《分布式锁》专题

集群策略插件化 分布式集群策略采用插件的方式实现，通过SPI的形式发布，通过配置文件激活。 zookeeper分布式策略

ShardingSphereTransactionManager SPI 名称 详细说明 ShardingSphereTransactionManager 分布式事务管理器 已知实现类 详细说明 XAShardingSphereTransactionManager 基于 XA 的分布式事务管理器 SeataATShardingSphereTransactionManager 基于 Seata 的分

ShardingSphere-Proxy 接入的分布式事务 API 同 ShardingSphere-JDBC 保持一致，支持 LOCAL，XA，BASE 类型的事务。 XA 事务 ShardingSphere-Proxy 原生支持 XA 事务，默认的事务管理器为 Atomikos。 可以通过在 ShardingSphere-Proxy 的 conf 目录中添加 jta.properties 来定

ShardingSphere-Proxy 支持使用 SPI 方式接入分布式治理，实现配置和元数据统一管理以及实例熔断和从库禁用等功能。 Zookeeper ShardingSphere-Proxy 默认提供了 Zookeeper 解决方案，实现了注册中心功能。 配置规则同 ShardingSphere-JDBC YAML 保持一致。 其他第三方组件 详情请参考支持的第三方组件。 使用 SPI 方式

使用治理功能需要指定配置中心和注册中心。 配置将全部存入配置中心，可以在每次启动时使用本地配置覆盖配置中心配置，也可以只通过配置中心读取配置。

通过 Apache ShardingSphere 使用分布式事务，与本地事务并无区别。 除了透明化分布式事务的使用之外，Apache ShardingSphere 还能够在每次数据库访问时切换分布式事务类型。 支持的事务类型包括 本地事务、XA事务 和 柔性事务。可在创建数据库连接之前设置，缺省为 Apache ShardingSphere 启动时的默认事务类型。

背景 随着数据规模的不断膨胀，使用多节点集群的分布式方式逐渐成为趋势。在这种情况下，如何高效、自动化管理集群节点，实现不同节点的协同工作，配置一致性，状态一致性，高可用性，可观测性等，就成为一个重要的挑战。 本部分包括三个模块：治理、可观测性、集群管理（计划中）。 挑战 分布式治理的挑战，主要在于集群管理的复杂性，以及如何以统一和标准的方式对接各种第三方集成组件。 集成管理的复杂性体现在，一方面我

背景 数据库事务需要满足 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）四个特性。 原子性（Atomicity）指事务作为整体来执行，要么全部执行，要么全不执行。 一致性（Consistency）指事务应确保数据从一个一致的状态转变为另一个一致的状态。 隔离性（Isolation）指多个事务并发执行时，一个事务的执行不应影响其他事务的执行。 持久性（Durability）指已提交的事务修改数据会被持久

实现动机 传统数据库软件开发中，主键自动生成技术是基本需求。而各个数据库对于该需求也提供了相应的支持，比如 MySQL 的自增键，Oracle 的自增序列等。 数据分片后，不同数据节点生成全局唯一主键是非常棘手的问题。同一个逻辑表内的不同实际表之间的自增键由于无法互相感知而产生重复主键。 虽然可通过约束自增主键初始值和步长的方式避免碰撞，但需引入额外的运维规则，使解决方案缺乏完整性和可扩展性。 目

当我将单体应用拆成多个微服务之后，如何监控服务之间的依赖关系和调用链，以判断应用在哪个服务环节出了问题，哪些地方可以优化？这就需要用到分布式追踪（Distributed Tracing）。 CNCF 提出了分布式追踪的标准 OpenTracing，它提供用厂商中立的 API，并提供 Go、Java、JavaScript、Python、Ruby、PHP、Objective-C、C++ 和 C# 这九

相关概念 客户端 (Client)：客户端是一个用于建立 TensorFlow 计算图并创立与集群进行交互的会话层 tensorflow::Session 的程序。一般客户端是通过 python 或 C++ 实现的。一个独立的客户端进程可以同时与多个 TensorFlow 的服务端相连 (上面的计算流程一节)，同时一个独立的服务端也可以与多个客户端相连。 集群 (Cluster) : 一个 Ten

在分布式 Web 容器中，HttpSession 实例被限到特定的 JVM 服务会话请求，且 ServletContext 对象被限定到 Web 容器所在的 JVM。分布式容器不需要传播 Servlet 上下文事件或 HttpSession 事件到其他 JVM。监听器类实例被限定到每个 JVM 的每个部署描述符声明一个。

定义 在一个包含了若干Erlang节点的分布式系统中，可能需要以分布的方法来控制应用。如果某个节点——上面运行了某个应用——挂了，应用要在另一个节点上被重启。 这样一个应用被称之为一个分布式应用。注意是对于应用的控制是分布的，所有应用当然都可以是分布——比如，使用其它节点上的服务。 因为一个分布式应用可能会在节点之间移动，所以必须有某种寻址机制来确保它可以被其他应用找到，无论它当前运行于哪个节点上

Open-Falcon是一个比较大的分布式系统，有十几个组件。按照功能，这十几个组件可以划分为 基础组件、作图链路组件和报警链路组件，其安装部署的架构如下图所示， 在单台机器上快速安装 请直接参考quick_install Docker化的Open-Falcon安装 参考： https://github.com/open-falcon/falcon-plus/blob/master/docker/

在Thread和Process中，应当优选Process，因为Process更稳定，而且，Process可以分布到多台机器上，而Thread最多只能分布到同一台机器的多个CPU上。 Python的multiprocessing模块不但支持多进程，其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上。一个服务进程可以作为调度者，将任务分布到其他多个进程中，依靠网络通信。由于managers模块封