我们先看一下分布式事务的需求是如何产生的，以及应用服务器是如何支持分布式事务管理的。
分布式事务就是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上，以上是百度百科的解释。
水平分表分的是行记录，而垂直分表，分的是列字段，它就像用一把刀，垂直的将一个表切成多张表一样。
RC 和 快照隔离 级别可防止某些竞争条件，但并非全部。一些棘手案例，如写偏斜 和 幻读，会发现可悲情况：
加锁的方式：自动加锁。查询操作（SELECT），会自动给涉及的所有表加读锁，更新操作（UPDATE、DELETE、INSERT），会自动给涉及的表加写锁。
接图文简述分布式关系数据库（一）。上一章最后讲到了读写分离，继续。
在SQL Server数据库管理中，链接服务器是一项强大的功能，允许在一个SQL Server实例中访问另一个SQL Server实例的数据。这种功能为数据库管理员提供了灵活性，使其能够跨不同服务器进行数据交互，开辟了更多的应用场景。本文将介绍链接服务器的作用、何时使用以及通过一个案例详细说明如何在SQL Server中创建和使用链接服务器。
今天，咱们就暂时不聊【精通高并发系列】了，今天插播一下分布式事务，为啥？因为冰河联合猫大人共同创作的分布式事务领域的开山之作——《深入理解分布式事务：原理与实战》一书正式出版了，于2021年10月20日开始在当当预售，当天即登上当当新书榜第一的位置！
在SAP项目的实施过程中，经常会遇到关于配置传输的问题。即我们在某个client下面做系统配置，配好了之后再传到其他系统之中。
数据时代，分布式缓存领域，大家可能较为熟悉Redis，当红一哥，还有经典老将Memcached, 以及新秀Apache Ignite, 当然还有Oracle的Coherence内存数据网格，今天我们主要关注投行金融领域的分布式缓存一哥Gemfire。
MongoDB 4.2已经发布，我们来看看它增加了哪些新特性？分布式事务？数据库加密？通配符索引？
随着项目逐步以微服务开发为趋势，逐渐呈现一个服务对应一个数据库。从中产生了分布式事务的问题：一个操作先后调用不同的服务，要保证服务间的事务一致性，这就是分布式事务解决的问题。
在运营直播平台过程中，运营方最关注的是平台流量的获取，但往往会忽略直播系统自身安全性方面的问题。这里的安全性问题主要有两方面，一个是程序源码的安全防护，另一个是硬件运维层面的安全防护，下面就给大家详细介绍下。
跨标签页通信是指在浏览器中的不同标签页之间进行数据传递和通信的过程。在传统的Web开发中，每个标签页都是相互独立的，无法直接共享数据。然而，有时候我们需要在不同的标签页之间进行数据共享或者实现一些协同操作，这就需要使用跨标签页通信来实现。
在运营在线教育平台的过程中，运营方可能最为关注的是平台流量的获取，但往往会忽略在线教育平台数据安全性的问题。比如像是让很多老师比较头疼的盗链，或者是较为严重的用户私人信息泄露等等。要做好防护，一个是要在开发过程中的程序源码中入手，二是在硬件、软件层面的安全防护，下面就给大家详细介绍下。
直播系统源码常见安全问题及防护措施在直播平台的现实运营过程中，运营方最关注的是平台流量的获取，以及流量变现收益模式的探索，往往会忽略直播系统自身安全性方面的问题。这里的安全性问题主要有两方面，程序源码安全防护以及硬件运维层面的安全防护。
之前的一篇已经介绍了如何配置复制，介绍了发布者、分发者和订阅者以及事务日志运行的简单关系。其中提到了复制代理，我们这篇将详细介绍复制代理，它是什么？在事务复制的步骤中起到了什么作用？ 代理和工作 首先我们要知道事务复制不是被SQLServer数据库引擎执行的，而是被其他外部的服务。这些服务中就包括了SQLServer 复制代理。 复制代理主要包括了快照代理、日志读代理和分发代理。双向复制也使用了队列-读代理。 这些代理可以理解为在复制场景链接服务器并且促使数据移动的Windows 程序。在标准的复制安装过程
TransactionOptions transactionOption = newTransactionOptions();//设置事务隔离级别
就像在“传统关系数据库高可用的缺失”一文中所看到的，高可用在传统关系数据库的理论和实践上都是缺失的，这使得传统数据库无法做到主库备库完全一致，为了减少主库故障对业务的影响不得不使用昂贵的高可靠硬件，缺乏高可用还导致了分布式OLTP数据库缺失、无法水平伸缩从而使得高并发业务不得不采用更加昂贵的大型服务器等。作为分布式关系数据库，OceanBase必须解决这个问题。那么，采用普通PC服务器的OceanBase是如何做到高可用的呢？
不同的方式有不同的场景，例如ChatGPT就是采用SSE来进行消息流推送的，又比如各种游戏都是使用UDP建立数据连接，而很多RPC框架底层是TCP连接，现代浏览器提供了WebSocket支持。
之前看过 《大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战》 ，这个系统设计还是挺有意思的，里面提及了Google的一整套系统都有论文，而且现在已经进化到下一代支持分布式跨行事务的关系型数据库系统了。所以一直很想抽时间看看Google的那套去中心化并且可以平行扩容的分布式系统和数据库的论文。之前一些计划中的我自己的项目的优化项都差不多完成了，这段时间就陆陆续续的看完了这三篇Paper，可怜我的渣渣英语，所以看得比较慢。
