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

redis是Nosql数据库，是一个keyvalue存储系统。可用于缓存，事件发布或订阅，高速队列等场景。该数据库使用ANSIC语言编写，支持网络，提供字符串，哈希，列表，队列，集合结构直接存取，基于内存，可持久化。虽然redis是keyvalue的存储系统，但是redis支持的value存储类型是非常的多，比如字符串、链表、集合、有序集合和哈希。

Map使用键值对来存储数据，将键映射到值对象，一个映射不能包含重复的键，每一个键最多只能映射到一个值。Map接口的具体实现类：HashMap，Hashtable，TreeMap，LinkedHashMap　　1）HashMap　　基于哈希表（哈希表学习地址）的Map接口实现。允许使用null值和null键，不保证映射的顺序，特别是不保证顺序恒

(一)缓存和数据库间数据一致性问题分布式环境下（单机就不用说了）非常容易出现缓存和数据库间的数据一致性问题，针对这一点的话，只能说，如果你的项目对缓存的要求是强一致性的，那么请不要使用缓存。我们只能采取合适的策略来降低缓存和数据库间数据不一致的概率，而无法保证两者间的强一致性。合适的策略包括合适的缓存更新策略，更新数

1\.CAP理论　　1.1Cosistency(一致性)　　通过某个节点的写操作结果对后面通过其他节点的读操作可见。　　如果更新数据后，并发访问的情况下可立即感知该更新，称为强一致性　　如果允许之后部分或全部感知不到该更新，称为弱一致性。　　若在之后的一段时间（通常该时间

mysql主从宕机恢复步骤在生产环境中经常会出现slave出现错误，从而发生主从同步故障，此时就需要人工干预了。以下是小生整理出的一个回复思路，欢迎大佬指导，分享更好的方法。宕机恢复分为几种情况：1.从库数据一致性要求低2.从库数据一致性要求高从库数据要求一致性低：这种情况比较好解决，由于

原文:NETCore微服务之路：再谈分布式系统中一致性问题分析(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fwww.cnblogs.com%2FSteveLee%2Fp%2FAbout_The_Distributed_Consistency.html)前言一致性

在当今这个互联互通的时代，将多个学科、多个领域的要素与创意借助高效平台进行整合已成为可能，且整合后的资源还可以有效转化，组合成新的高价值成果，此即弗朗斯·约翰松（FransJohansson）所提出的“美第奇效应”。沉浸式体验融合了科技与文化，且采用创新思维与灵感的产业化运作，培育出一批包含沉浸式影院、戏院、展览、KTV等在内的新的文化产业形态，引导人们进

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

一、Paxos是什么在分布式系统中保证多副本数据强一致性算法。没有paxos的一堆机器,叫做分布式有paxos协同的一堆机器,叫分布式系统这个世界上只有一种一致性算法，那就是Paxos…GoogleChubby的作者MikeBurrows其他一致性算法都可