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、提交和回滚。 三、分布式事务模式 Seata提供了四种分布式事务模式，每种模式都有其特定的适用场景和优缺点： AT模式（Auto Transaction） 特点：无侵入的分布式事务解决方案，用户只需关注自己的业务SQL，Seata框架会自动生成事务的二阶段提交和回滚操作。
Dubbo是一款高性能、轻量级的开源WEB和RPC框架。 六大核心能力： 面向接口代理的高性能RPC调用 只能容错和负载均衡 服务自动注册和发现 高度可拓展能力 运行期流量调度 可视化的服务治理与运维 Dubbo作用？ dubbo的出现是为了解决什么问题：主要解决分布式场景下，复杂的后端服务远
Hadoop 架构 HDFS: 分布式文件存储 YARN: 分布式资源管理 MapReduce: 分布式计算 Others: 利用YARN的资源管理功能实现其他的数据处理方式 内部各个节点基本都是采用Master-Woker架构 分布式文件系统HDFS 基本概念 Block
由来 1998年的加州大学的计算机科学家 Eric Brewer 提出，分布式有三个指标。 Consistency，Availability，Partition tolerance。 简称即为CAP。 Eric 提出 CAP 不能全部达到，这就是CAP定理。
却嫌弃他们如此笨拙。 名词解释 分布式系统 个人觉得分布式系统面向的是Dev，更多的是考虑系统性能和部署环境之间的问题，通过分布式解决在没有大型主机的部署环境情况下，系统性能的高可用和吞吐量，是个一个很早就提出来的一个概念，是由集中式系统过渡来的，随着计算机系统向网络化和微型化的发展日趋明显
网络分割故障：系统中一部分的节点和另外一部分节点完全失去了联系，两组节点无法正常通信。 处理网络分割故障比处理站点故障和报文故障要困难很多，但其发生频率也比站点故障和报文故障低一些。按照故障处理难度升序排列： 仅发生站点故障 站点故障与报文故障同时存在 站点故障、报文故障和网络分割同时存在。
0版本支持了GPU共享，作业动态扩缩容，批任务抢占等功能，并主要加强了稳定性；同时，在1.0发布后 Volcano也在线下讨论了分布式调度系统的未来发展的趋势等。 历史在分析趋势之前，我们先看一下分布式调度系统的历史。早期分布式调度系统以批处理系统为主，例如九几年的LSF/SGE/PBS等，这些批处理系统大规划的使用
2、CAP和ACID中C的区别 ACID的C指单节点内数据的完整性和正确性，通过维护数据的完整性约束，来保持事务在时间维度上保持一致的正确状态。因为是描述单节点的内部状态，故又称“内部一致性”。 CAP的C指分布式多节点之间副本数据的相同性
由于TSINGSEE青犀视频很多项目的视频接入路数在不断增多，为了实现高性能、高可用、高扩展的服务，实现各项目的分布式搭建至关重要。流媒体项目存在大量的录像以及视频处理需求，因此需要考虑分布式系统中文件一致的问题。 目前主流的云服务器服务商都提供完整的共享文件系统，实际也是基于NFS系统搭建
DDM是否支持分布式JOIN DDM支持分布式JOIN。 表设计时，增加字段冗余 支持跨分片的JOIN，主要实现的方式有三种：广播表，ER分片和ShareJoin。 DDM目前禁止多个表的跨库update和delete。 父主题： SQL语法类
开放生态：openGauss开放生态，确保客户避免被类似传统商业数据库的封闭生态锁定。 极致扩展：通过分布式全局事务一致性优化，打破传统分布式性能瓶颈，实现计算与存储的垂直扩展能力，同时支持新增分片的数据在线重分布能力。 卓越性能：分布式优化器+Numa-aware技术加持，提供极致性能。在TPC-C、TPC-H等企业级负载下性能表现卓越。
Pre 分布式锁特征 使用 setnx 实现分布式锁 使用 setnx 和 expire 实现 使用 set 扩展命令实现 分布式锁的高可用 集群下分布式锁存在哪些问题 Redlock 算法的流程 Pre Redis进阶-细说分布式锁
订单生成策略如何在高并发分布式系统中生成全局唯一Id每秒上千订单场景下的分布式锁高并发优化实践！【石杉的架构笔记】什么是分布式系统，如何学习分布式系统分布式与集群的区别是什么？Build self-healing distributed systems with Spring Cloud使用Akka，Spring
1、在接口中添加redis缓存 由于首页数据变化不是很频繁，而且首页访问量相对较大，所以我们有必要把首页接口数据缓存到redis缓存中，减少数据库压力和提高访问速度。 改造service-cms模块首页banner接口，首页课程与讲师接口类似 1.2、Spring Boot缓存注解 （1）缓存@Cacheable
上都运行；下面第7步操作要区分机器运行。7. 启动storma) 在nimbus设备上启动storm nimbus进程和storm ui进程b) 在slave1和slave2设备上分别启动storm supervisor进程8. 通过Storm UI查看storm集群是否正常a)
大规模IoT网络的安全和可扩展性等问题主要受制于传统互联网C-S集中式通信模型。传统IoT的中心化C-S结构与基于区块链的分布式IoT结构如图1所示。传统IoT结构基于现有互联网环境，依赖于中心服务器进行设备之间的数据交互，而区块链技术有机地融合了分布式系统、哈希算法、默克尔树
//start-dfs.sh，start-all.sh区别： start-all.sh,stop-all.sh提示已经弃用了，建议使用start-dfs.sh and start-yarn.sh。 start-dfs.sh 只启动namenode 和datanode, start-all.s
能力，灵活分配业务流量和边云资源，有效提升业务稳定性和用户体验。 优势 ●用户就近接入 分布式云原生UCS根据用户所属区域，实现智能路由、就近接入，减少业务端到端时延。 ●统一算力供给 分布式云原生UCS跨地域算力协同，根据直播人数和应用需要，灵活调度边端、云端资源，提升资源利用率。
时就需要分布式锁来解决了。可以理解为在分布式场景中实现互斥类型的锁。 分布式锁本质上是解决分布式事务中的隔离性（某个行为可能需要访问多个目标，为了避免并发情况的发生，需要保证执行操作的顺序性）。 二、解决的问题 可以理解为把多线程中解决的问题的场景迁移到分布式场景中。
扩容实例分片（分布式） 操作场景 随着实例部署时间及业务的增长，数据库在运行性能及存储上逐渐会达到瓶颈。此时，需要通过增加主机来提升实例的性能及存储能力。GaussDB分布式独立部署形态支持扩容分片操作。 扩容时长与业务数据量有关，默认扩容操作超时时间为7天，扩容中实例可正常使用
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