数据存储算法

① 数据在网络上传输为什么要加密现在常用的数据加密算法主要有哪些

数据传输加密技术的目的是对传输中的数据流加密，通常有线路加密与端—端加密两种。线路加密侧重在线路上而不考虑信源与信宿，是对保密信息通过各线路采用不同的加密密钥提供安全保护。

端—端加密指信息由发送端自动加密，并且由TCP/IP进行数据包封装，然后作为不可阅读和不可识别的数据穿过互联网，当这些信息到达目的地，将被自动重组、解密，而成为可读的数据。

数据存储加密技术的目的是防止在存储环节上的数据失密，数据存储加密技术可分为密文存储和存取控制两种。前者一般是通过加密算法转换、附加密码、加密模块等方法实现；后者则是对用户资格、权限加以审查和限制，防止非法用户存取数据或合法用户越权存取数据。

常见加密算法

1、DES（Data Encryption Standard）：对称算法，数据加密标准，速度较快，适用于加密大量数据的场合；

2、3DES（Triple DES）：是基于DES的对称算法，对一块数据用三个不同的密钥进行三次加密，强度更高；

3、RC2和RC4：对称算法，用变长密钥对大量数据进行加密，比 DES 快；

4、IDEA（International Data Encryption Algorithm）国际数据加密算法，使用 128 位密钥提供非常强的安全性；

5、RSA：由 RSA 公司发明，是一个支持变长密钥的公共密钥算法，需要加密的文件块的长度也是可变的，非对称算法； 算法如下：

首先, 找出三个数，p，q，r，其中 p，q 是两个不相同的质数，r 是与 (p-1)(q-1) 互为质数的数。

p，q，r这三个数便是 private key。接着，找出 m，使得 rm == 1 mod (p-1)(q-1).....这个 m 一定存在，因为 r 与 (p-1)(q-1) 互质，用辗转相除法就可以得到了。再来，计算 n = pq.......m，n 这两个数便是 public key。

6、DSA（Digital Signature Algorithm）：数字签名算法，是一种标准的 DSS（数字签名标准），严格来说不算加密算法；

7、AES（Advanced Encryption Standard）：高级加密标准，对称算法，是下一代的加密算法标准，速度快，安全级别高，在21世纪AES 标准的一个实现是 Rijndael 算法。

8、BLOWFISH，它使用变长的密钥，长度可达448位，运行速度很快；

9、MD5：严格来说不算加密算法，只能说是摘要算法；

对MD5算法简要的叙述可以为：MD5以512位分组来处理输入的信息，且每一分组又被划分为16个32位子分组，经过了一系列的处理后，算法的输出由四个32位分组组成，将这四个32位分组级联后将生成一个128位散列值。

(1)数据存储算法扩展阅读

数据加密标准

传统加密方法有两种，替换和置换。上面的例子采用的就是替换的方法：使用密钥将明文中的每一个字符转换为密文中的一个字符。而置换仅将明文的字符按不同的顺序重新排列。单独使用这两种方法的任意一种都是不够安全的，但是将这两种方法结合起来就能提供相当高的安全程度。

数据加密标准（Data Encryption Standard，简称DES）就采用了这种结合算法，它由IBM制定，并在1977年成为美国官方加密标准。

DES的工作原理为：将明文分割成许多64位大小的块，每个块用64位密钥进行加密，实际上，密钥由56位数据位和8位奇偶校验位组成，因此只有56个可能的密码而不是64个。

每块先用初始置换方法进行加密，再连续进行16次复杂的替换，最后再对其施用初始置换的逆。第i步的替换并不是直接利用原始的密钥K，而是由K与i计算出的密钥Ki。

DES具有这样的特性，其解密算法与加密算法相同，除了密钥Ki的施加顺序相反以外。

参考资料来源：网络-加密算法

参考资料来源：网络-数据加密

② 数据的算法都有哪些……

A*搜寻算法
俗称A星算法。这是一种在图形平面上，有多个节点的路径，求出最低通过成本的算法。常用于游戏中的 NPC的移动计算，或线上游戏的 BOT的移动计算上。该算法像 Dijkstra算法一样，可以找到一条最短路径；也像BFS一样，进行启发式的搜索。

