17｜可靠性：分布式集群的数据一致性都有哪些实现方案?
分区、副本和数据倾斜
荧光笔
直线
曲线- 深入了解
- 翻译
- 解释
- 总结
本文深入探讨了分布式集群数据一致性的挑战和解决方案，重点介绍了分区、副本和数据同步方式对数据一致性的重要性。首先强调了合理的分区和副本分布对数据一致性的重要性，然后详细讨论了副本之间的数据同步方式，包括同步复制和异步复制，以及各自的优缺点和主流消息队列的应用情况。回顾了CAP理论，强调了一致性、可用性和分区容忍性的重要性，以及分布式系统只能满足其中两个的限制。最后，介绍了一致性模型，包括强一致、弱一致和最终一致，并探讨了消息队列在一致性和可靠性上的实现方式。通过对ZooKeeper、Kafka和Pulsar的数据一致性和可靠性实现方式的介绍，读者可以深入了解不同消息队列的应用特点。文章内容涵盖了分布式数据一致性的关键概念和技术实现，为读者提供了全面的技术视角和实践经验。文章还提出了思考题，引发读者对RabbitMQ的一致性模型和可靠性的思考。
《深入拆解消息队列 47 讲》，新⼈⾸单¥59
全部留言(4)
- 最新
- 精选
开发很忙“流方式的写入可以提高写入的性能。”想问一下老师，什么才是流方式的写入？作者回复: 我个人认为从技术上来看，流 = 长连接 + 批量读写，或者说流 = TCP 长连接 + 批量读写。 比如我们以 HTTP 协议往某个服务写入数据为例，每次建立连接再写入数据肯定不如长连接一直写入数据性能高，因为建立连接和关闭连接是需要花费时间的。 如果需要进一步提高性能，就需要在每次写入数据的时候，尽量写入更多的数据，这就是批量写入。 不管是 Kakfa 客户端批量写入语义，还是 Bookeeper 的 Ledger 写入的实现，都是遵照的这个逻辑来提高读写的性能。
2023-10-07归属地：广东- Geek_d8f539数据的可靠性是指数据一致性和可用性么
作者回复: 是的，是指消息数据的一致性和可靠性。指的是如何保证集群中数据的可靠存储，保证数据不丢失。
2023-10-07归属地：广东 
Alpha> 和 Kakfa 的区别在于，Kakfa 的一致性放到了服务端实现，让客户端的使用更加轻松。 这里有个笔误，Pulsar 的一致性放到了服务端实现作者回复: 非常感谢建议~，确实是笔误了
2023-07-30归属地：日本
aoe学习后倍感要根据需求选择合适的一致性策略：强一致、弱一致、最终一致 强如 Kafka 遇到极端情况也可能丢失数据，在设计关键业务时一定要考虑到容错容灾作者回复: 是的，确实是这样子。 强一致性必定会导致性能下降，并且强一致在极端情况下也有可能会丢失数据。目前主流的选择都是最终一致，用来在性能和可靠性之间取得平衡。 所以在设计的时候，就需要先了解当前使用的一致性策略是什么。然后再从业务系统的角度去考虑容灾策略，比如跨集群、跨可用区、跨地域容灾等等。
2023-07-30归属地：浙江
