如果对现在的网络技术有一定了解的话，就应该知道分布式技术是非常热门的一个概念，有了分布式技术就存在分布式配置中心，分布式储存中心和分布式技术是相辅相成，互相依存的。分布式技术具有多种多样的功能，那么分布式存储中心网络如何配置呢？下面为大家简单介绍分布式存储中心网络如何配置。
最近在某个“群”， 经常看到吐槽某分布式数据库的“流言蜚语”，主要提到一些问题， 如系统不稳定，系统运行缓慢，等一些问题，细究大部分问题不在分布式数据库，而在于本身使用者不具备使用分布式数据库的最基本的“能力”。
在计算机科学领域，分布式一致性是一个相当重要且被广泛探索与论证问题，首先来看三种业务场景。
如果对网络配置文件有所了解的话，那么就应该知道服务配置中心和分布式配置中心两种概念，这两个配置中心拥有不同的功能和性能，那么服务配置中心和分布式配置中心哪个比较好呢？分布式配置中心有哪些优点？
这种一致性级别是最符合用户直觉的，它要求系统写入什么，读出来的也会是什么，用户体验好，但实现起来往往对系统的性能影响大。
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。
现在我们所使用的网络是由很多不同功能的应用程序组成的，在运行这些应用程序的时候，会进行配置信息的读取，配置信息和应用程序是相辅相成的两个统一体，目前很多应用程序都使用分布式配置中心，那么为什么要分布式配置中心呢？什么是分布式配置中心？
网络环境的不同也会带来配置中心的更改，比如在以前的传统网络环境下，需要使用集中式配置中心，而在现在分布式网络环境下，需要使用分布式配置中心，市面上有很多种类型的分布式配置中心，下面为大家简单介绍两种常见的分布式配置中心比较。
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。
👆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
在大数据系统中，分布式系统已经成为一个无法避免的组件，如zookeeper已经成为了工业届的标准。所以对于大数据的研究，也必须要研究分布式系统的特点。
本文介绍了分布式的基本概念、分布式处理、分布式系统、分布式文件系统和分布式数据库系统。分布式系统是由多个计算机组成的系统，可以用于提高系统的可靠性、可扩展性和并行处理能力。分布式文件系统是一种特殊的网络文件系统，其将数据存储在多个计算机上，使得数据冗余和易于备份。分布式数据库系统将数据存储在多个计算机中，以提高数据的安全性和性能。
随着机器人、无人机、无人驾驶、边缘设备以及各种传感器技术的发展，多机器人组成的网络在各种应用中具有巨大的潜力。机器人通过沟通、观察和协作形成彼此的网络，这可以在探索、救援、消防、运输和许多其他任务中发挥重要作用。而机器人自主定位的能力则是完成这些任务的基础。因此，多机器人的精确定位问题引起了研究者们极大的兴趣。
随着互联网的发展，单一节点部署的方式已经无法满足需求，需要通过增加节点来线性扩展系统的负载和性能，因此系统架构也由原来的集中式架构向分布式架构转变。
本书一开始并没有提及分布式的枯燥理论，巧妙地引出CPU、内存、网络、存储的分布式演进过程，这恰恰是分布式软件系统赖以运行的“物质基础”。然后简明扼要地介绍了进行系统架构所必需的网络基础，并详细介绍了分布式系统中的经典理论、设计套路及RPC通信，对内存、SOA架构、分布式存储、分布式计算等进行了深度解析，最后详细介绍了全文检索与消息队列中间件，以及微服务架构所涉及的重点内容。
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。
公司技术分为浓重，在众多的兴趣小组里面有一个分布式数据库的小组，本周五需要进分享，是在是惭愧，作为这个小组的 specialist, 啥都没有做，所以赶紧弄弄，要不说啥。
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。
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。
分类 分布式网络爬虫包含多个爬虫，每个爬虫需要完成的任务和单个的爬行器类似，它们从互联网上下载网页，并把网页保存在本地的磁盘，从中抽取URL并沿着这些URL的指向继续爬行。由于并行爬行器需要分割下载任务，可能爬虫会将自己抽取的URL发送给其他爬虫。这些爬虫可能分布在同一个局域网之中，或者分散在不同的地理位置。 根据爬虫的分散程度不同，可以把分布式爬行器分成以下两大类： 1、基于局域网分布式网络爬虫：这种分布式爬行器的所有爬虫在同一个局域网里运行，通过高速的网络连接相互通信。这些爬虫通过同一个网络去访问外部互
