随笔分类 - 【 大算法 】
摘要：这个问题来源于犹太人约瑟夫经历过的故事，在罗马人占领乔塔帕特后，约瑟夫和他的朋友与39 个犹太人躲到一个洞中，39个犹太人决定宁愿死也不要被敌人抓到，于是决定了一个自杀方式，41个人排成一个圆圈，由第1个人开始报数，每报数到第3人时，该人就必须自杀，然后再由下一个人重新报数，直到所有人都自杀身亡为止
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摘要：假设现在我们面临这样一个问题：有一个文本串S，和一个模式串P，现在要查找P在S中的位置，怎么查找呢？ 如果用暴力匹配的思路，并假设现在文本串S匹配到 i 位置，模式串P匹配到 j 位置，则有： 如果当前字符匹配成功（即S[i] == P[j]），则i++，j++，继续匹配下一个字符； 如果失配（即S
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摘要：
先来看几个比较常见的例子 字处理软件中，需要检查一个英语单词是否拼写正确 在网络爬虫里，一个网址是否被访问过 邮箱垃圾邮件过滤功能 这几个例子有一个共同的特点： 如何判断一个元素是否存在一个集合中？ 常规思路 数组 链表 树、平衡二叉树、Trie Map (红黑树) 哈希表 虽然上面描述的这几种数据
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先来看几个比较常见的例子 字处理软件中，需要检查一个英语单词是否拼写正确 在网络爬虫里，一个网址是否被访问过 邮箱垃圾邮件过滤功能 这几个例子有一个共同的特点： 如何判断一个元素是否存在一个集合中？ 常规思路 数组 链表 树、平衡二叉树、Trie Map (红黑树) 哈希表 虽然上面描述的这几种数据
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摘要：
高并发系统有三把利器用来保护系统：缓存、降级和限流。 缓存：缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统处理容量 降级：降级是当服务器压力剧增的情况下，根据当前业务情况及流量对一些服务和页面有策略的降级，以此释放服务器资源以保证核心任务的正常运行 限流：限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速，或者对一个
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高并发系统有三把利器用来保护系统：缓存、降级和限流。 缓存：缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统处理容量 降级：降级是当服务器压力剧增的情况下，根据当前业务情况及流量对一些服务和页面有策略的降级，以此释放服务器资源以保证核心任务的正常运行 限流：限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速，或者对一个
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摘要：
消息发送一致性：是指产生消息的业务动作与消息发送的一致。也就是说，如果业务操作成功，那么由这个业务操作所产生的消息一定要成功投递出去(一般是发送到kafka、rocketmq等消息中间件中)，否则就丢消息。 可靠消息最终一致性 发送消息不可靠性 既然提到了可靠消息的最终一致性，那么说明现有的消息发送
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消息发送一致性：是指产生消息的业务动作与消息发送的一致。也就是说，如果业务操作成功，那么由这个业务操作所产生的消息一定要成功投递出去(一般是发送到kafka、rocketmq等消息中间件中)，否则就丢消息。 可靠消息最终一致性 发送消息不可靠性 既然提到了可靠消息的最终一致性，那么说明现有的消息发送
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摘要：
最大努力通知型( Best-effort delivery)是最简单的一种柔性事务，适用于一些最终一致性时间敏感度低的业务，且被动方处理结果不影响主动方的处理结果。典型的使用场景：如银行通知、商户通知等。 最大努力通知 最大努力通知型( Best-effort delivery)是最简单的一种柔性事
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最大努力通知型( Best-effort delivery)是最简单的一种柔性事务，适用于一些最终一致性时间敏感度低的业务，且被动方处理结果不影响主动方的处理结果。典型的使用场景：如银行通知、商户通知等。 最大努力通知 最大努力通知型( Best-effort delivery)是最简单的一种柔性事
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摘要：
在电商领域等互联网场景下，传统的事务在数据库性能和处理能力上都暴露出了瓶颈。在分布式领域基于CAP理论以及BASE理论，有人就提出了柔性事务的概念。在业内，关于柔性事务，最主要的有以下四种类型：两阶段型、补偿型、异步确保型、最大努力通知型几种。我们前边讲过的2PC和3PC都属于两阶段型，两阶段型事务
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在电商领域等互联网场景下，传统的事务在数据库性能和处理能力上都暴露出了瓶颈。在分布式领域基于CAP理论以及BASE理论，有人就提出了柔性事务的概念。在业内，关于柔性事务，最主要的有以下四种类型：两阶段型、补偿型、异步确保型、最大努力通知型几种。我们前边讲过的2PC和3PC都属于两阶段型，两阶段型事务
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摘要：
三阶段提交（3PC）是二阶段提交（2PC）的改进版本，三阶段提交协议主要是为了解决两阶段提交协议的阻塞问题，2pc存在的问题是当协调者崩溃时，参与者不能做出最后的选择。因此参与者可能在协调者恢复之前保持阻塞。三阶段提交（Three-phase commit），是二阶段提交（2PC）的改进版本。 三阶
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三阶段提交（3PC）是二阶段提交（2PC）的改进版本，三阶段提交协议主要是为了解决两阶段提交协议的阻塞问题，2pc存在的问题是当协调者崩溃时，参与者不能做出最后的选择。因此参与者可能在协调者恢复之前保持阻塞。三阶段提交（Three-phase commit），是二阶段提交（2PC）的改进版本。 三阶
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摘要：
前面的文章中，我们介绍了分布式系统中的CAP理论和BASE理论，本文会就分布式事务的实现方案之一：两阶段提交(2PC)进行介绍。2PC是一个非常经典的强一致、中心化的原子提交协议。中心化是指协议中有两类节点：一个是中心化协调者节点（coordinator）和N个参与者节点（partcipant）。
