一直在说区块链是一系列技术结合后的新的技术架构，那么这里分别介绍下这些相关技术，也涉及到一些扩展开去的相关内容。 📷 区块链-分布式系统-CAP原理： 区块链技术中，除了各种加密的算法还有一个重要的概念：分布式系统，分布式系统实现了区块链的去中心化（多中心、弱中心化的概念）架构。 之前有大致写过一点关于分布式系统简单说明，这里再对分布式系统的概念做个说明。 分布式系统概念： 分布式系统的概念，根据通用的分布式系统的定义：分布式系统（distributed system）建立在网络的基础上的软件系统，或者理解
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。
故事从一次内部分享开始，我们每周组织组内分享，会分享一些技术，中间件，研发流程规范或者业务系统架构等内容，在进行了一系列中间件技术分享之后，会发现其中提及一系列通用的概念，这些是分布式系统所共有的，所以我们简单聊聊分布式概念。
拿着爸妈提供的物质,见识他们没有见识过的世面,体验他们没有体验过的人生,到头来,却嫌弃他们如此笨拙。
一提起“分布式系统”，大家的第一感觉就是好高大上啊，深不可测，看各类大牛关于分布式系统的演讲或者书籍，也大多是一脸懵逼。本文期望用浅显易懂的大白话来就什么是分布式系统、分布式系统有哪些优势、分布式系统
在我的文章《Web Services的分布式方法》中介绍了分布式设计的方法。但读者反映太过学术化而无法理解。促使我开始这个系列文章的创作，以方便新手能够在实践中使用分布式技术。虽然分布式是一个历史悠久的概念，最早的分布式系统出现在20世纪60年代末推出的ARPANET。但时到今日分布式系统设计都对新手非常的不友好。也可能你学习过大量的分布式的理论，但面对复杂的软件系统仍然也感到束手无策。那么希望这个系列的文章能帮助你重新梳理分布式的知识，建立正确设计分布式系统的方法论。首先分布式的入门要求并不高，需要你是个有一定开发经验的软件工程师，了解基本的并发编程知识。并发编程是分布式设计的基础。你会发现并发编程的知识在分布式系统设计中被经常的使用。但请不要混淆并发编程和分布式系统设计，这是两个完全不同的概念。这里的并发编程特指使用多线程开发软件系统的方法。分布式系统设计是比并发编程更高级的软件系统设计开发行为。在本文中我们先快速的描述一个典型的服务，以及如何一步一步的拆分这个服务为微服务。通过对这个典型的案例，介绍拆分服务的基本方法。然后我们再逐步讨论为什么使用这个方法论，以及这个方法论的使用条件和原理。
刚刚毕业第一份工作，没接触过分布式微服务相关的知识，后来换工作才了解到这些，面试官看了我简历里写了分布式相关，就开始揪住这个问题问，虽然一知半解地说了点，但是面试官明显不满意，没抓住要点，因此关于理论概念，还是要好好掌握总结的。
在计算机科学领域中，集群（Cluster）和分布式（Distributed）是两个常用但概念不同的术语。它们在设计和实现大规模计算系统时扮演着重要的角色。本文将深入探讨集群与分布式的区别，并讨论它们如何在实际应用中相互关联。
各种分布式框架层出不穷，Spring Cloud，阿里的 Dubbo，无论使用哪一个，原理都相同，考察下基本概念掌握的如何。
分布式系统(Distributed System)资料 希望转载的朋友，你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接，因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多． 《Reconfigurable Distributed Storage for Dynamic Networks》 介绍:这是一篇介绍在动态网络里面实现分布式系统重构的paper.论文的作者(导师)是MIT读博的时候是做分布式系统的研究的,现在在NUS带学生,不仅仅是分布式系统,还有无线网络.如果感兴趣可以去他的主页了解. 《
现在的互联网，几乎常见的复杂系统都会使用分布式架构，如果在不清楚概念之前，刚接触分布式架构这个名词会感觉十分的高大上，其实在对比单服务，集群服务之后，你就会发现本质上都是一样的。
对于分布式系统的理解不能光停留在理论上，本文旨在通过一个实际的案例来阐述分布式系统框架的基本概念，起到抛砖引玉的效果。
两年前我作为一名拥有后台开发经验的移动端软件工程师入职 Uber，并负责 APP 端支付功能的开发以及重构。后来我进入了工程师管理团队，并独立带领一个团队。由于我的团队负责很多后端支付相关的系统，因此我有更多的机会接触整个支付系统的后端知识。
关于服务化，以及软件系统的服务化，是一个大的概念。我通过写这些以服务化为主题的文章，总结出来服务化是一种思想，是一种软件过程，并没有严格的非此及彼的标准化定义.
