pre-commit

一 分布式中的CAP怎么理解 1 CAP C（Consistency）一致性 每一次读取都会让你得到最新的写入结果 A （Availability）可用性 每个节点(如果没有失败)，总能执行查询(读取和写入)操作 P （Partition Tolerance）分区容忍性 即使节点之间的连接关闭，其他两个属性也会得到保证 CAP理论认为，任何联网的共享数据系统智能实现三个属性中的两个，但是可以通过明确处理分区，优化一致性和可用性，从而实现三者之间的某种权衡 2 zookeeper提供的一致性服务 很多文章和博客里提到，zookeeper是一种提供强一致性的服务，在分区容错性和可用性上做了一定折中，这和CAP理论是吻合的。但实际上zookeeper提供的只是单调一致性。 原因： 　　1. 假设有2n+1个server，在同步流程中，leader向follower同步数据，当同步完成的follower数量大于 n+1时同步流程结束，系统可接受client的连接请求。如果client连接的并非同步完成的follower，那么得到的并非最新数据，但可以保证单调性。 　　2. follower接收写请求后，转发给leader处理；leader完成两阶段提交的机制。向所有server发起提案，当提案获得超过半数（n+1）的server认同后，将对整个集群进行同步，超过半数（n+1

1、什么是分布式事务？ 答：指一次大的操作由不同的小操作组成的，这些小的操作分布在不同的服务器上，分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功，要么全部失败。从本质上来说，分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性。 2、分布式事务产生的原因？ 2.1 数据库分库分表    当数据库单表数据达到千万级别，就要考虑分库分表，那么就会从原来的一个数据库变成多个数据库。例如如果一个操作即操作了01库，又操作了02库，而且又要保证数据的一致性，那么就要用到分布式事务。 2.2 应用SOA化    所谓的SOA化，就是业务的服务化。例如电商平台下单操作就会产生调用库存服务扣减库存和订单服务更新订单数据，那么就会设计到订单数据库和库存数据库，为了保证数据的一致性，就需要用到分布式事务。 总结：其实上面两种场景，归根到底是要操作多数据库，并且要保证数据的一致性，而产生的分布式事务的。 3、分布式事务解决方案 3.1 两阶段提交（2PC）    XA是一个分布式事务协议，由Tuxedo提出。XA中大致分为两部分：事务管理器和本地资源管理器。其中本地资源管理器往往由数据库实现，比如Oracle、Mysql等数据库都实现了XA接口，而事务管理器作为全局的调度者，负责各个本地资源的提交回滚。 XA实现分布式事务的原理如下： 总结   二阶段提交看起来确实能够提供原子性的操作，但是它存在几个缺点： 1、

导语 自Filecoin主网上线以来，高昂的Gas费成了令矿工头疼的一个问题，官方针对降低Gas费提出的若干个方案，目前看来效果并不明显。在这个背景下，出现了64GB的扇区密封方案，引发了强烈关注。星际联盟也在第一时间开始采用64G扇区密封方案，从而有效降低Gas费约50%以上。那么64GB扇区与32GB扇区相比有什么不同？为什么之前大家普遍采用32GB扇区，现在却突然转换？64GB扇区比起32GB扇区有绝对的优势吗？V zhang228289 64GB扇区为何重出江湖？ 事实上64GB的扇区密封并不是一个新的概念。2020年5月，官方的公告里面就提到64GB扇区方案的支持，所以其实64GB扇区早就存在，是之前众多方案中的其中之一。在测试网里面有不同的规格，共有5种扇区大小：2K，8M，512M，32G，64G，但在主网里只有两种规格，即32G和64G。由于当时Gas费问题不突出，32GB的扇区密封比64GB的效率更高，而且对硬件资源的要求更低，因此大家纷纷选择了32GB扇区的配置，而没有选择64GB扇区方案。 然而随着Gas费的持续高涨，原先的方案与预期产生差异，这一始料未及的情况使得大家不得不寻求新的解决方案以解燃眉之急。于是便出现了重新选择64G扇区布局的情况，因为这是当下最实用的方案，可以有效弥补眼前32G扇区的不足，降低挖矿成本。 64GB vs 32GB对比

