CAP 定理中的一致性是什么?

CAP 定理中的一致性是什么?

“两阶段提交(2PC)协议是一种分布式算法,用于确保交易中所有参与者在多个系统中以协调的方式要么提交,要么中止他们的更改。它在数据完整性至关重要的场景中尤其有用,如银行交易或在线订单处理。该协议分为两个不同的阶段:准备阶段和提交阶段,这两个阶段共同作用以实现所有参与方的一致决定。

在第一个阶段,即准备阶段,协调者向所有参与该交易的参与者(或节点)发送请求,询问他们是否准备好提交。每个参与者然后检查其本地条件和资源。如果一个参与者准备好了,它就投“是”;否则,它投“否”。这个阶段至关重要,因为它允许每个参与者在做出最终承诺之前独立评估交易。一旦所有参与者做出回应,协调者就会评估投票。如果所有回应都是“是”,则进入第二阶段。

第二个阶段,即提交阶段,发生在协调者收到所有积极投票之后。它向所有参与者发送提交消息,指示他们完成交易。如果任何参与者投了“否”,协调者则发送中止消息,促使所有参与者回滚他们的更改。这确保了即使在出现故障的情况下,系统的状态也保持一致。一个应用此协议的例子是在线零售网站,其中用户下单涉及库存调整、支付处理和订单跟踪。在这里,所有这些操作必须成功完成;如果其中一个失败,整个交易也必须中止以维护准确的库存和支付记录。”

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
自监督学习与无监督学习有什么不同?
"自监督学习和无监督学习是训练机器学习模型的两种不同方法,它们的区别主要在于如何使用数据。在无监督学习中,模型在没有任何标签输出的数据上进行训练,这意味着模型学习通过数据的固有属性来识别数据中的模式或结构。例如,像K-means或层次聚类这
Read Now
大型语言模型是如何处理词汇表外的单词的?
由于其复杂性和不透明的决策过程,使llm更具可解释性带来了一些挑战。Llm的庞大规模,具有数十亿个参数,因此很难追踪单个输入如何影响输出。与权重和关系可以可视化的简单模型不同,llm在难以解释的抽象模式上运行。 另一个挑战是可解释性和性能
Read Now
语音识别如何支持实时翻译?
时间序列分析是一种统计技术,有助于根据先前观察到的随时间收集的数据点预测未来值。它涉及分析历史数据中的模式,趋势和季节性变化。通过识别这些元素,开发人员可以创建预测未来结果的模型。例如,如果您正在使用零售应用程序,则可以使用时间序列分析根据
Read Now

AI Assistant