Beam Search
束搜索(beam search)方法是解决优化问题的一种启发式方法，它是在分枝定界方法基础上发展起来的，它使用启发式方法估计k个最好的路径，仅从这k个路径出发向下搜索，即每一层只有满意的结点会被保留，其它的结点则被永久抛弃，从而比分枝定界法能大大节省运行时间。束搜索于20 世纪70年代中期首先被应用于 人工智能领域,1976 年Lowerre在其称为 HARPY的语音识别系统中第一次使用了束搜索方法。他的目标是并行地搜索几个潜在的最优决策路径以减少回溯，并快速地获得一个解。

二分取中查找算法
一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜素过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜素过程结束；如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。

Branch and bound
分支定界算法是一种在问题的解空间树上搜索问题的解的方法。但与回溯算法不同，分支定界算法采用广度优先或最小耗费优先的方法搜索解空间树，并且，在分支定界算法中，每一个活结点只有一次机会成为扩展结点。

数据压缩
数据压缩是通过减少计算机中所存储数据或者通信传播中数据的冗余度，达到增大数据密度，最终使数据的存储空间减少的技术。数据压缩在文件存储和分布式系统领域有着十分广泛的应用。数据压缩也代表着尺寸媒介容量的增大和网络带宽的扩展。

Diffie–Hellman密钥协商
Diffie–Hellman key exchange，简称“D–H”，是一种安全协议。它可以让双方在完全没有对方任何预先信息的条件下通过不安全信道建立起一个密钥。这个密钥可以在后续的通讯中作为对称密钥来加密通讯内容。

Dijkstra’s 算法
迪科斯彻算法（Dijkstra）是由荷兰计算机科学家艾兹格·迪科斯彻发明的。算法解决的是有向图中单个源点到其他顶点的最短路径问题。举例来说，如果图中的顶点表示城市，而边上的权重表示着城市间开车行经的距离，迪科斯彻算法可以用来找到两个城市之间的最短路径。

动态规划
动态规划是一种在 数学和计算机科学中使用的，用于求解包含重叠子问题的最优化问题的方法。其基本思想是，将原问题分解为相似的子问题，在求解的过程中通过子问题的解求出原问题的解。 动态规划的思想是多种算法的基础，被广泛应用于计算机科学和工程领域。比较着名的应用实例有：求解最短路径问题，背包问题，项目管理，网络流优化等。这里也有一篇文章说得比较详细。

欧几里得算法
在 数学中，辗转相除法，又称 欧几里得算法，是求 最大公约数的算法。辗转相除法首次出现于 欧几里得的《几何原本》（第VII卷，命题i和ii）中，而在中国则可以追溯至 东汉出现的《九章算术》。

快速傅里叶变换(FFT)
快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT），是离散傅里叶变换的快速算法，也可用于计算离散傅里叶变换的逆变换。快速傅里叶变换有广泛的应用，如数字信号处理、计算大整数乘法、求解偏微分方程等等。

哈希函数
HashFunction是一种从任何一种数据中创建小的数字“指纹”的方法。该 函数将数据打乱混合，重新创建一个叫做散列值的指纹。散列值通常用来代表一个短的随机字母和数字组成的字符串。好的散列 函数在输入域中很少出现散列冲突。在散列表和数据处理中，不抑制冲突来区别数据，会使得数据库记录更难找到。

堆排序
Heapsort是指利用堆积树（堆）这种 数据结构所设计的一种排序算法。堆积树是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积属性：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父结点。

归并排序
Merge sort是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。

RANSAC 算法
RANSAC 是”RANdom SAmpleConsensus”的缩写。该算法是用于从一组观测数据中估计 数学模型参数的迭代方法，由Fischler and Bolles在1981提出，它是一种非确定性算法，因为它只能以一定的概率得到合理的结果，随着迭代次数的增加，这种概率是增加的。该算法的基本假设是观测数据集中存在”inliers”（那些对模型参数估计起到支持作用的点）和”outliers”（不符合模型的点），并且这组观测数据受到噪声影响。RANSAC 假设给定一组”inliers”数据就能够得到最优的符合这组点的模型。

RSA加密算法
这是一个公钥加密算法，也是世界上第一个适合用来做签名的算法。今天的RSA已经 专利失效，其被广泛地用于 电子商务加密，大家都相信，只要密钥足够长，这个算法就会是安全的。

