一、背景在分布式系统中，不同节点通过网络进行通信和协调，并且在物理上是相互独立的，所以为了保证数据一致性，我们需要引入分布式事务。（具体可查看《什么是分布式事务？》） 而分布式事务中比较经典的一致性算法有二阶段提交和三阶段提交。 二、两阶段

一、什么是分布式事务？传统的单库/单节点事务处理起来比较方便（如MySQL遵循ACID特性），而分布式事务指的是多个跨库/跨节点之间的事务，比较复杂。 举个例子，在分布式系统中，如果要在电商系统中实现一个下单支付功能，需要涉及多个事务操作：

一、背景Base理论的核心思想是最终一致性，即使无法做到强一致性（Strong Consistency），但每个应用都可以根据自身的业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性（Eventual Consistency）。 二、什么是BA

一、什么是CAP模型？CAP模型指的是在分布式系统中，不可能同时满足以下三个点（最多只能满足两个点）： 一致性（Consistency）：访问分布式系统的每一个节点都能获得最新的数据 可用性（Availability）：每次请求都会收到响

一、什么是分布式系统？分布式系统指的是将一个系统拆分为多个子系统，每一个子系统单独对外提供各自负责的功能。 比如在电商系统中，就可以分为几个功能模块： 订单模块 商品模块 支付模块 购物车模块 … 二、分布式系统的优缺点优点： 可扩展

一、背景Kafka中一个topic有多个partition，在同一个partition中的消息是有序的。为什么呢？因为Kafka会将消息**追加写****到指定partition的日志文件中，所以消费消息的话也是按offset顺序消费的。

一、Kafka中数据是怎么传输的？Kafka中数据传输分为三步： Producer端将消息发送给Broker Broker端将消息进行同步并持久化 Consumer端从Broker将消息拉取并消费 二、Kafka如何保证数据不丢失？因为

一、为什么会出现重复消费的问题？ 一个消费者组有多个消费者，每条消息只会被某个消费者的某个分区消费，如果没有正常提交offset，就会导致后续重复拉取到该消息而重复消费 超过max.poll.interval.ms时间还没消费完就会触发重平

一、什么是Kafka的副本机制？Kafka的副本机制，也就是备份机制，指在分布式集群中每个节点都同步了相同的数据备份。 二、Kafka的副本机制有什么用？Kafka的副本机制是保证消息可靠性的重要手段之一，它可以： 提高可用性：每个top

一、什么是Kafka的重平衡机制？Kafka的重平衡（Rebalance）机制指的是消费者组（Consumer Group）新增或删除消费者（Consumer）时，Kafka集群会重新分配topic分区给各个消费者，以保证每个消费者消费的分

一、什么是消息队列？消息队列（Message Queue），简称MQ，是一种应用间的通信方式，主要由三部分组成： 生产者（Producer）：负责消息发送 代理（Broker）：负责消息存储 消费者（Consumer）：负责消息消费 二

一、什么是缓存命中率？如果我们使用redis作为缓存数据库，一般会用缓存命中率来评判对系统的性能（抗并发性）有多大的提升。通常来说，命中率越高，表示使用缓存效果越高，同时系统性能越好、抗并发能力越强。 缓存命中率指的是客户端查询语句查询re