分布式系统的事务处理(3)

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Paxos Paxos —— Paxos

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。

Prepare

Prepare Request Paxos Sequence Number “Prepare

Yes <n Prepare

prepare

Accept

Yes Accept Request

Accept Request

2PC/3PC Google Chubby Mike Burrows Paxos

Wikipedia “Paxos Paxos

Lamport 1998 Paxos Paxos 2005 Fast Paxos Classic Paxos Fast Paxos

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。

Google App Engine co-founder Ryan Barrett 2009

google i/o Transaction Across DataCenter

/watch?v=srOgpXECblk

CAP

NWR

Amazon Dynamo NWR NWR CAP CAP

NWR R W+R > N W+R > N R > N-W

W = 1 N=3 R = 3 W=N R=1

NWR Paxos

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。

Amazon Dynamo v1 v2

NWR —— N=3 W=1 v1 -> v2 W=1 v1 B v2 W=1

Amazon Dynamo ——

Dynamo Vector Clock

(A 1) D1(A 1) key D2(A 2) D2 D1

D2 (B C) D2(A 2)