并查集Union-find
并查集是一种树型的 数据结构，用于处理一些不相交集合（Disjoint Sets）的合并及查询问题。常常在使用中以森林来表示。

Viterbi algorithm
寻找最可能的隐藏状态序列
等等这些，算法很多。

③ 云计算环境下的数据安全存储技术_云计算数据安全

【 摘 要 】 作为云计算在发展过程中的主要问题，数据安全在云计算使用中的性能还需要大幅提高，同时，还应该有效提高数据运行中的读写效率问题。本文在研究已有算法的基础上，采用对称和费对称的加密算法来对数据进行加密和解密操作，从而有效实现了一种安全性和读写效率都比较高的数据存储巧族数策略，从而顺利实现数据在安全性达到非对称密钥加密的前提下，使所用算法阿德效率更加接近对称密钥加密的水平。
【 关键词 】 云计算；云存储；数据安全；加密算法；安全策略
1 引言
近几年来，云计算已经逐渐成为人们热衷研究和开发的领域，受到了多个领域、多个行业的人们的普遍关注。所以，本文对基于云计算模型的数据存储服务模型进行广泛研究，在充分考虑云计算模型具有成本低且实现灵活的特点的基础上，提出了一种面向服务的数据存储和传输方案，该方案通过将对称加密和费对称加密算相结合，实现对数据的加密和解密，为云计算服务在应用中的数据安全问题找到一种行之有效的方法。
2 云计算相关概念
从其本质上来看，云计算其实就是一种分布式系统，该系统能够成分借鉴互联网将分散的超大规模计算能力实穗此体和各种存储资源进行有效整合，然后再将该系统所能够实现的服务反馈给用户。在这些过程中，采用高安全性的云存储是实现云计算所有服务的基本条件，通过互联网上的各种存储设备，可以构成庞大的云存储系统，这也是云计算环境下对数据进行存储和调用的基础，这样，云存储就可以通过分布式的系统来实现将分散存储设备整合为一个高性能整体的目的。
2.1 数据容错管理
在众多的性能要求中，可靠性是存储系统的最根本要求。而对于具有大量节点且系统结构复杂的云存储系统来说，系统的可靠性更加重要。在云存储结构中，可以充分利用分布式数据的备份功能，并将其作为提高系统可靠性的有效手段和方式，同时，还可以通过增强系统的容错能力来确保数据的一致性。
2.2 云存储运行效率
云计算过程中，对数据进行存储和备份会极大地导致系统整体输入和输出的延迟，因此，如何提供云存储系统的运行效率也是应该考虑的问题。
2.3 数据的安全性
在云计算理念的应用过程中，数据的安全问题早就成为人们关注的问题，所以，为了能够从根本上提高数据安全性，彻底解决数据在存储处理中的安全问题，从根本上提高云计算的防护能力，然后再根据云计算系统中可能存在的安全威胁和安全请求，从确定数据的安全策略。
3 云计算的数据安全存储分析
云计算不仅能够给人们带来极大便利，还有可能由于数据的集中处理而危及到用户的数据安全性。在众多现在已经广泛应用的云计算系统中，数据的安全性问题一直为人们所担忧，这也是云计算在应用过程中所面临的巨大挑战。现在，云计算的基础是应用广泛的分布式网络，在这种体系下，每台网络终端都可以看成是一个节点，所以，如果没有完善的安全保障，理论上，可以通过任何节点对其他节点进行访问，给云计算的数据安全带来隐患。一般而言，云计算体系中的数据安全主要涉及数据传输、恢复、长期生存等诸多问题。
4 云计算环境下的数据安全存储策略
现在，经常使用的数据加密算法主要为对称加密算法和非对称加密算法等两类。统计表明，对称加密算法的理论比较成熟，应用较为广泛，且由于该类算法的加密和解密的实现比较容易，而被广泛的应用于大数据量的数据传输，在基于对称加密的算法中个，数据的接收和发送发可以利用同一个密钥对数据进行加密和解密。相对于对称加密算法，就是非对称加密算法，该类算撒可以将传统的密钥分为加密钥和解密钥，从而实现对数据加密和解密的分开控制，从而在计算复杂度上确保的安全性。
4.1 加密处理
在对数据的加密过程中，可以通过对称加密算的密钥生成器器，来随机生成包含校验信息的密钥，然后再将包含给校验信息的密钥通过非对称加密算法进行加密。这样，就可以将经过加密算法处理后的数据信息和对称加密算法的密钥密文，统一打包后发给用户端。此外，在实现数据加密过孝首程中，可以将数据量巨大的用户数据通过对称的加密算法对其进行加密，不仅如此，还可对数据量较小的对称加密算法的有关密钥通过非对称算法进行加密，可以将这两中的加密钥和密文数据一起存储在云存储中心，而在用户终端，只对非对称加密算法和解密密钥进行保存就可以。
4.2 解密处理
在对数据进行解密的过程中，用户首先应该利用非对称加密算法的有关密钥对对称算法的密钥进行解密，以此来还原密钥；然后，在根据还原的密钥通过对称算法对数据包进行解密，这样就可以对全文进行还原。通过对两种加密算法的结合使用，能够充分发挥两类算法的优点，最大限度的避免算法缺陷给数据安全带来的影响，可以在保证密钥安全的同时，利用对称密钥来对所有数据进行加密，还可以利用非对称密钥对数据非常小的校验信息进行加密。通过这种复合算法，希望数据安全性在达到非对称密钥算法水平的同时，是算法的效率接近或达到对称密钥算法的加密水平，彻底解决现代云计算中所面临的数据安全性问题。
5 结束语
云计算已经逐渐成为人们热衷研究和开发的领域，受到了人们的普遍关注。本文对基于云计算模型的数据存储服务模型进行广泛研究，采用一种面向服务的数据存储和传输方案，该方案通过将对称加密和费对称加密算相结合，实现对数据的加密和解密，为云计算服务在应用中的数据安全问题找到一种行之有效的方法。
参考文献
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[8] Rangan K,Cooke A,Post J,et al.The Cloud Wars:100+billionat stake[J]. 2008.

