第一作者：李建俊，第二作者：杨哲轩，王聪TiKV作为一个分布式KV数据库，使用Raft算法来提供强一致性。Raft算法提供了单一group的一致性，但是单一group无法扩展和均衡。因此，TiKV采用了MultiRaft的方式基于Raft算法提供能兼顾一致性、扩展均衡的KV储存。下文以3.0版本代码为例，讲述raf

RaftRaft概述        Raft一致性算法用于保证在分布式的条件下，所有的节点可以执行相同的命令序列，并达到一致的状态。这类的问题可以归结为“Replicatedstatemachines”问题。!关于Raft一致性协议的概要(http://static.oschina.net/uploads/img/

Java架构师之解决分布式事务数据一致性视频教程开发与实践分布式事务实现全新JAVA高级架构师，微服务架构，亿级高并发，分布式架构，源码剖析系列，项目实战，设计模式实战，数据结构与算法，消息中间件，并发编程多线程，服务器系列，数据库，分布式事务，大型分布式综合电商项目实战等视频教程

   最近忙着FastCFSv1.2.0的研发工作，主要对数据恢复和master任命机制做了改进，修复了5个稳定性bug，FastCFS的可靠性和稳定性上了一个新台阶。v1.2.0的改进工作和数据一致性密切相关，本文将介绍FastCFS采用的数据一致性模型及基础结构。   说到数据一致性，大家会想到分布式系统必须符合CAP理论：一个分布

157\.zookeeper是什么？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googlechubby的开源实现，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。158\.zook

CAP定理1.Consistency:一致性2.Availability:可用性3.Partitiontolerance:分区容错性CAP定理指出，在异步网络模型中，不存在一个系统可以同时满足上述3个属性。换句话说，分布式系统必须舍弃其中的一个属性。对于需要在分布式条件下运行的系统来说，如何在一致性、可用性和分区容错

Raft分布式一致性算法原理(选举和同步)一.背景在集群环境下，很容易出现单节点故障的问题，那么我们就需要进行集群部署，但是当集群部署的环境下，我们如何保证工作有序的调度与通信并且保证一致性呢，当客户端发送一连串指令，我们需要在集群环境下，所有服务机器最终要保证一致性，而且在出现一系列异常并且恢复

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、名字服务、分布式同步、组服务等。    Dubbo是Alibaba开源的分布式服务框架，它最大的特点是按照分层的方式来架构，使用

不论是ACID事务还是基于流处理系统的分布式事务，它们都保证数据的完整性。因为违反及时性可能会令人困惑，不过这只是暂时的，但是如果违反完整性，那么它的结果可能是灾难性的。违反一致性，最终一致性；违反完整性，永无一致性，是最好的概括

本文是基于redis缓存实现分布式锁，其中使用了setnx命令加锁，expire命令设置过期时间并lua脚本保证事务一致性。Java实现部分基于JIMDB提供的接口