《分布式》专题

一、分布式锁 数据库的唯一索引 Redis 的 SETNX 指令 Redis 的 RedLock 算法 Zookeeper 的有序节点 二、分布式事务 2PC 本地消息表 三、CAP 一致性 可用性 分区容忍性 权衡 四、BASE 基本可用 软状态 最终一致性 五、Paxos 执行过程 约束条件 六、Raft 单个 Candidate 的竞选 多个 Candidate 竞选 数据同步 参考 一、分

1. 简介 分布分析报告可以帮助您查看事件在不同区间的发生频次，从而判断用户的使用习惯和活跃情况。除了次数，您还能够查看其它事件指标的用户数量分布。 分布分析能够帮助您洞察这些问题： · 对比不同来源渠道的用户在站点的行为次数分布，如浏览页面1-3次，3-10次，10次以上，不同区间的用户数量有多少 · 上周推广活动客单价的人数分布情况 · 改版后，用户的每日启动次数是否增加 2. 使用说明 2.

Consumer Offset Tracking（消费者offset跟踪） 高级别的consumer跟踪每个分区已消费的offset，并定期提交，以便在重启的情况下可以从这些offset中恢复。Kafka提供了一个选项在指定的broker中来存储所有给定的consumer组的offset，称为offset manager。例如，该consumer组的所有consumer实例向offset mana

《分布式 Java》是一本关于 Java 分布式应用的学习教程，是对市面上基于 Java 的分布式系统最佳实践的技术总结。图文并茂，并通过大量实例让你走近 Java 的世界！

本系统中的分布式锁设计用于Storm多个线程实例抢占Redis缓存资源时出现的事务性问题，这个事务性问题是由客户端本身业务逻辑需求产生的，无法在服务端进行有效处理，需给出一个分布式资源同步的方案，此处我们采用了分布式锁来完成这项设计。 锁是编程中非常常见的概念。在维基百科上对锁有个相当精确的定义：在计算机科学中，锁是一种在多线程环境中用于强行限制资源访问的同步机制。锁被设计用于执行一个互斥的并发控

提示 GatewayWorker提供的所有接口都是支持分布式调用的，所以业务代码不需要任何更改，直接就可以分布式部署。 如何分布式GatewayWorker GatewayWorker通过Register服务来建立划分集群。同一集群使用相同的Register服务ip和端口，即Gateway 和 businessWorker的注册服务地址($gateway->registerAddress $bus

你现在拥有了一个远程 Git 版本库，能为所有开发者共享代码提供服务，在一个本地工作流程下，你也已经熟悉了基本 Git 命令。你现在可以学习如何利用 Git 提供的一些分布式工作流程了。 这一章中，你将会学习如何作为贡献者或整合者，在一个分布式协作的环境中使用 Git。 你会学习为一个项目成功地贡献代码，并接触一些最佳实践方式，让你和项目的维护者能轻松地完成这个过程。另外，你也会学到如何管理有很多

1. 简介 分布分析报告可以帮助您查看事件在不同区间的发生频次，从而判断用户的使用习惯和活跃情况。除了次数，您还能够查看其它事件指标的用户数量分布。 分布分析能够帮助您洞察这些问题： · 对比不同来源渠道的用户在站点的行为次数分布，如浏览页面1-3次，3-10次，10次以上，不同区间的用户数量有多少 · 上周推广活动客单价的人数分布情况 · 改版后，用户的每日启动次数是否增加 2. 使用说明 2

Logistic分布 Logistic分布的定义： 设$$X$$是连续随机变量，$$X$$服从Logistic分布是指具有下列分布函数和密度函数： $$ F(x)=P(X\leqslant x)= \dfrac{1}{1+e^{-(x-\mu)/\gamma}} $$ $$ f(x)=F'(X\leqslant x)= \dfrac{e{-(x-\mu)/\gamma}}{\gamma(1+e{-

1、成倍提高系统承载能力并降低成本 单机遇到资源瓶颈时，要想支持更大的用户量，一般是优化业务和增加服务器配置。然而这么做只能是杯水车薪，成本巨大并且效果非常有限。 GatewayWorker支持分布式部署，你可以利用多台价格低廉的普通服务器，组成一个庞大的服务器集群，成倍的增加系统承载能力，这不管在资金成本上还是人力成本上都是最划算的方案。 2、提高系统稳定性 单机对外提供服务，则风险很大，服务器

问题内容： 我正在寻找Java分布式缓存解决方案。我们希望功能喜欢： 我们已经分析了Terracotta这样的框架，它似乎是缓存框架中我们想要的一切……但是，似乎需要一个中央缓存节点，这成为我们的单点故障。 除了推出我们自己的解决方案之外，还有其他想法吗？ 问题答案： 我建议使用JBossCache或EhCache（使用分布式缓存侦听器）。我都用过，我都喜欢，它们都适合您的要求。

主要内容：Redis分布式锁介绍,Redis分布式锁命令在分布式系统中，当不同进程或线程一起访问共享资源时，会造成资源争抢，如果不加以控制的话，就会引发程序错乱。此时使用分布式锁能够非常有效的解决这个问题，它采用了一种互斥机制来防止线程或进程间相互干扰，从而保证了数据的一致性。 提示：如果对分布式系统这一概念不清楚，可参考百度百科《分布式系统》，简而言之，它是一种架构、一种模式。 Redis分布式锁介绍 分布式锁并非是 Redis 独有，比如 MySQ

在单机程序并发或并行修改全局变量时，需要对修改行为加锁以创造临界区。为什么需要加锁呢？我们看看在不加锁的情况下并发计数会发生什么情况： package main import ( "sync" ) // 全局变量 var counter int func main() { var wg sync.WaitGroup for i := 0; i < 1000; i++

Map Redisson 分布式的 Map 对象，实现了 java.util.concurrent.ConcurrentMap 和 java.util.Map 接口。 Map 的大小由 Redis 限制为 4 294 967 295。 RMap<String, SomeObject> map = redisson.getMap("anyMap"); SomeObject prevObject =

每个 Redisson 对象都绑定到一个 Redis 键(即对象名称)，且可以通过 getName 方法读取。 RMap map = redisson.getMap("mymap"); map.getName(); // = mymap 所有和 Redis 键相关的操作被抽象到了 RKeys 接口： RKeys keys = redisson.getKeys(); Iterable<String>