在现代大型分布式软件系统中，有一个绕不过去的课题，那就是如何保证系统的数据一致性。著名的Paxos算法（Megastore、Spanner），Raft协议（ETCD、TiKV、Consul），ZAB协议（ZooKeeper）等分布式一致性解决方案，都是在此背景下而诞生的。

随着数据量的增大，传统关系型数据库越来越不能满足对于海量数据存储的需求。对于分布式关系型数据库，我们了解其底层存储结构是非常重要的。本文将介绍下分布式关系型数据库TiDB所采用的底层存储结构LSM树的原理。

1、什么是Gitlab?Gitlab是一个开源分布式版本控制系统开发语言：Ruby功能：管理项目源代码、版本控制、代码复用与查找2、Gitlab与Github的不同Github分布式在线代码托管仓库，个人版可直接在线免费使用，企业版收费且需要服务器安装。

TiDB实现了快照隔离级别的分布式事务，支持悲观锁、乐观锁，同时也解决了大事务的难点。事务是数据库的基础，提供高效的、支持完整ACID的分布式事务更是分布式数据库的立足之本。事务是数据库执行的最小单元，允许用户将多个读写操作组合为一个逻辑单元。事务需要满足原子性、一致性、隔离性和持久性，也就是ACID。数据库有多种并发控制方法，乐观并发控制（

!(https://ftp.bmp.ovh/imgs/2020/10/b7fb603e17fc6529.jpg)作者|Eaton导语|随着微服务与云的发展，分布式架构的需求变得越来越普遍，传统的SQL结构化存储方案已经跟不上脚步，于是NoSQL出现了。DCache作为基于TARS的分布式NoSQL缓存系统

Quartz的集群部署方案在架构上是分布式的，没有负责集中管理的节点，而是利用数据库锁的方式来实现集群环境下进行并发控制。BTW，分布式部署时需要保证各个节点的系统时间一致。Quartz数据库核心表如下：tabledescriptionQRTZ\_CALENDARS存储Quartz的Calendar信息QRTZ\_CR

在这篇中，会继续接着前次的话题，通过具体的案例，介绍CoreOS为分布式和集群服务带来的便利。在前一个案例中，为了完成采集和管理分布在集群各个节点上的服务状态信息，我们通过Etcd的分布式存储特性，设计了一种解决分布式服务中应用运行的节点和时间均不确定的问题的监控方法。在这次的案例中，会在这种服务监控方案的基础上，继续实现将监控结果作为自动配置的反馈，从

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\Kafka框架基础官网：kafka.apache.org框架简介ApacheKafka是分布式发布订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一种快速、可扩展的、设计内在就是分布式的，分区的和可复制的提交日志服务。相关概念\

Mycat分布式事务的实现博客分类：java数据库引言：Mycat已经成为了一个强大的开源分布式数据库中间件产品。面对企业应用的海量数据事务处理，是目前最好的开源解决方案。但是如果想让多台机器中的数据保存一致，比较常规的解决方法是引入“协调者”来统一调度所有节点的执行。 本文选自《分布式数据库架构及企业实践——基于Mycat中间件》