连云港、无锡、苏州虽然是7-9月份不同时间玩的，但都是本省景点，所以合并为一篇游记来记录

Google Kickstart 2017 Round F，当时做了两条就睡觉了，早上把剩下两条也过了。感觉不算是很难，可能也和这场限时24h有关吧。不过提交的时候倒是手忙脚乱，第一条交了三发，第一发是从VS迁移到DevC上是DevC由于之前配了个C++14所以崩了，第二发输出里面是Unicode BOM，WA了，蛋疼。

记忆化搜索和动态规划常常是两种成对出现的解法。

题意：一次找一个bug，问所有的bug能覆盖n中类型和s个子系统，需要找的次数的期望是多少。

这条题目是典型的求[L, R]区间内满足某性质的整数的数目问题，通常解法是用[0, R]区间的数目减去[0, L-1]区间的数目。数位DP是此类问题常见的解题思路。

论文Impossibility of Distributed Consensus with One Faulty Process证明了在异步系统中，哪怕只允许非拜占庭错误，只要有一个进程出错，那么系统就不一定能达成共识，也就是不满足 termination 要求。而在同步系统中，即使是拜占庭条件下却能够达成。

本文被拆分自分布式一致性和分布式共识协议。拆分的目的是：

1. 上一篇文章更贴近于 DDIA 的架构
2. 本篇文章理论性较强，可以单独被拆出

随着请求量的增大，为了高可用和容错，常常采用维护多个冗余副本的办法来实现，因此需要维护这些副本之间的一致性。

随着数据量的增大，单个节点难以承载所有数据，分布式系统还会将数据进行分区，如何维护分区间事务是一个问题。

分布式集群搭建在网络上，而网络通信是复杂的，数据包的丢失、重复、乱序需要被妥善处理，此外节点宕机或者网络分区的情况也需要被考虑。CAP 理论认为一致性、可用性和分区容错不可能同时做到。

分布式系统中常出现以下的一些应用场景：分布式锁、负载均衡、发布订阅模型、选举、分布式队列。

本篇文章以 DDIA 以及作者的讲解视频为骨架，辅以业界的相关实现，来综述性探讨上述的一些问题。

1. 本文中的一些共识方面的理论性问题被迁移到专题文章中。
2. 另一些事务方面的问题被迁移到专题文章中。

本文主要讲述数据库中事务的控制模型、事务隔离等级和事务并发控制。

本文从分布式一致性和分布式共识协议一文中分离。主要以 DDIA 和 A Critique of ANSI SQL Isolation Levels 这篇论文为脉络。

黄山之行屡屡被耽搁，终于在第四次勉强成行。