分布式系统中的故障容错协议

18/25分布式系统中的故障容错协议第一部分故障模型与容错等级 2第二部分副本和复制策略 3第三部分一致性保证机制 6第四部分领导者选举与故障检测 8第五部分分布式事务处理 10第六部分容错协议的开销和性能 13第七部分新兴技术对容错性的影响 15第八部分容错协议在分布式系统中的应用 18

第一部分故障模型与容错等级故障模型

故障模型描述了分布式系统中可能发生的故障类型和机制。常见的故障模型包括：

*崩溃故障（CrashFailure）：节点完全停止运行，不再响应请求。

*中止故障（OmissionFailure）：节点停止响应特定请求，但并未完全崩溃。

*时间故障（TimingFailure）：节点的响应时间不可预测或超出预定义的界限。

*拜占庭故障（ByzantineFailure）：节点行为任意，可能发送错误或恶意消息，或者不服从协议。

*网络分区（Partitioning）：系统被划分为多个独立的组件，使得某些节点无法与其他节点通信。

容错等级

容错等级衡量分布式系统对故障的处理能力。常见的容错等级包括：

*SFI（SingleFaultIntolerance）：系统只能容忍单个故障点（节点或通信链路）。

*DFI（DoubleFaultIntolerance）：系统可以容忍两个故障点。

*BFT（ByzantineFaultTolerance）：系统可以容忍拜占庭故障，甚至不超过一定数量的恶意节点。

*UnboundedFaultTolerance：系统可以容忍无限数量的故障点，只要故障不相干。

故障模型与容错等级的关系

故障模型和容错等级密切相关。系统选择的容错等级必须与预期的故障模型一致。例如：

*对于崩溃故障模型：SFI或DFI容错等级就足够了。

*对于中止故障模型：系统需要额外的机制来检测和处理中止故障，因此需要更高的容错等级，例如DFI。

*对于拜占庭故障模型：只有BFT容错等级才能保证系统在恶意节点存在的情况下正常运行。

*对于网络分区模型：系统需要特殊的协议来处理不同分区之间的数据一致性，因此需要更高的容错等级，例如DFI或BFT。

选择正确的故障模型和容错等级对分布式系统的可靠性和可用性至关重要。通过了解系统面临的潜在故障类型，设计人员可以制定适当的策略，以确保系统在故障发生时继续运行。第二部分副本和复制策略关键词关键要点数据复制

