TigerBeetle是一个为双重记账设计的OLTP数据库，它注重安全性和速度，采用Viewstamped Replication共识协议提供强串行化一致性。不同于通用数据库，TigerBeetle只存储账户和账户间的转账信息，适合金融交易、库存管理等场景。为提升高并发吞吐量，它将所有写入操作集中到主节点的一个核心上，并通过批量处理、I/O并行化等优化策略提升单节点性能。TigerBeetle还具有强大的容错能力，能够在单节点故障时保持运行，且不会丢失数据。其升级机制也十分独特，新版本二进制文件包含多个旧版本代码，可实现平滑升级。
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Jepsen团队对亚马逊RDS for PostgreSQL多可用区集群进行了测试，发现其并未完全保证快照隔离性，存在G-非相邻循环等异常现象，违反了快照隔离的规则。这些异常现象包括长分支（Long Fork），表明RDS for PostgreSQL可能提供了稍弱的并行快照隔离。这意味着在高并发场景下，读事务可能会对事务执行顺序产生不一致的观测结果。用户应注意事务结构，避免长分支，或仅使用写入端点以恢复快照隔离。
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Jepsen 对 Bufstream 0.1.0 进行了测试，发现了三个安全问题和两个活性问题，包括消费者和生产者卡死、虚假零偏移量以及健康集群中已确认写入的丢失。这些问题已在 0.1.3 版本中得到解决。报告还描述了与 Kafka 相关的四个问题，包括缺乏关于事务语义的权威文档、官方 Java 客户端中的死锁，以及由于 Kafka 事务协议中缺少消息排序约束而导致的写入丢失、中止读取和事务中断。这些问题会影响 Kafka、Bufstream 和其他 Kafka 兼容系统，并且仍未解决。
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Jepsen 对 Datomic Pro 1.0.7075 进行了测试，发现其事务间安全性比声称的更强，不仅每个历史记录都是可序列化的，而且绑定到单个节点的会话也表现出强会话可序列化性。然而，在事务内部，Datomic 的行为表现得好像操作是并发执行的，这可能违反三种最广泛接受的可序列化性形式化定义。测试中还发现，Datomic 的事务函数在并发执行时可能导致数据不一致，违反预期的不变性。
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