XA分布式事务方案是一种在分布式系统中实现跨多个数据库或队列等资源的一致事务的方法。
使用Seata以实现分布式事务可以帮助我们解决分布式环境下的事务一致性问题，但同时也会带来性能方面的一些问题。下面将着重探讨使用Seata进行分布式事务时可能会遇到的性能问题，并提出相应的优化建议。
分布式一致性是构建可靠的分布式系统的关键要素之一。为了确保数据的一致性和可用性，一致性算法的设计变得至关重要。本文将深入探讨两个与分布式一致性密切相关的主题：Raft 算法和 etcdRaft 存储系统。
我是在六年前一个令人兴奋的时刻加入到里了LinkedIn公司。从那个时候我们就开始突破传统整体的(monolithic)、集中式的数据库限制，然后切换到一个特殊的分布式系统。这是一件令人兴奋的事情：重新构建、部署，这些分布式图形数据库、分布式搜索后端、Hadoop以及第一代和第二代key/value的NoSQL数据存储直到今天仍然在运行。
《Hadoop大数据技术体系：原理、内幕与项目实践》课程体系 课程特色： 本课程以 “互联网日志分析系统”这一大数据应用案例为主线，依次介绍相关的大数据技术，涉及数据收集，存储，数据分析以及数据可视化，最终会形成一个完整的大数据项目。 本课程以目前主流的，最新Hadoop稳定版2.7.x为基础，同时兼介绍3.0版本新增特性及使用，深入浅出地介绍Hadoop大数据技术体系的原理、内幕及案例实践， 内容包括大数据收集、存储、分布式资源管理以及各类主要计算引擎， 具体包括数据收集组件Flume、分布式文件
综上所述，为了保证XA事务的一致性和可靠性，需要使用XA协议进行分布式事务的管理，使用分布式事务日志记录事务操作，设计幂等性操作，借助数据库的分布式事务支持，以及使用分布式锁和分布式一致性算法来确保分布式系统的数据一致和可靠性。
我在六年前的一个令人兴奋的时刻加入到LinkedIn公司。从那个时候开始我们就破解单一的、集中式数据库的限制，并且启动到特殊的分布式系统套件的转换。这是一件令人兴奋的事情：我们构建、部署，而且直到今天仍然在运行的分布式图形数据库、分布式搜索后端、Hadoop安装以及第一代和第二代键值数据存储。 从这一切里我们体会到的最有益的事情是我们构建的许多东西的核心里都包含一个简单的理念：日志。有时候也称作预先写入日志或者提交日志或者事务日志，日志几乎在计算机产生的时候就存在，同时它还是许多分布式数据系统和实时应用结
由于这系列文章实在是太长，所以很抱歉发错了顺序，这应该是第二篇，不过单独来看也是可以成文的。 目录服务（ZooKeeper） 分布式系统是一个由很多进程组成的整体，这个整体中每个成员部分，都会具备一些状态，比如自己的负责模块，自己的负载情况，对某些数据的掌握等等。而这些和其他进程相关的数据，在故障恢复、扩容缩容的时候变得非常重要。 简单的分布式系统，可以通过静态的配置文件，来记录这些数据：进程之间的连接对应关系，他们的IP地址和端口，等等。然而一个自动化程度高的分布式系统，必然要求这些状态数据都是动态保存的
作者：datonli，腾讯 WXG 后台开发工程师 背景 开发在定位问题时需要查找日志，但企业微信业务模块日志存储在本机磁盘，这会造成以下问题： 日志查找效率低下：一次用户请求涉及近十个模块，几十台机器，查找日志需要登录机器 grep 日志文件。这一过程通常需要耗费 10 分钟以上，非常低效； 日志保存时间短：单机磁盘存储容量有限，为保存最新日志，清理脚本周期清理旧日志文件腾出磁盘空间，比如：现网一核心存储 7 天日志占用了 90%的磁盘空间，7 天前日志都会被清理，用户投诉因日志被清理而得不到解决；
分布式共识的意义在于确保分布式系统中各个节点之间的数据一致性。通过分布式共识算法，可以使得多个节点针对某个状态达成一致，从而保证系统中各个节点之间的数据一致性。这对于构建高可用性、高性能、可扩展性的分布式系统至关重要。
综上所述，终一致性分布式事务中的异常处理可以通过重试、补偿机制、超时机制、日志记录和回放、异常通知和监控等方式来保证系统的一致性和可靠性。具体的处理策略取决于系统的实际情况和需求。
前一篇文章聊了 Kafka 和日志，有读者希望我能更加深入的说下日志，解释下为什么没有日志这个概念，就没有现在的大数据，没有现在的数据库，为什么笔者会对日志这个概念推崇备至。所以有了这一篇文章。
项目背景 每个系统都有日志，当系统出现问题时，需要通过日志解决问题 当系统机器比较少时，登陆到服务器上查看即可满足 当系统机器规模巨大，登陆到机器上查看几乎不现实 当然即使是机器规模不大，一个系统通常
GitHub地址：https://github.com/abel-max/Java-Study-Note/tree/master