1.冗余机制：通过创建多个副本，提高系统可用性，使系统能够容忍部分节点或组件故障。副本之间通常通过复制机制保持一致性。

2.故障隔离：将数据存储在物理上分离的节点或数据中心，以防止单个故障事件影响所有副本。

3.副本管理：包括创建、删除和更新副本，以及监控副本状态，以确保数据一致性和可用性。

一致性模型

1.强一致性：所有副本在更新后立即对所有读取请求可见。此模型提供最高的可用性，但代价是较低的性能和较高的复杂性。

2.弱一致性：副本允许短暂的不一致性，但最终将收敛到一致状态。此模型提供更好的可扩展性和性能，但可能需要应用程序层面的特殊处理。

3.最终一致性：副本最终收敛到一致状态，但没有明确的时间限制。此模型是最宽松的一致性模型，提供最大的可扩展性和性能。副本与复制策略

分布式系统中，为了提高系统的可靠性和可用性，通常会使用副本和复制策略。副本是指数据或服务的多个副本，而复制策略定义了如何创建和维护这些副本。

副本类型

*主副本：负责处理写操作，并向备用副本发送更新。

*备用副本：从主副本接收更新，并保持数据一致。

*只读副本：仅用于读取操作，不参与写操作。

复制策略

*同步复制：写操作必须在所有副本上完成，才能被视为提交。

*异步复制：写操作只需在少数副本上完成，即可被视为提交。剩余副本稍后会异步更新。

*最终一致性：副本可能不会立即保持一致，但最终会收敛到一致状态。

*多数写入：在大多数副本上成功写入即视为提交。

*多数读取：从大多数副本读取到的数据被视为正确。

选择复制策略

选择复制策略时，需要考虑以下因素：

*可靠性：同步复制比异步复制更可靠，但开销更大。

*可用性：异步复制比同步复制更可用，但可能导致数据不一致。

*延迟：同步复制的延迟比异步复制更大。

*吞吐量：同步复制的吞吐量比异步复制更低。

*成本：同步复制的成本比异步复制更高。

常见复制策略

*Raft：一种同步复制算法，使用领导者选举机制来确保数据一致性。

*Paxos：一种分布式一致性算法，可用于实现同步或异步复制。

*ZooKeeper：基于Paxos的协调服务，提供强一致性和高可用性。

*Cassandra：一种分布式NoSQL数据库，使用最终一致性复制策略和轻量级事务。

*MongoDB：一种分布式NoSQL数据库，提供多种复制策略，包括主从复制和副本集复制。

副本管理

副本管理涉及创建、维护和删除副本。它包括：

*副本创建：根据复制策略创建新的副本。

*副本同步：将更新从主副本传播到备用副本。

*副本失效：检测和处理失效的副本。

*副本恢复：从失效的副本中恢复数据。

副本优化

为了优化副本性能，可以使用以下技术：

*副本放置：将副本放置在不同的服务器或机架上，以提高可用性。

*负载均衡：通过向所有副本分发读取和写入负载，来平衡副本之间的负载。

*只读副本：使用只读副本来承载繁重的读取负载，从而减轻主副本的负载。第三部分一致性保证机制关键词关键要点一致性保证机制

主题名称：复制状态机

1.状态复制：每个服务器副本维护一个相同的、最新的系统状态副本。当一个服务器接收一个更新请求时，它将该更新应用到自己的状态副本，并将更新传播给其他服务器。

2.事务日志：服务器记录接收的每个更新，并将其存储在日志中。日志确保更新按顺序执行，并防止丢失更新。

3.状态达成共识：服务器使用共识机制（如Paxos或Raft）在所有副本之间达成共识，以确保所有服务器都拥有相同的状态副本。

主题名称：主从复制

一致性保证机制

在分布式系统中，一致性保证机制是至关重要的，它确保系统在发生故障或异常时，仍然能够保持数据的一致性。

强一致性(Linearizability)

*系统执行操作的顺序与串行执行的顺序相同。

*任何操作的结果在任何副本中都是相同的。

*系统不会出现丢失或重复的操作。

*这是一种最严格的一致性级别，但代价也很高，需要大量的通信开销。

序列一致性(SequentialConsistency)

*系统执行操作的顺序可能与串行执行的顺序不同，但结果是等效的。

*任何操作的结果在任何副本中都是一致的。

*系统可能出现丢失或重复的操作，但它们不会影响结果的正确性。

*与强一致性相比，其通信开销较小，但仍然需要大量的协调。

因果一致性(CausalConsistency)

*系统保证因果关系操作的顺序。

*对于并发操作，一个操作的结果可以影响另一个操作，但只有在后者对前者有因果关系的情况下。

*这种一致性级别允许操作并发执行，同时仍然保持数据的一致性。

*它的通信开销相对较低，但可能导致某些类型的异常。

弱一致性(EventualConsistency)

*系统最终会收敛到一个一致的状态，但它允许在一段时间内存在不一致性。

*操作的结果可能在不同的副本中不同，直到系统收敛为止。

*这种一致性级别允许高吞吐量和低延迟，但它也可能导致数据丢失或不一致。

其他一致性保证机制:

*读己写一致性(Read-Your-Own-WritesConsistency):确保用户总是可以看到自己写入的数据。

*单调读一致性(MonotonicReadConsistency):确保用户读取的数据总是按时间顺序排列。

*会话一致性(SessionConsistency):确保用户在单个会话中看到的对数据的修改是一致的。

选择一致性保证机制:

选择最合适的一致性保证机制取决于应用程序的要求。强一致性提供了最高的保证，但代价最高。弱一致性提供了最低的保证，但提供了最高的可扩展性和性能。介于两者之间的一致性保证提供了权衡。

