braft 完全指南：从零掌握分布式一致性编程
一、为什么需要 braft？ 1.1 分布式系统的一致性挑战 在分布式系统中，数据一致性是最核心的挑战之一。当多个节点需要对某个状态达成一致时，面临诸多困难： 网络分区：节点间通信可能中断 节点故障：任何节点都可能随时宕机 消息乱序：网络延迟导致消息到达顺序不确定 脑裂问题：网络分区可能导致集群分裂 1.2 Raft 算法简介 Raft 是一个易于理解的分布式一致性算法，相比 Paxos 更加简单明了： ...
分布式系统
brpc 深度学习指南：从入门到高级
一、为什么选择 brpc？ 1.1 使用背景 在现代互联网架构中，微服务已经成为主流架构模式。当系统被拆分成多个服务后，服务间的高效通信变得至关重要。传统的 HTTP REST API 虽然简单，但在高并发、低延迟场景下性能不足。这时候就需要一个高性能的 RPC 框架。 ...
分布式系统实战剖析：InfluxDB企业版一致性实现原理与Java模拟
1. InfluxDB企业版概述 InfluxDB是一个专为时序数据设计的开源数据库，企业版在开源版基础上增加了集群功能、高可用性和强一致性保证。InfluxDB企业版采用了独特的一致性模型来处理时序数据的特殊需求。 ...
分布式系统核心模式详解：TCC原子性执行原理与Java完整实现
1. TCC模式概述 TCC（Try-Confirm-Cancel）是一种分布式事务处理模式，通过业务层面的补偿机制来实现分布式事务的一致性。它将一个完整的业务操作分解为三个阶段，是一种应用层的两阶段提交协议。 ...
分布式系统核心技术详解：MySQL XA分布式事务原理与Java实现
1. MySQL XA事务概述 XA（eXtended Architecture）是由X/Open组织提出的分布式事务处理标准，MySQL从5.0版本开始支持XA事务。XA事务允许多个数据库参与同一个全局事务，确保分布式环境下的数据一致性。 ...
分布式系统核心算法详解：ZAB协议原理与Java实现
1. ZAB协议概述 ZAB（ZooKeeper Atomic Broadcast）是ZooKeeper系统中使用的原子广播协议，用于保证分布式数据的一致性。ZAB协议由Yahoo研究院开发，专门为ZooKeeper的需求设计，是一种支持崩溃恢复的原子广播协议。 ...
分布式系统核心算法详解：PoW算法原理与Java实现
1. PoW算法概述 PoW（Proof of Work，工作量证明）是一种分布式共识算法，最初由Adam Back在1997年提出，后来被中本聪用于比特币区块链系统。PoW通过要求网络参与者完成一定的计算工作来获得记账权，从而实现分布式环境下的共识。 ...
分布式系统核心算法详解：PBFT算法原理与Java实现
1. PBFT算法概述 PBFT（Practical Byzantine Fault Tolerance）算法是一种实用的拜占庭容错算法，由Barbara Liskov和Miguel Castro在1999年提出。该算法可以在异步网络环境中容忍最多1/3的拜占庭故障节点，是第一个将拜占庭容错的复杂度降低到多项式时间的实用算法。 ...
分布式系统核心算法详解：Gossip算法原理与Java实现
1. Gossip算法概述 Gossip算法，又称为流言传播协议（Epidemic Protocol），是一种基于随机选择的分布式信息传播算法。该算法模拟了现实生活中流言传播的过程，通过节点间的随机通信实现信息的最终一致性传播。 ...
分布式系统理论与实践 - 基于Raft的分布式KV系统开发实战
引言 本文将详细介绍如何基于Raft算法从零开始构建一个完整的分布式KV存储系统。我们将实现一个具有高可用性、强一致性和分区容错性的分布式键值数据库，涵盖客户端SDK、服务端集群、数据分片、故障恢复等核心功能。 ...