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前面的文章中，我们介绍了分布式系统中的CAP理论和BASE理论，本文会就分布式事务的实现方案之一：两阶段提交(2PC)进行介绍。2PC是一个非常经典的强一致、中心化的原子提交协议。中心化是指协议中有两类节点：一个是中心化协调者节点（coordinator）和N个参与者节点（partcipant）。
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摘要：
现今互联网界，分布式系统和微服务架构盛行。一个简单操作，在服务端非常可能是由多个服务和数据库实例协同完成的。在互联网金融等一致性要求较高的场景下，多个独立操作之间的一致性问题显得格外棘手。随着业务的快速发展、业务复杂度越来越高，几乎每个公司的系统都会从单体走向分布式，特别是转向微服务架构，随之而来就
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现今互联网界，分布式系统和微服务架构盛行。一个简单操作，在服务端非常可能是由多个服务和数据库实例协同完成的。在互联网金融等一致性要求较高的场景下，多个独立操作之间的一致性问题显得格外棘手。随着业务的快速发展、业务复杂度越来越高，几乎每个公司的系统都会从单体走向分布式，特别是转向微服务架构，随之而来就
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摘要：
前两篇文章分别解析了Raft中领导人选举和日志复制规范，对于一个固定的集群来说，有了这些规范的保护，就可以快乐的一致运行下去了。随着业务的变化，总归会出现集群规模变更的需求。最简单的处理方式当然是停掉整个集群服务，变更配置，重启服务。有时候，这对于在线业务是无法接受的。如果不停止服务，直接变更又存在
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前两篇文章分别解析了Raft中领导人选举和日志复制规范，对于一个固定的集群来说，有了这些规范的保护，就可以快乐的一致运行下去了。随着业务的变化，总归会出现集群规模变更的需求。最简单的处理方式当然是停掉整个集群服务，变更配置，重启服务。有时候，这对于在线业务是无法接受的。如果不停止服务，直接变更又存在
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摘要：
上一篇文章解析了Raft协议的选举机制，客户端通过和选举出来的Leader通信来读写数据。选举只是保证数据一致性的基础，数据读写才是该协议要实现的功能。这篇文章来分析下Raft协议通过哪些约束来保证数据在多个节点上一致性。 基础原理 官方文档上对Raft的描述中说，“Raft本质上是管理日志复制的一
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上一篇文章解析了Raft协议的选举机制，客户端通过和选举出来的Leader通信来读写数据。选举只是保证数据一致性的基础，数据读写才是该协议要实现的功能。这篇文章来分析下Raft协议通过哪些约束来保证数据在多个节点上一致性。 基础原理 官方文档上对Raft的描述中说，“Raft本质上是管理日志复制的一
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摘要：
Raft协议是现在使用最广泛的分布式一致性协议，下面从问题出发，看Raft怎么解决分布式中的种种问题。 分布式一致性 先问为什么，再问怎么做：“为什么需要分布式一致性协议”？ 首先，需要分布式一致性协议的系统肯定是分布式的。分布式系统是由多台机器组成的集群来实现的。既然是集群，就必然引入额外的复杂度
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Raft协议是现在使用最广泛的分布式一致性协议，下面从问题出发，看Raft怎么解决分布式中的种种问题。 分布式一致性 先问为什么，再问怎么做：“为什么需要分布式一致性协议”？ 首先，需要分布式一致性协议的系统肯定是分布式的。分布式系统是由多台机器组成的集群来实现的。既然是集群，就必然引入额外的复杂度
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摘要：
前言 OAuth 2.0 全称是 Open Authorization 2.0, 是用于授权(authorization)的行业标准协议。 OAuth 2.0 专注于客户端开发人员的简单性，同时为 Web 应用程序、桌面应用程序、移动设备应用等提供了特定的授权流程。它在2012年取代了 OAuth
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前言 OAuth 2.0 全称是 Open Authorization 2.0, 是用于授权(authorization)的行业标准协议。 OAuth 2.0 专注于客户端开发人员的简单性，同时为 Web 应用程序、桌面应用程序、移动设备应用等提供了特定的授权流程。它在2012年取代了 OAuth
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摘要：
BASE是Basically Available（基本可用）、Soft state（软状态）和Eventually consistent（最终一致性）三个短语的缩写。BASE理论是对CAP中一致性和可用性权衡的结果，其来源于对大规模互联网系统分布式实践的总结，是基于CAP定理逐步演化而来的。BASE
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BASE是Basically Available（基本可用）、Soft state（软状态）和Eventually consistent（最终一致性）三个短语的缩写。BASE理论是对CAP中一致性和可用性权衡的结果，其来源于对大规模互联网系统分布式实践的总结，是基于CAP定理逐步演化而来的。BASE
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摘要：
CAP原则又称CAP定理，是一个经典的分布式系统理论。CAP理论告诉我们：一个分布式系统不可能同时满足一致性（C：Consistency）、可用性（A：Availability）和分区容错性（P：Partition tolerance）这三个基本需求，最多只能同时满足其中两项。 一致性 在分布式环境
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CAP原则又称CAP定理，是一个经典的分布式系统理论。CAP理论告诉我们：一个分布式系统不可能同时满足一致性（C：Consistency）、可用性（A：Availability）和分区容错性（P：Partition tolerance）这三个基本需求，最多只能同时满足其中两项。 一致性 在分布式环境
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