Hazelcast：关于多节点一致性的问题
Hazelcast: Questions regarding multi-node consistency
（我找不到很好的资源来解释这个，所以如果它在其他地方可用，你可以指给我看）
Hazelcast 跨集群中的所有节点复制数据。那么，如果其中一个节点中的数据发生更改，该节点是否会更新自己的副本，然后将其传播到其他节点？
我在某处看到每个数据都属于一个节点，Hazelcast 是如何确定所有者的？所有者是按数据结构还是按数据结构中的键确定的？
Hazelcast 是否遵循 "eventually consistent" 原则？ （当数据跨节点传播时，可能会有一个小的window，期间节点之间的数据可能不一致）
如何处理冲突？ (两个节点同时更新同一个key-value)
Hazelcast 不复制（显然 ReplicatedMap 除外 ;-)）但对数据进行分区。这意味着您有一个节点拥有给定的密钥。该密钥的所有更新都将交给所有者，他会通知可能的更新。
所有者使用以下公式通过一致性哈希确定：
partitionId = hash(serialize(key)) % partitionCount
由于每个密钥只有一个所有者，所以它不是最终一致的，但只要返回变异操作就会一致。所有后续读取操作都将看到新值。在正常操作情况下。当发生任何类型的故障（网络、主机等）时，我们选择可用性而不是一致性，并且可能会重新激活尚未更新的备份（特别是如果您使用异步备份）。
当分裂的集群重新合并时，分裂脑后可能会发生冲突。对于这种情况，您必须配置（或使用默认的）MergePolicy 来定义有关如何将冲突元素合并在一起或两者中哪一个获胜的行为。
（我找不到很好的资源来解释这个，所以如果它在其他地方可用，你可以指给我看）
Hazelcast 跨集群中的所有节点复制数据。那么，如果其中一个节点中的数据发生更改，该节点是否会更新自己的副本，然后将其传播到其他节点？
我在某处看到每个数据都属于一个节点，Hazelcast 是如何确定所有者的？所有者是按数据结构还是按数据结构中的键确定的？
Hazelcast 是否遵循 "eventually consistent" 原则？ （当数据跨节点传播时，可能会有一个小的window，期间节点之间的数据可能不一致）
如何处理冲突？ (两个节点同时更新同一个key-value)
Hazelcast 不复制（显然 ReplicatedMap 除外 ;-)）但对数据进行分区。这意味着您有一个节点拥有给定的密钥。该密钥的所有更新都将交给所有者，他会通知可能的更新。
所有者使用以下公式通过一致性哈希确定：
partitionId = hash(serialize(key)) % partitionCount
由于每个密钥只有一个所有者，所以它不是最终一致的，但只要返回变异操作就会一致。所有后续读取操作都将看到新值。在正常操作情况下。当发生任何类型的故障（网络、主机等）时，我们选择可用性而不是一致性，并且可能会重新激活尚未更新的备份（特别是如果您使用异步备份）。
当分裂的集群重新合并时，分裂脑后可能会发生冲突。对于这种情况，您必须配置（或使用默认的）MergePolicy 来定义有关如何将冲突元素合并在一起或两者中哪一个获胜的行为。