点瓶颈”。
“在线支付系统不是一个普通的web应用。
它的核心诉求是稳定可靠。
用户发起一笔付款，这笔交易能安全的完成，不能出现丢失、重复、甚至被篡改的问题。
用户少的时候，单机linux上部署数据库是没问题的。
但当你的用户量从十万涨到一百万，从一百万涨到一千万的时候，一台数据库扛不住了，你怎么办？”
他在那台服务器旁边又画了几台，用线连起来。
“正常情况下你们会把数据和计算分散到多台机器上去。
但分散之后，麻烦就来了。
用户a在第一台服务器上发起了转账，钱已经从他账户扣掉了。
但这条记录还没来得及同步到第二台服务器。
这时候用户a又从第二台服务器上查了余额，发现钱还在。
他又转了一次，同一笔钱被花了两次。”
陈浩在两台服务器之间画了一个问号。
“这就是分布式系统里最经典的一致性问题。
你们现在的架构，不管是linux还是nt，都没有处理这个问题的能力。
因为你们的后端还是传统的单主数据库加从库复制的模型。
这个模型在小规模下够用，但它不是为海量并发设计的。”
马克斯·列夫琴听得极为专注。
作为confinity的技术核心，他天天在跟数据库打交道。
上周系统高峰期的延迟一度飙到了三秒，用户投诉翻了好几倍。
他一直在找解决方案，但一直没有好的思路。
陈浩画完了一个简化版的分布式节点拓扑。
“真正能解决这个问题的，是一种新的系统设计理念。
把数据打
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