分布式和集群都是用来提高系统效率的，只是方式不同 分布式：一个业务拆成多个子业务，部署在不同的服务器上，以缩短单个任务的执行时间来提升效率 集群：同一个业务，部署在多个服务器上，通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率 例如： 如果一个任务由10个子任务组成，每个子任务单独执行需1小时，则在一台服务器上执行改任务需10小时 采用分布式方案，提供10台服务器，每台服务器只负责处理一个子任务，不考虑子任务间的依赖关系，执行完这个任务只需一个小时(这种工作模式的一个典型代表就是Hadoop的Map/Reduce分
分布式架构是互联网应用的基础架构，很多新人入职以来就开始负责编写和调用阿里的各种远程接口。但如同结婚一般，用对一个正确的接口就如同嫁一个正确的人一样，往往难以那么顺利的实现，或多或少大家都会在这个上边吃亏。
Zuul 网关是具体核心业务服务的看门神，相比具体实现业务的系统服务来说它是一个边缘服务，主要提供动态路由，监控，弹性，安全性等功能。在分布式的微服务系统中，系统被拆为了多套系统，通过zuul网关来对用户的请求进行路由，转发到具体的后台服务系统中。
1.查看聚合报告和服务器的资源使用图，检查响应时间，事务成功率，CPU，内存和IO使用率是否达到要求，如果出错率达到了总请求的3%，我们会检查是什么原因导致的，修改好后，重新测试；
随着企业的发展，各业务线、产品线、部门都会承建各种信息化系统方便开展自己的业务。随着信息化建设的不断深入，由于业务系统之间各自为政、相互独立造成的数据孤岛”现象尤为普遍，业务不集成、流程不互通、数据不共享。这给企业进行数据的分析利用、报表开发、分析挖掘等带来了巨大困难。
分布式事务就是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。以上是百度百科的解释，简单的说，就是一次大的操作由不同的小操作组成，这些小的操作分布在不同的服务器上，且属于不同的应用，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。本质上来说，分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性。
业务背景： web中经常有业务需要定时执行，但是在集群环境中，如果多个服务器中的定时任务同时开启的话会导致数据库挂掉，实际应该中只有一个定时任务访问数据库。
计算高可用的主要设计目标是当出现部分硬件损坏时，计算任务能够继续正常运行。因此计算高可用的本质是通过冗余来规避部分故障的风险，单台服务器是无论如何都达不到这个目标的。所以计算高可用的设计思想很简单：通过增加更多服务器来达到计算高可用。
这个命令唯一做的就是， 将客户端的 REDIS_MULTI 选项打开， 让客户端从非事务状态切换到事务状态。
1、出错一般来说是两种情况： （1）代码逻辑出错了 （2）传入参数出错了 2、在上述情况都正确的情况下，那么业务逻辑可能是正常执行了。这时错误可能就是其他原因： （1）出错的代码在别的地方 （2）rpc调用超时 （3）......
早年Google的四大基础设施，分别是GFS, MapReduce, BigTable, Chubby, 前三个比较有名，今天来说说最后一个，Chubby。
信息是现代企业的重要资源，是企业运用科学管理、决策分析的基础。据统计，数据量每经过2-3年时间就会成倍增长，这些数据蕴含着巨大的商业价值，而企业所关注的通常只占总数据量的2%~4%左右。因此，企业仍然没有最大化地利用已存在的数据资源，以至于浪费了更多的时间和资金，也失去制定关键商业决策的最佳契机。
推送：采用增量推送的方式，设置一个sequence，服务端一个客户端一个，每次同步时客户端将cur_seq发给服务端，获得增量数据同步到本地。每个seq都是long型占8byte，考虑到微信用户6亿，Qps达到千万级别，则每秒要处理100兆的IO，相对来说比较大，如何降低呢，微信有一个AllocSvr和StoreSvr两个服务，分别来处理分配和存储，设计一个max_Seq和步长，将一定数量的用户比如连续ID一万个，设计在同一个Section，加上一个max_Seq，步长设为10000，此时可以10^3个等级的数据量，相对AllocSvr处理就简单一些，所以任何一个简单的事情在海量数据下，都会变成一个复杂的问题。另外添加步长，就涉及Old AllocSvr和New AllocSvr，需要根据已知配置文件，有哪些服务器可以切换，考虑到容灾还要做备份服务器，因此做互为备份是服务器能力不浪费的优秀设计；路由的切换也是根据seq的方式，使用路由表来切换的。
