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分布式计算，海量数据处理，算法与数据结构
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为什么CAP理论中的三个指标不能同时满足呢？春暖花开、鸟语花香，莫要虚度这明媚的春天，一起学一学分布式CAP理论吧~本文主要会对以下问题进行介绍：。分布式系统有什么特点？对于分布式系统最简单的理解，就是一组计算机工作，但最终以一台计算机的用户身份显示。分布
幂等性的 6 种实现方式，包括前端拦截、数据库悲观锁实现、数据唯一索引实现、数据库乐观锁实现、JVM 锁实现，以及分布式锁的实现等方案，其中前端拦截无法防止懂行的人直接绕过前端进行模拟请求的操作。因此后端一定要实现幂等性处理，推荐的做法是使用分布式锁来实现
研发部门对于客户端选型比较广泛和随意，依赖的分支也不统一，感觉就像百度到一个就直接用，或者是有一个功能满足就换，没有考虑到其他组的使用情况以及集中维护。官方推荐的java客户端只有Jedis、lettuce、Redisson，所以这次分析只针对这三个进行。
再谈分布式服务及框架。分布式服务最初是从RPC演变过来的，客户端调用远程方法（应用），本质上是远程调用的可用性问题。假设服务还是以前的那种单体应用结构，它的业务承载能力毕竟有限，它支持多少并发？那如果超过了单体所能支撑的并发怎么办？参考各个RPC实现，如h
TXC/GTS/Fescar一脉相承：ali TXC ->aliyun GTS->Fescar. 这些形态的原理已经在很多文章中进行了剖析，用“分布式事务”关键字就能搜到对应的文章，本文不再赘述这些形态的原理，并将重点放在如何根据业务选择对应的
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