随承载用户数量的增加和容灾的需要，越来越多互联网后台系统从单机模式切换到分布式集群。回顾自己毕业五年来的工作内容，同样有这样的转变。

在学习了 前面的文章 之后，相信大家已经对 TiKV 使用的 Raft 核心库 raft-rs 有了基本的了解。raft-rs 实现了 Raft Leader election 和 Log replication 等核心功能，而消息的发送、接收、应用到状态机等操作则需要使用...

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本系列文章转自某技术大佬的博客https://www.cnblogs.com/bangerlee/

本文旨在介绍 vivo 内部的特征存储实践、演进以及未来展望，抛砖引玉，吸引更多优秀的想法。

Redis本身的QPS已经很高了，但是如果在一些并发量非常高的情况下，性能还是会受到影响。这个时候我们希望有更多的Redis服务来完成工作。

你可以想象下我们的一个节点作为一个保存单一值的数据库服务，我们有一个client可以向server发送一个值。client与server的关系如下图：

由于RheaKV要讲起来篇幅比较长，所以这里分成几个章节来讲，这一章讲一讲RheaKV初始化做了什么？

在 TiDB 的架构中，所有的数据按照 range 划分成一个个 Region 分布在多个 TiKV 实例上。随着数据的写入，一个集群中会产生上百万，甚至千万个 Region。而量变引起质变，单 TiKV 实例上过多的 Region 无疑会带来比较大的负担...

B在超时没有收到心跳后，把term+1，发起leader选举，如果这段时间C,D,E没有写入更新的日志，由于B的term更大，就会被选为leader，A在后面的RPC中因为自己的term较小也会被降为follower。...