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分布式事务、分布式锁、分布式session

分布式系统中,要实现分布式事务,无外乎那几种解决方案。 这种分布式事务方案,比较适合单块应用里,跨多个库的分布式事务,而且因为严重依赖于数据库层面来搞定复杂的事务,效率很低,绝对不适合高并发的场景。 三、分布式锁 redis 分布式锁 redis 最普通的分布式锁 第一个最普通的实现方式,就是在 redis 里创建一个 key,这样就算加锁。 zk 分布式锁的对比 redis 分布式锁,其实需要自己不断去尝试获取锁,比较消耗性能。 redis 分布式锁大家没发现好麻烦吗?遍历上锁,计算时间等等......zk 的分布式锁语义清晰实现简单。

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JAVA 分布式分布式介绍

什么是分布式系统? 要理解分布式系统,主要需要明白一下2个方面: 1.分布式系统一定是由多个节点组成的系统。 其中,节点指的是计算机服务器,而且这些节点一般不是孤立的,而是互通的。 分布式系统对于用户而言,他们面对的就是一个服务器,提供用户需要的服务而已,而实际上这些服务是通过背后的众多服务器组成的一个分布式系统,因此分布式系统看起来像是一个超级计算机一样。 1.分布式处理,但只有一个总数据库,没有局部数据库 2.分层式处理,每一层都有自己的数据库 3.充分分散的分布式网络,没有中央控制部分,各节点之间的联系方式又可以有多种,如松散的联接 实现分布式主要的方式 分布式应用用到的技术: 网络通信,基于消息方式的系统间通信和基于远程调用的系统间通信。 缺点: 就是会增加技术的复杂度。 JAVA 分布式知识体系介绍 附上某 JAVA 分布式学习目录,帮助了解分布式都有哪些东西 第 1 章 分布式 Java应用 1.1 基于消息方式实现系统间的通信 1.1.1 基于 Java

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    分布式系统分布式事务

    分布式系统首先面对的问题是分布式事务 当我们采用分布式来提高系统性能时,首先面对的问题是面对和处理分布式事务。 分布式系统处理数据: 数据分区:把数据块放在不同的服务器上,采用一致性hash; 数据镜像:让所有服务器都有相同的数据,提供相同的服务; 第一种问题,单台机器出现问题,会存在数据丢失的问题。 这就是数据副本:出现某个节点的数据丢失时可以从副本读到,数据副本是分布式系统解决数据丢失的唯一手段。

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    分布式 | 分布式锁的实现

    分布式锁的实现 在常见的分布式锁中有以下三种实现: Redis 实现 Zookeeper 实现 数据库实现 ---- 1. 基于Redis 的实现 在 Redis 中有个3个重要命令,通过这三个命令可以实现分布式锁 setnx key val:当且仅当key不存在时,set一个key为val的字符串,返回1;若key存在,则什么都不做 基于 Zookeeper 的实现 2.1 实现原理 基于zookeeper临时有序节点可以实现的分布式锁。

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    分布式理论与分布式事务

    CAP权衡 在分布式系统中,CAP三者目前是无法同时满足的,所以我们要在不同的业务场景中做不同的权衡 CA 这个情况基本上是不会选择的,因为分布式系统下,网络分区是一个必然的选项。 ,实现分布式一致性。 本地消息表 本地消息表是一种最终一致性的分布式事务处理方案, 适用于不需要强一致性的场景。 参考资料 分布式事务框架Fescar 分布式事务 TCC分布式事务 事务基础与分布式事务 分布式理论BASE 2PC协议 3PC协议 TCC型分布式事务原理和实现 用MQ来保证分布式事务的最终一致性 腾讯 KM-万字长文总结分布式事务

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    分布式

    分布式 一、分布式锁 在单机场景下,可以使用语言的内置锁来实现进程同步。但是在分布式场景下,需要同步的进程可能位于不同的节点上,那么就需要使用分布式锁。 可以看到,Zookeeper 分布式锁不会出现数据库的唯一索引实现的分布式锁释放锁失败问题。 6. 二、分布式事务 指事务的操作位于不同的节点上,需要保证事务的 ACID 特性。 例如在下单场景下,库存和订单如果不在同一个节点上,就涉及分布式事务。 Distributed locks with Redis 浅谈分布式锁 基于 Zookeeper 的分布式锁 Raft: Understandable Distributed Consensus 聊聊分布式事务 ,再说说解决方案 分布式系统的事务处理 深入理解分布式事务 What is CAP theorem in distributed database system?