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分布式系统是由多个计算机节点通过网络连接，协同完成任务的系统。这些节点共享同一份数据，需要解决数据一致性、系统可用性、容错性等问题。分布式系统的主要挑战包括：数据一致性问题、节点通信问题、故障恢复问题等。
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。
项目都需要输出日志，用于反应系统运行状态或者数据统计。以下内容是个人在服务端系统日志数据的一些经验。
接上篇《浅析海量用户的分布式系统设计（1）》 解决分布式系统可管理性的基本手段 1.目录服务（ZooKeeper） 分布式系统是一个由很多进程组成的整体，这个整体中每个成员部分，都会具备一些状态，比如
分布式数据采集是分布式记录方式可以在影响网络带宽最小的情况下采集到所需要的数据，其主要设计思路就是在成员与RTI之间加一层记录接口，成员在向RTI发送数据时，首先经过记录接口，由记录接口将数据记录之后，再转发给RTI，这样就不会有冗余的数据在网络上传输（特别是大大减少了网络上的网间数据），消除了系统瓶颈。
典型的互联网应用的日志系统，从功能需求上看主要包括收集，存储和分析，以及展示这样三个部分，因此整个系统我觉得也可以按此思路大致可以分为三个部分：
本文从分布式系统角度讨论了区块链中的几种创新模式：不可变模式、异步和共识以及网络容错可靠性。 不可变模式 区块链是不可变的。 分布式系统已经在相当一段时间内依靠不变性来消除异常。 比如日志结构的文件系统、日志结构的合并树和Copy-On-Write（写时复制）是分布式系统中用于模拟不可变数据结构的常见模式/技巧。 区块链以类似于事件溯源Event Sourcing的方式来处理事务，这是分布式计算中用于处理事实和操作的常用技术。 不是用最新数据覆盖旧数据，而是创建一个包含所有事件/行动的只能不断追加app
事务是数据库系统中非常有趣也非常重要的概念，它是数据库管理系统执行过程中的一个逻辑单元，它能够保证一个事务中的所有操作要么全部执行，要么全不执行；在 SOA 与微服务架构大行其道的今天，在分布式的多个服务中保证业务的一致性就需要我们实现分布式事务。
银行业从最初的手工记账到会计电算化，到金融电子化，再到现在的金融科技，可以看到金融与科技的结合越来越紧密，人工智能、大数据、物联网、区块链等新兴技术改变了金融的交易方式，为金融行业的创新前行提供了源源不断的动力。同时互联网金融的兴起是一把双刃剑，带来了机遇的同时也带来了挑战。普惠金融使得金融的门槛降低，更多的普通大众参与到金融活动中，这让金融信息系统承受了越来越大的压力。于是我们可以看到大型商业银行、保险公司、证券公司、交易所等核心交易系统都在纷纷进行分布式改造，其中数据库作为有状态的应用，成为了信息系统中唯一的单点，承担了所有来自上层应用的压力。随着数据库瓶颈的凸显，进行分布式改造迫在眉睫。
Raft 是一种为分布式系统设计的一致性算法，用于确保多个节点之间的数据达成一致。以下是 Raft 中的一些关键概念：
在一个完整的项目中，不仅仅是要完成正常的业务开发。同时为了提高一些开发效率、系统异常的追踪、系统功能的扩展等等因素，往往会用到系统在开发、运行过程中所产生的日志。这就需要我们有一个完善的日志系统来存储这些数据。本文将分享如何设计一个高可用、可扩展的分布式日志系统。
CP 和 AP 之间需要做权衡，其实根据需求不同，也可以将一致性划分成几个级别，在这些级别里做一个权衡。
分布式数据库的数据一致性管理是其最重要的内核技术之一，也是保证分布式数据库满足数据库最基本的ACID特性中的 “一致性”(Consistency)的保障。在分布式技术发展下，数据一致性的解决方法和技术也在不断的演进，本文就以作者实际研发的分布式数据库作为案例，介绍分布式数据库数据一致性的原理以及实际实现。 1 数据一致性 1.1 数据一致性是什么 大部份使用传统关系型数据库的DBA在看到“数据一致性”时，第一反应可能都是数据在跨表事务中的数据一致性场景。但是本文介绍的“数据一致性”，指的是“数据在多份副本
Etcd是CoreOS基于Raft协议开发的分布式key-value存储，可用于服务发现、共享配置以及一致性保障（如数据库选主、分布式锁等）。
在实现TCC（Try-Confirm-Cancel）时，分布式事务日志的持久化和恢复是非常重要的，它可以帮助我们在分布式系统中实现可靠的事务处理。下面是一种常见的方法来处理分布式事务日志的持久化和恢复。
注意：当完成状态传输后，组复制将重新启动joiner节点的数据库进程以完成该过程。如果在joiner节点上设置了group_replication_start_on_boot=OFF，则在数据库进程重新启动完成之后必须再次手动执行START GROUP_REPLICATION语句启动组复制。如果在配置文件中设置了group_replication_start_on_boot=ON和启动组复制所需的其他设置，或者使用了SET PERSIST语句将group_replication_start_on_boot=ON和启动组复制所需的其他设置进行了持久化，则在数据库进程重启之后不需要进行干预，组复制会继续自动执行成员加入组并使其达到ONLINE状态的流程。
