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我正在实现一个完全分散的数据库。任何人随时都可以上传任何类型的数据。适合这个问题的一个好的解决方案是不可变的分布式散列表。值是用他们的散列键入的。不变性确保此映射始终有效，简化数据完整性检查并避免同步。为了提供一些数据检索设施，将实施基于标签的分类。任何密钥（与单个唯一值关联）都可以使用任意标签（任意字节序列）进行标记。为了简单起见，我想使用相同的分布式散列表来存储这个标签哈希索引。要实现这个

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configtx.yaml中的每个定义在Hyperledger结构v1.0中有什么含义？

这与Hyperledger fabric v1.0网络拓扑有关。从例如，configtx.yaml包含以下定义： Profiles: TwoOrgsOrdererGenesis: Orderer: <<: *OrdererDefaults Organizations: - *OrdererOrg Consortium

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事件采购多方面写？

当使用聚合事件采购作为交易范围时，您显然希望在单台计算机上拥有该聚合。但是，如果您还想构建高度可用且水平可伸缩的系统，则还需要在不同数据库上的许多计算机上复制此状态。如果在任何给定时刻只允许在该网络中的一台机器上有一个写入侧，其他机器最终可以是一致的读取侧。但为了最大限度地提高写入性能，我想最好是同时允许多个写入端。但是，像这样的系统如何处理一致性和共识？当两台或多台机器想要同时更新通用但已复

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分区下的筏复制

7个成员集群，其中之一是领导者。领导尝试复制日志（某些写入）发生网络分区。 3名和4名成员。负责人在少数分区结束负责人只达到2名追随者→复制失败在这种情况下会发生什么？据我所知：2名追随者已经应用了一个“不好”的写法，当网络分区修补时，他们将覆盖与大多数领导者的历史写作。但是这违反了线性化。

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为什么共识数字在多线程中很重要？

因此，获取和添加操作的共识数是2 我很难理解这意味着什么以及它如何影响多线程编程？我会喜欢一些关于如何影响比较和比较的实际例子...非常感谢。

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奇偶的灵气共识协议是如何工作的？

Here这是一个非常高层次的描述，只有公式。我想实际了解它是如何工作的。我真的不明白步骤是什么，它有什么用？节点是否总是不断更新步骤？当创建时间创建并广播块时，它将采用当前步骤值并检查是否应广播。你是什么意思“来自超过1步到未来的块被拒绝。”？这是否意味着如果块时间是5秒，那么下一个块时间戳应该高出5秒。而且当下一个小学不播出时会发生什么？网络如何处理它？所有下一个块应该失效，因为它们不会遵

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在raft协议中，对于服务器中的易失性状态，lastApplied和matchIndex是什么？

我使用以下pdf作为参考。它说lastApplied是应用于状态机的最高日志条目，但是与commitIndex有什么不同呢？也就是领导者上的matchIndex只是追随者的commitIndex？如果不是有什么区别？

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在RAFT中，有可能在日志条目上达成多数共识，但条目未提交？

考虑这个模拟在官方raft webpage 为什么term 2 index 1尽管不S2 (leader)，S3和S4致力于商定的日志？我运行这个多分钟来确保所有的沟通都已经发生。奇怪的是，如果我再添加一个日志条目term 6 index 2那么将提交term 2 index 1。有谁知道什么是防止term 2 index 1规则被提交？

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这个简单的一致性算法的工作？

为了说服自己，像Paxos和Raft这样的标准算法的复杂性是必要的，我们必须理解为什么更简单的解决方案不能令人满意。假设，为了达成共识WRT事件流的N机的群集（即执行复制的时间成长日志），下面的算法：当一台机器要追加消息发送到日志，它广播元组(msg, rnd, prev)，其中msg是消息，rnd是一个随机数，而prev是日志中最后一条消息的ID。当一台机器收到一个元组时，它将msg作为pr

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不同环境下的一致性（分布式系统vs内存模型vs数据库）

我对“一致性”一词感到困惑。它已被用于许多不同的环境中，即分布式系统，内存模型和数据库。 People/Wikipedia在同一页面中总结了所有不同的一致性模型。但我并不认为他们习惯于描述同样的问题。例如，序列/放松/弱/严格/处理器一致性等在内存模型中是有意义的（由现代架构&现代语言编译器提供）。另一方面，顺序/最终一致性在分布式系统中有意义（当您尝试构建复制状态机时）。像共识算法一样的Paxo