选择时，分区容错性是必须满足的，而一致性和可用性需在发生网络分区时进行权衡。

分布式 2020-09-22

Java 未读

分布式事务解决方案

这篇文章介绍了分布式事务的典型方案，包括2PC、3PC、TCC和Saga等。2PC通过两阶段提交进行事务处理，但存在性能、可靠性和数据一致性问题。3PC在2PC基础上加入了超时机制和预提交阶段，减少了阻塞问题，但仍存在数据一致性隐患。TCC则通过Try、Confirm、Cancel三个操作来确保分布式事务的最终一致性，适用于高性能场景，但开发成本较高。Saga事务将长事务拆分为多个子事务，通过补偿机制保证最终一致性，有命令协调和事件编排两种实现方式，各有优缺点。

分布式事务 2020-09-04

Java 未读

分布式设计理念

这是一篇关于分布式系统设计的文章。分布式系统的目标是提高整体性能和吞吐量，同时确保系统的容错性，避免性能提升不足以弥补分布式架构的复杂性。分布式系统设计有两大思路：中心化和去中心化。中心化设计通过将集群中的节点分为“领导”和“干活的”两类角色，负责任务分配和管理，但面临“领导”故障和能力瓶颈的问题，通常通过主备方案解决。去中心化设计则不存在“领导”角色，所有节点平等，典型如全球互联网，避免了单点故障，但容易发生“脑裂”问题，导致数据冲突和系统故障。

分布式 2020-08-23

Java 未读

分布式事务

这是一篇关于事务的文章。事务是数据库操作的逻辑单位，拥有ACID特性：原子性、一致性、隔离性和持久性。最初，事务限于单一数据库资源的访问控制，称为本地事务。随着服务化架构的发展，事务概念扩展至多个服务和数据库资源，形成了分布式事务。分布式事务需要保证跨多个服务和数据库操作的一致性，确保所有操作要么全部成功，要么全部失败。其本质是为了保证分布在不同服务器和应用中的数据一致性，核心依然是ACID特性。

分布式事务 2020-08-12

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