分布式、微服务、集群和SOA（面向服务的架构）是现代软件架构中的一些重要概念，它们之间有一些联系和关系，但又有一些区别。下面是它们之间的关系解释：
简单的说，“分工协作，专人做专事”就是分布式的概念。就好比你是你们公司唯一的码农，那么前后端都需要你自己来开发（单体架构），但随着业务的增长，你确实忙不过来了，老板给你招来了一个前端，那么你就只需要专注后端开发就行了（分布式）。但是软件的分布式搭建远远不像现实例子中这么简单，需要考虑和处理很多方面的问题，我们先了解以下几个常见的概念：
CAP定理（CAP Theorem）是分布式系统中的一个基本理论，由计算机科学家Eric Brewer在2000年提出。它指出，在一个分布式系统中，不可能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容忍性（Partition Tolerance）这三个特性。本文将详细探讨CAP定理的基本概念、三者之间的权衡，以及其在实际系统设计中的应用。
微服务是基于分而治之的思想演化出来的。过去传统的一个大型而又全面的系统，随着互联网的发展已经很难满足市场对技术的需求，于是我们从单独架构发展到分布式架构，又从分布式架构发展到 SOA 架构，服务不断的被拆分和分解，粒度也越来越小，直到微服务架构的诞生。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 我从事分布式系统架构相关工作十余年了，不仅熟悉常见的诸如Zookeeper等分布式框架，对于脑裂问题、CAP理论、Paxos和Raft算法也很熟悉，所以自认为略懂分布式系统。但江峰老师的著作《分布式高可用算法》让我对分布式系统和算法的理解更加系统、更加深入。 01 首先，自动机这个概念让我重新认识了分布式算法。 以前我以为所谓分布式算法就是为了解决一系列分布式问题而设计出来的一系列技巧，算法之间是独立的，并没有太多的内在联系，也从未想过所谓的算法模型
分布式系统是一个硬件或者软件组件分布在不同的网络计算机上，彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统。
临界知识这个概念，是我上个月读《好好学习：个人知识管理精进指南》这本书学到的概念，真的有被启发到，现在觉得它对于我们深刻了解世界有着非常大的作用。
分布式的概念很早就有了，然而真正在企业中得以广泛应用却是最近几年的事情。互联网的深入深化及大数据应用的兴起，对于IT系统的处理能力及效率都提出了更高的要求。通过松散耦合将多台物理服务器组成一个集群，提供更大的计算能力，这是分布式的核心作用，也是其得以广泛应用的主要原因。 我们邀请数人云王璞老师，为我们分享他在分布式计算方面的深刻理解和独到见解。 遇见未来 未来数据中心的建设战略之分布式 1 作者及其团队介绍 王璞，数人云CEO及创始人，为美国George Mason大学计算机博士，擅长分布式计算、大规模机
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。
因此只需要在“时空”两个维度对分布式系统进行把握，就能提纲挈领，愈学愈明。“时”表示分布式系统的演进脉络，可以通过阅读不同时期、学术界工业界的一些论文来把握。“空”表示分布式系统中所研究的基本问题的拆解，可以通过阅读一些书籍建立分布式系统的知识体系。本文将我在学习分布式系统知识过程搜集到的一些资料，按类别简单汇总，以飨诸君。资料排名没有先后，请按需采用。
分布式系统是其组件分布在连网的计算机上" 组件之间通过传递消息进行通信和动作协调的系统。该定义引出了分布式系统的下列重要特征：
