此公众号会从消息中间件的一些概念出发，陆续介绍分布式消息中间件的应用领域，涉及的技术等，最后到自己设计和实现一个分布式消息中间件。第一次写公众号，文章的结构组织并不一定能足够清晰，文字表达不一定够准确，权当和大家的讨论交流。对于分布式消息中间件，首先要了解

redis从2009年诞生到现在已经走过将近10年，从最开始大家在讨论nosql和传统关系数据库孰优孰劣，到现在大家谈起分布式锁，缓存纷纷将Redis作为其第一选择，服务端面试中Redis也作为一项必备能力，而如今Redis 5.0已经发布，越来越多的新特

分布式系统架构中，分布式事务问题是一个绕不过去的挑战。下面我们以电商购物支付流程中，在各大参与者系统中可能会遇到分布式事务问题的场景进行详细的分析！

通常，为了提高网站响应速度，总是把热点数据保存在内存中而不是直接从后端数据库中读取。Redis是一个很好的Cache工具。大型网站应用，热点数据量往往巨大，几十G上百G是很正常的事儿，在这种情况下，如何正确架构Redis呢？因此，实际使用中，通常一台机器上

简单的启动脚本，放置在Jmeter的根目录。该脚本请求window的notepad创建并重命名为.bat文件

原书名： Pattern-Oriented Software Architecture Volume 4: A Pattern Language for Distributed Computing. 本书关注分布式计算系统软件的设计和实现。书中首先介绍理解

通常我们谈论缓存一致性的时候，一般在谈的都是这种架构：应用有一个数据库和缓存，数据库中的常用数据会被放到缓存中，在这种场景下如何保证数据库的数据和缓存中的数据是一致的？这种其实比较好解决， Cache-aside 模式 已经是比较成熟和通用的了，实现上也比

应用服务器的高可用架构设计最为理想的是服务无状态，但实际上业务总会有状态的，以session记录用户信息的例子来讲，未登入时，服务器没有记入用户信息的session访问网站都是以游客方式访问的，账号密码登入网站后服务器必须要记录你的用户信息记住你是登入后的

着业务越来越复杂，应用服务都会朝着分布式、集群方向部署，而分布式CAP原则告诉我们，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance，三者不可得兼。很多场景中，需要使用分布式事务、分布式锁等技术

缓存雪崩我们多次提到了「cache miss」这个词，利用「cache miss」来更好的保障DB和缓存之间的数据一致性。然而，任何事物都是有两面性的，「cache miss」在提供便利的同时，也带来了一个潜在风险。在图中的第二步，大量的请求并发进入，这里

前言对于java的单进程应用来说，存在资源竞争的场景可以使用synchronized关键字和Lock来对资源进行加锁，使整个操作具有原子性。但是对于多进程或者分布式的应用来说，上面提到的锁不共享，做不到互相通讯，所以就需要分布式锁来解决问题了。废话不多说，

在这篇文章中我详细介绍了分布式事务是什么，实现分布式事务有哪些常用的方案，但是其中的东西很多是偏于理论，很多读者对其真正在实战上的使用可能还是有点差距。所以在前几次文章的更新中，我介绍了很多关于Seata的内容，如果大家对Seata不是很熟悉的可以阅读下面

主要涉及如下二个 package 路径下的类：。在《TCC-Transaction 源码分析 —— 事务存储器》中，事务信息被持久化到外部的存储器中。通过读取外部存储器中的异常事务，定时任务会按照一定频率对事务进行重试，直到事务完成或超过最大重试次数。你行

下面就结合淘宝目前的一些底层技术框架以及自己的一些感触来说说如何构建一个可 伸缩，高性能，高可用性的分布式互联网应用。此时一个session框架就会发挥作用了。除了淘宝目前的session框 架的实现方式以外，其实集中式session管理来完成，说具体点就

COPS是保序系统的集群的简称。在了解COPS之前，最好首先了解一下分布式系统CAC算法，从CAP-->CAC-->COPS是分布式系统的确保高性能低延迟高可扩展性的前提下追求高一致性直至事务机制的发展路径。通过COPS我们能够

但数据集的大小超过一台独立物理计算机的存储能力时，就有必要对它进行分区并存储到若干台单独的计算机上。管理网络上跨多台计算机存储的文件系统称为分布式文件系统。Hadoop的核心是HDFS和Map-Reduce，两者只是理论基础，不是什么具体可使用的高级应用。

企业级分布式应用服务以阿里巴巴中间件团队多款成熟的分布式产品作为核心基础组件，面向企业级云计算市场提供高可用分布式解决方案，是阿里巴巴企业级互联网架构解决方案的核心产品。EDAS 从响应时间维度对降级规则进行配置，帮助用户在应对流量高峰时合理地屏蔽劣质依赖

简介作为一名架构师，我们要专业，要能看懂代码，及时光着臂膀去机房，也能独挡一面！及时同事搞不定问题，或者撂挑子，你也能给老大一个坚定的眼神：不怕，有我在！还能在会议室上滔滔不绝，如若无人，让不懂技术的妹子看你时眼神迷离，就好想落霞与孤鹜齐飞！这两个工程难题

绝大部分写业务的程序员，在实际开发中使用 Redis 的时候，只会 Set Value 和 Get Value 两个操作，对 Redis 整体缺乏一个认知。这里对 Redis 常见问题做一个总结，解决大家的知识盲点。如果只是为了分布式锁这些其他功能，还有其

分布式系统已经在相当一段时间内依靠不变性来消除异常。可以进行更正，但只能在分类帐中新增要进行更正的条目。因此，您需要拜占庭容错算法才能在区块链中达成共识。分布式系统工程师必须处理这个冷酷事实。比特币和其他加密货币被建立在互联网上工作，其中网络分区和消息丢失