本文主要是介绍Java开发学习视频！java正则表达式匹配替换字符串，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

1. 一致性（Consistency）

一致性（Consistency）是指多副本（Replications）问题中的数据一致性。可以分为强一致性、顺序一致性与弱一致性。

1.1 强一致性（Strict Consistency）

也称为：**原子一致性（Atomic Consistency）**线性一致性（Linearizable Consistency）

强一致性有两个要求：

• 任何一次读都能读到某个数据的最近一次写的数据。
• 系统中的所有进程，看到的操作顺序，都和全局时钟下的顺序一致。

简言之，在任意时刻，所有节点中的数据都是一样的。

例如，对于关系型数据库，要求更新过的数据能被后续的访问都能看到，这是强一致性。

1.2 顺序一致性（Sequential Consistency）

the result of any execution is the same as if the operations of all the processors were executed in some sequential order, and the operations of each individual processor appear in this sequence in the order specified by its program. - - Lamport

两个要求：

• 任何一次读都能读到某个数据的最近一次写的数据。
• 系统的所有进程的顺序一致，而且是合理的。即不需要和全局时钟下的顺序一致，错的话一起错，对的话一起对。

举个例子：

Write(x, 4)：写入x=4 
Read(x, 0)：读出x=0

1）图a是满足顺序一致性，但是不满足强一致性的。原因在于，从全局时钟的观点来看，P2进程对变量X的读操作在P1进程对变量X的写操作之后，然而读出来的却是旧的数据。但是这个图却是满足顺序一致性的，因为两个进程P1，P2的一致性并没有冲突。从这两个进程的角度来看，顺序应该是这样的：Write(y,2) , Read(x,0) , Write(x,4), Read(y,2)，每个进程内部的读写顺序都是合理的，但是这个顺序与全局时钟下看到的顺序并不一样。

2）图b满足强一致性，因为每个读操作都读到了该变量的最新写的结果，同时两个进程看到的操作顺序与全局时钟的顺序一样，都是Write(y,2) ,Write(x,4), Read(x,4) ,  Read(y,2)。

3）图c不满足顺序一致性，当然也就不满足强一致性了。因为从进程P1的角度看，它对变量Y的读操作返回了结果0。那么就是说，P1进程的对变量Y的读操作在P2进程对变量Y的写操作之前，这意味着它认为的顺序是这样的：Write(x,4) , Read(y,0) , Write(y,2), Read(x,0)，显然这个顺序又是不能被满足的，因为最后一个对变量x的读操作读出来也是旧的数据。因此这个顺序是有冲突的，不满足顺序一致性。

1.3 弱一致性

数据更新后，如果能容忍后续的访问只能访问到部分或者全部访问不到，则是弱一致性。

最终一致性就属于弱一致性。

最终一致性

不保证在任意时刻任意节点上的同一份数据都是相同的，但是随着时间的迁移，不同节点上的同一份数据总是在向趋同的方向变化。

简单说，就是在一段时间后，节点间的数据会最终达到一致状态。

最终一致性根据更新数据后各进程访问到数据的时间和方式的不同，又可以区分为：

因果一致性（Casual Consistency）。如果进程A通知进程B它已更新了一个数据项，那么进程B的后续访问将返回更新后的值，且一次写入将保证取代前一次写入。与进程A无因果关系的进程C的访问，遵守一般的最终一致性规则。

**“读己之所写（read-your-writes）”一致性。**当进程A自己更新一个数据项之后，它总是访问到更新过的值，绝不会看到旧值。这是因果一致性模型的一个特例。

**会话（Session）一致性。**这是上一个模型的实用版本，它把访问存储系统的进程放到会话的上下文中。只要会话还存在，系统就保证“读己之所写”一致性。如果由于某些失败情形令会话终止，就要建立新的会话，而且系统的保证不会延续到新的会话。

**单调（Monotonic）读一致性。**如果进程已经看到过数据对象的某个值，那么任何后续访问都不会返回在那个值之前的值。

**单调写一致性。**系统保证来自同一个进程的写操作顺序执行。要是系统不能保证这种程度的一致性，就非常难以编程了。

另外一种划分一致性级别的：

一致性是指从系统外部读取系统内部的数据时，在一定约束条件下相同，即数据变动在系统内部各节点应该是同步的。根据一致性的强弱程度不同，可以将一致性级别分为如下几种：

**　　①**强一致性（strong consistency）。任何时刻，任何用户都能读取到最近一次成功更新的数据。

**　　②**单调一致性（monotonic consistency）。任何时刻，任何用户一旦读到某个数据在某次更新后的值，那么就不会再读到比这个值更旧的值。也就是说，获取的数据顺序必是单调递增的。

**　　③**会话一致性（session consistency）。任何用户在某次会话中，一旦读到某个数据在某次更新后的值，那么在本次会话中就不会再读到比这值更旧的值。会话一致性是在单调一致性的基础上进一步放松约束，只保证单个用户单个会话内的单调性，在不同用户或同一用户不同会话间则没有保障。示例case：php的session概念。

**　　④** 最终一致性（eventual consistency）。用户只能读到某次更新后的值，但系统保证数据将最终达到完全一致的状态，只是所需时间不能保障。
**　　⑤**弱一致性（weak consistency）。用户无法在确定时间内读到最新更新的值。

2. 共识（Consensus)