提到分布式系统，我们会想到很多机器，分别部署着各自的服务，然后整体组成一个分布式系统。在这类系统中，分布式系统与常规的集中式系统存在着以下三个区别。（来自分布式算法导论） 1、缺乏全局状态知识 2、缺乏全局时间帧 3、非确定性 这三大特点也成为分布式系统设计的难点。也正是如此，分布式系统的设计比常规的集中式系统要难的多。为了区别，我们称这种分布式系统为，群体分布式。这种犹如社会群体。 golang语言天生具有分布式的特点，其主要是基于协程与chan的概念。如果对gola
无论我们使用单体、SOA、微服务、中台或者其他架构，都需要解决如何组织代码这个问题，DDD 并不是一个技术，而是指导我们组织代码的一种思想，这种思想也并不是凭空出现的。
今天的主题是讨论一下“命令式”思想和“声明式”思想在分布式系统和微服务架构运维中的应用。 主要大纲 1. “命令式”和“声明式”的概念 2. 命令式思想在分布式系统和微服务架构中遇到的困境 3. 以Kubernetes的设计思想为例，介绍声明式思想的优势 4. 普元的实践 “命令式”和“声明式”的概念 “命令式”和“声明式”这两个概念最初来自于编程语言，这两个概念并不常见，所以我们首先将他们明确一下。 第一个是“命令式”： 📷 “命令式”有时也被称作“指令式”，好像有一
CAP定理，也被称为Brewer定理，是分布式计算中的一个概念，强调了分布式系统中一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容忍性（Partition Tolerance）这三个关键属性之间的固有权衡。CAP定理由计算机科学家Eric Brewer于2000年提出。
迄今为止，人们提出的软件开发模式有不少是关于分布式计算的，但人们始终无法以完整的视角了解分布式计算中各种模式是如何协同工作、取长补短的。构建复杂的分布式系统似乎成为了永远也无法精通的一门手艺。本书的出版改变了这一切。
CAP理论是分布式系统中经典的理论之一，提出了分布式系统的三个关键要素之间的冲突关系：一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）。根据CAP理论，分布式系统至多能同时满足其中的两个要求，无法满足全部三个要求。
面对可能出现的网络延迟，不可预估的请求流量等情况，设计一个分布式系统，我们通常围绕系统高可用，数据一致性的目标去规划和实现，想要完全实现这个目标，却并非易事。由此，分布式系统领域诞生了一个基本定理，即 CAP 定理，用于指导分布式系统的设计，从系统高可用，数据一致性，网络容错三个角度将分布式系统的特性抽成一个分区容错一致性模型。这样一来，让系统设计者只需根据业务场景特点，进行权衡设计适合业务场景的分区容错一致性模型即可，很大程度简化了分布式系统设计的难度。
本篇博客将深入探讨分布式系统中的CAP理论，介绍其前世今生，以及对分布式系统设计和实现的影响。我们将从理论基础、实际应用以及发展趋势等方面进行分析，帮助读者更好地理解CAP理论的重要性和应用。
第一时间获取文章，可以关注本人公众号 月牙寂道长 yueyajidaozhang
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 Flink是如何处理一个流数据计算任务的，整个流程如图所示，分为以下几个步骤： （1）Flink先将用户编写的应用程序转换为逻辑图（Logical Graph），逻辑图的节点代表算子，边代表算子要计算的输入/输出数据流。 （2）Flink会对生成的逻辑图进行一些优化，比如将两个或多个连续相同的算子组合成算子链（Operator Chain），算子链内的算子可以直接传递数据，这样可以减少数据在节点之间传输产生的开销，这一步的作用类似数据库系统中优化器的作