在分布式系统中著有 CAP 理论，该理论由加州大学伯克利分校的 Eric Brewer 教授提出，阐述了在一个分布式系统中不可能同时满足 一致性（Consistency） 、 可用性（Availability） ，以及 分区容错性（Partition tolerance） 。 C：一致性 在分布式系统中数据往往存在多个副本，一致性描述的是这些副本中的数据在内容和组织上的一致。 A：可用性 可用性描述了系统对用户的服务能力，所谓可用是指在用户容忍的时间范围内返回用户期望的结果。 P：分区容错性 分布式系统通常由多个节点构成，由于网络是不可靠的，所以存在分布式集群中的节点因为网络通信故障导致被孤立成一个个小集群的可能性，即网络分区，分区容错性要求在出现网络分区时系统仍然能够对外提供一致性的可用服务。 对于一个分布式系统而言，我们要始终假设网络是不可靠的，因此分区容错性是对一个分布式系统最基本的要求，我们的切入点更多的是尝试在可用性和一致性之间寻找一个平衡点，但这也并非要求我们在系统设计时一直建立在网络出现分区的场景之上，然后对一致性和可用性在选择时非此即彼。实际上 Eric Brewer 在 2012 年就曾指出 CAP 理论证明不能同时满足一致性、可用性，以及分区容错性的观点在实际系统设计指导上存在一定的误导性 。传统对于 CAP 理论的理解认为在设计分布式系统时必须满足 P，然后在

一、2PC 2PC即两阶段提交协议，是将整个事务流程分为两个阶段， 准备阶段 （Prepare phase）、 提交阶段 （commit phase），2是指两个阶段，P是指准备阶段，C是指提交阶段 整个事务过程由事务管理器和参与者组成，事务管理器负责 决策整个分布式事务的提交和回滚，事务参与者负责自己本地事务的提交和回滚 在计算机中部分关系数据库如Oracle、MySQL支持两阶段提交协议，如下图： 准备阶段（Prepare phase）：事务管理器给每个参与者发送Prepare消息，每个数据库参与者在本地执行事 务，并写本地的Undo/Redo日志，此时事务没有提交。 （Undo日志是记录修改前的数据，用于数据库回滚，Redo日志是记录修改后的数据，用于提交事务后写入数 据文件） 提交阶段（commit phase）：如果事务管理器收到了参与者的执行失败或者超时消息时，直接给每个参与者 发送回滚(Rollback)消息；否则，发送提交(Commit)消息；参与者根据事务管理器的指令执行提交或者回滚操 作，并释放事务处理过程中使用的锁资源。注意:必须在最后阶段释放锁资源。 下图展示了2PC的两个阶段，分成功和失败两个情况说明： 成功情况： 失败情况 阶段一 提交事务请求 协调者向所有的参与者节点发送事务内容，询问是否可以执行事务操作，并等待其他参与者节点的 反馈

这是 Zookeeper学习总结 的系列文章。 在上一节的 理论基础部分 也提到，一个分布式系统往往是在可用性与一致性之间平衡。大多都是在保证一致性的前提下，尽可能地提高系统的整体可用性。常见的有二阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）、Paxos、Raft等算法，在本文将介绍他们中的一部分。 2PC 2PC即Two-Phase Commit，二阶段提交。广泛应用在数据库领域，为了使得基于分布式架构的所有节点可以在进行事务处理时能够保持原子性和一致性。绝大部分关系型数据库，都是基于2PC完成分布式的事务处理。 顾名思义，2PC分为两个阶段处理， 阶段一：提交事务请求 事务询问。协调者向所有参与者发送事务内容，询问是否可以执行提交操作，并开始等待各参与者进行响应； 执行事务。各参与者节点，执行事务操作，并将Undo和Redo操作计入本机事务日志； 各参与者向协调者反馈事务问询的响应。成功执行返回Yes，否则返回No。 阶段二：执行事务提交 协调者在阶段二决定是否最终执行事务提交操作。这一阶段包含两种情形： 执行事务提交 所有参与者reply Yes，那么执行事务提交。 发送提交请求。协调者向所有参与者发送Commit请求； 事务提交。参与者收到Commit请求后，会 正式执行事务提交操作 ，并在完成提交操作之后，释放在整个事务执行期间占用的资源； 反馈事务提交结果