作者简介：
苏孝青(1981-)，男，汉族，江苏常熟人，工程师，硕士学位，主要从事信息网络安全研究。
盛志华，男，汉族，江苏常熟人，工程师，本科，主要从事信息网络。

④ 金窝窝区块链技术的核心算法（分布式存储）是指什么

分布式存储是一种数据存储技术，通过网络使用每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在网络中的各个角落。

⑤ 分布式存储中，怎样使用paxos算法保证数据的一致性

在分布式系统中，我们经常遇到多数据副本保持一致的问题，在我们所能找到的资料中该问题讲的很笼统，模模糊糊的，把多个问题或分类糅合在一起，难以理解。在思考和翻阅资料后，通俗地把一致性的问题可分解为2个问题：
1、任何一次修改保证数据一致性。
2、多次数据修改的一致性。
在弱一致性的算法，不要求每次修改的内容在修改后多副本的内容是一致的，对问题1的解决比较宽松，更多解决问题2，该类算法追求每次修改的高度并发性，减少多副本之间修改的关联性，以获得更好的并发性能。例如最终一致性，无所谓每次用户修改后的多副本的一致性及格过，只要求在单调的时间方向上，数据最终保持一致，如此获得了修改极大的并发性能。
在强一致性的算法中，强调单次修改后结果的一致，需要保证了对问题1和问题2要求的实现，牺牲了并发性能。本文是讨论对解决问题1实现算法，这些算法往往在强一致性要求的应用中使用。
解决问题1的方法，通常有两阶段提交算法、采用分布式锁服务和采用乐观锁原理实现的同步方式,下面分别介绍这几种算法的实现原理。