上一节讲面试中被问到分布式系统概念相关的，讲完了分布式系统的概念，优点缺点和 RPC 后，我以为这个问题就到此结束了，没想到成功给自己挖了个坑（微笑脸），关于 CAP，以前只是听说过，并没有详细点整理过，这一次问好好整理了下。
随着您作为开发人员的职业生涯不断进步，需要越来越多地思考软件架构和系统设计。能够设计高效的系统并进行大规模权衡非常重要。系统设计是一个包含许多重要概念的广阔领域。系统设计中的一个基本概念是 CAP 定理。理解 CAP 定理是理解如何设计强大的分布式系统的关键。今天，我们将深入探讨 CAP 定理，解释其含义、组成部分等。
之前我们分析了银行等金融机构的运维组织架构现状，讨论运维组织敏捷化转型的背景，最后解释了什么是敏捷型的运维组织以及如何打造敏捷型的运维组织。本文我们重点来关注架构实施层面：金融业分布式系统运维实践。
你好，我是 Guide。上个周末简单整理了几本觉得还不错的分布式技术书籍，这里简单分享一下，希望对你系统学习分布式领域相关的知识能够有所帮助。
分布式系统奠基者 Leslie Lamport [1] 在其最重要的论文之一 ”Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System“ [2] 中提到：
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：
CAP 理论是分布式系统中最核心的基础理论，虽然在面试中，面试官不会直白地问你 CAP 理论的原理，但是在面试中遇到的分布式系统设计问题，都绕不开你对 CAP 的理解和思考。
巨石应用在如今互联网+时代逐渐淘汰，而分布式系统，集群，微服务可谓现在的流行趋势。那么近期花点时间来讲讲分布式系统吧。 什么是分布式系统，很多人一直不理解，只知道把系统分布式部署就行了，但是没有做过这样的系统，也没在里面写过代码，当然连部署都不知道，那么就更加的模糊了。 笼统而言，分布式系统从软件上来讲，对于用户来说是一个不可分割的整体。从硬件上讲就是多台独立的服务器。举个栗子，我们在访问淘宝的时候，我们不会去关心淘宝后台代码是怎么实现的，是如何部署的，我们唯一想要的就是完成购物流程，买到心仪的商品，整个
节点，时间，一致性，CAP，ACID，BASE，P2P，机器伸缩，网络变更，负载均衡，限流，鉴权，服务发现，服务编排，降级，熔断，幂等，分库分表，分片分区，自动运维，容错处理，全栈监控，故障恢复，性能调优
微服务准确的说是微服务架构，而分布式则有分布式系统和分布式架构之说，为了不引起不必要的误会，这里统一指分布式架构。
而不理解区块链的麻烦，在于会陷入到对「去中心化」、 「无需许可」等等概念以及「TPS」、「安全」等等问题失去语境的讨论中去。这不仅无助于我们去准确地分析和判断一个区块链项目，也让我们无法认清区块链在技术上的可能的发展路线。
65 哥已经工作两年了，一直做着简单重复的编程工作，活活熬成了一个只会 CRUD 的打工 boy。
一句话概括 CAP：在分布式系统中，网络故障，服务瘫痪，整个系统的数据仍然保持一致性。
曾经在一个面试中让谈谈对 CAP 的理解，当时凭着准备面试时谷歌到的 N 手资料，类似于小学生背书一样，生挤出只言片语。面试官无奈的笑笑，简练的概括出他想要听到的要点，听的我心下惭愧。面试自然是挂了，后来工作时偶尔接触到这个词汇，初不得要领，后通过不同资料的多侧面理解、印证，渐渐拼凑出了一个轮廓，在这里梳理下，将影子撵到纸上，以供日后索引。
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