今天，我们主要来讲讲Filecoin gas的计算方法，P1、P2、C1、C2的定义和特点，以及Filecoin官方对于降低gas的解决措施。 一、关于Filecoin Gas费用计算 在Filecoin区块链浏览器中，我们点击并进入gas那一栏目，可以看得到gas基础费率走势图，24小时的gas数据其实就是gas费用消耗明细的展示。 gas费用的消耗主要分为两大部分：增长算力所消耗的gas以及维持算力所需要消耗的gas。 其中增长算力所消耗的gas主要在P2和C2阶段，即PreCommitSector和ProveCommitSector；由于Filecoin作为一个存储类型的公链，所以Filecoin的基本单位是Sector （也被称为扇区），1TB的有效算力由32个32GB的扇区组成（32X32=1024)。 因此，增长1TB的有效算力需要消耗的gas费用为：（0.2185+0.08)X 32=9.552 FIL 除了增长算力可以获得FIL区块奖励，保持算力并且按要求提供证明也能获得区块奖励，每TB有效算力提交时空证明参与区块奖励时产生的gas费用为：32/2349X1.5194=0.0206FIL （32是因为1TB有32个扇区，2349是因为一个时空证明消息中含有2349个扇区）。 由上，我们可以知道，新增有效算力是最为消耗gas环节，为什么呢

1、前言 随着PC机性能的不断提升和网络技术的快速普及，很多企业开始放弃原来的大型主机，而改用小型机和普通PC服务器来搭建分布式的计算机系统。其中最为典型的就是阿里巴巴集团的 "去 IOE" 运动。 在以前集中式的应用，我们很容易的能够实现一套满足ACID特性的事务处理系统，来保证数据的严格一致性。但在分布式的应用中，数据分散在各台不同的机器上，要想保证数据的严格一致性就很难了。因此出现了CAP和BASE这样的分布式系统经典理论。 1.1、ACID 事务（Transaction）是由一系列对系统中数据进行访问与更新的操作所组成的一个程序执行逻辑单元（Unit）,狭义上的事务特指数据库事务。 事务包含四大特性，分别是原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability）。 1.1.1、原子性 原子性是指事务必须是一个原子的操作序列单元。每一个事务的所有操作要么全部成功，要么全部失败。 1.1.2、一致性 一致性是指事务的执行不能破环数据库数据的完整性和一致性。一个事务在执行之前和执行之后，数据库都必须处于一致性状态。 1.1.3、隔离性 隔离性是指并发的事务是相互隔离的，一个事务的执行不能被其他事务干扰。 1.1.4、持久性 持久性是指一个事务一旦提交，它对数据库中对应数据的状态变更就应该是永久性的。 1.2

不点蓝字，我们哪来故事？ 分布式事务 原生的事务提交： 在多线程环境下，线程之间的隔离性不能保证。 分布式环境的一致性问题： 原因：服务与服务之间没有办法通信。 解决方案： CAP理论 强一致性（ Consistency ），可用性（ Avilable ），分区容错性（ Tolerance of network Partition ） 可用性： 可用性：读写操作在单台服务器出问题后，在其他服务器上依然能够完成读写操作； 重点在于：某个读写操作在出问题的机器上不能读写了，但是在其他机器可以完成； 一致性： 一致性就是数据保持一致，在分布式系统中，可以理解为多个节点中数据的值是一致的。 一致性又可以分为强一致性与弱一致性 。 　　1.强一致性 强一致性可以理解为在任意时刻，所有节点中的数据是一样的。同一时间点，你在节点A中获取到key1的值与在节点B中获取到key1的值应该都是一样的。 　　2.弱一致性 弱一致性包含很多种不同的实现，分布式系统中广泛实现的是最终一致性。 　　3.最终一致性 所谓最终一致性，是弱一致性的一种特例，保证用户最终能够读取到某操作对系统特定数据的更新。但是随着时间的迁移，不同节点上的同一份数据总是在向趋同的方向变化。也可以简单的理解为在一段时间后，节点间的数据会最终达到一致状态。对于最终一致性最好的例子就是DNS系统，由于DNS多级缓存的实现