目录 一.安装memcached 二.配置tomcat 1.关闭要用的tomcat 2.拷贝jar包 3.传输修改好的配置文件 4.开启tomcat 5.测试 一.安装memcached 首先，我们在nginx服务器上安装memcached。 安装完成之后，首先查看状态，然后打开memcached，enable设置其开机自启，并且在此监察状态查看是
1、基础知识 CAP：C（一致性），A（可用性），P（分区容错） redis单机：CP redis集群：AP zookeeper集群：CP 2、区别 （1）redis集群 redis是高并发性，采用异步通知的方式，当主机宕机时会发现锁丢失，比如：主节点没来的及把刚刚set进来这条数据给从节点，master就挂了，从机上位但从机上无该数据。可从代码层面解决
1 关于分布式系统 1.1 介绍 我们常见的单体结构的集中式系统，一般整个项目就是一个独立的应用，所有的模块都聚合在一起。明显的弊端就是不易扩展、发布冗重、服务治理不好做。 所以我们把整个系统拆分成若干个具备独立运行能力的计算机服务的集合，而从用户的角度看，是一个完整的系统
区块链的共识算法目前可分为以下几种： 一、PBFT（实用拜占庭容错算法） PBFT是一种状态机副本复制算法，即服务作为状态机进行建模，状态机在分布式系统的不同节点进行副本复制。PBFT要求共同维护一个状态。需要运行三类基本协议，包括一致性协议、检查点协议和视图更换协议。 一致性协
22.1.21 与哈希函数有关的结构 1 Hash函数的性质： out = f(in)，其中in是无穷尽的，out是有穷尽的； 相同的输入经历Hash函数后能够得到相同的输出； 在很小的几率下，不同的输入也能得到相同的输出，概率很低； out具有均匀性和离散性。 2 哈希表 1）经典的哈希表可以看作是由哈希函数得
ConsistentHashLoadBalance 原理图 第一步: 基于网络地址hash构建虚拟一致性hash表 获取接口与方法名 每个方法构建一致性hash选择器 通过选择器选择一个Invoker 基于调用方法参数值hash获取hash结果 选择器选择Invoker的依据: 方法的参数值hash以及参与hash的方法参数数
文章目录 引言CAP原则分区容错性、可用性和一致性一致性与可用性的抉择取舍策略为什么不能全部满足 BASE理论基本可用软状态最终一致性延伸 引言 随着分布式计算的发展，事物在分布式计算领域也得到了广泛的应用。在单机数据库中，我们很容易能够实现一套满足ACID特性的事
文章目录 引言ACID特性 引言 ACID是关系型数据库事务的四大特性, 即原子性 (Atomicity)、 一致性(Consistency)、隔离性(Isolation) 和 持久性(Durability)。 首先来看事务, 事务是一组原子性的sql执行单元, 要么全部执行成功（commit），要么全部执行失败（rollback）。而要保证
随着互联网技术的不断发展，系统越来越复杂，几乎所有 IT 公司的系统都已经完成从单体架构到分布式架构的转变，分布式系统几乎无处不在。谈到分布式系统，特别是微服务架构，不得不谈分布式事务 01｜基础理论 在讲解具体方案之前，有必要了解一些分布式事务所涉及到的基础理论知识。 事务
要了解一致性哈希，首先我们必须了解传统的哈希及其在大规模分布式系统中的局限性。简单地说，哈希就是一个键值对存储，在给定键的情况下，可以非常高效地找到所关联的值。假设我们要根据其邮政编码查找城市中的街道名称。一种最简单的实现方式是将此信息以哈希字典的形式进行存储 <
数据分片（sharding）分布式数据存储时，经常要考虑数据分片，避免将大量的数据放在单表或单库中，造成查询等操作的耗时过长。比如，存储订单数据时使用三个mysql库（编号0,1,2），当一条订单数据过来时，对订单id求hash后与机器数量取模，hash(orderId) % 3，假如得到的结果是2，则这条数据会存储到编号为2
本文参考老师课上的PPT 层次分析法（AHP）,是一种解决多目标的复杂问题的定性与定量相结合的决策分析方法。由于其系统灵活简洁的优点，迅速地在我国社会经济各个领域内，如工程计划、资源规划、政策指定等，得到了广泛的重视和应用。 层次分析法大体可以分为四个步骤： 1.建立层次结构模
分布式锁 一、分布式锁应用 系统演进 单体->集群->微服务 单体：技术架构上为一个单体应用，即一个应用一个DB。 集群：在多个服务器上部署应用。一组相互独立的、通过高速网络互联的计算机。 微服务：各应用独立开发、独立测试、独立运维。 微服务解决了什么问题？ 解决了协同、效率的
