UK Data Set

与集中式数据库类似，分布式锁定可用于确保跨节点的隔离性和一致性。分布式锁管理器 (DLM) 可以协调不同节点上多个资源之间的锁。
分布式锁定的挑战：
复杂：构建强大且容错的 DLM 具有挑战性。
死锁：可能会发生分布式死锁，需要复杂的检测和解决机制。
性能瓶颈：集中式 DLM 可能成为瓶颈，而分散式方法则增加了复杂性。
4. 时间戳排序
这种方法为每个事务分配一个唯一的时间戳。然后，事务按照时间戳的顺序执行，从而确保操作的全局顺序一致。
基本时间戳排序：事务基于其时间戳执行。如果一个事务尝试读取或写入已被时间戳更晚的事务修改的数据，该事务将中止并重新启动。
多版本时间戳排序（MVTO）：这版本，每个版本都带有时间戳标记。事务读取数据时，会根据时间戳读取相应的版本，从而避免读写冲突。
时间戳排序的挑战：
时钟同步：严重依赖同步时 喀麦隆电话营销数据 钟，这在分布式系统中很困难。
交易重启：中止和重新启动事务可能会效率低下。
5.乐观并发控制（OCC）
与避免冲突的悲观方法（例如锁定）不同，OCC 允许事务在假设不会发生冲突的情况下继续进行。冲突在提交时检测。
读取阶段：交易读取数据并记录其访问过的版本。
验证阶段：在提交之前，事务会检查它读取的数据是否已被其他已提交的事务修改。
写入阶段：如果验证成功，则提交更改。否则，事务将中止并重试。
OCC 面临的挑战：
中止率高：在竞争激烈的系统中，OCC 可能导致大量事务中止和重试，从而降低吞吐量。
复杂：实施强大的验证和重试机制可能很复杂。
6.共识协议（Paxos，Raft）
共识协议对于实现分布式系统中的强一致性至关重要，特别是对于在复制的日志或数据之间保持一致状态。
Paxos：Paxos 是用于在不可靠处理器之间达成共识的一系列协议。它保证安全性（永远不会做出错误的决策）和活性（如果大多数进程正常运行，则最终达成决策）。然而，Paxos 的理解和实现非常复杂。