两阶段提交算法

在两阶段提交协议中，系统一般包含两类机器（或节点）：一类为协调者（coordinator），通常一个系统中只有一个；另一类为事务参与者（participants，cohorts或workers），一般包含多个，在数据存储系统中可以理解为数据副本的个数。两阶段提交协议由两个阶段组成，在正常的执行下，这两个阶段的执行过程如下所述：
阶段1：请求阶段（commit-request phase，或称表决阶段，voting phase）。
在请求阶段，协调者将通知事务参与者准备提交或取消事务，然后进入表决过程。在表决过程中，参与者将告知协调者自己的决策：同意（事务参与者本地作业执行成功）或取消（本地作业执行故障）。
阶段2：提交阶段（commit phase）。
在该阶段，协调者将基于第一个阶段的投票结果进行决策：提交或取消。当且仅当所有的参与者同意提交事务协调者才通知所有的参与者提交事务，否则协调者将通知所有的参与者取消事务。参与者在接收到协调者发来的消息后将执行响应的操作。
举个例子：A组织B、C和D三个人去爬长城：如果所有人都同意去爬长城，那么活动将举行；如果有一人不同意去爬长城，那么活动将取消。用2PC算法解决该问题的过程如下：
首先A将成为该活动的协调者，B、C和D将成为该活动的参与者。
阶段1：A发邮件给B、C和D，提出下周三去爬山，问是否同意。那么此时A需要等待B、C和D的邮件。B、C和D分别查看自己的日程安排表。B、C发现自己在当日没有活动安排，则发邮件告诉A它们同意下周三去爬长城。由于某种原因，D白天没有查看邮件。那么此时A、B和C均需要等待。到晚上的时候，D发现了A的邮件，然后查看日程安排，发现周三当天已经有别的安排，那么D回复A说活动取消吧。
阶段2：此时A收到了所有活动参与者的邮件，并且A发现D下周三不能去爬山。那么A将发邮件通知B、C和D，下周三爬长城活动取消。此时B、C回复A“太可惜了”，D回复A“不好意思”。至此该事务终止。
两阶段提交算法在分布式系统结合，可实现单用户对文件（对象）多个副本的修改，多副本数据的同步。其结合的原理如下：
1、客户端（协调者）向所有的数据副本的存储主机（参与者）发送：修改具体的文件名、偏移量、数据和长度信息，请求修改数据，该消息是1阶段的请求消息。
2、存储主机接收到请求后，备份修改前的数据以备回滚，修改文件数据后，向客户端回应修改成功的消息。 如果存储主机由于某些原因（磁盘损坏、空间不足等）不能修改数据，回应修改失败的消息。
3、客户端接收发送出去的每一个消息回应，如果存储主机全部回应都修改成功，向每存储主机发送确认修改的提交消息；如果存在存储主机回应修改失败，或者超时未回应，客户端向所有存储主机发送取消修改的提交消息。该消息是2阶段的提交消息。
4、存储主机接收到客户端的提交消息，如果是确认修改，则直接回应该提交OK消息；如果是取消修改，则将修改数据还原为修改前，然后回应取消修改OK的消息。
5、 客户端接收全部存储主机的回应，整个操作成功。
在该过程中可能存在通信失败，例如网络中断、主机宕机等诸多的原因，对于未在算法中定义的其它异常，都认为是提交失败，都需要回滚，这是该算法基于确定的通信回复实现的，在参与者的确定回复（无论是回复失败还是回复成功）之上执行逻辑处理，符合确定性的条件当然能够获得确定性的结果哲学原理。

分布式锁服务

分布式锁是对数据被外界修改持保守态度，在整个数据处理过程中将数据处于锁定状态，在用户修改数据的同时，其它用户不允许修改。
采用分布式锁服务实现数据一致性，是在操作目标之前先获取操作许可，然后再执行操作，如果其他用户同时尝试操作该目标将被阻止，直到前一个用户释放许可后，其他用户才能够操作目标。分析这个过程，如果只有一个用户操作目标，没有多个用户并发冲突，也申请了操作许可，造成了由于申请操作许可所带来的资源使用消耗，浪费网络通信和增加了延时。
采用分布式锁实现多副本内容修改的一致性问题， 选择控制内容颗粒度实现申请锁服务。例如我们要保证一个文件的多个副本修改一致， 可以对整个文件修改设置一把锁，修改时申请锁，修改这个文件的多个副本，确保多个副本修改的一致，修改完成后释放锁；也可以对文件分段，或者是文件中的单个字节设置锁， 实现更细颗粒度的锁操作，减少冲突。
常用的锁实现算法有Lamport bakery algorithm （俗称面包店算法）， 还有Paxos算法。下面对其原理做简单概述。

Lamport面包店算法

是解决多个线程并发访问一个共享的单用户资源的互斥问题的算法。 由Leslie Lamport（英语：Leslie Lamport）发明。
Lamport把这个并发控制算法可以非常直观地类比为顾客去面包店采购。面包店只能接待一位顾客的采购。已知有n位顾客要进入面包店采购，安排他们按照次序在前台登记一个签到号码。该签到号码逐次加1。根据签到号码的由小到大的顺序依次入店购货。完成购买的顾客在前台把其签到号码归0. 如果完成购买的顾客要再次进店购买，就必须重新排队。
这个类比中的顾客就相当于线程，而入店购货就是进入临界区独占访问该共享资源。由于计算机实现的特点，存在两个线程获得相同的签到号码的情况，这是因为两个线程几乎同时申请排队的签到号码，读取已经发出去的签到号码情况，这两个线程读到的数据是完全一样的，然后各自在读到的数据上找到最大值，再加1作为自己的排队签到号码。为此，该算法规定如果两个线程的排队签到号码相等，则线程id号较小的具有优先权。
把该算法原理与分布式系统相结合，即可实现分步锁。

