分布式系统一致性高可用的解决方案总结异步复制：使用数据复制的异步机制可以提高系统的可用性和性能 。数据更改可以被快速接受和处理，而副本的一致性会在后台异步更新 。两阶段提交（2PC）：2PC是一种常见的协议，用于在分布式系统中实现数据一致性 。
要保证多个系统间数据一致，乍一看，必须要引入分布式事务框架才能解决 。但引入非常重的类似二阶段提交分布式事务框架会带来复杂性的急剧上升；在电商领域，绝对的强一致是过于理想化的，我们可以选择准实时的最终一致性 。
在第二种方案的基础上，我们先解决订单的重复支付行为，我们需要在支付系统上对订单号进行控制，一笔订单如果已经支付成功，不能在进行支付 。返回重复支付标识 。那么订单系统根据返回的标识，更新订单状态 。
故障隔离 故障隔离的目的是，对故障组件进行隔离，以避免其影响系统中的其他组件，尽可能保证分布式系统的可用性 。
为了解决这个问题，MongoDB采用的是混合逻辑时钟（HLC）来解决的，HLC不止解决乱序和空洞问题，同时也是用来解决分布式系统上事务一致性的方案 。
Redisson实现分布式锁原理1、如果发现加锁次数是0了 ， 说明这个客户端已经不再持有锁了，此时就会用：“del myLock”命令，从redis里删除这个key 。然后呢，另外的客户端2就可以尝试完成加锁了 。这就是所谓的分布式锁的开源Redisson框架的实现机制 。
2、Redis分布式锁可以有多种方式实现但是其核心就是通过以下三个Redis命令组合实现 。SETNX SETNX key val 当且仅当key不存在时 ， set一个key为val的字符串，返回1；若key存在 ， 则什么都不做，返回0 。
3、注意 rLock.tryLock（10，TimeUnit.SECONDS）； 时间要设置大一点，如果等待时间太短，小于获取锁 redis 命令的时间，那么就直接返回获取锁失败了 。
4、此时就需要使用分布式锁了 。简而言之，分布式锁就是用来控制同一时刻，只有一个线程可以访问被保护的资源 。可以使用 SETNX key value 命令实现互斥的特性 。
redis是属于cap中的哪一种1、rdb是redis的一种持久化方式 ， 是在指定的时间对一定数量的key进行操作（不包括查）后系统会将据集快照写入磁盘 ， 需要数据恢复时直接读取快照文件 。Redis lists基于Linked Lists实现 。
2、Redis数据库是NoSQL是一种，在分布式数据库的CAP原理中 ， Redis满足强一致性和高可用性，强一致性就是要保证数据的质量，高可用性即稳定性，本文简单介绍了非关系型数据库是什么、能干嘛，与关系型数据库的区别 。
3、本文基于对redis、zookpeer、rocketmq、elasticsearch学习总结，对于分布式系统学习，一定绕不开一个点，那就是CAP定理 。什么是CAP定理，我这里简单的复制摘抄一下百度上的文案 。
4、CAP 理论就是说任何一个分布式系统都无法同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance），最多只能同时满足两项 。
5、CAP定理（CAP theorem），又被称作布鲁尔定理（Brewer’s theorem）。这个定理起源于加州大学伯克利分校 的计算机科学家埃里克·布鲁尔在2000年的分布式计算原则研讨会 上提出的一个猜想 。
数据多的时候为什么要使用redis而不用mysql?1、通常来说 ， 当数据多、并发量大的时候，架构中可以引入Redis，帮助提升架构的整体性能，减少Mysql（或其他数据库）的压力，但不是使用Redis ， 就不用MySQL 。
2、redis可以作为存储的扩展部分 ， 但是不能直接替换掉mysql 。redis对事务的支持还是比较简单的 。但是redis的性能和扩展性比较好，使用起来比较方便 。不会的 。只能是一种互补 。
3、那么为什么要使用类似redis这样的Nosql数据库呢？1） 当数据量的总大小一个机器放不下时；2） 数据索引一个机器的内存放不下时；3） 访问量（读写混合）一个实例放不下时 。
4、mysql读写分离只是减少了服务器的并发读写时候的压力 。从而提高高并发或者大量数据读写时候的效率 。redis做缓存，类似于hibernate的三级缓存，hibernate三级缓存是用ehcache实现的 。
docker下怎么连接redis指定的库确认容器内的Redis和数据库已经启动并运行正常 。在web应用的配置文件中添加Redis和数据库的连接信息 ， 包括主机名、端口号、用户名、密码等 。如果Redis和数据库运行在同一容器中，可以使用容器内部的IP地址进行连接 。
sudo docker build -t /redis .运行服务 使用我们刚才创建的redis镜像 使用 -d 运行这个服务分离模式，让容器在后台运行 。
准备redis镜像 Redis官方已经提供了Redis 2和3的镜像，都可以用来作为Redis集群的镜像，2是稳定版本 。目前官方推出了alpine版本的Redis镜像，alpine镜像的优势是体积小 。
Redis分布式缓存搭建先读取nosql缓存层，没有数据再读取mysql层，并写入数据到nosql 。nosql层做好多节点分布式（一致性hash） ， 以及节点失效后替代方案（多层hash寻找相邻替代节点），和数据震荡恢复了 。
Redis是一个nosql数据库，可以存储key-value值 。因为其底层实现中，数据读写是基于内存，速度非常快，所以常用于缓存；进而因其为独立部署的中间件，常用于分布式缓存的实现方案 。常用场景有：缓存、秒杀控制、分布式锁 。
传统的web服务是将session存储在内存中的，一旦服务挂了，session也就消失了 ， 这时候我们就需要将session存储起来，而Redis就是用来缓存seesion的一种非关系型数据库 ， 我们可以通过配置或者注解的方式将Spring Boot和Redis整合 。
【redis的append redis的ap】更自然的想法是将Redis变成一个可以水平扩展的分布式缓存服务，在Codis之前，业界只有Twemproxy，但是Twemproxy本身是一个静态的分布式Redis方案，进行扩容/缩容时候对运维要求非常高 ， 而且很难做到平滑的扩缩容 。
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