随笔分类 - 分布式
摘要：转自： 如何选择分布式事务解决方案？ 导读 分布式事务中涉及的参与者分布在异步网络中，参与者通过网络通信来达到分布式一致性，网络通信不可避免出现失败、超时的情况，因此分布式事务的实现比本地事务面临更多的困难。本文归纳总结五种分布式事务解决方案，并剖析其特点。较长，同学们可收藏后再看。 概述 事务是一
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摘要：出处： 让我们聊一聊分布式事务 分布式事务一致性协议2pc和3pc 一个复杂的系统往往都是从一个小而简的系统发展衍化而来，为了满足日益增长的业务需求，不断的增加系统的复杂度，从单体架构逐步发展为分布式架构，而分布式系统架构的设计主要关注：高性能，高可用，高拓展 分布式事务 高可用是指系统无中断的执行
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摘要：一：atomikos 二：阿里分布式事务框架 GTS
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摘要：出处： 分布式与集群的区别是什么？ 下面就正经解释下三种结构的区别吧～ 单机结构 我想大家最最最熟悉的就是单机结构，一个系统业务量很小的时候所有的代码都放在一个项目中就好了，然后这个项目部署在一台服务器上就好了。整个项目所有的服务都由这台服务器提供。这就是单机结构。 那么，单机结构有啥缺点呢？我想缺
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摘要：分布式系统的CAP理论是由Eric Brewer于1999年首先提出的，又被称作布鲁尔定理（Brewer's theorem），CAP是对Consistency（一致性）、Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容忍性）的一种简称，如下图所示： 它指出对于一个
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摘要：Nginx的产生 没有听过Nginx？那么一定听过它的"同行"Apache吧！Nginx同Apache一样都是一种WEB服务器。基于REST架构风格，以统一资源描述符(Uniform Resources Identifier)URI或者统一资源定位符(Uniform Resources Locato
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摘要：一、前言 中大型项目中，一旦遇到数据量比较大，小伙伴应该都知道就应该对数据进行拆分了。有垂直和水平两种。 垂直拆分比较简单，也就是本来一个数据库，数据量大之后，从业务角度进行拆分多个库。如下图，独立的拆分出订单库和用户库。 水平拆分的概念，是同一个业务数据量大之后，进行水平拆分。 上图中订单数据达到
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摘要：问题 其实分布式系统接口的调用顺序，也是个问题，一般来说是不用保证顺序的。但是有时候可能确实是需要严格的顺序保证。给大家举个例子，你服务 A 调用服务 B，先插入再删除。好，结果俩请求过去了，落在不同机器上，可能插入请求因为某些原因执行慢了一些，导致删除请求先执行了，此时因为没数据所以啥效果也没有；
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摘要：在项目中缓存是如何使用的？缓存如果使用不当会造成什么后果？ Redis 和 Memcached 有什么区别？Redis 的线程模型是什么？为什么单线程的 Redis 比多线程的 Memcached 效率要高得多？ Redis 都有哪些数据类型？分别在哪些场景下使用比较合适？ Redis 的过期策略都
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摘要：一致性Hash算法提出了在动态变化的Cache环境中，判定哈希算法好坏的四个定义： 1、平衡性（Balance）：平衡性是指哈希的结果能够尽可能分布在所有的缓冲(Cache)中去，这样可以使得所有的缓冲空间得到利用。很多哈希算法都能够满足这一条件。 2、单调性（Monotonicity）：单调性是指
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摘要：数据一致性问题非常多样，下面举一些常见例子。比如在更新数据的时候，先更新了数据库，后更新了缓存，一旦缓存更新失败，此时数据库和缓存数据会不一致。反过来，如果先更新缓存，再更新数据库，一旦缓存更新成功，数据库更新失败，数据还是不一致； 比如数据库中的参照完整性，从表引用了主表的主键，对从表来说，也就是
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摘要：昨晚某技术群里大家热火的在讨论分布式事务的问题，想起了自己前几年由于技术太渣也犯过很多相关错误，现结合自己之前一次BUG案例由感而写此文，希望对看到文章的同学们多少有些帮助（如果发现错误之处，欢迎交流）。 一个注册业务，用户注册成功后，后台调用另外一个服务同步完成开通资金账户，后来加了一个需求同时还
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摘要：在我们支付系统设计中，经常会遇到这样一个问题，防止用户重复支付。用户明明只想购买一次，却因为系统问题，导致重复支付，带来额外的物流成本和扯皮退货的运营成本，对商家的信誉和系统的体验很不好。 那么实际我们在设计支付系统时，如何来避免这一问题呢。 为什么会出现重复支付 1.客户误操作点了两次 比如下单的
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摘要：电子交易的一个很基本的问题，就是避免用户下重复订单。用户明明想买一次，结果一看下了两个单。如果没有及时发现，就会带来额外的物流成本和扯皮。对商家的信誉也不好看。 从技术上看，这是一个分布式一致性问题；但实际上，技术无法100%解决这类问题，得结合多种手段综合处理。这里就来说道说道。 为啥会下重了呢？
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摘要：只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？ 面试题剖析 一般来说，如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况，也就是说如果你的系统不是严格要求 “缓存+数据库” 必须保持一致性的话，最好不要做这个方案，即：读请求和写请
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摘要：前言 随着分布式服务架构的流行与普及，原来在单体应用中执行的多个逻辑操作，现在被拆分成了多个服务之间的远程调用。虽然服务化为我们的系统带来了水平伸缩的能力，然而随之而来挑战就是分布式事务问题，多个服务之间使用自己单独维护的数据库，它们彼此之间不在同一个事务中，假如A执行成功了，B执行却失败了，而A的
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摘要：一、前言 分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆，如：用户表，订单表。因为数据量巨大一张表无法承接，就会对其进行分库分表。 但一旦涉及到分库分表，就会引申出分布式系统中唯一主键ID的生成问题，永不迁移数据和避免热点的文章中要求需要唯一ID的特性： 整个系统ID唯一 ID是数字类型，而且是趋势
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摘要：文章出处：https://www.cnblogs.com/taiyonghai/p/6094350.html https://blog.csdn.net/mine_song/article/details/64118963 1 本地事务 还是以支付宝转账余额宝为例，假设有 支付宝账户表：A（id，u
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