HarmonyOS 是一款“面向未来”、面向全场景（移动办公、运动健康、社交通信、媒体 娱乐等）的分布式操作系统。在传统的单设备系统能力的基础上，HarmonyOS 提出了基 于同一套系统能力、适配多种终端形态的分布式理念，能够支持多种终端设备。⚫ 对消费者而言，HarmonyOS 能够将生
Monolitich 与分布式架构的权衡 现在有很多关于分布式架构和事件源模型的讨论，特别是在云基础设施和 kubernetes 集群中。在过去的几年里，它获得了很大的动力，它可能会寻找一些人来解决他们的架构耦合和可伸缩性问题。过去几周我一直在阅读它，我想分享我对它的看法。 如果您正在考虑将
案例背景 在互联网分布式场景中，原本一个系统被拆分成多个子系统，要想完成一次写入操作，你需要同时协调多个系统，这就带来了分布式事务的问题（分布式事务是指：一次大的操作由多个小操作组成，这些小的操作分布在不同的服务器上，分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功，要么全部失败）。那怎
什么是链路追踪？分布式系统如何实现链路追踪？ 在分布式系统，尤其是微服务系统中，一次外部请求往往需要内部多个模块，多个中间件，多台机器的相互调用才能完成。在这一系列的调用中，可能有些是串行的，而有些是并行的。在这种情况下，我们如何才能确定这整个请求调用了哪些应用？哪些模块？哪些
目前大多数大型网站的服务器都采用了分布式服务集群的部署方式。所谓集群，就是让一组计算机服务器协同工作，解决大并发,大数据量瓶颈问题。但是在服务集群中，session共享往往是一个比较头疼的问题。因为session是在服务器端保存的，如果用户跳转到其他服务器的话，session就会丢失，一
一、disconf 二、zookepper 三、apollo 四、xxl-conf 五、redis 六、dimond 七、SpringCloud Config 八、SpringCloudAlibaba Nacos
Replication（上）：常见的复制模型&分布式系统的挑战 https://mp.weixin.qq.com/s/LB5SR4ypQwDxzueI1ai2Kg Replication（下）：事务，一致性与共识 https://mp.weixin.qq.com/s/O9Z5e_BzdxKcULHigYMkRg 原创 仕禄 美团技术团队 2022-08-25 19:58 发表于北京 收录于合集 #分布式系统2个 #
简单来说，分布式就是将一个大问题拆分成多个小问题，逐一解决，最终协同合作，而将多个系统协同合作完成一个特定任务，支持分布式处理的软件系统，就是我们所说的分布式系统，具体包括分布式操作系统、分布式程序设计语言及其编译系统、分布式文件系统分布式数据库系统等等，这些也是分布式的关
Hystrix是一个应用于处理分布式系统的延迟和容错的开源库，在分布式系统里，许多依赖不可避免的会调用失败，比如超时，异常等，Hystrix 能够保证在一个依赖出问题的情况下，不会导致整个体系服务失败，避免级联故障，以提高分布式系统的弹性。 “断路器”本身是一种开关装置，当某个服务单元发生
在大数据应用开发的流程中我们将原始大数据经过清洗、抽取、转换之后，需要将转换后的大数据存入大数据管理系统中。为了能够高效地查询和分析转换之后的大数据，应用开发人员需要设计大数据的物理存储结构。大数据库设计与传统的数据库设计步骤相同，大数据库也采用自顶向下、逐步求精
大数据 大数据（Big Data）：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现里和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。通常都是 TB、PB、EB级别的数据。 大数据主要解决海量数据的采集、存储和分析计
BASE 理论 BASE 是 Basically Available(基本可用)、Soft-state(软状态) 和 Eventually Consistent(最终一致性) 三个短语的缩写。 基本可用：在分布式系统出现故障，允许损失部分可用性（服务降级、页面降级）。 软状态：允许分布式系统出现中间状态。而且中间状态不影响系统的可用性。
今天开始学习Hadoop。 Hadoop主要应用于大数据。 概念：Hadoop是分布式系统基础架构，主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。 Hadoop通常指Hadoop生态圈，通常指多门技术。 优势：高可靠性，高扩展性，高效性， 高容错性 Hadoop3.x的组成 学习方式：B站博主 https:/