但是这条路还是有很多人走，而且也留下了相应的封神之法，今天推荐的就是一个相当详细的架构师框架学习图。内容很充实，看目录的时候，滚动条滚了很多次！学习起来肯定也不是那么轻松地，毕竟是封神，肯定有点难度。
最近这段时间一直在研究消息队列、文件系统、数据库等，慢慢的发现他们都有一个核心组件:日志.有时也叫write-ahead logs 、commit logs 或者事物 logs, 通常指在应用所有的修
业界大部分的应用分布式追踪的原理源自 Google 的一篇 Dapper 系统的论文。Dapper是谷歌内部使用的分布式链路追踪系统，虽然没有开源，但是Google在其2010年发布的一篇论文中对其进行了详细的介绍。可以说，Dapper是链路追踪领域的始祖，其提出的概念和理念一致影响着后来所有的分布式系统链路追踪系统，包括阿里的鹰眼系统，大众点评的cat系统，Twitter的Zipkin以及开源的Jaeger等等。
总之，监控系统是分布式系统中不可或缺的一部分。通过实时监测、警报、数据记录和分析等功能，监控系统可以帮助您确保系统的可用性、稳定性、性能、合规性和可维护性，为分布式系统的正常运行和管理提供强有力的支持。
微信,说去测测 PolarDB for PostgreSQL , 业界大佬发话,岂敢不从. 下面是大佬给留下的问题,从这些问题看,都是对PG存在的一些问题的改进.
我在大约六年前的一个较为巧合的时机加入了领英。当时我们正面临着单机应用，集中式数据库带来的挑战，并开始将其迁移成一组定制的分布式系统。这是一段很有趣的经历：我们构建，编译并运行了一套分布式图形数据库，一个分布式的搜索后台应用，一套Hadoop和一代与二代键值数据库。
即所谓的配置中心，就是发布者经数据发布到ZooKeeper的一个或一系列节点上,供订阅者进行数据订阅，进而达到动态的获取数据的目的，实现配置信息的集中式管理和数据的动态更新
随着各行各业电子信息化的不断加深，线上交易数据保持了长时间高速增长的态势，对数据存储的需求越来越大，数据库管理系统（DBMS）面临越来越大的性能、空间和稳定性压力。在此过程中，得利于计算&存储&网络等硬件领域的不断进步，业界流行的数据库管理系统逐步从单机架构向分布式架构演变。笔者希冀从梳理数据库管理系统所面临的一个又一个实际挑战及业界所提出的诸多解决方案的过程中，发现片缕灵感以指引未来的数据库开发工作。
Raft 是一种为了管理日志复制的分布式一致性算法。Raft 出现之前，Paxos 一直是分布式一致性算法的标准。Paxos 难以理解，更难以实现。Raft 的设计目标是简化 Paxos，使得算法既容易理解，也容易实现。
在分布式系统中，保证数据一致性是一个复杂而关键的问题。由于系统的分布性，不同节点上的数据可能会发生变化，而系统需要采取一些机制来确保数据的一致性。以下是一些常见的方法：
这里提的日志并不是应用程序产生的日志，应用程序产生的日志是以一种人类读得懂的方式展示程序运行信息的记录方式，本身不包含任何数据，这篇文章所要描述的日志指的数据系统里的日志，它是一种只增不减，随时间有序的存储抽象。
最近花了很多时间在分布式存储上面，不想在这个上面再花费很多时间了，所以用这篇文章做一个最后的总结。
分布式系统经常出现的异常 机器宕机、网络异常、消息丢失、消息乱序、数据错误、不可靠的 TCP、存储数据丢失...
说到系统，接触过计算机的人可能并不陌生，首先联想到的就是计算机操作系统，最熟悉的如Windows、Linux等等。可以在硬件设备上安装操作系统，有了系统就可以安装并运行应用，这些系统有一个共同的特点就是只能安装到一台硬件设备。如果应用越来越多，应用不断更新，需要的计算能力越来越高，我们的电脑就会变的很慢，这时我们只有两种解决办法：初始化系统或换一台高配主机，但是这两种方法只是治标不治本，需要周期性频繁操作。对服务器来说，这两种方法代价都很高，那是否可以将大量廉价设备关联起来，共同构成一套系统。
随着互联网架构的扩张，分布式系统变得日趋复杂，越来越多的组件开始走向分布式化，如微服务、消息收发、分布式数据库、分布式缓存、分布式对象存储、跨域调用，这些组件共同构成了繁杂的分布式网络，那现在
中间件是指位于应用程序和操作系统之间的软件组件，用于协调和连接不同的系统、服务或组件，以实现数据传输、通信和功能扩展。它们在分布式系统、网络通信和应用集成中起着关键的作用。
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