在现代分布式系统中，分布式锁是实现并发控制的重要手段之一。而Redis作为一种高性能的缓存和消息中间件，其分布式锁机制备受关注和应用。然而，在Redis主从架构中，由于主从节点之间存在复制延迟，常常会出现锁失效的问题，给系统带来不稳定性和错误。
我们学习分布式系统，就一定听说过CAP定理，尤其在学习分布式事务时，都是以这个定理作为开场。这个定理起源于柏克莱加州大学的计算机科学家埃里克·布鲁尔在2000年的分布式计算原则研讨会上提出的一个猜想。 在2002年，麻省理工学院的赛斯·吉尔伯特和南希·林奇发表了布鲁尔猜想的证明，使之成为一个定理。
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，它常被用于存储和管理大量的结构化数据。在面对高并发、大规模数据和高可用性需求时，MySQL的单节点架构可能无法满足要求。为了实现高可用性和扩展性，可以采用MySQL的分布式架构。
很多同学其实都简单的做过分布式压测。按照百度说明书改一下配置，简单调试一下，就大功告成了。那么分布式真的这么简单吗？
还记得Redis使用场景、缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩、Redis持久化、数据过期策略、数据淘汰策略吗？如果忘记可以到这里重新温习， Redis常见面试题（一）：Redis使用场景，缓存、分布式锁；缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩；双写一致，Canal，Redis持久化，数据过期策略，数据淘汰策略。
原先写过一篇关于Linux实战下~zookeeper集群与solr集群,关于安装的基础咱们这里就不说了，可以看上一篇文章。在这里说点关于Zookpeer的基础知识。了解其内部是怎么构造了。方便大家对其操作。 分布式协调技术 平常大家开发程序，大部分都是关注与逻辑的实现，基本上逻辑实现之后，程序就万册好难过了，但是我们在大型架构下，进程与进程之间的通信是十分有必要的，我们的程序就涉及到了分布式开发。多台服务器提供相同的服务给客户。 在分布式系统中，我们可能只有一个资源请求，但是三台服务器都需要该请求资源时，系
MS模式是分布式系统中非常重要的一种复制模式，为了和配图协调，请允许这里直接使用了master-slave的缩写，没错，MS！ 好，从现在开始，我们的标题变为：分布式系统下的master-slave复制。 什么是复制？ 复制的意思很明显，就是把一份数据复制到指定的节点上。 复制的种类 复制现在主要有两种，一种主从复制，还有一种就是对等复制。 这里主要关注主从复制。 主从复制主要的动作 在主从分布的情况下，你把一份数据复制到多个节点。其中一个节点作为master。这个master是数据的权威同时通常也负责数
管理团队是一件非常困难的事情，在认知能力强的群体中尤其如此。历史告诉我们，缺乏组织的人类群体没有任何战斗力，且在社会化生产的过程中效率非常低下。
这是经典的主从分布式爬虫结构图，图中的控制节点ControlNode就是上面提到的master，爬虫节点SpiderNode就是上面提到的slave。下面这张图展示了爬虫节点slave的执行任务示意图
“分布式锁”这个话题在程序界有很大的关注量，引发了不少讨论。关于分布式锁有很多实现的方案，本文就讲基于 Redis 实现的分布式锁。一些基本的东西我就直接带过吧。
(1) 速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)
本文给出了分布式系统的初步概念模型，通过介绍分布式消息队列的几种分类以及Redis的分布式高可用哨兵模型，进而引出分布式系统的几个特征，副本，故障总会发生，消息的多样性，异常的分类。
分布式：简单来说就是将业务进行拆分，部署到不同的机器来协调处理。比如用户在网上买东西，大致分为：订单系统、库存系统、支付系统、、、、这些系统共同来完成用户买东西这个业务操作。
專 欄 ❈ 七夜，Python中文社区专栏作者，信息安全研究人员，比较擅长网络安全、逆向工程、Python爬虫开发、Python Web开发。《Python爬虫开发与项目实战》作者。 ❈ 这次分享的文章是我的新书《Python爬虫开发与项目实战》基础篇-第七章的内容，关于如何手工打造简单分布式爬虫 (如果大家对这本书感兴趣的话，可以看一下 试读样章： http://pan.baidu.com/s/1hrWEOYg)，下面是文章的具体内容。 本章讲的依旧是实战项目，实战内容是打造分布式爬虫，这对初学者来说，
2000年Eric Brewer教授提出CAP猜想，2年后CAP猜想被Seth Gilbert和Nancy Lynch从理论上证明。CAP是Consitency（强一致性）、Availability（可用性）、Partition tolerance（网络分区容忍性）三个不同维度的组合体，如图1所示。
