Fescar是阿里巴巴开源的分布式事务中间件，以高效并且对业务零侵入的方式，解决微服务场景下面临的分布式事务问题。假设传统的单体应用，通过3个Module，在同个数据源上更新数据来完成整个业务过程的数据一致性由本地事务来保证。要求数据库提供对 XA 的支持

Redis2.6在2012年正是发布，经历了17个版本，到2.6.17版本，相对于Redis2.4，主要特性如下：。1）服务端支持Lua脚本。2）去掉虚拟内存相关功能。3）放开对客户端连接数的硬编码限制。4）键的过期时间支持毫秒。5）从节点支持只读功能。9

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

分布式系统从它诞生到现在已经过去了很长的时间。在很久以前，一台电脑一次只能完成一项特定的任务。如果我们需要同时完成多项任务，则需要多台计算机并行运行。但是，并行运行并不足以构建真正的分布式系统，因为它需要一种机制来在不同计算机或者那些运行在计算机上的程序之

本文摘自《深入分布式缓存》，此文中提到的同程在使用Redis过程中踩过的坑，非常真实也很有借鉴性，读文有感Mark如下：。数据落盘也引起了很大的问题，RDB属于非阻塞式的持久化，它会创建一个子进程来专门把内存中的数据写入RDB文件里，同时主进程可以处理来自

都知道使用properties能够把项目相关的配置的以key-value的形式存到一起，需要修改的时候也能够很快定位，替换。比如项目当中的数据库链接相关的配置即使如此

例如：有两个客户端创建znode，分别为/lock_node/lock-1和/lock_node/lock-2

目前的应用系统，不管是企业级应用还是互联网应用，最终数据的一致性是每个应用系统都要面临的问题，随着分布式的逐渐普及，数据一致性更加艰难，但是也很难有银弹的解决方案，也并不是引入特定的中间件或者特定的开源框架能够解决的，更多的还是看业务场景，根据场景来给出解

l我想对用户的搜索关键词进行统计，分析出当前的流行趋势。这个很有意思，在经济学上有个长裙理论，就是说，如果长裙的销量高了，说明经济不景气了，因为姑娘们没钱买各种丝袜了。虽然上面的描述更偏向于一个日志系统，但确实kafka在实际应用中被大量的用于日志系统。p

JTA 主要包含以下几部分：

ehcache直接在jvm虚拟机中缓存，速度快，效率高；但是缓存共享麻烦，集群分布式应用不方便。如果是单个应用或者对缓存访问要求很高的应用，用ehcache。如果是大型系统，存在缓存共享、分布式部署、缓存内容很大的，建议用redis。ehcache也有缓存

分布式系统的一致性模型包括：强一致性、弱一致性、最终一致性，以及一些最终一致性的变种，如因果一致性、读自己写一致性等。有个项目，数据存放在主从同步的mysql数据库中，写操作统一落在主库上。也就是通常的读写分离方案在这种场景下解决不了读自己写一致性问题。在

负载均衡集群一般用于相应网络请求的网页服务器，数据库服务器。这种集群可以在接到请求时，检查接受请求较少，不繁忙的服务器，并把请求转到这些服务器上。从检查其他服务器状态这一点上看，负载均衡和容错集群很接近，不同之处是数量上更多。

我们这里假想下远程调用服务的集群运行场景，我们假如有5台服务器作为远程调用服务运行的服务器，那么每台服务器都必须有注册信息的冗余备份，当服务运行时候其中一台服务器发生了故障，这台故障的服务器上的数据不会丢失，此外集群应该还要有一个检查故障的机制，当发现有台

今天双11 作为DRDS 和ONS的负责人 ，其实还是有点压力的，于是我决定化压力为动力，更新一篇~今天我们来讲讲分布式存储领域的各类名词的发展来源吧~如果您有关注过存储领域，那一定会对这里面的NoSQL,SQL,KV等等专业名词听得是头晕脑胀，在这里我就

从去年开始，公司就开始搞云平台，这个也是各个大公司的趋势，都在搞。现在的oracle查询已经很慢了，数据达到了5T左右，数据量很大，性能和扩展性都需要解决。当前流行的mongodb、Hbase都是NoSQL的，无法满足系统的需要。经过筛选，淘宝的ocean

Hadoop 2.x和1.x已经大不相同了，应该说对于存储计算都更加通用了。Hadoop 2.x实现了用来管理集群资源的YARN框架，可以面向任何需要使用基于HDFS存储来计算的需要，当然MapReduce现在已经作为外围的插件式的计算框架，你可以根据需要

对于搜索引擎来说，索引存放在成千上万台机器上，如何进行分布式搜索呢？假设搜索结果是以分页的方式显示，以PageNumber代表当前页，从1开始，以PageSize代表页面大小，默认为10，以N代表搜索服务器数量。最简单的分布式搜索算法为：有一台合并服务器负

淘宝分布式索引构建：http://www.searchtb.com/2012/04/distribute_index_build.html 一致性Hash与分布式索引：http://www.cnblogs.com/lanceyan/archive/2

在传统B/S架构的企业管理系统里，技术架构往往就是一个工程项目，各个逻辑分层都是该工程的业务逻辑模块。由于我们把一个网站项目拆分成了三个独立项目，因此在项目管理和协调上增加了难度，所以我们引入maven框架对