该文介绍了分布式系统的基本概念、设计原则、关键技术、实践案例以及未来展望。主要目的是让读者快速了解分布式系统的来龙去脉，了解它的产生背景、使用场景、主要使用技术以及优秀的实践案例。
我们常常会听说，某个互联网应用的服务器端系统多么牛逼，比如QQ、微信、淘宝。那么，一个互联网应用的服务器端系统，到底牛逼在什么地方？为什么海量的用户访问，会让一个服务器端系统变得更复杂？本文就是想从最基本的地方开始，探寻服务器端系统技术的基础概念。
作者介绍：韩伟，1999年大学实习期加入初创期的网易，成为第30号员工，8年间从程序员开始，历任项目经理、产品总监。2007年后创业4年，开发过视频直播社区，及多款页游产品。2011年后就职于腾讯游戏
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
我们常常会听说，某个互联网应用的服务器端系统多么牛逼，比如QQ、微信、淘宝。那么，一个大型互联网应用的服务器端系统，到底牛逼在什么地方？为什么海量的用户访问，会让一个服务器端系统变得更复杂？本文结合作者多年的互联网系统设计实践经验，从最基本的技术概念开始，带你探寻服务器端系统架构的方方面面。
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
相信大家看过我的文章或者视频的，都应该知道什么是分布式系统，分布式系统就是一个系统由多个组成部分共同构成，用户的一个请求可能会经过多个不同的计算机节点之后，通过运算才会把结果响应给用户，那么这个请求所经过的不同的几个系统就是分布式系统。对于用户来讲，你是不是分布式系统，对他来讲是透明的。参考如下图：
分布式系统（distributed system）是建立在网络之上的软件系统。正是因为软件的特性，所以分布式系统具有高度的内聚性和透明性。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。
一种项目对象模型，可以通过一小段描述信息来管理项目的各种依赖之间的关系，是一个项目管理工具软件。
分布式文件系统用来存储各种非结构化数据，例如海量的图片，海量的视频，海量的xml等数据。在这种分布式存储中，是不支持随机的读写的，要么直接覆盖，要么删除然后再修改。
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
RPC：独立的应用服务器之间，要依靠RPC（Romote Procedure Call）才能调用
微服务架构风格，就像是把一个单独的应用程序开发为一套小服务（在Java中或许可以直接说成是SpringBoot更易于你的理解），每个小服务运行在自己的进程中，并使用轻量级机制通信，通常是HTTP API。这些服务围绕业务能力来构建，并通过完全自动化部署机制来独立部署。这些服务使用不同的编程语言书写,以及不同数据存储技术，并保持最低限度的集中式管理。
Key Takeaways 1. 本文首先以现今分布式系统的复杂性和稳定性的需求引出混沌工程概念，并阐述了 OpenChaos 在传统混沌工程之上所做的优化与创新。 2. 第二部分介绍了 OpenChaos 的架构，详细讲解了它的可靠性模型和弹性模型的工作原理，并以两个实战案例展示了 OpenChaos 在实际应用场景中可以发挥的效果。 3. 最后一部分展望未来，提出了 OpenChaos 后续的发展方向。
云计算（Cloud Computing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交互模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。
在前面两篇文章中(分布式高可靠之流量控制篇，你也能像大禹一样去治水)(分布式高可靠之负载均衡，今天看了你肯定会)，我带你一起学习了分布式系统高可靠的关键技术，包括分布式负载均衡和流量控制。除了高可靠，在实际生产中，分布式系统的高可用问题也极其重要。
我们知道的分布式系统是多台计算机通过网络链接，协同完成计算任务的系统。通过节点的水平扩展我们可以解决系统计算能力和存储能力的瓶颈问题。
微服务架构风格，就像是把一个单独的应用程序开发为一套小服务，每个小服务运行在自 己的进程中，并使用轻量级机制通信，通常是 HTTP API。这些服务围绕业务能力来构建， 并通过完全自动化部署机制来独立部署。这些服务使用不同的编程语言书写，以及不同数据 存储技术，并保持最低限度的集中式管理。
欢迎使用 Akka，Akka 是一套被用来在在多处理器核心和网络之间被设计可扩展和具有相关弹性的开源工具集。Akka 允许你更加关注商业需求而不是书写低级别的代码来提供可靠性，容错率和高性能。
前言 大数据浪潮下，海量数据处理能力的提升是推动大数据不断前行的基础，海量数据处理的分布式系统应运而生，hdfs、hadoop、spark、storm、MQ等等。分布式系统运行的核心是集群化部署，分散化管理，任务均摊，平衡化运行。节点异常、机器异常、运营操作、策略变更都会打破原有的平衡状态进入一种不平衡状态，平台通过状态管理和协议交互逐步演进到另一种平衡状态，同时要保证这种演进过程中系统计算正确性。打破原有的平衡状态的场景非常多，复杂的平衡演进过程中又有很多的场景可能出现，这种交织的变化对分布式系统测试，
此公众号会从消息中间件的一些概念出发，陆续介绍分布式消息中间件的应用领域，涉及的技术等，最后到自己设计和实现一个分布式消息中间件。
私底下问了几位前同事，还有不少同行的大学同学，几乎他们公司都在用目前主流的分布式技术框架做开发。还记得几年前刚毕业那会，.net和php做各种企业管理系统和网站还很吃香，智能机普及安卓和ios客户端开发大势流行更胜一筹；硬件方面C作为底层开发的鼻祖，网游和手游风靡之下C++作为主流游戏服务端语言；再看看Java虽是不温不火，却仍然是应用最广泛的开发语言，从传统行业到通信和金融、再到移动互联网、支付和电商等；在各种技术框架下，仍然用着Java作为第一开发语言。今天，想做分布式开发，需要掌握的技术知识点也是非常得多。如果你所在的公司正在往分布式技术栈迁移，或者你自己有往这方面学习和深入的打算，而又有点迷茫不知从何学期。那么，接下来就让我们一起来看看，想做分布式开发，到底需要学会哪些技术？
