👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 我从事分布式系统架构相关工作十余年了，不仅熟悉常见的诸如Zookeeper等分布式框架，对于脑裂问题、CAP理论、Paxos和Raft算法也很熟悉，所以自认为略懂分布式系统。但江峰老师的著作《分布式高可用算法》让我对分布式系统和算法的理解更加系统、更加深入。 01 首先，自动机这个概念让我重新认识了分布式算法。 以前我以为所谓分布式算法就是为了解决一系列分布式问题而设计出来的一系列技巧，算法之间是独立的，并没有太多的内在联系，也从未想过所谓的算法模型
上期我们给大家带来分布式数据管理如何完成数据存储，数据同步，数据跨端访问，并保证整个过程中跨设备数据安全的解读。
ZooKeeper 是一种开源的分布式协调服务，由雅虎公司开发。它可以帮助分布式应用程序实现数据同步、配置管理、命名服务等功能，并具有高可用性、可靠性和可扩展性等特性。本文将对 ZooKeeper 的定义、特性和使用场景进行详细介绍。
我们先回顾上几期的内容： 1.EtherCAT概述：最全的PLC通讯协议解析之EtherCAT篇(1) 2.EtherCAT与EtherNet：最全的PLC通讯协议解析之EtherCAT篇(2) 3.EtherCAT运行机制：最全的PLC通讯协议解析之EtherCAT篇(3) 我们这期重点讨论：EtherCAT同步性（分布式时钟）
在分布式系统中，由于存在多个节点之间的通信和数据同步问题，实现一致性是一个非常重要的问题。本文将介绍如何在分布式系统中实现一致性，并讨论一些常见的一致性协议和算法。
HarmonyOS是万物互联时代的操作系统。通过分布式技术，HarmonyOS将多台终端形成一台“超级虚拟终端”，让用户使用多设备如同使用单设备一样简单。那么在这个“超级虚拟终端”中，数据怎么存储？怎么同步？怎么访问？想必是大家最关心的问题。
AI 研习社按：随着深度学习神经网络规模越来越大，训练一个深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）往往需要几天甚至几周的时间。为了加快学习速度，经常需要分布式的 CPU/GPU 集群来完成整个训练。本文就就来为大家简单简单介绍一下如何进行分布式训练深度学习模型。 在近期 AI 研习社的线上公开课上，来自 IBM 系统部研发工程师武维博士为大家做了一期主题为「深度学习中的分布式训练」的在线分享，错过了直播的同学们如果看了本文有疑惑之处还可以到雷锋网(公众号：雷锋网) AI 慕课学院
(1) 速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)
互联网发展到现在，由于数据量大、操作并发高等问题，大部分网站项目都采用分布式的架构。
面对可能出现的网络延迟，不可预估的请求流量等情况，设计一个分布式系统，我们通常围绕系统高可用，数据一致性的目标去规划和实现，想要完全实现这个目标，却并非易事。由此，分布式系统领域诞生了一个基本定理，即 CAP 定理，用于指导分布式系统的设计，从系统高可用，数据一致性，网络容错三个角度将分布式系统的特性抽成一个分区容错一致性模型。这样一来，让系统设计者只需根据业务场景特点，进行权衡设计适合业务场景的分区容错一致性模型即可，很大程度简化了分布式系统设计的难度。
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分布式系统CAP原理及服务注册中心 一. 分布式的CAP原理 分布式领域CAP理论 CAP理论：指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition Tolerance（分区容错性），三者无法同时满足。 CAP特性介绍 C(Consistency，一致性)：指在分布式系统中的所有数据备份进行同步的更新。即分布式系统中所有数据节点保存同步。 A(Availability，可用性)：指负载过大后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。
根据ZooKeeper官网定义：ZooKeeper是一个集中式服务，用于维护配置信息、命名、提供分布式同步和提供组服务。分布式应用程序以某种形式使用所有这些类型的服务。每次实现它们时，都需要做大量工作来修复不可避免的错误和竞争条件。由于难以实现这些类型的服务，应用程序最初通常会忽略这些服务，这使得它们在发生变化时变得脆弱，难以管理。即使做得正确，在部署应用程序时，这些服务的不同实现也会导致管理复杂性。
etcd是一个开源的、高可用的分布式键值对存储系统，采用Raft协议实现数据在分布式环境中的强一致性。它提供了许多功能，其中最常用的三个应用场景是服务发现、配置管理和分布式锁。本文将以这三个应用场景为例，探讨etcd在实际应用中的作用和价值。
在分布式系统中，数据一致性问题是一个非常重要的问题。当多个节点同时修改数据时，可能会出现数据不一致的情况，影响系统的正确性。为了解决分布式系统中的数据一致性问题，可以采用以下几种方案：
