2. DDIA-分布式数据系统-笔记
原文中文，约10300字，阅读约需25分钟。
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内容提要
本文讨论了分布式数据系统中的关键概念和挑战，包括数据复制、复制滞后、多主节点复制/无主节点复制、数据分区、分区与二级索引、分区再平衡、请求路由、事务、分布式系统的挑战、一致性与共识。文章提到了主从复制、两阶段提交和Raft等常见技术方案和算法。
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Q&A
分布式数据系统的主要模式有哪些？
分布式数据系统主要有三种模式：shared-memory、shared-disk和shared-nothing，重点在shared-nothing模式。
数据复制的目的是什么？
数据复制的目的是提高可用性，带来低延迟和高吞吐。
什么是复制滞后问题，它如何影响数据一致性？
复制滞后问题可能导致读取不一致，需通过强制读主等方式解决。
分区再平衡的实现方式有哪些？
分区再平衡可通过固定数量分区或动态分区实现，避免热点问题。
分布式事务如何确保一致性？
分布式事务可通过两阶段提交实现，确保所有节点一致提交或中止。
什么是Raft算法，它在分布式系统中有什么作用？
Raft算法是一种共识算法，确保消息处理顺序一致，增强系统可靠性。
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