我们的手机有锁、车有锁、家门有锁、贵重物品会锁进保险箱。可以说，锁在我们生活中无处不在，时刻保护着我们的人身财产安全。
分布式系统是由多个独立计算机节点组成的系统，这些节点通过网络进行通信和协调，共同完成某项任务。分布式系统架构是指如何组织和设计这些节点以及它们之间的通信方式，以达到高可用性、可伸缩性、容错性等目标。
分布式锁是控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式。本篇将详细分析分布式锁的三种实现方式及其优化方案，分析其优缺点。 为什么要使用分布式锁 为了保证一个方法在高并发情况下的同一时间只能被同一个线程执行，在传统单体应用单机部署的情况下，可以使用Java并发处理相关的API(如ReentrantLcok或synchronized)进行互斥控制。但是，随着业务发展的需要，原单体单机部署的系统被演化成分布式系统后，由于分布式系统多线程、多进程并且分布在不同机器上，这将使原单机部署情况下的并发控制锁策略失效，为
Redis是业界著名的内存型数据库，提供了多种数据结构和强大的性能，可用于高速读写需求场景，适合实时读/写操作。在Redis中，通常有两种数据分片或高可用方案：主从复制和分布式集群。
Redis 是一个高性能的键值存储系统，经常被用于缓存和会话管理等场景。在分布式存储方面，Redis 提供了多种解决方案，主要包括主从模式、哨兵模式和集群模式。下面我将用通俗易懂的语言解释这三种模式的特点和适用场景。
上一篇中我们详细分析了分布式事务，以及分布式事务的两种实现方案，二阶段提交和三阶段提交。他们都是满足了事务的ACID特性。但是，他们都有共同的缺点：同步阻塞，系统性能低以及没有解决数据不一致的问题。那今天我们来学另一种方案，基于消息的实现方式。
分布式存储是近几年的热门话题之一，它和传统SAN/NAS存储的区别是，分布式存储使用标准硬件（比如x86服务器和10GbE网络），而传统SAN/NAS存储使用的是专有硬件。使用标准硬件的好处是通用，不会受限于产商，而且成本上也更便宜，还可以做到按需扩容。
说明：由于答案篇幅较长，以下文章为索引，具体答案在GitHub上，你可以点击文末阅读原文直达，也可以复制上面的链接到浏览器打开。
1. 架构设计（一） 1.1. 目录 1.2. 高可用设计 1.3. 性能优化目标 中间这块为目标区域 1.4. 高并发设计 1.5. 代码层次优化 1.6. 数据库层次优化 1.7. 算法逻辑优
现在的系统都是集群部署，每个服务都不是单节点的了。比如库存服务，可能部署到3台机器上分别命名为节点1，节点2，节点3。库存服务需要扣减库存，扣减库存肯定需要锁吧，如果使用Lock或者synchronized，只能锁住自己的节点。而从前台访问是随机路由到这3台节点的。如果线程一进来使节点1上了锁，当线程二进来可能访问到的是节点2，这时节点2还没有上锁，那么库存就会扣减错误。而库存扣减还是一个核心操作，现在居然有Bug，想想就可怕。
【学完本节课你将掌握如下知识】 1、分布式缓存中间件选型 2、Redis作为单线程模式为什么效能还这么高？ 3、Redis服务安装机常用命令解析 4、如何实现Redis数据持久化 5、Redis内存管理之缓存过期机制 6、Redis高可用模型主从架构搭建 7、Redis故障转移哨兵模式分析 8、Redis分布式集群架构实战
在分布式的应用中，为了防止单点故障，保障高可用，通常会采用主从结构，当主节点挂掉后，从节点可以代替主节点提供服务。
假设我们在一台主从机器上配置了200G内存，但是业务需求是需要500G的时候，主从结构+哨兵可以实现高可用故障切换+冗余备份，但是并不能解决数据容量的问题，用哨兵，redis每个实例也是全量存储，每个redis存储的内容都是完整的数据，浪费内存且有木桶效应。
这里推荐几个自己写的范例项目，主要采用SSM（Spring+SpringMVC+Mybatis）框架，分布式架构采用的是（dubbo+zookeeper）。范例项目的好处是简单易懂，在架构一个新的项目的时候可以直接当成脚手架来用，方便快速开发，另外项目中涉及到以及未来可能涉及到的知识点都会不断完善。 三个项目是互相发展而来的，依次为（不断完善中）： 一、优雅的SSM架构(Spring+SpringMVC+Mybatis） Github地址：https://github.com/wosyingjun/beau
