《分布式锁》专题

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

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

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++

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！

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

问题内容： 您将使用哪种分布式锁定服务？ 要求是： 可以从不同的进程/机器看到的互斥（锁定） 锁定…释放语义 超时后自动释放锁-如果锁持有人死亡，它将在X秒后自动释放 Java实现 很高兴拥有：.Net实现 如果免费：死锁检测/缓解 易于部署，请参阅下面的注释。 我对诸如“可以通过数据库完成”或“可以通过JavaSpaces完成”之类的答案不感兴趣-我知道。我对现成的，现成的，经过验证的实现感兴趣

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。

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>

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。

distributed RPC（分布式RPC） (DRPC) 的设计目的是充分利用Storm的计算能力实现高密度的并行实时计算。Storm topology（拓扑）接受若干个函数参数作为输入，然后输出这些函数调用的结果。 严格的来说，DRPC不能够算作Storm的一个特性，因为它是一种基于Storm 原语（Stream，Spout，Bolt，Topology）实现的设计模式。DRPC可以脱离Sto