基础篇——Sentinel分布式系统的流量防卫兵 sentinel官方文档中文版 英文版 Sentinel 是什么？ 随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 以流量为切入点，从流量控制、流量路由、熔断降级、系统自适应过载保护、热点流量防护等多个维度保护服务的稳定性
什么是dubbo 快速入门dubbo 了解什么是dubbo之前，我们得先了解什么是分布式系统？ 《分布式系统原理与范型》定义： 分布式系统是若干独立计算机的集合，这些计算机对于用户来说就像单个相关系统 分布式系统（distributed system）是建立在网络之上的软件系统。 简单来说：多个（不同职责）人共同
数据膨胀的时候，必然放大细节。 一、背景简介 在项目研发的过程中，对于数据存储能力的依赖无处不在，项目初期，相比系统层面的组件选型与框架设计，由于数据体量不大，在存储管理方面通常容易被轻视，当项目发展进入到中后期阶段，系统的复杂性很大程度来源于数据层面； 从常规的微服务架构体系
文章转载自 : https://www.bmpi.dev/dev/authentication-and-authorization-in-a-distributed-system/ 非原创 在软件系统设计中，如何让应用能够在各种环境中安全高效的访问是个复杂的问题，这个问题的背后是一系列软件设计时需要考虑的架构安全问题：架构安全性|凤凰架构 认证：系统如
CAP理论 CAP 理论指出对于一个分布式计算系统来说，不可能同时满足以下三点： 一致性（Consistency）：在分布式环境中，一致性是指数据在多个副本之间是否能够保持一致的特性，等同于所有节点访问同一份最新的数据副本。在一致性的需求下，当一个系统在数据一致的状态下执行更新操作后，应该保证系
分布式是复杂的系统再考虑分布式系统前应该尽可能尝试其他方法。 人们使用大量的相互协作的计算机驱动力是： 人们需要获得更高的计算性能。可以这么理解这一点，（大量的计算机意味着）大量的并行运算，大量CPU、大量内存、以及大量磁盘在并行的运行。 提供容错（tolerate faults）
分布式系统（distributed system）正变得越来越重要，大型网站几乎都是分布式的。 分布式系统的最大难点，就是各个节点的状态如何保持一致。CAP理论是在设计分布式系统的过程中，处理数据一致性问题时必须考虑的理论。 一、什么是CAP理论 CAP即： Consistency（一致性） Availability（可用性） Part
来源见：https://mp.weixin.qq.com/s/slTxl4DEJMeHX-OKxIozKw 消息队列 简单聊聊消息队列，后续可出文章具体实例剖析，本文概览闲聊。引入原因 解耦：现代分布式系统模块众多，之间存在通信和协同的需求，使用消息队列传递的方式有效解耦；异步：有的任务是同步在用户路径上，有的任务是异步，这种
自增主键1、EF Core支持多种主键生成策略:自动增长:Guid;Hi/Lo算法等2、自动增长优点：简单缺点：数据库迁移以及分布式系统中比较麻烦；并发性能差。long、int等类型主键，默认是自增。因为是数据库生成的值，所以SaveChanges后UI自欧东把主键的值更新到Id属性。3、自增字段的代码中不能为I
分布式系统设计与运用实践 计算机科学与技术学院 计算机科学与技术专业二班 20191687310088 郭超 摘 要：分布式系统的出现是为了解决单机架构下服务器的服务压力，尤其是在当下互联网大数据时代，每天所产生的数据是过去的十年的数据。那么对于这么多的数据，我们现阶段计算机硬件的所
分布式系统设计与运用实践 计算机科学与技术学院 计算机科学与技术专业二班 20191687310088 郭超 摘 要：分布式系统的出现是为了解决单机架构下服务器的服务压力，尤其是在当下互联网大数据时代，每天所产生的数据是过去的十年的数据。那么对于这么多的数据，我们现阶段计算机硬件的所
本文是《Paxos到Zookeeper：分布式一致性原理与实践》读书笔记，如有雷同，实属必然。 对于本地事务或者是集中式的事务处理系统，我么可以采用已经被实现很成熟的 ACID 模型来保证数据的严格一致性。随着分布式事务的出现，传统单机事务模型已经无法胜任，我们期望实现一套严格满足 ACID 特
