2阶段（2PC）提交方案： 实现原理：基于XA规范搞的一套分布式事务的理论，也可以叫做一套规范，或者是协议。 （1）准备阶段（Prepare phase）：事务管理器给每个参与者发送prepare消息，每个数据库参与者在本地执行事务，并写本地的Undo/Redo，此时事务没有提交。 （2）提交阶段（
本文主要通过图示介绍了用主键进行分片查询的过程，介绍了主键分页查询存在SQL性能问题，如何去创建高效的索引去优化主键分页查询的SQL性能问题。对于数据分布不均如何发现，提供了一些SQL查询案例来进行参考，对MySQL Index Condition Pushdown优化算法做了一些简单介绍。
2022-05-29 16:537540转载MySQL 原文链接：https://blog.csdn.net/horses/article/details/106086208 本文转载自 https://blog.csdn.net/horses/article/details/106086208 今
http://blog.itpub.net/70024420/viewspace-2926174/ 大家好，我是老三，今天是没有刷题的一天，心情愉悦，给大家分享两个简单的知识点：分布式理论中的CAP和BASE。 CAP理论 什么是CAP CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中，Consi
分布式拒绝服务攻击（DDoS）指的是通过多台机器向一个服务或者网站发送大量看似合法的数据包使其网络阻塞、资源耗尽从而不能为正常用户提供正常服务的攻击手段。随着互联网带宽的增加和相关工具的不断发布，这种攻击的实施难度越来越低，有大量IDC托管机房、商业站点、游戏服务商一直饱受DDoS攻击的困扰，那么如
分布式实现的前提条件： 1.master机器和奴隶机的jmeter要一致 a. jmeter版本要一致 b.jdk主要版本要一致，比如都是jdk1.8，后面的小版本不一样不影响 c.jmeter脚本中csv文件要一致（特别注意csv路径，建议csv路径使用相对路径，放在脚本的同级目录） d.jmet
摘要：北京时间2023年2月9日，Kurator 正式发布 v0.2.0 版本。 本文分享自华为云社区《分布式云原生平台Kurator v0.2.0正式发布！一键构建分布式云原生平台》，作者：Kurator团队。 北京时间2023年2月9日，Kurator 正式发布 v0.2.0 版本。 Kurat
作者：王雷 etcd是什么 etcd是云原生架构中重要的基础组件，由CNCF孵化托管。ETCD是用于共享配置和服务发现的分布式，一致性的KV存储系统，是CoreOS公司发起的一个开源项目，授权协议为Apache。etcd 基于Go语言实现，主要用于共享配置，服务发现，集群监控，leader选举，分布
上一篇内容《从2PC和容错共识算法讨论zookeeper中的Create请求》介绍了保证分布式事务提交的两阶段提交协议，而XA是针对两阶段提交提出的接口实现标准，本文则对XA进行介绍
Seata 简介 传统的单体应用中，业务操作使用同一条连接操作不同的数据表，一旦出现异常就可以整体回滚。随着公司的快速发展、业务需求的变化，单体应用被拆分成微服务应用，原来的单体应用被拆分成多个独立的微服务，分别使用独立的数据源，业务操作需要调用三个服务来完成。此时每个服务内部的数据一致性由本地事务
分布式事务提交慢的一次总结和思考 背景 分布式事务未提交 是应用程序出现宕机异常的很重要的一原因. 应用宕机主要可以分为: 1. 内存泄露导致的OOM宕机. 表现在系统越来越慢, 应用的内存和CPU占用量越来越高. 最终达到无响应的状态, 此时数据库一般是正常的. 2. 分布式事务未提交导致的宕机,
⼀、本地事务 1、ACID特性 原⼦性(A) ⼀致性(C) 隔离性(I) 持久性(D) 2、事务的隔离级别 两个或多个事务并发操作相同的数据的时候事务之间的相互访问关系 查询当前隔离级别：select @@tx_isolation 设置隔离级别：set session transaction iso
同步算法的共性是所有的节点会以一定的频率进行全局同步。然而，当工作节点的计算性能存在差异，或者某些工作节点无法正常工作（比如死机）的时候，分布式系统的整体运行效率不好，甚至无法完成训练任务。为了解决此问题，人们提出了异步的并行算法。在异步的通信模式下，各个工作节点不需要互相等待，而是以一个或多个全局服务器做为中介，实现对全局模型的更新和读取。这样可以显著减少通信时间，从而获得更好的多机扩展性。
摘要：企业版性能指标达到业界TOP1，行业领先30%，内核态实现真正多线程。 一．背景介绍 近年来，随着各行业业务需求急速增加，数据量和并发访问量呈指数级增长，原来只能依附于关系型数据库的传统“缓存”逐渐难以支撑上层业务，开源Redis也面临着如“容量有限”、 “可靠性有限”、 “数据重复拷贝，成本
摘要：这些年大家都在谈分布式数据库，各大企业也纷纷开始做数据库的分布式改造。那么所谓的分布式数据库是什么？采用什么架构，优势在哪？为什么越来越多企业选择它？我们不妨一起来深入了解下。 本文分享自华为云社区《GaussDB分布式架构大揭秘》，作者：华为云数据库首席架构师 冯柯。 这些年大家都在谈分布式
摘要：本文讲了关于服务发现的很多干货内容，核心内容为服务发现组件的选择、网关的介绍、 客户端侧如何发给已发现的服务。 本文分享自华为云社区《分布式场景下，如何对外提供易变的服务，打造可靠的注册中心？》，作者：breakDawn。 随着云原生的概念越来越火，服务的架构应该如何发展和演进，成为很多程序员
## 基础理论 ### CAP理论 一致性（Consistency） ：在分布式系统中所有的数据备份，在同一时刻都保持一致状态，如无法保证状态一致，直接返回错误； 可用性（Availability）：在集群中一部分节点故障，也能保证客户端访问系统并得到正确响应，允许一定时间内数据状态不一致； 分区容
说到分布式事务，大家并不陌生。在实际工作中，用得比较多的还是柔性分布式事务，今天主要把在工作中运用到的几种柔性分布式事务的场景及实现方式做一个简单介绍，也可以看做是柔性分布式事务的一个演进过程。
本文记录 Mysql 分库分表 和 Elasticsearch Join 查询的实现思路，了解分布式场景数据处理的设计方案。文章从常用的关系型数据库 MySQL 的分库分表Join 分析，再到非关系型 ElasticSearch 来分析 Join 实现策略。逐步深入Join 的实现机制。
分布式一致性是构建可靠的分布式系统的关键要素之一。为了确保数据的一致性和可用性，一致性算法的设计变得至关重要。在这篇博文中，我们将深入探讨两个与分布式一致性密切相关的主题：Raft 算法和 etcdRaft 存储系统。 ## Raft 算法：分布式一致性的基石 Raft 算法是一种分布式一致性算法，
