特别放送 | 分布式下的一致性杂谈

该思维导图由 AI 生成，仅供参考

本文从分布式一致性的重要性出发，介绍了一致性的分类，包括弱一致性、最终一致性和强一致性，以及以数据为中心和以客户为中心的一致性模型。作者分享了对面试中常见问题的思考，以及对不同一致性模型的解读和实践经验。通过对一致性模型的分类和解释，读者可以快速了解分布式一致性的基本概念和相关技术特点，为进一步深入学习和实践提供了良好的基础。文章还介绍了Quorum机制（NWR模型）和N阶段提交等实践案例，以及在华为云的工作场景中采用TCC的模式来实现分布式事务。最后，强调了在分布式领域，一致性是永恒的话题，系统达到一定规模时，实现更强的一致性变得非常必要。文章建议读者多阅读分布式领域的论文和开源框架的代码，以加深对分布式一致性的理解。 总的来说，本文通过介绍分布式一致性的分类和实践经验，为读者提供了深入了解分布式系统一致性的基础知识和技术特点的良好起点。同时，强调了分布式一致性是一个永恒的话题，需要不断学习和探索，以满足系统规模不断扩大的需求。