Charles的兴趣包括分布式系统、高性能计算、国际化和软件设计模式。在业余时间，他为开放源码社区撰稿。可以通过[email protected]与Cha

目录引言分布式锁引入分布式锁引入setnx引入过期时间引入校验机制引入lua脚本引入过期时间续约（看门狗）引入redlock算法结语引言在一个分布式系统中，可能会涉及到多个节点访问同一个公共资源的情况此时就需要通过锁来进行互斥控制

的诞生是为了解决各种消息中间件之间的兼容性问题，学习过消息中间件的同学都知道现在市面上流行的消息中间件有ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka它们之间的部署于使用都有较大的差异，那么若分布式系统下同时用到了多种消息中间件

面试官心理分析只要聊到你做了分布式系统，必问分布式事务，你对分布式事务一无所知的话，确实会很坑，你起码得知道有哪些方案，一般怎么来做，每个方案的优缺点是什么。

副本是分布式系统对数据和服务提供的一种冗余方式。Kafka从0.8版本开始为分区引入了多副本的机制，通过增加副本数量来提升数据容灾的能力。

ApacheKafka是一个分布式流处理平台，它通过复制数据和分布式系统的一系列特性来提供高可用性。以下是Kafka高可用性机制的关键方面，以及它们是如何在源码中实现的。

分布式系统调用的特点为一个核心业务逻辑的执行，同时需要调用多个下游业务进行处理。因此，如何保证核心业务和多个下游业务的执行结果完全一致，是分布式事务需要解决的主要

为了有效监控、诊断和优化这些分布式系统，分布式追踪技术应运而生。传统的分布式追踪，如Zipkin、Jaeger和OpenTelemetry，已经能够很好地追踪应用程序

trace是请求在分布式系统中的整个链路视图，span则代表整个链路中不同服务内部的视图，span组合在一起就是整个trace的视图在整个请求的调用链中，请求会一直携带traceid往下游服务传递，每个服务内部也会生成自己的

Consistency）:所有节点访问同一份最新的数据副本可用性（Availability）:非故障的节点在合理的时间内返回合理的响应（不是错误或者超时的响应）分区容错性（PartitionTolerance）:分布式系统出现网络分区的时候

本文将介绍一种基于分布式系统和数据分片技术的海量结构化数据扩展架构法则，该法则可以帮助企业和组织高效地存储、处理和分析海量结构化数据，提高

但是，Redis属于分布式系统，当有多个客户端需要争抢锁时，我们必须保证，这把锁不能是某个客户端的本地锁。否则其他客户端是无法访问这把锁的。

高并发下的微服务存在的问题高并发下的微服务容错方案介绍什么是分布式系统的流量防卫兵Sentinel微服务引入Sentinel和控制台搭建每个服务都加上这个依赖。

一、使用分布式锁要满足的几个条件：1、系统是一个分布式系统（关键是分布式，单机的可以使用ReentrantLock或者synchronized代码块来实现）2、共享资源（各个系统访问同一个资源，资源的载体可能是传统关系型数据库或者

比如在分布式系统中，将整个系统按业务进行拆分。分成不同的子系统，系统A负责往redis存数据，系统B从redis中取数据。两个系统借助redis进行协作。

「CAP定理」又被称为布鲁尔定理，它提出对于一个分布式系统而言，不能同时满足以下三点：Consisteny（一致性）Availability（可用性）Partitiontolerance（分区容错性）也就是说

如果一个分布式系统可以处理拜占庭故障，那么它就可以容忍任

1.对分布式事务的了解分布式事务是企业集成中的一个技术难点，也是每一个分布式系统架构中都会涉及到的一个东西，特别是在微服务架构中，几乎可以说是无法避免。首先要搞清楚：ACID、CAP、BASE理论。

消息丢失和重复消费时分布式系统重的常见问题，如果处理不好会对业务造成很大的影响。

zabbix是一个基于web界面的提供分布式系统监控以及网络监视功能的企业级的开源解决方案。zabbix由两部分构成，zabbixserver与可选组件zabbixagent。

但线上的业务出于各种原因考虑，多是分布式系统，单点的限流仅能保护自身节点，但无法保护应用依赖的各种服务，并且在进行节点

前言限流是分布式系统中不可缺少的应对突发大流量的重要手段之一，能够让系统具有更好的弹性能力。

今天小编给大家分享一下：ZooKeeper应用--解决分布式系统单点故障1.单点故障问题什么是分布式系统中的单点故障：通常分布式系统采用主从模式，就是一个主控机连接多个处理节点。

1.Zookeeper介绍1.1分布式系统面临的问题分布式系统是一个硬件或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。