这是上月在公司内部的一次分享，现把PPT及交流内容整理成博客。 高可用 高可用（High Availability），是当一台服务器停止服务后，对于业务及用户毫无影响。 停止服务的原因可能由于网卡、路由器、机房、CPU负载过高、内存溢出、自然灾害等不可预期的原因导致，在很多时候也称单点问题。 解决单点问题主要有2种方式： 主备方式 这种通常是一台主机、一台或多台备机，在正常情况下主机对外提供服务，并把数据同步到备机，当主机宕机后，备机立刻开始服务。 Redis HA中使用比较多的是keepalived
hello，everyone。一个月没有写博客了，都不知道该写点啥了哈哈哈。金九银十，年底了，各个公司都开放出了大量的HC，你准备跳槽了吗？
软件开发领域有一个著名的“不可能三角”——质量、成本、时间，三者无法兼得。这也是 IT 行业没有银弹解决方案的根因所在，就好像分布式系统在带来高并发能力，突破 CPU 计算瓶颈与存储限制时，不可避免地带来了数据一致性的问题。 网上谈论数据一致性的文章不少，大多从算法的角度切入，本文作者选择了从服务架构的角度切入，详细拆解了主从架构、主主架构、无主架构三种架构模式下，数据一致性的难点与解决方案。
redis 的复制分为两部分操作 同步（SYNC）和 命令传播（command propagate）
上一篇文章讲解了分布式锁，分布式锁-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)
目前主流的数据库都支持数据复制功能，使用这个功能可以对数据库进行简单的伸缩 以mysql为例 在这个方案中,虽然多台服务器部署MySQL实例,但是他们的角色有主从之分,数据写操作都在主服务器上,由
先声明一点，文章里面不会详细到每一步怎么操作，只会提供大致的思路和方向，给大家以启发，如果真的要一步一步指导操作的话，那至少需要一本书的厚度啦。
1.1 高并发，大流量 1.2 海量数据 存储及管理海量数据，需要大量服务器 1.3 高可用: 7 * 24 小时服务 1.4 用户分布广泛，网络环境复杂 1.5 安全环境恶劣 大型网站几乎每天都被黑客攻击 1.6 需求快速变更，发布频繁 1.7 渐进式发展
注意: 其他附加功能与实现一基本一致，这里需要注意的是“where name=lock ”，name字段必须要走索引，否则会锁表。有些情况下，比如表不大，mysql优化器会不走这个索引，导致锁表问题。
假若我说有三个节点（计算机）要维护同一分数据，如果你对分布式系统并不了解，那么你可能会有什么问题呢，我想可能有两个最基本的问题： 为什么同一份数据要保存多分？ 这些节点数据要一致吧，否则同时从多个节点读的时候数据不一样？ 第一个问题，为什么要同一分数据要保存多分，是因为分布式系统中的节点都有一定的概率发生故障，虽然单个节点的故障概率比较小，但当系统规模不断上升，故障的概率就变大了许多。节点的故障会对系统的可用性、可靠性产生影响。当数据在系统中只有一份存储时，如果发生断电、主机crash、网络故
Github地址：https://github.com/wosyingjun/beauty_ssm
在分布式系统中，分布式锁是为了解决多实例之间的同步问题。例如master选举，能够获取分布式锁的就是master，获取失败的就是slave。又或者能够获取锁的实例能够完成特定的操作。
除了5种常用类型，还有bitmaps、hyperloglogs 、geospatial等类型。
高可用是通过设计，减少系统不能提供服务的时间，是分布式系统的基础也是保障系统可靠性的重要手段。而 Redis 作为一款普及率最高的内存型中间件，它的高可用技术也非常的成熟。
CAP定理又被成为布鲁尔定理，是加州大学计算机科学家埃里克·布鲁尔提出来的猜想，后来被证明成为分布式计算领域公认的定理。不过布鲁尔在出来CAP的时候并没有对CAP三者（Consistency，Availability，Partition tolerance）进行详细的定义，所以在网上也出现了不少对CAP不同解读的声音。
导语： 在面试过程中，面试官可能会问到关于Redis缓存的一系列问题。本文将深入探讨Redis缓存相关面试题，并为你提供详细的解答，帮助你在面试中游刃有余。
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部署配置 1）角色在哪里启动 NN： core-site.xml: fs.defaultFS hdfs://node01:9000 DN: slaves: node01 SNN: hdfs-site.xml: dfs.namenode.secondary.http.address node01:50090
•Hive是通过构建元数据，映射HDFS文件构建成表，本质还是HDFS，实现离线大数据仓库 •Hbase是通过构建上层分布式内存，底层HDFS，实现大数据实时存储的NoSQL数据库
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