原文出处： 温国兵（@dbarobin） 一 为什么要迁移 MySQL 迁移是 DBA 日常维护中的一个工作。迁移，究其本义，无非是把实际存在的物体挪走，保证该物体的完整性以及延续性。就像柔软的沙滩上，两个天真无邪的小孩，把一堆沙子挪向其他地方，铸就内心神往的城堡。 生产环境中，有以下情况需要做迁移工作，如下： 磁盘空间不够。比如一些老项目，选用的机型并不一定适用于数据库。随着时间的推移，硬盘很有可能出现短缺； 业务出现瓶颈。比如项目中采用单机承担所有的读写业务，业务压力增大，不堪重负。如果 IO 压
不同场景下 MySQL 的迁移方案 一 目录 一 目录 二 为什么要迁移 三 MySQL 迁移方案概览 四 MySQL 迁移实战 4.1 场景一 一主一从结构迁移从库 4.2 场景二 一主一从结构迁移指定库 4.3 场景三 一主一从结构双边迁移指定库 4.4 场景四 一主一从结构完整迁移主从 4.5 场景五 双主结构跨机房迁移 4.6 场景六 多实例跨机房迁移 五 注意事项 六 技巧 七 总结 二 为什么要迁移 MySQL 迁移是 DBA 日常维护中的一个工作。迁移，究其本义，无非是把实际存在的物体挪走，保
网关是具体核心业务服务的看门神，相比具体实现业务的系统服务来说它是一个边缘服务，主要提供动态路由，监控，弹性，安全性等功能，下面我们从单体应用到多体应用的演化过程来讲解网关的演化历程。
分布式事务，一直是实现分布式系统过程中最大的挑战。在只有单个数据源的单服务系统当中，只要这个数据源支持事务，例如大部分关系型数据库，和一些MQ服务，如activeMQ等，我们就可以很容易的实现事务。
ETL是BI项目最重要的一个环节，通常情况下ETL会花掉整个项目的1/3的时间，ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败。ETL也是一个长期的过程，只有不断的发现问题并解决问题，才能使ETL运行效率更高，为项目后期开发提供准确的数据。
我们知道Redis是一款内存服务器，就算我们对自己的服务器足够的信任，不会出现任何软件或者硬件的故障，但也会有可能出现突然断电等情况，造成Redis服务器中的数据失效。因此，我们需要向传统的关系型数据库一样对数据进行备份，将Redis在内存中的数据持久化到硬盘等非易失性介质中，来保证数据的可靠性。
爬虫管理平台是一个一站式管理系统，集爬虫部署、任务调度、任务监控、结果展示等模块于一体，通常配有可视化 UI 界面，可以在 Web 端通过与 UI 界面交互来有效管理爬虫。爬虫管理平台一般来说是支持分布式的，可以在多台机器上协作运行。
账户01通过一系列服务和支付的流程，把钱转入账户02，在这一过程中，如果账户01出现出账成功，但是账户02没有入账，这就导致数据不一致，违反了基本的事务原则。基于数据归属在不同服务和不同的数据库中，这种情况下的事务出错被称为分布式事务问题。
去年5月，勒索病毒爆发，席卷全球，影响了政府部门、医疗机构、公共交通、学校、企业等等，给全世界带来了巨大损失。
分布式事务之前先简单介绍下介于本地事务和分布式事务之间的两个事务：全局事务（Global Transactions）和共享事务（Share Transactions）的原理与实现。
虽然你在线程池的用途上有些混乱，epoll 和 线程池没多大关系，但是这个问题其实蛮不错的，所以详细说一下希望给有需要的读者解决部分疑惑。
一个大型的网落游戏服务器应该包含几个模块：网络通讯，业务逻辑，数据存储，守护监控（不是必须）。其中业务逻辑可能根据具体需要，又划分为好几个子模块。
反应堆开发模型被绝大多数高性能服务器所选择，上一篇所介绍的IO多路复用是它的实现基础。定时触发功能通常是服务器必备组件，反应堆模型往往还不得不将定时器的管理囊括在内。本篇将介绍反应堆模型的特点和用法。
现代微服务架构都是分布式的，由非常多的服务组成。不同服务之间相互调用，组成复杂的调用链路。以上的问题在链路调用中会产生放大的效果。复杂链路上的某一环不稳定，就可能会层层级联，最终导致整个链路都不可用。因此我们需要对不稳定的弱依赖服务调用进行熔断降级，暂时切断不稳定调用，避免局部不稳定因素导致整体的雪崩。熔断降级作为保护自身的手段，通常在客户端（调用端）进行配置。
数据质量的问题影响业务是十分常见的，比如某个数据应用（报表A）的数据出现了异常，使用方就会因为出了异常不会使用，这样子会很影响业务的开展。一个好的数据服务应该是需要对这些质量问题有一个“预知”能力，简单来说就是需要先于业务知道问题，从而提前解决。
线程组，是说到 JMeter 会第一时间想到的东西，也是我认为 JMeter 最难理解的知识点。因为项目让你做个压测，首先就是要考虑并发，用 JMeter 就是用多线程 来模拟多并发。但在看到线程组编辑区的时候，选项密密麻麻，无从下手呀。本篇文章就给大家介绍 JMeter 线程组的玩法。