第一节分布式架构设计理论与Zookeeper环境搭建1.分布式架构设计理论学习Zookeeper之前,我们需要掌握一些分布式系统基础知识：了解分布式系统的概念、原理。

升级版点这里CAP原则，也称为CAP定理，是在设计分布式系统时必须考虑的三个基本需求。1.一致性（Consistency）:在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否为同样的值。

简易版点这里：CAP原则，也称为CAP定理，是在设计分布式系统时必须考虑的三个基本需求。1.一致性（Consistency）:在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否为同样的值。

第九章_Hystrix服务降级1.Hystrix简介1.1分布式系统面临的问题服务雪崩1.2Hystrix是什么1.3Hystrix能干嘛服务降级服务熔断接近实时的监控1.4官网资料官网资料：https

分布式事务就是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。简单的说，就是一次大的操作由不同的小操作组成，这些小的操作分布在不

在当今互联网时代，分布式系统的发展已经成为了不可逆转的趋势。然而，随着系统规模的不断扩大，面临的挑战也在不断增加。其中之一就是系统的稳定性和安全性。

在数字世界里，分布式系统就像是一个大家庭，每个成员（即节点）都有自己的任务和职责，共同维护整个家庭的运转。

作为服务注册中心，Eureka比Zookeeper好在哪里著名的CAP理论指出，一个分布式系统不可能同时满足C(一致性)、A(可用性)和P(分区容错性)。

本文不涉及…1.为什么会有分布式系统（distributedsystem，ds）参考链接–漫谈大数据1.1了解传统系统1.1.1了解计算分布式化刚开始面临一个词法分析的需求，把一个几十K的文件解析下，然后生成一个词频分析的报告

在生产项目中，很多时候需要消息中间件来进行分布式系统间的通信。它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能。本篇主要介绍A

前言如果你期待对分布式系统有一个更全面的认识，想要了解各个技术在分布式系统中如何应用、分别解决哪些问题、有怎样优秀的实现，推荐阅读、收藏本篇。

一、项目背景先说下项目背景，我们要为某个项目组开发一个联机交易平台，联机交易在金融业是比较常见的概念，实际上就是分布式系统调度，只是对每一个微服务是有规范的。

消息队列的应用场景消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ

今日内容消息中间件RabbitMQ五种消息模型SpringAMQP生产pdfJaspersoftStudio第一章消息中间件(面试)消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决异步消息，应用解耦，流量削峰等问题

什么是SpringCloud目标协调任何服务，简化分布式系统开发。

SpringCloud整体架构概览MacroZheng什么是SpringCloud目标协调任何服务，简化分布式系统开发。

分布式系统中，依赖的组件非常多，不同组件之间部署时往往会产生一些冲突。

高可用HA（HighAvailability）是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计减少系统不能提供服务的时间。假设系统一直能够提供服务，我们说系统的可用性是100%。

服务间通信：在分布式系统中，不同的服务需要相互通信。W

在现代的分布式系统中，延迟队列是一种常见的解决方案，用于处理具有延迟要求的任务或消息。ApacheKafka是一个高性能、可扩展的分布式消息队列，可以作为延迟队列的基础设施。

在项目开发中，事务又可以分为单体事务和分布式事务，对于分布式系统要实现事务会比较复杂，有时候需要引入第三方系统控制一致性；而传统的单体应用就比较容易

文章目录前言一、关于业务补偿机制1、什么是业务补偿2、业务补偿设计的实现方式二、关于回滚1、显示回滚2、回滚的实现方式三、关于重试1、重试的使用场景2、重试策略3、重试时的注意事项四、业务补偿机制的注意事项1、ACID还是BASE2、业务补偿设计的注意事项前言我们知道，应用系统在分布式的情况下，在通信时会有着一个显著的问题，即一个业务流程往往需要组合一组服务，且单单一次通信可能会经过DNS服务，网

前言分布式系统（distributedsystem）正变得越来越重要，大型网站几乎都是分布式的。分布式系统的最大难点，就是各个节点的状态如何同步。

一、概述1.1.分布式系统面临的问题在微服务框架中，一个由客户端发起的请求在后端系统中会经过多个不同的的服务节点调用来协同产生最后的请求结果，每一个次请求都会形成一条复杂的分布式服务调用链路，链路中的任何一环出现高延时或错误都会引起整个请求最后的失败

前言在构建分布式系统时，选择适合的消息中间件是至关重要的决策。RabbitMQ、Kafka、ActiveMQ和RocketMQ是当前流行的消息中间件之一，它们各自具有独特的特点和适用场景。

ZooKeeper的命名服务主要是利用ZooKeeper节点的树形分层结构和子节点的顺序维护能力，来为分布式系统中的资源命名。需要用到分布式命名服务的应用场景典型