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各位观众老爷们，掌声在哪里？（此处应有掌声，自行脑补） 今天给大家唠唠嗑，不对，是讲讲Java分布式系统里那些让人头大的“一致性算法”和“分布式协调服务”。别怕，我会尽量用大白话，让大家听得懂，看得明白，甚至还能上手撸两段代码。 咱们今天的主题是：Java Consensus Algorithms (Raft, Paxos) Zookeeper / Etcd 分布式协调 一、 开胃小菜：啥叫“一致性”？为啥它很重要？ 想象一下，你是一家银行的数据库。有三台服务器，分别叫A、B、C。你的目标是，无论用户存款、取款、转账，都要保证这三台服务器的数据是一致的。 理想情况： 用户小明存了100块，A、B、C都记录了，皆大欢喜。 糟糕情况： 小明存了100块，A记录了，B、C没记录。第二天，小明来取钱，发现少了100，跟你拼命。 更糟糕的情况： 小明存了100块，A记录了，B记录了，C记录了200。三台服务器互相打架，数据彻底乱套。 所以，在分布式系统里，“一致性”就是保证多个节点上的数据是相同且同步的。 没了它，你的系统就会变成一个随时爆炸的定时炸弹。 二、 正餐来了：一致性算法（Raft 和 …

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各位观众老爷，大家好！我是今天的讲师，一个和bug斗智斗勇多年的老码农。今天咱们来聊聊分布式系统里那些“吵架”和“劝架”的故事，也就是围绕着Java、共识算法（Raft、Paxos）、Zookeeper/Etcd分布式协调的那些事儿。 咱们今天要聊的，说白了，就是如何让一群电脑达成一致，别各说各的，最后系统崩溃。 这可不是一件容易的事，毕竟电脑不像人，你说一声“少数服从多数”，它们就能乖乖听话。 第一幕：分布式系统的“宫斗剧” 想象一下，一个分布式系统就像一个后宫，里面住着很多“妃子”（服务器）。 她们都想当“皇后”（主节点），都想说了算。 如果没有一套好的规矩，那就会每天上演“甄嬛传”，互相算计，争权夺利，最后整个“后宫”都乱套了。 而共识算法，就是这“后宫”里的规矩，用来决定谁当“皇后”，以及如何保证“皇后”的命令能被所有“妃子”执行。 第二幕：共识算法：后宫的“选秀”和“家法” 共识算法有很多种，最常见的有Paxos和Raft。 咱们先来聊聊稍微简单易懂点的Raft。 Raft：民主选举制 Raft算法的核心思想是“领导者选举”。 简单来说，就是通过投票选举出一个“领导者”（Le …

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