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    Zookeeper技术:分布式架构详解、分布式技术详解、分布式事务

    一、分布式架构详解 1、分布式发展历程 1.1 单点集中式 特点:App、DB、FileServer都部署在一台机器上。并且访问请求量较少 ? 1.7 分布式文件系统和分布式数据库 特点:数据库采用分布式数据库,文件系统采用分布式文件系统 随着业务的发展,最终数据库读写分离也将无法满足需求,需要采用分布式数据库和分布式文件系统来支撑 分布式数据库是数据库拆分后的最后方法 二、 分布式技术详解 1. 并发性 2. 分布性 大任务拆分成多个任务部署到多台机器上对外提供服务 3. 缺乏全局时钟 时间要统一 4. 对等性 一个服务部署在多台机器上是一样的,无任何差别 5. 三、分布式事务 1. ACID 原子性(Atomicity):一个事务(transaction)中的所有操作,要么全部完成,要么全部不完成,不会结束在中间某个环节。 (服务降级、页面降级) 软状态:允许分布式系统出现中间状态。

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    分布式计算到分布式训练

    ,甚至提出了可以在分布式下做结构化的检索。 分布式模型训练 对于单机训练来说,单个GPU,始终会陷入瓶颈,所以对于模型训练,也有人开始尝试,是否可以分布式训练? 模型的分布式,相对于其他分布式计算会困难许多,首先模型依赖于数据,而模型本身的计算又要依赖于GPU,那么要如何将数据和计算能力结合? 对于目前来讲,模型的分布式一般会有以下几种做法: 数据分布式训练 模型分布式训练 混合训练 ? ? 上面的图片比较形象的描述了几种不同的训练方式,首先对于数据分布式来说,每一个节点都有一个完整模型的副本,而对于模型分布式来说,模型的计算会被分散到不同的节点上,例如Tensorflow就通过图形化的表达方法

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    分布式--使用Dubbo搭建分布式项目

    分布式架构中,我们会将不同功能模块化,部署到不同的服务器上,这时不同模块之间的通讯就由RPC框架完成,上次介绍了Dubbo的基本使用,知道了它基于Spring容器,因此在SpringBoot项目中可以很方便的使用 一、项目配置 还是利用经典的oracle部门员工表,MyBatis--初入MyBatis中可以找到创建表和数据的sql,实现mapper层和service层的分布式架构 项目依赖关系如下: consumer 项目结构 完成上面步骤后,项目结构如下: 二、实现分布式项目RPC通讯 实现查询部门信息,并展示到网页上 1. bean模块下创建部门类 内容为: @Data @AllArgsConstructor

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    分布式Redis的分布式锁 Redlock

    链接 Distributed locks with Redis 引言 之前自己在用redis来实现分布式锁的时候都是基于单个Redis实例,也就是说Redis本身是有单点故障的,Redis的官方文档介绍了一种 "自认为"合理的算法,Redlock来实现分布式Redis下的分布式锁。 分布式锁失效 Redlock算法 假设我们有N(假设5)个Redis master实例,所有节点相互独立,并且业务系统也是单纯的调用,并没有什么其他的类似消息重发之类的辅助系统。

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    分布式概念-分布式系统是什么?

    什么是分布式系统呢? 从百度百科得到: 分布式系统是建立在网络之上的软件系统,拥有软件特性,所以分布式系统具有高度内聚性,和透明性。是建设于网络之上的高层软件,而不是硬件。 分布式系统特点 分布式系统是多个服务器通过网络互联而构建的松耦合系统,其具备以下特点: 分布式分布式由多台计算机组成,在地域上是独立分散的,可以分散在一个单位,一个城市,一个国家,或是全球范围内 整个系统的统一功能是分散在多个节点上实现的,因而分布式系统具有数据处理的分布式特性。 自治性:分布式系统各个节点包含自己独有的cpu和内存,具备独立的处理数据能力。 分布式系统中,节点之间通信不像单机系统那样非成功即失败,我们考虑到网络不确定性带来的问题,所以分布式场景下存在“分布式三态”的概念。 一口气没有条理的聊了分布式系统的一些概念,分布式概念还有很多,我们以后慢慢道来。

