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原作者：油条炒西瓜 openGauss提供了优秀的集群管理工具gs_om,集群管理信息写在二进制文件中，从而牺牲了增加节点和摘除节点的便利性（相对PG而言）。好在openGauss-1.1.0提供了节点扩容和缩容的工具，gs_dropnode和gs_expansion。 生产主库服务器出现硬件故障，无法启动，所以需要摘除故障老主节点和新增一台备机，以恢复集群架构。 集群状态：主库无法访问，gs_o

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CAP定理，也称为布鲁尔定理（Brewer's Theorem），是由加州大学伯克利分校的计算机科学家Eric Brewer提出的。CAP是指一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）三个系统属性。在一个分布式系统中，CAP定理声明： 一致性 无论客户端连接到哪个节点，它们总是会同时看到相同的数据，这就是我们所说的一致

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利用Redis实现分布式缓存一致性 在现代分布式系统中，缓存起着非常重要的作用。它可以大大降低系统对数据库的访问频率，提高系统的性能和吞吐量。而在分布式系统中，为了保证缓存的一致性，我们需要解决多个节点之间的数据同步问题。在本文中，我们将介绍如何利用Redis实现分布式缓存一致性，并给出具体的代码示例。 Redis是一个高性能的键值数据库，它支持持久化、复制和集群等功能。我们可以利用Redis提供

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