有没有这样的一组件帮我们对master做实时的监控，一旦发现master宕机就提升一个slave当选新的master，如果原master还有其他slave，将其他slave都从属于新的master；除此之外它还应该让系统在发生切换master时触发报警通知

当你在电商平台秒杀商品或者在社交网络刷热门话题的时候，可以很明显感受到当前网络数据流量的恐怖，几十万商品刚开抢，一秒都不到就售罄；哪个大明星出轨的消息一出现，瞬间阅读与转发次数可以达到上亿。作为终端用户的我们可能会思考，服务系统是怎么在这样严峻的流量环境中

滴滴出行消息服务团队近日开源了其内部广泛使用的分布式消息中间件产品 DDMQ，这是一款致力于提供低延迟、高并发、高可用、高可靠消息服务的企业级消息队列产品。完善的监控配套：提供模块的健康检查和消息堆积告警功能。DDMQ 已经在滴滴内部稳定运行了两年多时间，

在分布式架构环境下，服务间的依赖日益复杂，可能没有人能说清单个故障对整个系统的影响，构建一个高可用的分布式系统面临着很大挑战。在可控范围或环境下，使用 ChaosBlade 工具，对系统注入各种故障，持续提升分布式系统的容错和弹性能力，以构建高可用的分布式

文章首发于公众号：松花皮蛋的黑板报作者就职于京东,在稳定性保障、敏捷开发、高级JAVA、微服务架构有深入的理解。目前来看，数据的分布式存储普遍采用中心化副本集管理方式，那么接下来我将介绍这种方式的三个关键点，如下：。分布式存储中的数据复制服务大多数是一种尽

job 节点 作为消费端，消费logic生产的数据，然后通过grpc推送至cloud节点，cloud点真正处理客户端数据，job节点默认多进程消费启动4个worker进程，以及默认10个grpc连接池。需要在config/queue.php ,config

Redis是一种key-value形式的NoSQL内存数据库，由ANSI C编写，遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。Redis最大的特性是它会将所有数据都放在内存中，所以读写速度性能非

因此，在这个例子中，我们有一个Customer实体，它将第一个持久化到数据库中，而Order实体将被持久化到第二个数据库中。这两个实体非常简单，这个实例仅仅是一个示范。这个结果实现如下：值得注意的是，它是属于两个不同的包，原因有两点：1、项目呈现上下级逻辑

总结在高并发情况下，使用分布式缓存时需要了解的知识点：缓存穿透，缓存雪崩，缓存热点，缓存预热，缓存监控等，本文。双缓存模式，用空间换时间，保留2份缓存，一份永不过期，一份正常的过期时间，当获取正常缓存为空时，则返回永久缓存，同时发起请求db，成功后。缓存k

Spring Cloud Sleuth为SpringCloud应用实现了一种分布式链路跟踪解决方案，通过Sleuth可以很清楚了解到一个服务请求经过了哪些服务，每个服务处理花费了多长时间。Span是基本的工作单元。每个trace中会调用若干个服务，为了记录

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

按照美国著名科学家 Eric Brewer 在 2000 年提出的理论，当技术架构从集中式架构向分布式架构演进，会遇到 “CAP 定律”的瓶颈。CAP 说明一个数据处理系统不能同时满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求。CAP永远不可能同时满足，最多只能

大型分布式网站的核心思想是采用大量廉价的PC，构建一个低成本、高可用、高可扩展、高吞吐的集群系统，以支撑海量的用户访问和数据存储，理论上具备无限的扩展能力。分布式系统的设计是一门复杂的学习，它涉及通信协议，远程调用，服务治理，系统安全，存储，搜索，监控，稳

zookeeper其实是集群中每个节点都维护着一棵相同的树, 树的结构跟linux的目录结构的概念差不多, 以/为跟节点, 下边可以扩展任意的节点和叶子节点, 每个节点都可以写入数据. 基于zookeeper的分布式锁的实现, 其实是得益于zookeepe

用乐观锁做幂等。缺点是缺少保护，大量请求直接打到数据库；好处是简单不易出错。如果是单机环境，使用普通的先进先出队列即可；若是分布式环境，则需要依靠Redis有序集合等方式来实现。如返回0，表明该锁已被其他客户端取得，这时我们可以先返回或进行重试等对方完成或

目前在生产环境，使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ等。异步处理，应用解耦，流量削锋和消息通讯四个场景。因为CPU在单位时间内处理的请求数是一定的，假设CPU1秒内吞吐量是100次

或许等以后，把所有的文章的结构重新梳理一下，就可以针对一些之前没深入下去的部分做一些扩展了~各位能耐着性子看我之前的博客，相信对于我讲解分布式存储的期待也是重要的一个理由吧~~笑。从我个人来看，分布式存储和单机存储在设计目标上而言，并无明显不同，都是为了让

Voldemort是一款基于Java开发的分布式键-值缓存系统，像JBoss Cache一样，Voldemort同样支持多台服务器之间的缓存同步，以增强系统的可靠性和读取性能。每一个服务器的缓存数据被横向分割，因此是总缓存的一个子集。严格保持缓存的一致性。

注意,如果你打算实际使用Redis集群,推荐看正式的规范文档.Redis集群现在还在alpha测试,请加入Redis邮件列表,或Githubrepository的讨论组.Redis集群实现了数据自动分片于多个节点.Redis集群不支持处理多个key,因为这

关于一致性哈希算法的原理，网上有很多介绍，在此只是简单介绍一下，不做详细说明。一致性哈希算法可以将数据尽可能平均的存储到N台缓存服务器上，提高系统的负载均衡，并且当有缓存服务器加入或退出集群时，尽可能少的影响现有缓存服务器的命中率，减少数据对后台服务的大量