理解分散式一致性與Raft演算法
理解分散式一致性與Raft演算法
永遠繞不開的CAP定理
出於可用性及負載方面考慮，一個分散式系統中資料必然不會只存在於一臺機器，一致性簡單地說就是分散式系統中的各個部分保持資料一致
但讓資料保持一致往往並不像看上去那麼簡單，假設我們有兩臺機器A與B，這時A更新了資料，A需要將更新的指令同步到B，如果A到B網路傳輸到B資料落地的總時間為500ms，那麼這個500ms就是可能造成資料不一致的時間視窗，假如兩臺機器分屬不同機房，甚至分屬不同國家的機房，其時間視窗會更大，具體會造成什麼影響呢？
舉個栗子
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再讀分散式一致性演算法Raft論文
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淺談分散式一致性演算法raft
前言：在分散式的系統中,存在很多的節點,節點之間如何進行協作執行、高效流轉、主節點掛了怎麼辦、如何選主、各節點之間如何保持一致，這都是不可不面對的問題,此時raft演算法應運而生,專門 用來解決上述問題。對於分散式的一致性演算法,著名的有paxos,zookeeper基於paxos提出了zab協議, paxo
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