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文章/答案/技术大牛

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java达人

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分布式系统模式1-简介

分布式存储

来源: https://martinfowler.com/articles/patterns-of-distributed-systems/

2020-12-03

7150

与我一起学习微服务架构设计模式11—开发面向生产环境的微服务应用

api spring spring boot spring cloud 分布式

为了使服务做好部署到生产环境中的准备，需要确保满足三个关键的质量属性：安全性、可配置性和可观测性。

2019-12-19

1.9K0

与我一起学习微服务架构设计模式4—使用Saga管理事务

数据库 sql 分布式微服务

微服务架构下的事务往往需要横跨多个服务，每个服务都有属于自己的私有数据库。传统的分布式事务管理并不是合适选择，需要使用Saga机制。

2019-10-30

1.1K0

Curator在大数据集群可靠性中的应用以及改进

zookeeper 分布式 https html 网络安全

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

2019-09-10

7190

一致性哈希指南

缓存分布式编程算法

来源: https://www.toptal.com/big-data/consistent-hashing

2019-08-21

7380

一段简单代码在并发环境下的优化思路

数据库 sql 分布式

有一段简单的代码，主要功能是根据好友的注册等活动来计算邀请者本人的贡献分，因此，每次有新的好友参与活动都会触发下面的方法：

2018-07-31

3150

FastDFS分布式文件系统

一，简介 FastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统，它对文件进行管理，功能包括：文件存储、文件同步、文件访问（文件上传、文件下载）等，解决了大容量存储和负载均衡的问题。特别适合以中小文件（建议范围：4KB < file_size <500MB）为载体的在线服务，如相册网站、视频网站等等。使用纯C语言实现，支持Linux、FreeBSD、AIX等UNIX系统。同时FastDFS提供了Java，C和PHP等语言的客户端API，我们可以在应用服务端通过API操作文件系统。二，原理分析 F

2018-01-31

1.6K0

从JAVA多线程理解到集群分布式和网络设计的浅析

分布式编程算法 java

对于JAVA多线程的应用非常广泛，现在的系统没有多线程几乎什么也做不了，很多时候我们在何种场合如何应用多线程成为一种首先需要选择的问题，另外关于java多线程的知识也是非常的多，本文中先介绍和说明一些常用的，在后续文章中如果有必要再说明更加复杂的吧，本文主要说明多线程的一下几个内容： 1、在应用开发中什么时候选择多线程？ 2、多线程应该注意些什么？ 3、状态转换控制，如何解决死锁？ 4、如何设计一个具有可扩展性的多线程处理器？ 5、多线程联想：在多主机下的扩展-集群？ 6、WEB应用的多线程以及长连接原理。

2018-01-31

1.1K0

为什么不应该使用ZooKeeper做服务发现

分布式数据库运维

来源：dockone.io 中文链接：http://dockone.io/article/78（点击文末阅读原文前往）英文链接： https://tech.knewton.com/blog/2014/12/eureka-shouldnt-use-zookeeper-service-discovery/ 【编者的话】本文作者通过ZooKeeper与Eureka作为Service发现服务（注：WebServices体系中的UDDI就是个发现服务）的优劣对比，分享了Knewton在云计算平台部署服务的经验。本文

2018-01-31

1.6K0

ZooKeeper构建分布式锁（选译）

zookeeper 分布式

作者：Scott Leberknight 译者： java达人来源：http://www.sleberknight.com/blog/sleberkn/entry/building_a_distributed_lock_revisited（点击阅读原文前往） ZooKeeper分布式协调5: 构建分布式锁这是介绍Apache ZooKeeper系列博客的第五篇。在第四篇博客中，您看到了 ZooKeeper体系结构和数据一致性的高层次视图。在这个博客中，我们将使用到目前为止所获得的所有知识来实现一个

2018-01-31

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分布式系统的事务处理

当我们在生产线上用一台服务器来提供数据服务的时候，我会遇到如下的两个问题： 1）一台服务器的性能不足以提供足够的能力服务于所有的网络请求。 2）我们总是害怕我们的这台服务器停机，造成服务不可用或是数据丢失。于是我们不得不对我们的服务器进行扩展，加入更多的机器来分担性能上的问题，以及来解决单点故障问题。通常，我们会通过两种手段来扩展我们的数据服务： 1）数据分区：就是把数据分块放在不同的服务器上（如：uid % 16，一致性哈希等）。 2）数据镜像：让所有的服务器都有相同的数据，提供相当的服务。对于第一

2018-01-31

5630

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