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问题的起源在电商等业务中，系统一般由多个独立的服务组成，如何解决分布式调用时候数据的一致性？具体业务场景如下，比如一个业务操作，如果同时调用服务 A、B、C，需要满足要么同时成功；要么同时失败。A、B、C 可能是多个不同部门开发、部署在不同服务器上的远程服
在开发中有些敏感接口，例如用户余额提现接口，需要考虑在并发情况下接口是否会发生问题。如果用户将自己的多条提现请求同时发送到服务器，代码能否扛得住呢？一旦没做锁，那么就真的会给用户多次提现，给公司带来损失。我来简单介绍一下在这种接口开发过程中，我的做法。成功
之前写过一篇文章专门介绍了一下2PC和3PC。上一篇文章中主要介绍了下这两种分布式一致性协议的概念、具体提交流程以及优缺点。本文在上篇文章的基础上在深入了解下这两种分布式一致性协议。主要来分析下为什么2PC存在问题，为什么3PC解决了部分2PC存在的问题，
分布式和集群的概念经常被搞混，现在一句话让你明白两者的区别。这就是分布式，而为了应对并发，同时部署好几个用户系统，这就是集群
分布式事务场景如何设计系统架构及解决数据一致性问题，个人理解最终方案把握以下原则就可以了，那就是：大事务=小事务+异步，解决分布式事务的最好办法其实就是不考虑分布式事务，将一个大的业务进行拆分，整个大的业务流程，转化成若干个小的业务流程，然后通过设计补偿流
后面找了个NServiceKit.Redis来替代v4的收费版。value存放用户实体对象。public class SessionHelper { private const int secondsTimeOut = 60 * 20; //默认过
Dubbo是Alibaba开源的分布式服务框架，它最大的特点是按照分层的方式来架构，使用这种方式可以使各个层之间解耦合。从服务模型的角度来看，Dubbo采用的是一种非常简单的模型，要么是提供方提供服务，要么是消费方消费服务，所以基于这一点可以抽象出服务提供
项目介绍SpringBoot开发案例从0到1构建分布式秒杀系统，项目案例基本成型，逐步完善中。一旦上升到百万、千万级别的规模就要考虑分布式集群来应对瞬时高并发。基于SLB价格以及灵活性考虑后面我们接入Nginx做限流分发，来保障后端服务的正常运行。配置完成
把分布式系统中各个组件的工作汇总起来，就可以得到一个全面的跟踪系统。Google的Dapper，Twitter的zipkin，淘宝的鹰眼，新浪的Watchman，京东的Hydra，唯品会的Microscope，窝窝网的Tracing。重要的基础设施。一次竞
考虑到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。所以我斗胆以 Redis 为题材，对 Redis 常见问题做一个总结，希望能够弥补大家的知识盲
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