在选择一致性保证机制时，需要考虑以下因素：

*应用程序对数据一致性的要求

*系统的规模和负载

*可接受的延迟和吞吐量

*对数据丢失和不一致的容忍度第四部分领导者选举与故障检测关键词关键要点主题名称：领导者选举

1.领导者选举是分布式系统中关键的故障容错机制，确保系统在故障发生时能够持续运行。

2.常见的领导者选举算法包括Paxos、Raft和ZAB，这些算法根据不同的容错级别和性能要求而设计。

3.领导者选举过程通常涉及提名、投票和协议三个阶段，旨在可靠地选出且只选出一个领导者。

主题名称：故障检测

分布式系统中的故障容错协议：领导者选举与故障检测

#领导者选举

在分布式系统中，领导者选举是一种机制，用于在系统中的多个节点中选择一个唯一的领导者节点。领导者负责协调系统活动，如数据复制、资源分配和故障处理。

领导者选举算法

有几种不同的领导者选举算法，每种算法都有其优缺点。最常用的算法包括：

*Raft算法：一种基于共识的算法，可确保在出现故障的情况下最终达成共识。

*Paxos算法：一种基于提案的算法，它使用一种两阶段提交过程来确保达成共识。

*Zab算法：ZooKeeper中使用的算法，它结合了Raft和Paxos的一些元素。

领导者选举协议

领导者选举协议规定了节点在选举和领导者故障时应如何操作。该协议通常包括以下步骤：

1.提名：节点宣布自己为领导者候选人。

2.投票：其他节点评估候选人并对其进行投票。

3.获胜：获得多数票的候选人成为领导者。

4.故障处理：如果领导者发生故障，系统将重新启动选举过程。

#故障检测

故障检测在分布式系统中至关重要，因为它允许系统识别和应对节点故障。有几种不同的故障检测机制，包括：

心跳机制

心跳机制是一种基于周期性消息的机制，用于检测节点故障。每个节点定期向其他节点发送心跳消息。如果节点长时间未收到心跳消息，则认为该节点已发生故障。

超时机制

超时机制是一种基于操作超时的机制，用于检测节点故障。当节点无法在指定时间内完成操作时，则认为该节点已发生故障。

gossip协议

gossip协议是一种基于节点之间的信息交换的机制，用于检测节点故障。节点定期与彼此交换状态信息。如果节点长时间未收到来自特定节点的状态信息，则认为该节点已发生故障。

故障检测算法

故障检测算法规定了节点如何检测和报告故障。该算法通常包括以下步骤：

1.监视：节点监视其他节点的心跳或请求消息。

2.宣告：如果节点检测到故障，它将向系统中的其他节点宣告故障。

3.确认：其他节点确认故障并更新其状态表。第五部分分布式事务处理分布式事务处理

在分布式系统中，分布式事务处理(DTP)是一种机制，用于确保跨越多个资源（例如数据库、服务或消息队列）的原子性、一致性、隔离性和持久性(ACID)操作。与集中式事务处理不同，分布式事务不发生在单一的中央管理系统中，而是分布在多个系统或站点上。

以下是DTP的关键概念：

*原子性：事务要么全部成功，要么全部失败。没有介于两者之间的状态。

*一致性：事务的结果是对所有参与者来说一致的。事务完成后，从任何参与者那里读取的数据都应该反映事务的最终状态。

*隔离性：事务与其他同时执行的事务隔离。这意味着一个事务不能干扰另一个事务，反之亦然。

*持久性：一旦事务提交，其结果就会永久化，即使有后续故障也无法回滚。

DTP协议

为了实现DTP，存在多种协议，每种协议都有其优点和缺点。以下是最常用的协议：

*两阶段提交(2PC)：2PC是最流行的DTP协议之一。它涉及一个协调者进程和多个参与者进程。协调者将事务分解为一系列步骤，并协调参与者在每个步骤上的操作。

*三阶段提交(3PC)：3PC是一种更复杂的2PC变体，它增加了“准备”阶段，允许参与者在提交之前验证他们的准备情况。3PC提供了比2PC更好的容错性，但效率也更低。