一句话概括 CAP：在分布式系统中，网络故障，服务瘫痪，整个系统的数据仍然保持一致性。
综上所述，终一致性分布式事务中的异常处理可以通过重试、补偿机制、超时机制、日志记录和回放、异常通知和监控等方式来保证系统的一致性和可靠性。具体的处理策略取决于系统的实际情况和需求。
随着云技术和分布式技术的发展，目前互联网行业也成功进行了革新，伴随着分布式技术而来的是分布式配置中心工具，目前不仅很多中小型企业开始使用分布式配置中心，就连一些大型的互联网公司也开始使用分布式配置中心，足以见得分布式配置中心的重要作用，但是由于分布式配置中心的用法较为复杂，很多人并不知道分布式配置中心如何同步配置，所以下面为大家简单介绍分布式配置中心如何同步配置。
在分布式系统中，如何确保一致性始终是绕不开的话题。无论是对分布式事务的处理、数据副本之间的同步，还是集群节点状态的管理。为此，就诞生了很多分布式一致性算法和协议，比如Paxos算法、ZAB协议、Raft算法、以及当下比较火的区块链共识机制。
1：分布式协调服务，用于管理大型主机。 ZooKeeper是一种分布式协调服务，用于管理大型主机。在分布式环境中协调和管理服务是一个复杂的过程。ZooKeeper通过其简单的架构和API解决了这个问题。ZooKeeper允许开发人员专注于核心应用程序逻辑，而不必担心应用程序的分布式特性。 ZooKeeper框架最初是在“Yahoo!"上构建的，用于以简单而稳健的方式访问他们的应用程序。 后来，Apache ZooKeeper成为Hadoop，HBase和其他分布式框架使用的有组织服务的标准。 例如，Apache HBase使用ZooKeeper跟踪分布式数据的状态。
在分布式系统中，保证数据一致性是一个复杂而关键的问题。由于系统的分布性，不同节点上的数据可能会发生变化，而系统需要采取一些机制来确保数据的一致性。以下是一些常见的方法：
介绍下Martin Kleppmann博士在剑桥上开的课程Distributed Systems。这个课程可以认为是Martin Kleppmann对《数据密集型应用系统设计》这本书的一个补充。感兴趣的可以关注:
很多中间件，比如Kafka、Hadoop、HBase，都用到了 Zookeeper，于是很多人就会去了解这个 Zookeeper 到底是什么，为什么它在分布式系统里有着如此无可替代的地位。
在分布式系统中，处理并发读写操作是一个常见的挑战。许多应用程序需要协调并发访问共享资源，以确保数据的一致性和可靠性。为了解决这个问题，我们可以使用分布式锁来同步并发读写操作。本文将介绍如何使用Redisson实现分布式锁，并在Java应用程序中实现并发读写锁。
在分布式系统中有一个耳熟能详的原则，这就是CAP理论。那什么是CAP理论。为何这个原则突破不了，是别人想的不够多还是类似已知条件分析下的自锁问题，这里作者做一些初级的探索。首先要说的是CAP原则是加州大学的计算机科学家 Eric Brewer 提出的。
分布式系统由Tanenbaum定义，“分布式系统是一组独立的计算机，在”分布式系统 — 原理和范例“中作为用户的单一，连贯的系统出现”。
前面我们已经学习了分布式计算技术（分布式计算模式之Actor，助你彻底搞定分布式计算技术等等）以及分布式调度（【分布式技术】分布式系统调度架构之两层调度，解决单体调度问题）忘记的可以自行查看以往文章，今天开始，我们来一起学习分布式存储技术，再正式学习分布式存储技术之前，我们先来看一个很重要的东西，CAP 理论，下面我们来一起对其研究下。
数据同步一致性是现代分布式系统中的一个关键问题。随着云计算和大数据应用的广泛采用，保持数据的一致性变得尤为重要。在本文中，我们将探讨数据同步一致性的挑战，介绍一些常见的解决方案，以及如何构建一个高效的数据同步一致性解决方案。最后，我们将提供一个代码示例，演示如何实现数据同步一致性的一个简单但强大的解决方案。
分布式数据服务（Distributed Data Service，DDS） 为应用程序提供不同设备间数据库数据分布式的能力。通过调用分布式数据接口，应用程序将数据保存到分布式数据库中。通过结合帐号、应用和数据库三元组，分布式数据服务对属于不同应用的数据进行隔离，保证不同应用之间的数据不能通过分布式数据服务互相访问。在通过可信认证的设备间，分布式数据服务支持应用数据相互同步，为用户提供在多种终端设备上最终一致的数据访问体验。
区块链是通过分布式节点的存储资源，对全网全节点进行存储同步，并通过相应的共识技术保证内部节点对存储内容更改的有效性，维护一个完整的可查找的数据库。在此系统中，存储的都是链内生成账户之间余额的更改或者总剩余，当然，更完善的一些系统功能也包括存储了多个账户对数据库中子账目的数据状态维护。
我们要知道，无论技术如何发展，要想保证系统的高可用，其核心最本质的方法就是 “冗余”。冗余，就是为我们的系统多创建几个副本，来增加系统的可靠性和容错性。