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    分布式 – 谈谈你对分布式的理解,为什么引入分布式

    划重点: 真正了解分布式系统的概念,日后工作中具有分布式系统设计思想。 能否在设计中对系统稳定性方面考虑周全。 能构建高 QPS 健壮的系统架构。 因此,网络和分布式系统之间的区别更多的在于高层软件(特别是操作系统),而不是硬件。 分布式系统并不是某一门具体的技术,也不是具体的框架。 3、分布式系统和微服务什么关系 关于分布式系统和微服务,两者都只是一种概念。 如果你采用微服务,就意味着系统一定是分布式的,分布式系统具有的优缺点在微服务理都会体现,个人理解微服务是分布式系统的一种具体落地方案。 如果想收到大公司面试机会,拿到 offer,编程语言只是基础,对于分布式系统基础也很重要,光靠学一门语言就想找到一份工作应该很难,所有大一点的互联网公司系统都是分布式的,公司希望招到的人也都很了解分布式相关的知识

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    java分布式分布式架构)「建议收藏」

    开头的话,架构多半和业务关联在一起,如果只是简单的图书管理系统、选课系统或者什么简单的财务系统,用不着分布式。只有大型公司、高并发的业务才需要分布式的帮助。 当然,很多人会说,java天生具有网络属性,具有很好的分布式基因。这应该是一种认知错误。 6、分布式文件服务器 如果网站后台文件过多,那么单台服务器远不能满足用户的要求,这个时候分布式文件服务器应运而生。 当然,分布式调试也是一个问题。如果程序运行过程中遇到网络失败的问题。 参考文献: 1、分布式系统的事务处理,https://coolshell.cn/articles/10910.html 2、学习分布式系统需要怎样的知识?

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    分布式--分布式文件系统FastDFS

    大型项目中,文件服务器是很重要的角色,如果只有一台文件服务器,一旦当机,会产生很大影响,和业务服务器不同,文件服务器主要还是处理存放文件,和读取文件的功能 专用分布式文件系统是基于google File 需要专门的api对文件进行访问,也可称作分布式文件存储服务。典型代表:MogileFS、FastDFS、TFS FastDFS由国人余庆开发,在chinaunix中担任FastDFS版主。 工具类 /** * FastDFS分布式文件系统操作客户端. */ public class FastDFSClient { private static final String CONF_FILENAME

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    大厂-分布式专栏 23 分布式系统下分布式锁的实现

    23 分布式系统下分布式锁的实现 困难只能吓倒懦夫懒汉,而胜利永远属于敢于等科学高峰的人。 在分布式系统中Java这些锁技术是无法同时锁住两台机器上的代码,所以要通过分布式锁来实现,熟练使用分布式锁也是大厂开发必会的技能。 1.面试官:你有遇到需要使用分布式锁的场景吗? 问题分析: 这个问题主要作为引子,先要了解什么场景下需要使用分布式锁,分布式锁要解决什么问题,在此前提下有助于你更好的理解分布式锁的实现原理。 但是当下互联网公司的系统几乎都是分布式的,这个时候Java自带的 synchronized 或 Lock 已经无法满足分布式环境下锁的要求了,因为代码会部署在多台机器上,为了解决这个问题,分布式锁应运而生 ,分布式锁的特点是多进程,多个物理机器上无法共享内存,常见的解决办法是基于内存层的干涉,落地方案就是基于Redis的分布式锁 or ZooKeeper分布式锁。

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    【Hadoop 分布式部署 九:分布式协作框架Zookeeper架构 分布式安装部署 】

    因为配置的是分布式,所以需要配置多个主机,然后再从 zoo.cfg 中添加 下面内容     server.1=hadoop-senior.zuoyan.com:2888:3888     server

