随笔分类 - 分布式
摘要：Dubbo目前支持： 1：平衡加权轮询算法 2：加权随机算法 3： 一致性哈希算法 4：最小活跃数算法 https://www.cnblogs.com/wyq178/p/9822731.html
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摘要：可靠的分布式锁，应该具备的几个特征 互斥性 在任意时刻，只有一个客户端能持有锁 不会发生死锁 即使有有一个客户端在持有锁的期间崩溃而没有主动解锁，也能保证后续其他客户端能加锁 具有容错性 只有大部分的redis节点正常，客户端就可以加锁和解锁 解铃还须系铃人 加锁和解锁必须是同一个客户端，客户端自己
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摘要：使用Seata彻底解决Spring Cloud中的分布式事务问题！ 官网：seata.io/zh-cn/ 摘要 Seata是Alibaba开源的一款分布式事务解决方案，致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务，本文将通过一个简单的下单业务场景来对其用法进行详细介绍。 什么是分布式事务问题？ 单体应
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摘要：1. 背景 网络分区：俗称“脑裂”。当网络发生异常情况，导致分布式系统中部分节点之间的网络延时不断变大，最终导致组成分布式系统的所有节点中，只有部分节点之间能够进行正常通信，而另一些节点则不能。 当网络分区出现时，分布式系统会出现局部小集群。 2. CAP CAP理论指的是在一个分布式系统中，不可能
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摘要：https://www.txlcn.org/zh-cn/docs/background.html
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摘要：几天分析了一下三种分布式锁的实现，但是没有利用zookeeper实现一个分布式锁，因为感觉基于Zookeeper实现分布式锁还是稍微复杂的，同时也需要使用Watcher机制，所以就单独搞一篇Zookeeper实现的分布式锁。 首先，第一种实现。我们可以利用Zookeeper不能重复创建一个节点的特性
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摘要：那么为了使用乐观锁，我们首先修改t_goods表，增加一个version字段，数据默认version值为1。 乐观锁方案 借鉴数据库的乐观锁机制，如： update t_goods set count = count -1 , version = version + 1 where good_id=
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摘要：作为注册中心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)。由于分区容错性P在是分布式系统中必须要保证的，因此我们只能在A和C之间权衡。 1：Zookeeper保证的是CP Eureka则是AP; 2：Eur
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摘要：传统数据库的ACID分别是： A(Atomicty)原子性 B(Consistency)一致性 I(Isolation)独立性 D(Durability)持久性 （分布式下的数据库）CAP是指： （3进2原则,只能在三个条件里，选择两个满足） C:Consistency(强一致性)， A:Avali
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摘要：引言 讲了几天的数据库系列的文章，大家一定看烦了，其实还没讲完。。。(以下省略一万字)。今天我们换换口味，来写redis方面的内容，谈谈热key问题如何解决。其实热key问题说来也很简单，就是瞬间有几十万的请求去访问redis上某个固定的key，从而压垮缓存服务的情情况。其实生活中也是有不少这样的例
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摘要：RateLimiter是guava提供的基于令牌桶算法的实现类，可以非常简单的完成限流特技，并且根据系统的实际情况来调整生成token的速率。 通常可应用于抢购限流防止冲垮系统；限制某接口、服务单位时间内的访问量，譬如一些第三方服务会对用户访问量进行限制；限制网速，单位时间内只允许上传下载多少字节等
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摘要：1，概述：在一些高并发的场景中，比如秒杀，抢票，抢购这些场景，都存在对核心资源，商品库存的争夺，控制不好，库存数量可能被减少到负数，出现超卖的情况，或者 产生唯一的一个递增ID，由于web应用部署在多个机器上，简单的同步加锁是无法实现的，给数据库加锁的话，对于高并发，1000/s的并发，数据库可能由
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