数据库事务的四大特性：数据库在实现时会将一次事务涉及的所有操作全部纳入到一个不可分割的执行单元，该单元中的所有操作要么全部成功，要么全部失败。只要其中一个操作执行失败，都将导致整个事务回滚。 A（Atomic）：原子性，构成事务的所有操作，要么全部执行，要么都不执行； C（Consistency）：一致性，在事务执行前后，数据库的一致性约束没有被破坏； I（Isolation）：隔离性，数据库中的事务一般都是并发的，隔离性是指并发的两个事务的执行互不干扰，一个事务不能看到其他事务运行过程的中间状态。通过配置事务隔离级别可以避免脏读、重复读等问题； D（Durability）：持久化，事务完成后，该事务对数据的更改会被持久化到数据库，且不会被回滚。
SkyWalking 是一个开源 APM 系统，包括针对 Cloud Native 体系结构中的分布式系统的监视，跟踪，诊断功能。核心功能如下：
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。
大家好，我是小❤，一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员，曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
今天，我们将开始迈向Apache ZooKeeper的新旅程。在这个ZooKeeper教程中，我们将看到Apache ZooKeeper的含义以及ZooKeeper的流行度。此外，我们将了解ZooKeeper 的功能，优点，应用和用例。此外，我们将讨论不同的术语，如ZooKeeper Client，ZooKeeper Cluster，ZooKeeper WebUI。除此之外，Apache ZooKeeper教程将为使用ZooKeeper的原因提供答案。此外，我们将看到使用ZooKeeper的公司。最后，我们将看到Apache ZooKeeper架构。
在分布式系统中，我们经常听到CAP原理这个词，它是什么意思呢?其实和C、A、P这3个字母有关，C、A、P分别是这3个词的首字母。下面我们就看- -下这3个词分别是什么意思?
根据百度百科的定义，CAP定理又称CAP原则，指的是在一个分布式系统中：Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），最多只能同时三个特性中的两个，三者不可兼得，最多满足其中的两个特性。也就是下图所描述的。分布式系统要么满足CA,要么CP，要么AP。无法同时满足CAP。
Zookeeper以它的稳定性，高并发并且简单易用，目前在很多分布式系统中作为协调服务的中间件。Zookeeper官方文档很全面，目前，最新稳定版本为3.4.8：
在前面的文章里，我们分析了分布式系统在业务上的一致性技术，即分布式事务，它的结果导向是面向用户的。然而在我们的系统内部，有时也需要面对来自软件架构等更高层次上的一致性要求，比如 Redis 的哨兵模式，Zookeeper 的选举过程等。它们所考虑的一致性更多的是服务节点之间一个共识的达成，当共识达成之后，就可以以此为指导原则，展开更多的协同操作。
而不理解区块链的麻烦，在于会陷入到对「去中心化」、 「无需许可」等等概念以及「TPS」、「安全」等等问题失去语境的讨论中去。这不仅无助于我们去准确地分析和判断一个区块链项目，也让我们无法认清区块链在技术上的可能的发展路线。
假若我说有三个节点（计算机）要维护同一分数据，如果你对分布式系统并不了解，那么你可能会有什么问题呢，我想可能有两个最基本的问题： 为什么同一份数据要保存多分？ 这些节点数据要一致吧，否则同时从多个节点读的时候数据不一样？ 第一个问题，为什么要同一分数据要保存多分，是因为分布式系统中的节点都有一定的概率发生故障，虽然单个节点的故障概率比较小，但当系统规模不断上升，故障的概率就变大了许多。节点的故障会对系统的可用性、可靠性产生影响。当数据在系统中只有一份存储时，如果发生断电、主机crash、网络故
Celery是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统，专注于实时处理的异步任务队列，同时也支持任务调度。本文介绍 Celery 的Lamport 逻辑时钟 & Mingle。
举个栗子：支付宝上A给B转账100元，A账户扣100，B账户增加100，这就是一个事务，这个操作中要么都成功，要么都失败。
CP 和 AP 之间需要做权衡，其实根据需求不同，也可以将一致性划分成几个级别，在这些级别里做一个权衡。
第一次知道数据库，是在大学时的数据库课程，那个时候的数据库特指关系型数据库。到后面工作后，才知道除了MySQL，Oralce这类关系数据库之外，还有NoSQL。 印象中，当时NoSQL由于优秀的性能和扩展性，发展迅速。但技术并非一成不变，二者可以相互借鉴。 待NoSQL潮水褪去，NewSQL出现，就像是是NoSQL和SQL在易用性和可扩展性上的平衡。
CAP 理论是分布式系统中最核心的基础理论，虽然在面试中，面试官不会直白地问你 CAP 理论的原理，但是在面试中遇到的分布式系统设计问题，都绕不开你对 CAP 的理解和思考。
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