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。
Flink是使用Kafka链接计算任务,利用kafka的exactly once实现流计算的不重不丢,而Kafka 的 Exactly Once 语义是通过它的事务和生产幂等两个特性来共同实现的
大数据已经成为这个时代的标志，如何理解和运用大数据，也是我们这个时代的重中之重。今天，小编从“实战”和“拓展”两个方向，为各位推荐几本书，希望能够有助于你在大数据方面的学习。 实战篇 《集体智慧编程
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
作为一个大数据开发人员，每天要与使用大量的大数据工具来完成日常的工作，那么目前主流的大数据开发工具有哪些呢？加米谷大数据为大家介绍下大数据开发工具
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
上周我们学习了消息中间件的核心原理以及如何搭建一套高并发高可用且支持海量存储的生产架构（今天来设计一套高可用高并发、海量存储以及可伸缩的消息中间件生产架构），我们暂且先放一放，后面再进行RocketMQ 详细讲解，今天我们开始学习分布式系统中的另一个核心知识点，即分布式技术技术。
课程b站视频地址: MIT 6.824 Distributed Systems Spring 2020 分布式系统
随着摩尔定律碰到瓶颈，越来越多的系统要依靠分布式集群架构来实现海量数据处理和可扩展计算能力。
分布式系统背景 说分布式系统必须要说集中式系统，集中式系统中整个项目就是一个独立的应用，整个应用也就是整个项目，所有的东西都在一个应用里面。 如下图所示 如一个网站就是一个应用，最后是多个增加多台服
虽然本人在前面也写过好几篇分布式系统相关的文章，主要包括CAP理论、分布式存储与分布式事务，但对于分布式系统，并没有一个跟清晰的概念。
现在是资源共享的时代，同样也是知识分享的时代，如果你觉得本文能学到知识，请把知识与别人分享。
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。
分布式系统是由一组通过网络进行通信、为了完成共同的任务而协调工作的计算机节点组成的系统。分布式系统的出现是为了用廉价的、普通的机器完成单个计算机无法完成的计算、存储任务。其目的是利用更多的机器，处理更多的数据。
随着计算机系统规模变得越来越大，将所有业务单元集中部署在一个或者若干个大型机上的体系结构物，已经越来越不能满足当今计算机系统，尤其是大型互联网系统的快速发展，各种灵活多变的系统架构模型层出不穷。同时，随着微型计算机的出现，越来越多廉价的PC机成为了各大IT企业架构的首选，分布式的处理方式越来越受到业界的青睐----计算机系统正在经历一场前所未有的从集中式到分布式架构的变革。
文章结构： 1、关系型数据库：ACID理论 2、非关型系数据库：分布式存储理论、CAP理论、BASE理论、优缺点、常用NoSQL数据库 3、Python链接Mongodb的演示
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：
NoSQL数据库的选择通常取决于具体的应用需求，包括数据模型、性能要求、可伸缩性需求以及对一致性和事务的要求。
腾讯云玩转Stable Diffusion 模型-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)
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。
一文读懂非关系型数据库（NoSQL） 本文共11000字****，阅读全文约需30分钟****。本文为大家解析非关系型数据库（NoSQL）。 前言 NoSQL(NoSQL = Not Only SQL
本文共11000字，阅读全文约需30分钟。 本文为大家解析非关系型数据库（NoSQL）。[ 在数据派THU后台（非留言区）回复"综述"即可获取资源。] 前言 NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即"不仅仅是SQL"。 现代计算系统每天在网络上都会产生庞大的数据量。这些数据有很大一部分是由关系型数据库管理系统（RDBMSs）来处理，其严谨成熟的数学理论基础使得数据建模和应用程序编程更加简单。 但随着信息化的浪潮和互联网的兴起，传统的RDBMS在一些业务上开始出现问题。首先，对数
源自Google的GFS（Google分布式文件系统）论文，分布式文件系统（HDFS）是GFS的克隆版。HDFS负责数据文件的存储，可让多机器上分享存储空间，让实际上通过网络来访问文件的动作，用户就像是访问本地磁盘一样便捷。 即使HDFS集群中某些节点脱机， 整体来说系统仍然可以持续运作而不会有数据丢失。 HDFS提供了一个低成本、高可靠、高容错、高性能的分布式文件系统。 1.低成本主要体现在搭建HDFS主要是通过横向扩展机器数量而非花高价钱购进昂贵的服务器。 2.高可靠主要体现在 1）、HDFS
在Java中，“分布式”通常指的是分布式系统或分布式计算的概念。我们可以把它想象成一个团队合作的情景：在一个大型项目中，不同的团队成员可能分布在不同的地点，但他们需要协同工作，共享信息，以完成整个项目的构建。同样的，分布式系统就是由多台计算机（节点）组成，这些计算机通过网络连接在一起，共同完成一个复杂任务。
可用性指的是系统服务的可用性。一般按全年可用时间除以全年时间来衡量可用性的好坏，平常我们说的 SLA指标就是可用性指标，这里就不展开细说。
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