*Paxos：Paxos是一种分布式共识算法，可用于实现DTP。Paxos允许一组节点就值达成一致，即使发生故障。

*Raft：Raft是Paxos的一种变体，具有更简单的实现和更高的性能。Raft也被广泛用于分布式系统中实现DTP。

选择DTP协议

选择合适的DTP协议取决于具体的系统要求。以下是一些需要考虑的因素：

*吞吐量和延迟：2PC和Raft通常比3PC提供更高的吞吐量和更低的延迟。

*容错性：3PC比2PC具有更高的容错性，而Paxos和Raft则提供最高的容错性。

*实现难度：2PC是最简单的协议实现，而Paxos和Raft则更复杂。

分布式事务的应用

DTP在分布式系统中具有广泛的应用，包括：

*金融交易：确保金融交易的原子性和一致性至关重要。

*电子商务：协调购物篮、库存管理和支付处理等操作。

*医疗保健：管理患者记录、预约安排和处方。

*社交媒体：处理帖子、评论、点赞等操作。

DTP的挑战

实现DTP具有挑战性，主要是由于分布式系统的固有复杂性。一些挑战包括：

*网络分区：网络分区会隔离系统的一部分，导致事务无法完成。

*节点故障：节点故障会导致失去数据或事务协调失败。

*死锁：在分布式系统中，死锁可能导致事务永远不会完成。

结论

分布式事务处理是一种至关重要的机制，用于确保分布式系统中跨越多个资源的操作的ACID性质。通过了解DTP的概念和协议，开发人员可以设计和实现弹性和可靠的分布式系统。第六部分容错协议的开销和性能容错协议的开销和性能

分布式系统中的容错协议会引入固有的开销和性能损失，主要体现在以下几个方面：

通信开销：

*消息传递：容错协议需要通过消息传递来协调节点之间的活动，增加额外的通信开销。

*冗余消息：为了确保容错，容错协议通常要求发送冗余消息，这会进一步增加通信开销。例如，副本机制需要发送同一消息的多个副本。

计算开销：

*状态维护：容错协议需要维护集群状态信息，例如节点成员关系和数据副本分布，这会产生计算开销。

*投票和一致性算法：容错协议通常使用投票或一致性算法来达成节点之间的共识，这需要额外的计算开销。例如，Paxos算法需要在每个操作中执行多次投票。

存储开销：

*冗余数据副本：容错协议需要存储数据的冗余副本，以避免单点故障造成的丢失。这会增加存储开销，尤其是在数据量较大时。

延迟：

*消息传递延迟：冗余消息和消息传递会引入额外的延迟，因为系统需要等待来自多个节点的响应。

*共识达成延迟：共识算法可能会导致延迟，因为节点需要讨论并就操作达成一致。例如，拜占庭容错共识算法存在固有的延迟下界。

吞吐量：

*通信开销：增加的通信开销会影响系统吞吐量，因为网络带宽受到限制。

*计算开销：投票和一致性算法的计算开销会限制系统的吞吐量，特别是对于高负载系统。

性能影响的量化：

容错协议的性能影响取决于所使用的特定协议以及系统的配置和负载。

*通信开销：消息传递的大小和频率会影响通信开销。例如，Paxos算法比Raft算法引入更高的通信开销。

*计算开销：投票和一致性算法的复杂度会影响计算开销。例如，拜占庭容错共识算法比非拜占庭容错算法更耗费计算资源。

*存储开销：数据副本的数量和大小会影响存储开销。例如，三副本机制会比两副本机制增加50%的存储开销。

优化容错协议的性能：

为了优化容错协议的性能，可以采取以下措施：

*使用轻量级协议：选择通信开销和计算开销较低的容错协议。

*调整副本数量：根据系统容错要求和存储开销限制，选择适当的数据副本数量。

*优化通信：使用网络优化技术，例如消息批处理和网络压缩，来减少通信开销。

*利用硬件加速：使用专门的硬件，例如FPGA，来加速投票和一致性算法的计算。

总之，分布式系统中的容错协议虽然提供了故障容错能力，但也引入了固有的开销和性能损失。理解这些开销并针对特定系统的要求进行优化至关重要，以平衡容错性和性能。第七部分新兴技术对容错性的影响关键词关键要点【基于人工智能的容错性】：

1.人工智能驱动的高级监控和预测算法，实时检测和预测故障，实现主动容错。

2.自适应容错机制，基于人工智能对系统运行模式的学习，动态调整冗余策略，优化资源分配。

3.人机交互优化，人工智能辅助故障诊断和决策制定，提高故障恢复效率和正确性。

【边缘计算的容错性】：

新兴技术对分布式系统容错性的影响

随着计算机技术和网络通信技术的不断发展，分布式系统正变得越来越复杂和关键。分布式系统的容错性至关重要，它保证了系统在故障发生时仍然能够正常运行和提供服务。新兴技术对分布式系统的容错性产生了重大影响，主要体现在以下几个方面：

1.云计算和边缘计算：

云计算和边缘计算提供了大量的计算和存储资源，允许分布式系统在更大规模上部署。云计算平台上的虚拟化和容器化技术使系统可以轻松地扩展和恢复，从而提高了容错性。边缘计算将计算资源部署到靠近终端用户的边缘设备，减少了网络延迟并提高了系统的可用性。

