共识算法 （Consensus Algorithm） 共识算法是用来保证分布式系统一致性的方法。它能保证所有节点的数据相同并且一个节点发起的提案可以被其他节点同意。 根据解决的场景是否允许拜占庭错误情况，共识算法分为Crash Fault Tolerance(CFT)和Byzantine Fault Tolerance(BFT)两类； CFT: 可
走向单体地狱： 有一个成功的关键业务应用，它已经发展成为一个只有少数开发人员能够理解的巨大单体。它使用了过时、非生产性技术编写，使得招聘优秀开发人员变得非常困难。应用变得难以扩展，不可靠。因此敏捷开发和应用交付是不可能的 微服务-解决复杂问题： 1、服务也可以使用异步、基
写一个脚本，检查网络设备是否在线或者解析地址成功，这里尝试使用ping命令 实现 check_address_resolution.sh #!/bin/bash RED="\033[31m" # Error message GREEN="\033[32m" # Success message YELLOW="\033[33m" # Warning message BLUE="\033[36m"
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。
Quality attributes have been of interest to the software community at least since the 1970s. There are a variety of published taxonomies and definitions, andmany of them have their own research and practitioner communities.A quality attribute (QA) is a m
NoSQL的基本概念 NoSQL(Not only SQL):不仅仅是SQL,泛指非关系型数据库，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。用于超大规模数据的存储，这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。 为什么使用NoSQL 如今我们可以通过第三方平台（如：百度,QQ等）
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
1 介绍 从上一篇的 《深刻理解高性能Redis的本质》 中可以知道， 我们经常在数据库层上加一层缓存（如Redis），来保证数据的访问效率。 这样性能确实也有了大幅度的提升，但是本身Redis也是一层服务，也存在宕机、故障的可能性。 一旦服务挂起，可能生产的后果包括如下几方面： 1、Redis的数据是
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
组件命 语言 CAP 服务健康检查 对外暴露接口 springcloid集成 Eureka java AP 可配支持 HTTP 已集成 Consul Go CP 支持 HTTP/DNS 已集成 zookeeper java CP 支持 客户端 已集成 CAP最多只能同时满足两个 CAP理论
cap：c(consistency)一致性 a(availability)可用性 p(patition tolerance) 分区容错性 两个系统a,b 满足c：当a修改数据，b去读a，要两边数据相同，才能保持一致。 满足a:a,b都可被访问，可用性 满足p：系统a,b都是网络分区中某个区网络故障，依然保证系统可用。 c
一 CAP 定理 2000 年 7 月，加州大学伯克利分校的 Eric Brewer 教授在 ACM PODC 会议上提出 CAP 猜想。2年后，麻省理工学院的 Seth Gilbert 和 Nancy Lynch 从理论上证明了 CAP。之后，CAP 理论正式成为分布式计算领域的公认定理。 CAP 理论为：一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Cons
网络安全的三要素 保密性：避免未经授权的 完整性：避免未经授权的更改 可用性：对授权的随时可用 军事对网络安全的主要需求是：保密性
1.大数据可用性的概念、挑战和研究问题 1.1 大数据可用性的基本概念 一致性 精确性 完整性：数据集合中包含足够的数据来回答各种查询和支持各种计算 时效性 实体同一性：同一实体在各种数据源中的描述统一 1.2 大数据可用性的挑战和研究问题 高质量大数据获取与整合的理论和技术
国外的一些著名软件公司早在上世纪80年代初就已经意识到软件可用性的重要性, 并开始这方面的研究和实践。IBM早在1970年就引入了可用性测试, 微软公司在1988年也开始进行可用性测试。大家所熟知的Microsoft公司Windows操作系统和其他软件产品在推向市场前就经过了大量的可用
视频原址：http://www.le.com/ptv/vplay/20926143.html 根据观看的视频内容，回答下列问题： 1、 你认为改造的房屋存在什么样的问题？ (至少五个存在问题) 储物空间严重缺乏、没有地方晾晒衣服、房子存在安全隐患、老人需要单独的休息空间、厨房设计不合理、厨房排烟不畅、整体采光差
隐藏域 hidden 隐藏域 readonly只读 disabled 禁用 增强鼠标可用性
1查看集群中所有namespace里的容器。发现都是running状态 [root@k8s-master01 ~]#kubectl get pod --all-namespaces 2查看监控数据 [root@k8s-master01 ~]#kubectl top pod -n kube-system 3检查跨网是否可以访问pod [root@k8s-master01 ~]#kubectl get pod --all-namespace
目录 CAP是什么？一致性（Consistency） 可用性（Availability）分区容忍性（Partition Tolerance）数据的一致性强一致性：弱一致性：最终一致性： CAP是什么？ 一致性（Consistency） 这个和数据库ACID的一致性类似，但这里关注的所有数据节点上的数据一致性和正确性，而数据库的ACID关注的是在在一
服务运营管理体系 IT系统建设，进入成熟期 ITSS服务标准，过程组，备件管理组，采购相关工具 概述 IT运营管理 低成本高质量PPTR进行管控引导客户满意 人员要素：人员储备与连续性、人员能力评价与管理、人员绩效管理、人员培训管理：能力经验品质，培育，连续性，与客户建立默契关系，突然离职头疼，储
文章目录 概念CAP分别落地一致性可用性分区容错性 满足两项CACPAP BASE 概念 CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance）。 一致性：在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值， 可用性：每
【网站可用性自动化监测】python+seleium 前倾提要：做了网络安全后重保期间需要对用户系统每日进行监测，相关监测脚本网上其实也有很多，但能自己个性化做一下也挺好，太久没做小程序需要写下代码巩固。本次程序开发目的是重保期间每天分三个时间点对多个网站进行访问监测可用性，
微服务可用性设计(一)：隔离，超时 过载保护 令牌桶算法 是一个存放固定容量令牌的桶，按照固定速率往桶里添加令牌。令牌桶算法的描述如下： 假设限制2r/s，则按照500毫秒的固定速率往桶中添加令牌。桶中最多存放 b 个令牌，当桶满时，新添加的令牌被丢弃或拒绝。当一个 n 个字节大小的数