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。
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：
分布式配置中心主要是针对分布式技术而出现的，目前的网络大环境是分布式网络环境，使用分布式配置中心能够在最大程度上提高工作效率，并对文件进行实时更新和统一管理的操作。目前市面上的分布式配置中心数量有很多，各种分布式配置中心的具体情况和优缺点也不一样，那么分布式配置中心哪几种比较好？哪款分布式配置中心更合适？
网络技术的提高也推动了存储技术的提高，因而出现了很多种类型的数据库，不同种类型的数据库所能提供的相应服务不一样，应当根据实际需要选择相应的数据库，其中很多人都会选择使用分布式数据库进行数据储存，那么分布式数据库系统基本特点是什么？分布式数据库系统有什么缺点呢？
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：
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。
[ 亿欧导读 ]本文分析了传统集中式数据中心和分布式架构数据中心的主要区别，探索了未来数据中心架构发展的趋势。
图神经网络(GNNs)在图学习方面的有效性已被证明是广泛应用领域的一种强大的算法模型。为了扩大GNN训练以适应大规模和不断增长的图，最有前途的解决方案是分布式训练，它将训练工作量分布到多个计算节点。然而，对分布式GNN训练的工作流程、计算模式、通信模式和优化技术仍有初步了解。在本文中，我们通过研究分布式GNN训练中使用的各种优化技术，提供了分布式GNN训练的全面综述。首先，根据分布式GNN训练的工作流程将其分为几类;此外，还介绍了它们的计算模式和通信模式，以及最新工作提出的优化技术。其次，介绍了分布式GNN训练的软件框架和硬件平台，以加深对分布式GNN训练的了解。第三，将分布式GNN训练与深度神经网络的分布式训练进行了比较，强调了分布式GNN训练的唯一性。最后，讨论了该领域的研究热点和发展机遇。
一个经典的分布式系统理论。CAP理论告诉我们：一个分布式系统不可能同时满足一致性（C：Consistency）、可用性（A：Availability）和分区容错性（P：Partition tolerance）这三个基本需求，最多只能同时满足其中两项。
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。
我们在Mysql系列文章中已经介绍过，我们常用的InnoDB存储引擎是支持事务的。这里所说的事务由一系列对系统中数据进行访问与更新的操作所组成的一个程序执行逻辑单元。事务保证了这一组操作要么都成功，要么都失败；并且事务提交之后，数据不会丢失。总结下来就是原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability），即ACID四个特性。这种事务是针对单个数据库的，数据库底层只是在单个计算机内部通过一系列机制实现了ACID特性，不需要与其他外部数据源进行交互。从系统架构上划分，这属于集中式系统架构，这也符合早期做的传统软件项目的特点，没有负载均衡，都是单机运行，而数据库也是单台，只是做数据库备份，在主库宕掉时，切换到从库即可。
在当今的大数据时代，数据缓存已成为提升应用性能和效率的重要策略。缓存能够降低数据访问延迟，提高系统响应速度，从而改善用户体验。根据存储位置和应用场景的不同，缓存技术分为本地缓存和分布式缓存两种。本文将详细介绍这两种缓存技术，以及它们在性能和效率上的权衡。
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。
所以，当你通过网络发送一个数据包的时候，程序必须考虑到这个数据包可能丢失、也可能延迟。
身为二十一世纪的一名程序员，没听说过分布式系统就显得自己好像没有女票一样尴尬。无论是出去面试跟面试官吹水，还是在工作中和同事吹水，分布式系统永远是你显得高人一等的筹码。分布式系统已经诞生了好几十年，说起来比我们八零后程序员好要老成，随着现代互联网的崛起，对于系统在性能，可靠性上的要求大大提高。
目前互联网行业也因为云技术的逐步成熟而出现了一次革新，出现了分布式配置中心等一系列的新概念，不少中小型企业都开始采用分布式配置中心作为公司的核心，就连一些比较大型的互联网公司也开始逐步接受分布式配置中心，那么分布式配置中心是什么意思呢？下面为大家简单介绍分布式配置中心是什么意思？