2.分布式数据库：

分布式数据库采用水平扩展和复制技术，在多个节点之间分布数据。这提高了系统的可用性，即使单个节点或数据中心故障，系统也可以继续运行。分布式数据库还支持自动故障转移和数据恢复，确保数据的持续性。

3.软件定义网络（SDN）：

SDN将网络控制与数据转发分开，使网络管理员能够灵活地配置和管理网络。通过使用软件定义的故障处理机制，SDN可以自动检测和修复网络故障，提高网络的容错性。

4.人工智能（AI）和机器学习（ML）：

AI和ML技术可以用于监控和预测分布式系统的故障。通过分析系统指标和事件日志，AI和ML模型可以提前检测潜在故障并采取预防措施。此外，ML算法可以优化故障恢复过程，使系统能够更快地恢复到正常状态。

5.区块链：

区块链技术提供了一个分布式、不可变的账本。在分布式系统中，区块链可以用于记录系统事件和交易。由于区块链的去中心化和不可变性，它可以增强系统的安全性、透明度和容错性。

6.物联网（IoT）：

物联网设备广泛分布在各种环境中，需要高度的容错性。IoT设备通常连接到云平台或边缘网关，通过这些平台可以进行故障检测、隔离和恢复。

7.微服务和容器化：

微服务架构将应用程序分解成小的、独立的服务。容器化技术允许将这些服务打包并部署在隔离的环境中。微服务和容器化提高了系统的容错性，因为单个服务的故障不会影响其他服务。

8.服务器less计算：

服务器less计算模式允许开发人员在无需管理基础设施的情况下构建和部署应用程序。服务器less服务提供商负责管理底层服务器和基础设施，确保系统的可用性和容错性。

影响与挑战：

新兴技术虽然给分布式系统的容错性带来了巨大好处，但也带来了一些挑战：

*管理和协调多个技术的复杂性。

*确保不同技术的兼容性和互操作性。

*解决跨技术故障传播的问题。

*保障新技术（如AI和区块链）的安全性。

结论：

新兴技术对分布式系统容错性的影响是显著的。通过利用云计算、分布式数据库、SDN、AI/ML、区块链、IoT、微服务和服务器less计算等技术，系统可以实现更高的可用性、弹性、可扩展性和安全性。然而，管理和协调这些技术带来的复杂性，以及解决跨技术故障传播的问题仍然是需要解决的挑战。随着新兴技术的不断发展和成熟，分布式系统的容错性将继续提高，为关键业务系统提供更高的可靠性和可用性保障。第八部分容错协议在分布式系统中的应用关键词关键要点容错协议在分布式系统中的应用

主从复制：

*

*主节点负责处理写入请求并将其复制到从节点。

*从节点维护与主节点相同的数据副本，以备故障转移。

*确保数据一致性，即使主节点发生故障。

副本一致性：

*容错协议在分布式系统中的应用

容错协议是分布式系统中至关重要的组件，用于确保系统在故障发生时保持正常运行。这些协议通过协调系统中的不同节点，在故障发生时检测、隔离和恢复受影响的组件，从而确保系统可用性和数据一致性。

Paxos算法：

Paxos算法是一种经典的分布式共识算法，用于在分布式系统中达成一致。它通过一个多阶段的过程，协调提案者和接受者节点，确保所有参与者在故障发生时就某个值达成一致。Paxos算法以其高容错性、可扩展性和强一致性而著称。

Raft协议：

Raft协议是Paxos算法的简化版本，它采用了更简洁、更易于理解的设计。Raft协议将分布式系统组织成领导者和追随者节点，其中领导者负责协调状态机复制和日志一致性。Raft协议以其高性能、易于实现和宽松的一致性保证而闻名。

ZAB协议：

ZAB协议（ZooKeeper原子广播协议）是一种用于ZooKeeper分布式协调系统的共识算法。它是一种基于Paxos算法的实用实现，专门针对性能和可用性进行了优化。ZAB协议采用了投票和领导者选举机制，以确保即使在故障发生时也能快速达成一致。

ViewstampedReplication：

ViewstampedReplication是一种容错协议，用于在分布式系统中复制状态机。它通过维护每个系统节点的视图，并在故障发生时传播视图的变化，来确保副本之间的最终一致性。ViewstampedReplication以其高性能和可扩展性而著称。