共识问题中所有的节点要最终达成共识，由于最终目标是所有节点都要达成一致，所以根本不存在一致性强弱之分。

例如，Paxos是共识（Consensus）算法而不是强一致性（Consistency）协议。共识算法没有一致性级别的区分。

3.线性化和可串行化的区别

读写操作的线性化与术语“原子一致性”同义，并且是Gilbert和Lynch 对CAP定理的证明中的 “C”或“一致性” 。我们说线性化是可组合的 （或“本地”），因为如果系统中每个对象的操作是可线性化的，那么系统中的所有操作都是可线性化的。

可串行性是ACID中的传统“I”或隔离。如果用户的事务各自保持应用程序的正确性（ACID中的“C”或一致性），则可序列化执行也保持正确性。因此，可串行化是一种保证数据库正确性的机制。

与线性化不同，可串行化本身不会对事务的排序施加任何实时约束。可序列化也是不可组合的。可串行化并不意味着任何类型的确定性顺序 - 它只需要存在一些等效的串行执行。

这些定义如此混乱的原因之一是线性化来自分布式系统和并发编程社区，可串行化来自数据库社区。如今，几乎每个人都使用分布式系统和数据库，这往往会导致过载的术语（例如，“一致性”，“原子”）。

4、zookeeper的一致性分析-单调一致性

很多文章和博客里提到，zookeeper是一种提供强一致性的服务，在分区容错性和可用性上做了一定折中，这和CAP理论是吻合的。但实际上Zookeeper提供的只是单调一致性。
原因：
　　1. 假设有2n+1个server，在同步流程中，leader向follower同步数据，当同步完成的follower数量大于 n+1时同步流程结束，系统可接受client的连接请求。如果client连接的并非同步完成的follower，那么得到的并非最新数据，但可以保证单调性，也就是说，可获取的数据顺序是单调递增的。
　　2. 假设是follower接收到的写请求，则会转发给leader处理；leader完成两阶段提交的机制。向所有server发起提案，当提案获得超过半数（n+1）的server的ACK后，将对整个集群进行同步，超过半数（n+1）的server同步完成后，该写请求完成。如果client连接的并非同步完成follower，那么得到的并非最新数据，但可以保证单调性，也就是说，可获取的数据顺序是单调递增的。

用分布式系统的CAP原则来分析Zookeeper：
（1）C: Zookeeper保证了最终一致性,在十几秒可以Sync到各个节点
（2）A: Zookeeper保证了可用性,数据总是可用的,没有锁.并且有一大半的节点所拥有的数据是最新的,实时的. 如果想保证取得是数据一定是最新的,需要手工调用Sync()
（3）P: 有2点需要分析的

• 节点多了会导致写数据延时非常大,因为需要多个节点同步.
• 节点多了Leader选举非常耗时, 就会放大网络的问题. 可以通过引入 observer节点缓解这个问题.

5、 结论

可以的出的结论是Zookeeper的一致性保证的是单调一致性，CAP原则中的C是强一致性。

最后的内容

在开头跟大家分享的时候我就说，面试我是没有做好准备的，全靠平时的积累，确实有点临时抱佛脚了，以至于我自己还是挺懊恼的。（准备好了或许可以拿个40k，没做准备只有30k+，你们懂那种感觉吗）

如何准备面试？

1、前期铺垫（技术沉积）

程序员面试其实是对于技术的一次摸底考试，你的技术牛逼，那你就是大爷。大厂对于技术的要求主要体现在：基础，原理，深入研究源码，广度，实战五个方面，也只有将原理理论结合实战才能把技术点吃透。

下面是我会看的一些资料笔记，希望能帮助大家由浅入深，由点到面的学习Java，应对大厂面试官的灵魂追问，有需要的话就戳这里：蓝色传送门打包带走吧。

这部分内容过多，小编只贴出部分内容展示给大家了，见谅见谅！

• Java程序员必看《Java开发核心笔记（华山版）》

• Redis学习笔记

• Java并发编程学习笔记

四部分，详细拆分并发编程——并发编程+模式篇+应用篇+原理篇

• Java程序员必看书籍《深入理解 ava虚拟机第3版》（pdf版）

• 大厂面试必问——数据结构与算法汇集笔记

其他像Spring，SpringBoot，SpringCloud，SpringCloudAlibaba，Dubbo，Zookeeper，Kafka，RocketMQ，RabbitMQ，Netty，MySQL，Docker，K8s等等我都整理好，这里就不一一展示了。

2、狂刷面试题

技术主要是体现在平时的积累实用，面试前准备两个月的时间再好好复习一遍，紧接着就可以刷面试题了，下面这些面试题都是小编精心整理的，贴给大家看看。

①大厂高频45道笔试题（智商题）

②BAT大厂面试总结（部分内容截图）

③面试总结

3、结合实际，修改简历

程序员的简历一定要多下一些功夫，尤其是对一些字眼要再三斟酌，如“精通、熟悉、了解”这三者的区别一定要区分清楚，否则就是在给自己挖坑了。当然不会包装，我可以将我的简历给你参考参考，如果还不够，那下面这些简历模板任你挑选：

以上分享，希望大家可以在金三银四跳槽季找到一份好工作，但千万也记住，技术一定是平时工作种累计或者自学（或报班跟着老师学）通过实战累计的，千万不要临时抱佛脚。

另外，面试中遇到不会的问题不妨尝试讲讲自己的思路，因为有些问题不是考察我们的编程能力，而是逻辑思维表达能力；最后平时要进行自我分析与评价，做好职业规划，不断摸索，提高自己的编程能力和抽象思维能力。

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以上文章中，提及到的所有的笔记内容、面试题等资料，均可以免费分享给大家学习，有需要的话就戳这里打包带走吧。

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