单体应用 复杂性高，当一个项目达到百万级别，整个项目包含的模块非常多、模块的边界模糊、依赖关系不清晰、代码质量参差不齐、混乱地堆砌在一起。整个项目非常复杂。每次修改代码都心惊胆战，甚至添加一个简单的功能，或者修改一个bug都会带来隐含的缺陷。 当代企业级应用特点： 设备激
MESI缓存一致性协议，用于解决多线程环境下的缓存一致性问题。 缓存一致性问题 在多处理器系统中，每个处理器都有自己的高速缓存，而它们又共享同一主内存。当多个处理器的运算任务都涉及同一块主内存区域时，将可能导致各自的缓存数据不一致的情况，如果真的发生这种情况，那同步回主内存
浅谈：分布式系统基础理论 关于文章内容仅是个人理解以及知识积累，如有版权问题，请联系我删除，谢谢。 学习分布式系统我是根据以下问题开始的： 为什么使用分布式系统？什么是分布式系统？ 1、前言 为什么使用分布式系统？我总结了以下几点： 总结当下企业级应用的特点： 联网设备数量激增，上网
微服务 我们为什么需要使用微服务？ 任何技术的产生都是为了实现我们具体的业务，同样，微服务也是为了适应当前企业的需要。 目前互联网企业的特点： 网路设备激增，用户几何倍上涨 功能更多，更新速度非常频繁，业务的复杂度也随之变得更加的复杂 服务器处理的数据量十分巨大 系统的稳定
目录一、CAP1、一致性1.1、一致性分类：2、可用性2.1、不可用：2.2、可用性级别：3、分区容忍性3.1、分区partition/network partition3.2、不具备分区容忍性4、CAP => CP or AP5、保证CP6、AP6.1、场景：二、BASE1、基本可用：2、软状态：3、最终一致性： 一、CAP CAP是研究分布式的一个比较经
缓存数据的一致性 读所有的数据，首先去缓存中获取，缓存中没有就去读数据库，最后在缓存中放一份。如果该数据在数据库中发生改变，那么缓存里面的数据如何和数据库保持一致？解决这个问题，目前有两个用的非常多的场景： 双写模式 失效模式 双写模式 修改数据库的数据后再修改缓存中的数据
一、前言 大家一直都在谈论微服务架构，园子里面也有很多关于微服务的文章，前几天也有一些园子的朋友问我微服务架构的一些技术，我这里就整理了微服务架构的技术栈路线图，这里就分享出来和大家一起探讨学习，同时让新手对微服务相关技术有一个更深入的了解。 二、技术栈 2.1 工欲善其事，
GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用，转载请联系小编并注明来源。 1、引子 2、AFTER 的写一致性 3、AFTER 的读一致性 4、AFTER 执行流程 5、BEFORE 执行流程 6、一些思考 7、参考文档 1、引子 某次测试过程中，发现在 AFTER 级别下，节点故障会导致集群无法进
GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用，转载请联系小编并注明来源。 1、引子 2、AFTER 的写一致性 3、AFTER 的读一致性 4、AFTER 执行流程 5、BEFORE 执行流程 6、一些思考 7、参考文档 1、引子 某次测试过程中，发现在 AFTER 级别下，节点故障会导致集群无法进行事务提交，同
大数据必修：软工的为限选，考试比这个简单，没有一致性hash，paxos等，设计题基本一致 简答 1.最终一致性，弱一致性，举一个最终一致性的例子。 2.WAL日志的原理及作用 3.CAP和ACID中一致性区别 4.一致性哈希 5.newsql数据库 设计： 1.自己设计朋友圈以及说明算法原理 2.Hbase转neo4j和redis 3
CAP理论 C：Consistency，一致性，写操作后的读操作可以读取到最新的数据状态。因为可能会存在同步延迟，那么读的数据可能不是最新的数据状态，可以返回异常，但是不能返回错误信息。 A：Availability，可靠性，任何操作都会得到相应的结果，不会出现超时或响应错误。 P：Partition tolerance，分区
更新数据的时候，根据数据的唯一标识，将操作路由之后，发送到一个jvm内部的队列中 读取数据的时候，如果发现数据不在缓存中，那么将重新读取数据+更新缓存的操作，根据唯一标识路由之后，也发送同一个jvm内部的队列中 一个队列对应一个工作线程 每个工作线程串行拿到对应的操作，然后一条一条的
