哈佛大学心理学教授斯坦利·米尔格拉（Stanley Milgram）早在1967年就做过一次连锁实验，他将一些信件交给自愿的参加者，要求他们通过自己的熟人将信传到信封上指明的收信人手里。他发现，296封信件中有64封最终送到了目标人物手中。而在成功传递的信件中，平均只需要5次转发，就能够到达目标。也就是说，在社会网络中，任意两个人之间的“距离”是6。这就是所谓的六度分隔理论，也称小世界现象。尽管他
分布式系统中，我们经常需要对数据、消息等进行唯一标识，这个唯一标识就是分布式 ID，那么我们如何设计它呢？本文将详细讲述分布式 ID 及其生成方案。
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。
分布式系统中，不同服务之间的交互可能会出现各种问题，如网络、异常等，可能会导致服务间的数据产生不一致的情况，如何避免？本文将详细讲述分布式事务的原理和解决方案。
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
https://zhuanlan.zhihu.com/p/36415684 非结构化数据、大数据、云存储已经毫无争议地成为了信息技术发展趋势和热点，分布式文件系统作为核心基础被推到了浪潮之巅，广泛被工业界和学术界热推。现代分布式文件系统普遍具有高性能、高扩展、高可用、高效能、易使用、易管理等特点，架
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
UUID（通用唯一识别码）是由32个十六进制数组成的无序字符串，通过一定的算法计算出来。为了保证其唯一性，UUID规范定义了包括网卡MAC地址、时间戳、名字空间（Namespace）、随机或伪随机数、时序等元素，以及从这些元素生成UUID的算法。一般来说，算法可以保证任何地方产生的任意一个UUID都不会相同，但这个唯一性是有限的，只在特定的范围内才能得到保证。
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。
本文翻译自国外论坛 medium，原文地址： # 什么是数据复制？ 数据复制是指将数据复制到一个或多个数据容器以确保可用性的过程。复制的数据通常存储在不同的数据库实例中，即使一个实例发生故障，我们也可以从其他实例获取数据。 一种流行数据复制的实现架构是主从架构。 > 推荐博主开源的 H5 商城项目*
分布式系统是指由多个节点通过网络进行通信和协作的系统，它具有高可用性、高扩展性、高性能等优点，但也面临着一些挑战，如数据一致性、容错性、负载均衡等。为了解决这些问题，分布式系统设计出现了一些经典的理论和方法，如 CAP 理论、BASE 理论、一致性等。 # CAP 理论 CAP 理论是指一个分布式系
