合集-分布式
摘要：CAP 理论 CAP 理论/定理起源于 2000 年，由加州大学伯克利分校的 Eric Brewer 教授在分布式计算原理研讨会（PODC）上提出，因此 CAP 定理又被称作 布鲁尔定理（Brewer’s theorem）。2 年后，麻省理工学院的 Seth Gilbert 和 Nancy Lync
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摘要：为什么需要分布式锁 现在大多数的项目都是由分布式架构所搭建起来的，常常会采用集群以及部署在多台服务器上等方式运行，想必现在nginx的反向代理、负载均衡已经无人不知无人不晓了吧。由于通过用户不同的电脑已经不同的浏览器进行访问项目，就会由nginx转发给集群中的项目实例，此时常用的锁由于跨服务器的原因
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摘要：参考资料 前言 从 CPU 到内存、到磁盘、到操作系统、到网络，计算机系统处处存在不可靠因素。工程师和科学家努力使用各种软硬件方法对抗这种不可靠因素，保证数据和指令被正确地处理。在网络领域有 TCP 可靠传输协议、在存储领域有 Raid5 和 Raid6 算法、在数据库领域有 基于 ARIES 算法
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摘要：什么是分布式一致性 ？ 分布式系统通常由异步网络连接的多个节点构成，每个节点有独立的计算和存储，节点之间通过网络通信进行协作。分布式一致性指多个节点对某一变量的取值达成一致，一旦达成一致，则变量的本次取值即被确定。在大量客户端并发请求读/写的情况下，维护数据多副本的一致性无疑非常重要，且富有挑战。因
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摘要：什么是 ID？ 日常开发中，我们需要对系统中的各种数据使用 ID 唯一表示，比如用户 ID 对应且仅对应一个人，商品 ID 对应且仅对应一件商品，订单 ID 对应且仅对应一个订单。我们现实生活中也有各种 ID，比如身份证 ID 对应且仅对应一个人、地址 ID 对应且仅对应一个地址。简单来说，ID 就
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摘要：Leaf这个名字是来自德国哲学家、数学家莱布尼茨的一句话： There are no two identical leaves in the world > “世界上没有两片相同的树叶” 综合对比上述几种方案，每种方案都不完全符合我们的要求。所以Leaf分别在上述第二种和第三种方案上做了相应的优化，
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摘要：分库分表 读写分离主要应对的是数据库读并发，没有解决数据库存储问题。试想一下：如果 MySQL 一张表的数据量过大怎么办? 换言之，我们该如何解决 MySQL 的存储压力呢？答案之一就是 分库分表。 什么是分库？ 分库 就是将数据库中的数据分散到不同的数据库上，可以垂直分库，也可以水平分库。 垂直分
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摘要：如何避免主从延迟？ 读写分离对于提升数据库的并发非常有效，但是，同时也会引来一个问题：主库和从库的数据存在延迟，比如你写完主库之后，主库的数据同步到从库是需要时间的，这个时间差就导致了主库和从库的数据不一致性问题。这也就是我们经常说的主从同步延迟。 如果我们的业务场景无法容忍主从同步延迟的话，应该如
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摘要：分布式系统设计中的并发访问解决方案 ｜ 得物技术 随着互联网信息技术的飞速发展，数据量不断增大，业务逻辑也日趋复杂，对系统的高并发访问、海量数据处理的场景也越来越多。如何用较低成本实现系统的高可用、易伸缩、可扩展等目标就显得越发重要。 为了解决这一系列问题，系统架构也在不断演进。传统的集中式系统已经
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