我们学习 Java 都知道锁的概念，例如基于 JVM 实现的同步锁 synchronized，以及 jdk 提供的一套代码级别的锁机制 lock，我们在并发编程中会经常用这两种锁去保证代码在多线程环境下运行的正确性。但是这些锁机制在分布式场景下是不适用的，

我想大家最最最熟悉的就是单机结构，一个系统业务量很小的时候所有的代码都放在一个项目中就好了，然后这个项目部署在一台服务器上就好了。整个项目所有的服务都由这台服务器提供。此时便出现了集群模式，往下接着看。集群中每台服务器就叫做这个集群的一个“节点”，所有节点

分布式就是SOA,面向分布式对象的架构。保持数据一致性的是分布式事务。///2. value, 谁加了这把锁-->防止所被其他线程释放掉。///3. 锁的超时时间，防止死锁。//如果加锁失败，继续获取锁,会有无限次失败，所以要用死循环。//无限死循环

阿里巴巴高级开发工程师。Sentinel 是阿里巴巴开源的，面向分布式服务架构的流量控制组件，主要以流量为切入点，从限流、流量整形、熔断降级、系统自适应保护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。近期，Sentinel Go 0.3.0 正式发布，带来了

当会话过期或被放弃后，服务器将终止该会话。最常见的，会把用户的登录信息、用户信息存储在session中，以保持登录状态。什么是session一致性问题？只要用户不重启浏览器，每次http短连接请求，理论上服务端都能定位到session，保持会话。sessi

Redis 是一个使用 C 语言开发的高速缓存数据库。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset和hash。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及

redis中数据库默认是多少个db 及作用？python操作redis的模块？如果redis中的某个列表中的数据量非常大，如果实现循环显示每一个值？以及数据同步机制？简述redis的有哪几种持久化策略及比较？列举redis支持的过期策略。MySQL 里有

要统计出来当前最新的实时的热数据是哪些，我们就得将商品详情页访问的请求对应的流量，日志，实时上报到kafka中。然后将数据从mysql中查询出来，写入缓存中，进行缓存的预热，多个服务实例，分布式的并行的去做，基于zk分布式锁做了协调了，分布式并行缓存的预热

<!--zookeeper-->. <!--客户端-->. public static final String ZK_ADDR = "192.168.0.230:2181";public static fina

redis的安装与使用介绍，参见redis安装与介绍。　　Red is 的灵活性允许各种不同的键构造和存储方案。　　AOF 日志记录的是内存数据修改的指令记录文本。Redis 在长期运行的过程中， AOF 的日志会越来越长。如果实例宕机重启，重放整个AOF

base理论是在cap理论的基础上发展的，cap描述了分布式系统中数据一致性，可用性，分区容错性之间的制约关系。当你选择其中两个的时候，就不得不对另外一个做出一定的牺牲。base理论则是对cap理论的实际应用，也就是在分区和副本存在的前提下，通过一定的系统

value不仅可以是字符串，也可以是数字。因为是二进制安全的，所以你完全可以把一个图片文件的内容作为string来存储。Redis的string可以完全实现目前memcached的功能，并且效率更高。除了提供与 Memcached 一样的get、set、i

在具体的工程项目中，一个节点往往是一个操作系统上的进程。在本文的模型中，认为节点是一个完整的、不可分的整体，如果某个程序进程实际上由若干相对独立部分构成，则在模型中可以将一个进程划分为多个节点。TCP协议只能保证同一个TCP链接内的网络消息不乱序，TCP链

目前的项目很少会采用单机架构了，一是因为单机性能有限，二是因为单机服务一旦故障整个系统就无法继续提供服务了。分布式数据库是在集中式数据库的基础上发展起来的，是计算机技术和网络技术结合的产物。分布式数据库是指数据在物理上分布而逻辑上集中管理的数据库系统。

同一个业务，部署在多台服务器上；通过添加服务器的数量，提供相同的服务，从而让服务器达到一个稳定、高效的状态。SOA就已经提出的面向服务的架构思想，所以微服务应该算是SOA的一种演进吧。一个微服务应该都是单一职责的，这才是“微”的体现，一个微服务解决一个业务

本地Cache: 进程内Cache，读写性能高且无任何网络开销，但容易丢失；

如果Redis只用复制功能做主从，那么当数据量巨大的情况下，单机情况下可能已经承受不下一份数据，更不用说是主从都要各自保存一份完整的数据。在这种情况下，数据分片是一个非常好的解决办法。Redis的Cluster正是用于解决该问题。对于第二点，它的功能有点类

采用自主研发的嵌入式架构，极简的IO处理指令，使得硬件发挥出最大性能。产品软件硬件一体化设计，将软件的优势与硬件优势发挥至最好状态，单套系统最高可提供100+ GBps 读写性能。一体化的设计，也有效避免管理不统一及安装复杂等问题，减少了后期维护工作。经由

RedisQueue是一款轻量级的分布式异步任务队列调度框架，基于redis数据库作为broker，生产端将任务job存储到redis数据库中，消费端监听队列并取出任务执行。conn = redis.Redis # 指定redis数据库。q = Queue

按需选用Infortrend CS又可称之为“三重混合式”集群，在同一集群系统中纠删码、副本、专用三种模式同时使用，客户根据业务需求选择高可靠的副本模式、高可靠与高性能各占一半的纠删码模式及更适合密集型应用Infortrend专用横向扩展模式。