分布式系统的事务处理

要解决数据不丢,只能通过数据冗余的方法,就算是数据分区,每个区也需要进行数据冗余处理。这就是数据副本：当出现某个节点的数据丢失时可以从副本读到,数据副本是分布式系统解决数据丢失异常的唯一手段。本文中,我们只讨论在数据冗余情况下考虑数据的一致性和性能的问题。

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—— Hadoop Dynamo Use Case “A RDBMS

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要解决数据不丢,只能通过数据冗余的方法,就算是数据分区,每个区也需要进行数据冗余处理。这就是数据副本：当出现某个节点的数据丢失时可以从副本读到,数据副本是分布式系统解决数据丢失异常的唯一手段。本文中,我们只讨论在数据冗余情况下考虑数据的一致性和性能的问题。

Failover

FIFO

Weak cache VOIP

Eventually DNS Amazon S3 Google

Strong RDBMS Azure Table

Weak Eventually Strong

要解决数据不丢,只能通过数据冗余的方法,就算是数据分区,每个区也需要进行数据冗余处理。这就是数据副本：当出现某个节点的数据丢失时可以从副本读到,数据副本是分布式系统解决数据丢失异常的唯一手段。本文中,我们只讨论在数据冗余情况下考虑数据的一致性和性能的问题。

Master-Slave

Master-Slave Slave Master

Master

Master Master Slave

Master Slave Master push Slave pull Slave pull Master pull Slave Read-Only Master

Slave Master Master-Slave Master Slave Master Master Slave Slave Slave Slave Master Slave Slave Master Slave Slave Master-Slave

Master-Master

Master-Master Multi-master Master Master read-write Master-Slave

Master Master-Master Master Master