1.事务下面是摘自《PrinciplesofDistributedDatabaseSystems,3rdEdition》中关于事务的一段描述，讲述了事务实现所依赖的组件：事务是对数据库进行一致、可靠访问的基本单元，作为一个比较大的原子操作，负责将数据库从一个状态转移到另一个状态。为了满足一致性，需要对数据完整性限制进行定义，并且需要并发控制算

一、概述1，锁的定义锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制在数据库中，除传统的计算机资源(如CPU、RAM、I/O等)的争用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所有数据库必须解决的一个问题，锁冲突也是影响数

数据库是一个多用户使用的共享资源。当多个用户并发地存取数据时，在数据库中就会产生多个事务同时存取同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据，破坏数据库的一致性。在数据库中有两种基本的锁类型：排它锁（ExclusiveLocks，即X锁）和共享锁（ShareLocks，即

互联网并发编程中，锁的概念时时刻刻都在我们身边，无论是并发编程时候线程锁，还是数据库网络中的锁，都有一些相似之处，都是为了保持数据库的完整性和一致性。不恰当的使用锁，会导致性能下降，出现死锁等情况，所以弄清楚锁的原理概念是必要的。一、锁分类!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/59e69906ec

网络分区的意义RabbitMQ的模型类似交换机模型，且采用erlang这种电信网络方面的专用语言实现。RabbitMQ集群是不能跨LAN部署（如果要WAN部署需要采用专门的插件）的，也就是基于网络情况良好的前提下运行的。为什么RabbitMQ需要这种前提假设？这个和它本身的数据一致性复制原理有关。RabbitMQ采用的镜像队列是一种环

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

集群的概念早在Redis3.0之前讨论了，3.0才在源码中出现。Redis集群要考虑的问题：1.节点之间怎么据的同步，如何做到数据一致性。一主一备的模式，可以用Redis内部实现的主从备份实现数据同步。但节点不断增多，存在多个master的时候，同步的难度会越大。2.如何做到负载均衡？请求量大的时候，如何将请求尽量均分到各个服

   mysql通过锁机制来实现事务的隔离性，用redolog实现事务的原子性和持久性，用undolog实现事务的一致性。undo并不是redo的逆过程，redo和undo都可以看做一种恢复过程，redo恢复事务修改的页操作，redo记录的是物理日志，记录的是页的物理修改操作，redolog基本上都是顺序写的，在数据库运行时不需要对redolog

  FastCFS是一款可以跑数据库的轻量级分布式存储系统，她为数据库和云平台提供后端存储，保证数据强一致性，解决大容量数据存储问题，做到了高可靠、高可用、高性能以及高扩展性。  FastCFS服务端两个核心组件是FastStore和FastDIR。FastStore是基于块存储的分布式数据存储服务，其文件block大小为4MB，

CAP理论被很多人拿来作为分布式系统设计的金律，然而感觉大家对CAP这三个属性的认识却存在不少误区，那么什么是CAP理论呢？CAP原本是一个猜想，2000年PODC大会的时候大牛Brewer提出的，他认为在设计一个大规模可扩放的网络服务时候会遇到三个特性：一致性（consistency）、可用性（Availability）、分区容错（partitionto