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 📷 我们无时无刻不在使用文件系统，进行开发时在使用文件系统，浏览网页时在使用文件系统，玩手机时也在使用文件系统。 对于非专业人士来说，可能根本不知道文件系统为何物。因为，通常来说，我们在使用文件系统时一般不会感知到文件系统的存在。即使是程序开发人员，很多人对文件系统也是一知半解。 虽然文件系统经常不被感知，但是文件系统是非常重要的。在 Linux 中，文件系统是其内核的四大子系统之一；微软的 DOS（Disk Operating System，磁盘管理系统
本地事务适用于单个数据库的简单操作，实现简单、高效。而分布式事务适用于多个数据库之间的复杂操作，提供了数据共享和故障容忍的优势，但实现和维护都更加复杂。根据实际的应用需求和系统情况来选择合适的事务处理方式。
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。
图神经网络(GNNs)是一种基于图的深度学习模型，已成功应用于许多领域。尽管GNN具有一定的有效性，但GNN要有效地扩展到大型图仍然是一个挑战。作为一种补救措施，分布式计算能够提供丰富的计算资源，成为训练大规模GNN的一种很有前途的解决方案。然而，图结构的依赖性增加了实现高效分布式GNN训练的难度，这将受到海量通信和工作量不平衡的影响。近年来，人们在分布式GNN训练方面做了很多工作，提出了一系列的训练算法和系统。然而，从图处理到分布式执行的优化技术还缺乏系统的综述。本文分析了分布式GNN训练中的三个主要挑战，即大量特征通信、模型精度损失和工作负载不平衡。然后，我们介绍了分布式GNN训练优化技术的一种新的分类法，以解决上述挑战。新的分类法将现有技术分为四类:GNN数据分区、GNN批处理生成、GNN执行模型和GNN通信协议。我们仔细讨论了每个类别中的技术。最后，我们分别总结了现有的多GPU、GPU集群和CPU集群分布式GNN系统，并对可扩展GNN的未来发展方向进行了讨论。
程序运行中，并发性操作很常见，比如同一个分布式系统中的多个节点，同时访问一个共享资源（数据库，分布式存储）
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。
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。
前面我们已经学习了分布式计算技术（分布式计算模式之Actor，助你彻底搞定分布式计算技术等等）以及分布式调度（【分布式技术】分布式系统调度架构之两层调度，解决单体调度问题）忘记的可以自行查看以往文章，今天开始，我们来一起学习分布式存储技术，再正式学习分布式存储技术之前，我们先来看一个很重要的东西，CAP 理论，下面我们来一起对其研究下。
在当今大数据、高并发的互联网时代，分布式系统已经成为了许多企业架构设计的首选。而在分布式系统中，实现并保证数据一致性和线程安全性是一个极具挑战性的问题。Redlock分布式锁作为一种解决方案，在高并发场景下能够提供可靠的分布式锁服务。然而，Redlock分布式锁也并非完美无缺，它在高并发环境下仍面临一些问题。本文将深入探讨Redlock分布式锁在高并发场景下的问题，并给出解决方案。
分布式配置中心对于一个企业的作用是不言而喻的，能够在无形中帮助企业提升自己的工作效率，减轻工作的压力，所以分布式配置中心非常重要，那么分布式配置中心存放在哪呢？下面为大家简单介绍分布式配置中心存放在哪？
纠结了很久要不要写这一篇，作为分布式系统的核心理论简单说说容易，聊透却很难，转念一想，如果不写这篇，算什么想通透大数据呢！并且这本身就违背了我写作的初衷；加之正好前几天和同事以ZooKeeper的用户行为反推了CAP理论，回过头来细琢磨了下，还蛮有意思的！闲话少絮，我们进入正题！
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
作者：美国联邦储备委员会 编译：巴洁如 腾讯研究院高级研究员 金融科技泛指金融领域的技术创新，近年来受到金融行业广泛关注。其中，分布式账本技术（DLT）被业界普遍认为能够改进支付、清算与结算流程，将对资金转移以及证券、商品和衍生品交易的清结算方式产生重要影响。美国的支付与清结算系统每天处理约6亿笔交易，金额超过12.6万亿美元，这些系统的安全、高效运行，对于维护金融市场平稳运行和金融稳定至关重要，也是美联储的核心监管目标。 考虑到分布式账本技术可能对支付清结算体系带来的变革性影响，美联储成立
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