Paxos算法

该算法比较热门，参见WIKI，http://zh.wikipedia.org/wiki/Paxos%E7%AE%97%E6%B3%95
Paxos算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值(决议)达成一致。一个典型的场景是，在一个分布式数据库系统中，如果各节点的初始状态一致，每个节点都执行相同的操作序列，那么他们最后能得到一个一致的状态。为保证每个节点执行相同的命令序列，需要在每一条指令上执行一个“一致性算法”以保证每个节点看到的指令一致。一个通用的一致性算法可以应用在许多场景中，是分布式计算中的重要问题。节点通信存在两种模型：共享内存(Shared memory)和消息传递(Messages passing)。Paxos算法就是一种基于消息传递模型的一致性算法。BigTable使用一个分布式数据锁服务Chubby，而Chubby使用Paxos算法来保证备份的一致性。

采用乐观锁原理实现的同步

我们举个例子说明该算法的实现原理。如一个金融系统，当某个操作员读取用户的数据，并在读出的用户数据的基础上进行修改时（如更改用户帐户余额），如果采用前面的分布式锁服务机制，也就意味着整个操作过程中（从操作员读出数据、开始修改直至提交修改结果的全过程，甚至还包括操作员中途去煮咖啡的时间），数据库记录始终处于加锁状态，可以想见，如果面对几百上千个并发，这样的情况将导致怎样的后果。
乐观锁机制在一定程度上解决了这个问题。乐观锁，大多是基于数据版本（ Version）记录机制实现。何谓数据版本？即为数据增加一个版本标识，在基于数据库表的版本解决方案中，一般是通过为数据库表增加一个 “version” 字段来实现。读取出数据时，将此版本号一同读出，之后更新时，对此版本号加一。此时，将提交数据的版本数据与数据库表对应记录的当前版本信息进行比对，如果提交的数据版本号大于数据库表当前版本号，则予以更新，否则认为是过期数据。
对于上面修改用户帐户信息的例子而言，假设数据库中帐户信息表中有一个 version 字段，当前值为 1 ；而当前帐户余额字段（ balance ）为 $100 。
操作员 A 此时将其读出（version=1 ），并从其帐户余额中扣除 $50（$100-$50 ）。
在操作员 A 操作的过程中，操作员B也读入此用户信息（ version=1 ），并从其帐户余额中扣除 $20 （ $100-$20 ）。
操作员 A 完成了修改工作，将数据版本号加一（ version=2 ），连同帐户扣除后余额（ balance=$50 ），提交至数据库更新，此时由于提交数据版本大于数据库记录当前版本，数据被更新，数据库记录 version 更新为 2 。
操作员 B 完成了操作，也将版本号加一（ version=2 ）试图向数据库提交数据（ balance=$80 ），但此时比对数据库记录版本时发现，操作员 B 提交的数据版本号为 2 ，数据库记录当前版本也为 2 ，不满足 “ 提交版本必须大于记录当前版本才能执行更新 “ 的乐观锁策略，因此，操作员 B 的提交被驳回。这样，就避免了操作员 B 用基于 version=1 的旧数据修改的结果覆盖操作员A 的操作结果的可能。
乐观锁机制与分布式系统相结合上， 我整理了伪代码如下：
obj 操作的目标
vlaue 修改的值
atom_update_ver 每个目标上的版本，每次修改该值递增
set( obj, value)
{
//从每个节点上取出修改前的对象版本
get original_ver = obj.atom_update_ver from each node;
//将值赋到每个节点的obj目标
set obj = value from each node;
//条件修改每个节点的obj版本，目标版本加一
//比较和修改操作是原子操作
result = (set obj.atom_update_ver = original_ver + 1
where original_ver + 1 > obj.atom_update_ver
for each node);
if(result == ok)
return set_ok;
else
return set(obj, value);//不成功递归修改

该算法未考虑节点下线、失效等问题，在后续我将分析采用乐观锁原理实现一致性算法，解决问题2、节点失效、通信失败等问题。