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    分布式改造剧集三:Ehcache分布式改造

    第三集:分布式Ehcache缓存改造 前言 ​ 好久没有写博客了,大有半途而废的趋势。忙不是借口,这个好习惯还是要继续坚持。前面我承诺的第一期的DIY分布式,是时候上终篇了---DIY分布式缓存。 现在分布式部署之后,如果各个应用之间的缓存不能共享,那么其实各自就是一个孤岛。可能在一个业务跑下来,请求了不同的应用,结果在缓存中取出来的值不一样, 造成数据不一致。所以需要重新设计缓存的实现。 ​ 搜集了各种资料之后,发现Ehcache实现分布式缓存基本有以下两种思路: 客户端实现分布式算法: 在使用Ehcache的客户端自己实现分布式算法。 具体原因有以下几点: 分布式算法的复杂性: 前面所讲的分布式算法只是最基本的实现。事实上实现要比这个复杂的多。 ---- 总结 ​ 到这篇完成,分布式改造的第一章算是告一段落了。对于分布式,如果可以选择,必然要选择现在成熟的框架。但是项目有很多时候,由于各种历史原因,必须要在原来的基础上改造。

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    5.1 分布式 Git - 分布式工作流程

    5.1 分布式 Git - 分布式工作流程 你现在拥有了一个远程 Git 版本库,能为所有开发者共享代码提供服务,在一个本地工作流程下,你也已经熟悉了基本 Git 命令。 你现在可以学习如何利用 Git 提供的一些分布式工作流程了。 这一章中,你将会学习如何作为贡献者或整合者,在一个分布式协作的环境中使用 Git。 分布式工作流程 同传统的集中式版本控制系统(CVCS)不同,Git 的分布式特性使得开发者间的协作变得更加灵活多样。 在集中式系统中,每个开发者就像是连接在集线器上的节点,彼此的工作方式大体相像。 由此,Git 的分布式协作可以为你的项目和团队衍生出种种不同的工作流程,接下来的章节会介绍几种利用了 Git 的这种灵活性的常见应用方式。 工作流程总结 上面介绍了在 Git 等分布式系统中经常使用的工作流程,但是在实际的开发中,你会遇到许多可能适合你的特定工作流程的变种。

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    分布式概念-分布式事务,并发处理协议

    提到分布式系统,分布式事务是经常被大家提起的话题,也是经常在我们编码或是系统设计时遇到的问题,很常见。 如果让大家说一种解决分布式场景下分布式事务解决方案,相信大部分同学首先会提到两阶段提交,两阶段提交确实是分布式事务处理中最经典的一种强一致,中心化的事务解决方案。 虽然两阶段提交协议被很多人诟病其性能存在问题,但并不失为一种可被简单理解的解决方案,其实很多其他的分布式事务中间件或是分布式事务框架底层的实现细节还是借助于两阶段搞定的。 分布式系统中如何解决并发控制也是一道难题,技术分为宏观技术和微观技术,很多技术可以在宏观和微观下解决问题,比如我们可以借助于innodb的mvcc技术实现分布式场景下的并发处理。 本文主要介绍了分布式系统下的一些常用协议,以解决分布式事务,分布式并发,和分布式一致性的协调等问题。

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    分布式爬虫原理之分布式爬虫原理

    我们在前面已经实现了Scrapy微博爬虫,虽然爬虫是异步加多线程的,但是我们只能在一台主机上运行,所以爬取效率还是有限的,分布式爬虫则是将多台主机组合起来,共同完成一个爬取任务,这将大大提高爬取的效率 一、分布式爬虫架构 在了解分布式爬虫架构之前,首先回顾一下Scrapy的架构,如下图所示。 ? Scrapy单机爬虫中有一个本地爬取队列Queue,这个队列是利用deque模块实现的。 这就是分布式爬虫的基本雏形,简单调度架构如下图所示。 ? 我们需要做的就是在多台主机上同时运行爬虫任务协同爬取,而协同爬取的前提就是共享爬取队列。 对于分布式爬虫来说,我们肯定不能再用每个爬虫各自的集合来去重了。因为这样还是每个主机单独维护自己的集合,不能做到共享。 利用同样的原理不同的存储结构我们也实现了分布式Reqeust的去重。 四、防止中断 在Scrapy中,爬虫运行时的Request队列放在内存中。

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