一.什么是分布式锁   分布式锁其实可以理解为：控制分布式系统有序的去对共享资源进行操作，通过互斥来保持一致性。  举个不太恰当的例子：假设共享的资源就是一个房子，里面有各种书，分布式系统就是要进屋看书的人，分布式锁就是保证这个房子只有一个门并且一次只有一个人可以进，而且门只有一把钥匙。然后许多人要去看书，可以，排队，第一个人拿着钥匙把门打开

Redis简介Memcached:优点：高性能读写、单一数据类型、支持客户端式分布式集群、一致性hash多核结构、多线程读写性能高。缺点：无持久化、节点故障可能出现缓存穿透、分布式需要客户端实现、跨机房数据同步困难、架构扩容复杂度高Redis:优点：高性能读写、多数据类型

日前，分布式数据库中间件 ShardingSphere 将Seata分布式事务能力进行整合，旨在打造一致性更强的分布式数据库中间件。背景数据库领域，分布式事务的实现主要包含：两阶段的XA和BASE柔性事务。XA事务底层，依赖于具体的数据库厂商对XA两阶段提交协议的支持。通常，XA协议通过在Prepare和Co

作为服务注册中心，Eureka比Zookeeper好在哪里著名的CAP理论指出，一个分布式系统不可能同时满足C（一致性）、A（可用性）和P（分区容错性）。由于分区容错性P是在分布式系统中必须要保证的，因此我们只能在A和C之间进行权衡。因此Zookeeper保证的是CPEureka则

   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

(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

一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法。比如，一个分布式的存储系统，要将数据存储到具体的节点上，如果采用普通的hash方法，将数据映射到具体的节点上，如key%N，key是数据的key，N是机器节点数，如果有一个机器加入或退出这个集群，则所有的数据映射都无效了。一致性哈希算法，解决了普通余数Hash算法伸缩性差的问题，可以保证在上线、下线服务

Memcached简介：    Memcached是一款开源、高性能、分布式内存对象缓存系统，可应用各种需要缓存的场景，其主要目的是通过降低对Database的访问来加速web应用程序。它是一个基于内存的“键值对”存储，用于存储数据库调用、API调用或页面引用结果的直接数据，如字符串、对象等。    Memcached是以LiveJour

1、mysql分布式事务在mysql中，使用分布式事务的应用程序涉及一个或多个资源管理器和一个事务管理器，分布式事务的事务参与者、资源管理器、事务管理器等位于不同的节点上。这些不同的节点相互协作共同完成一个具有逻辑完整性的事务。分布式事务主要作用在与确保事务的一致性和完整性。1.1、了解分布式事务的原理  资源管理器（RM）：用于向事务提供资

使用Redis还是Zookeeper来实现分布式锁，最终还是要基于业务来决定，可以参考以下两种情况：（1）如果业务并发量很大，Redis分布式锁高效的读写性能更能支持高并发（2）如果业务要求锁的强一致性，那么使用Zookeeper可能是更好的选择