一、前言 二、参考资料 1.分布式理论(五)—— 一致性算法 Paxos 2.分布式理论(五) - 一致性算法Paxos 原文地址:https://www.cnblogs.com/shirui/p/9660822.html 时间: 2024-10-09 06:16:55
一.什么是paxos算法 Paxos 算法是分布式一致性算法用来解决一个分布式系统如何就某个值(决议)达成一致的问题. 人们在理解paxos算法是会遇到一些困境,那么接下来,我们带着以下几个问题来学习paxos算法: 1.paxos到底在解决什么问题? 2.paxos到底如何在分布式存储系统中应用? 3.paxos的核心思想是什么? 二.paxos解决了什么问题 分布式的一致性问题其实主要是指分布式系统中的数据一致性问题.所以,为了保证分布式系统的一致性,就要保证分布式系统中的数据是一致的. 在
分布式一致性算法--Paxos Paxos算法是莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport)1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法.Paxos算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值(决议)达成一致.在工程实践意义上来说,就是可以通过Paxos实现多副本一致性,分布式锁,名字管理,序列号分配等.比如,在一个分布式数据库系统中,如果各节点的初始状态一致,每个节点执行相同的操作序列,那么他们最后能得到一个一致的状态.为保证每个节点执行相同的命令序列,需要在每一条指令上执行一个“一致性算法”
Paxos算法是莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport)1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法.Paxos算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值(决议)达成一致.在工程实践意义上来说,就是可以通过Paxos实现多副本一致性,分布式锁,名字管理,序列号分配等.比如,在一个分布式数据库系统中,如果各节点的初始状态一致,每个节点执行相同的操作序列,那么他们最后能得到一个一致的状态.为保证每个节点执行相同的命令序列,需要在每一条指令上执行一个“一致性算法”以保证每个节点看到的指令一致.本
梯度下降法 梯度下降法用来求解目标函数的极值.这个极值是给定模型给定数据之后在参数空间中搜索找到的.迭代过程为: 可以看出,梯度下降法更新参数的方式为目标函数在当前参数取值下的梯度值,前面再加上一个步长控制参数alpha.梯度下降法通常用一个三维图来展示,迭代过程就好像在不断地下坡,最终到达坡底.为了更形象地理解,也为了和牛顿法比较,这里我用一个二维图来表示: 懒得画图了直接用这个展示一下.在二维图中,梯度就相当于凸函数切线的斜率,横坐标就是每次迭代的参数,纵坐标是目标函数的取值.每次迭代的过程
Paxos是一个基于消息传递的一致性算法,近几年被广泛应用于分布式计算中,Google的Chubby,Apache的Zookeeper都是基于它的理论来实现的,Paxos还被认为是到目前为止唯一的分布式一致性算法,其它的算法都是Paxos的改进或简化.Paxos只有在一个可信的计算环境中才能成立,这个环境是不会被入侵所破坏的. 由Leslie Lamport发明了Paxos算法,他目前供职于微软研究院.1998年在ACM Transactions on Computer Systems的<The
1.应用场景 (1)分布式中的一致性 Paxos算法主要是解决一致性问题,关于“一致性”,在不同的场景有不同的解释: NoSQL领域:一致性更强调“能读到新写入的”,就是读写一致性数据库领域:一致性强调“所有的数据状态一致”,经过一个事务后,如果事务成功,所有的表数据都按照事务中的SQL进行了操作,该修改的修改,该增加的增加,该删除的删除,不能该修改的修改了,该删除的没删掉:如果事务失败,所有的数据还是在初始状态:状态机:在状态机中的一致性更强调在每个初始状态一致的状态机上执行一串命令后状态都必
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