容错协议的具体应用：

分布式数据库：

容错协议在分布式数据库系统中至关重要，用于确保数据一致性、可用性和持久性。Paxos、Raft和ZAB协议等算法被广泛用于协调数据库复制和状态机管理。

分布式文件系统：

容错协议在分布式文件系统中也至关重要，用于确保文件和目录的一致性。容错协议可以检测和恢复因节点故障或网络中断而导致的损坏或不一致性。

分布式消息传递系统：

容错协议在分布式消息传递系统中用于确保消息可靠地传递和处理。这些协议可以检测和恢复丢失或延迟的消息，并确保消息顺序的一致性。

分布式协调服务：

容错协议在分布式协调服务中用于确保服务可用性和一致性。例如，ZooKeeper服务使用ZAB协议来协调分布式锁、配置管理和命名服务。

分布式系统设计原则：

在分布式系统设计中，以下原则对于实现容错性至关重要：

*故障隔离：故障应隔离在尽可能小的范围内，以防止其传播到整个系统。

*冗余：关键组件应有冗余，以便在故障发生时可以切换到备份组件。

*一致性：所有组件应保持一致的状态，以防止数据损坏或不一致性。

*消息传递保障：消息传递应可靠、有序且及时，以确保正确的信息交换。

通过采用适当的容错协议和遵循分布式系统设计原则，可以构建具有高可用性、数据一致性和容错能力的分布式系统。关键词关键要点主题名称：拜占庭将军问题

关键要点：

1.描述了一种不可靠、恶意并发的分布式系统中的共识问题，其中部分节点可能失效或表现出恶意行为。

2.证明在不可靠的网络中，即使只有少数节点失效，也无法达成可靠的共识。

3.解决拜占庭将军问题需要额外的冗余、复杂性或可信赖的第三方。

主题名称：一致性和共识

关键要点：

1.一致性协议确保所有节点对系统的状态达成一致的看法，即使存在故障。

2.共识协议允许节点就一个值达成一致，即使存在故障或恶意行为。

3.一致性和共识是分布式系统中容错的关键方面，可确保系统保持正确和可用。

主题名称：容错等级

关键要点：

1.定义了多个容错级别，例如：

-崩溃故障模型：节点可以崩溃，但不会表现出恶意行为。

-发送故障模型：节点可以发送错误消息，但不会崩溃。

-拜占庭故障模型：节点可以任意表现，包括崩溃、发送错误消息或表现出恶意行为。

2.系统的容错等级取决于其使用的故障模型和所实施的故障容错机制。

3.容错等级越高，系统应对故障的能力就越强，但其复杂性和开销也越高。

主题名称：故障掩蔽和容错

关键要点：

1.故障掩蔽涉及隐藏系统中的故障，使系统看起来像没有故障一样。

2.容错涉及在故障发生后仍然继续运行系统，最大限度地减少故障的影响。

3.故障掩蔽和容错机制通常结合使用，以提高系统的容错能力。

主题名称：共识协议的分类

关键要点：

1.共识协议分为基于状态机复制、基于日志复制和基于投票的类型。

2.每种类型都有其优点和缺点，适合不同的场景。

3.Paxos、Raft和Zab是常用的共识协议示例。

主题名称：分布式系统中的挑战和趋势

关键要点：

1.分布式系统面临的挑战包括：网络分区、节点故障、恶意行为和高并发。

2.云计算和物联网等趋势正在推动分布式系统的发展，带来新的挑战和机遇。

3.研究人员正在探索新的故障容错技术和架构，以解决这些挑战并提高分布式系统的鲁棒性。关键词关键要点主题名称：分布式事务的一致性

关键要点：

1.原子性：事务中的所有操作要么全部提交，要么全部回滚，保证事务的完整性和不可分割性。

2.一致性：事务完成后，系统中的所有副本都反映相同的变更，确保数据一致性。

3.隔离性：并发事务相互独立地执行，不受其他事务影响，保证数据完整性和准确性。

主题名称：分布式事务的持久性

关键要点：

1.持久性：一旦事务提交，其变更应持久保存，即使发生故障，数据也应保持完整。

2.可恢复性：当发生故障时，系统可以从故障前保存的数据状态恢复到一致的状态。

3.容错性：分布式事务系统应具有容错性，能够处理节点故障、网络中断等故障场景，保证事务的可靠性和可用性。

主题名称：分布式事务的隔离级别

关键要点：

1.读未提交（ReadUn