本文介绍狼厂同事一次解决服务端接口报 http status 500错误的过程。问题不复杂，但是问题的起因在实际工作中并不多见，并且涉及多个知识点。
在网络中定位是依靠 IP 进行身份定位的，所以 URL 访问的第一步便是先要得到服务器端的 IP 地址。而得到服务器的 IP 地址需要使用 DNS（Domain Name System，域名系统）域名解析，DNS 域名解析就是通过 URL 找到与之相对应的 IP 地址。
前面的教程主要参考的是walle的github的手册配置的。后面是实际的业务上的配置部分。做个笔记，防止过段时间自己忘了，也给其他人使用的时候提供个参考。
JSP技术所开发的web应用程序是基于Java的，它拥有Java跨平台的特性，以及业务代码分离，组建重用，基础Java servlet功能和预编译功能。
限流可以认为是一种降级，一般是根据后台的负载提前预估的一个阈值（也可以动态调整）。超过了这个值，就要进行一些旁路处理。根据业务形态，会有直接拒绝、延迟处理、保持等待、部分穿透、默认返回等响应方式。
分布式是指将一个业务拆分不同的子业务，分布在不同的机器上执行，集群是指多台服务器集中在一起，实现同一业务，可以视为一台计算机，一个云计算平台，就是通过一套软件系统把分布式部署的资源集中调度使用。要应对
分布式是指将一个业务拆分不同的子业务，分布在不同的机器上执行，集群是指多台服务器集中在一起，实现同一业务，可以视为一台计算机，一个云计算平台，就是通过一套软件系统把分布式部署的资源集中调度使用。要应对大并发，要实现高可用，既需要分布式，也离不开集群。
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Hello 大家好，我是阿粉，在了解什么是 Serveless 架构之前，我们先看下传统的项目发布和部署的流程是什么样子的。
随着服务数量增多，如果还是每个服务都直接对外部客户端提供接口，就会变得很复杂，最显然的就是每个服务都得自己实现鉴权。 这时，就需要一个角色充当 request 请求的统一入口，即服务网关。 业务接口通过API网关暴露，是所有客户端接口的唯一入口。 微服务之间的通信也通过API网关。
Fallback是Spring Cloud Netflix框架套件中的Hystrix使用的，用于在出错时候进行的应急措施，我们可以用它来实现在出错的时候来进行回退操作。如果大家对Spring Cloud Netflix不太了解，可以查阅另一个篇文章Spring Cloud netflix概览和架构设计，来对Spring Cloud Netflix框架的各个组件做一个了解。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Hyxtrix的Fallback来实现分布式事务，并提供一个完整的实例来展示这种方法。
按照标准化的需求，我们需要将gsectl文件推送至/usr/local/gse_bkte/agent/bin/目录，为了确保万无一失，做md5校验。
应用分层 默认上层依赖下层,箭头关系表示直接依赖(比如开放接口可以依赖于Web层,也可以直接依赖于Service层) 开放接口层: 可以直接封装Service方法暴露成RPC接口; 通过Web封装成接口; 进行网关安全控制,流量控制等 终端显示层: 各个端的模板渲染并执行显示的层. 当前主要是velocity渲染,JS渲染,JSP渲染,移动端展示等 Web层: 主要对访问控制进行转发,各类基本参数校验,或者不复用业务的简单处理等 Service层: 相对具体的业务逻辑服务层 Manager层: 通用业务处
作者：vienwu 随便写点啥，不然要被k。。 javascript 的出错我们应该都很熟悉，例如xxx undefined,SyntaxError等。 我们 team 将出现错误的 javascri
这篇文章算是对这个系列的一个系统性地总结。我们将介绍服务器的开发，并从多个方面探究如何开发一款高性能高并发的服务器程序。
本文作者：sevenyjluo ，腾讯 CSIG 前端开发工程师 很多业务都需要进行运营数据统计，如统计用户数、调用量等等。相较于传统方式，在拥抱云计算的大潮下，如何借助腾讯云上 PAAS 产品无服务云函数 SCF(Serverless CloudFunction)，云数据库(MySQL)，以及结合报表可视化工具"小马 BI"(https://xiaoma.tencent.com/#/)，来快速开发我们的运营报表呢？ 效果展示、架构介绍 运营日报的整体架构如下： 简单概括下，就是通过云函数的定时触
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