不少小伙伴看了我的博客的后跟我探讨问题时都离不开数据一致性、数据关联、数据重复创建的问题，只要大家做的分布式系统无论是否微服务化，或多或少都会遇到上述问题，而上述的问题的本质其实就是分布式事务、分布式数据关联与幂等性。这三个问题也是很多面试官在面试的时候检验应聘者是否有实践过分布式系统的经验的标准之一，而微服务作为分布式系统的架构风格，在实施过程中也无法幸免以上问题。
又赶上一年一度的金九银十的日子，这段期间的招聘岗位相对前几个月会多些，如果在目前公司没有进步、没有前途时，这段时间可以准备一下，去外面看看机会。不过在外面找工作时，可以提前在网上看看招聘信息，看看自己是否达到公司要求。如果多看下高薪资的技术人员招聘要求时，就会发现对三高都有一定的要求，比如下面一家公司的要求就对高并发、高负载和高可用性系统设计要有开发经验。
本地事务 本地事务，即单体应用中单个线程内对一个数据库的事务提交。例如充值操作，充值成功后订单表状态更新为成功，账户表加钱，对应的数据库更新操作如下。 begin transaction update 订单表 set 状态='成功' where id = 110; update 账户表 set 余额=余额+10 where id = 111; commit 相应的程序代码也很简单： @Transactional public void update() { update订
当数据库的数据量过大，大到一定的程度，我们就可以进行分库分表。那么基于什么原则，什么方法进行拆分，这就是本篇所要讲的。
Vitess，作为海外最为知名的分库分表产品，一直以来在国内声音不多。近期抽空了解下这个产品，特分享出来。本文部分内容取自Vitess官网https://vitess.io。
流处理（streaming process），有时也被称为事件处理（event processing），可以被简洁地描述为对于一个无限的数据或事件序列的连续处理。一个流，或事件，处理应用可以或多或少地由一个有向图，通常是一个有向无环图（DAG），来表达。在这样一个图中，每条边表示一个数据或事件流，而每个顶点表示使用应用定义好的逻辑来处理来自相邻边的数据或事件的算子。其中有两种特殊的顶点，通常被称作sources与sinks。Sources消费外部数据/事件并将其注入到应用当中，而sinks通常收集由应用产生的结果。图1描述了一个流处理应用的例子。
分布式数据库是相对于集中式数据而言的，具备分布式数据管理能力的一种新型数据库软件产品。是面对高性能、大数据量业务系统，特别是无法进行大规模重构的业务系统，实现分布式能力引入的一种有效解决方案。分布式数据库具备数据分片管理、分布式事务、读写分离等关键分布式能力，能够为应用提供类似与集中数据库的使用方式，可以降低应用实施分布式改造的复杂度。近年来，各国产厂商都在积极推进分布式数据库产品的研发，技术已经逐步成熟，金融行业也已经有成功案例投入生产系统使用。本文尝试从多个角度，阐述金融行业分布式数据库转型所面临的问题及解决思考。
https://mp.weixin.qq.com/s/n6bI335w7mJFoBeR2aJqVw
最早的数据库是在单台支持多任务的物理机器上运行的，这种集中式的数据库系统仍然在被广泛使用，如今在集中式数据库系统上运行的企业级应用可能拥有成千上万的用户，数据库的规模从兆字节到数百G字节不等。
1.慢查询：很难在短时间内过滤出需要的数据 查询字区分度低 -> 要在大数据量的表中筛选出来其中一部分数据会产生大量的磁盘io -> 降低磁盘效率
SQL Server数据库服务方式是安装在客户提供的服务器内。客户负责硬件、、软件安装、安全性、数据库备份、灾难恢复等相关的运维工作。需要较高的人为运维成本。
1.慢查询：很难在短时间内过滤出需要的数据 查询字区分度低 -> 要在大数据量的表中筛选出来其中一部分数据会产生大量的磁盘 io -> 降低磁盘效率
数据库部署架构是从容量、可用性、性能、成本等多方面权衡的结果，网商银行基础架构从建行之初满足快速业务响应的分布式架构，到单元化架构的落地，再到云原生时代，其中伴随着业务的快速发展，数据库的部署架构也经过多个版本的迭代发展。 容灾方面，从最初的“两地三中心”，具备机房级容灾，不具备全部的城市级容灾，经过扩容建设发展到现在的“三地五中心”。具体部署方式如图3-1-1所示，采用3-2-1的部署方式，任意一个城市的故障，通过选主（选择主库）实现主库的切换完成容灾。 图3-1-1 “三地五中心”架构 分布式业务
硬件基础 分布式存储系统是运行在通用计算机硬件体系结构上的底层系统，熟悉各种硬件的性能，能帮助我们更好的调整架构，最大限度地发挥硬件的价值。 基础参数 常见硬件的大致性能参数如下： 类别性能访问L1 Cache0.5ns分支预测失败5ns访问L2 Cache7nsMutex加锁/解锁100ns内存访问100ns千兆网络每秒100MB从内存顺序读取数据每秒4GB(同机房)网络来回RTT0.5ms(同城跨机房)网络来回RTT1~2ms(不同城跨机房)网络来回RTT300~100msSATA磁盘寻道10msSAT
文章摘要：当单表数据达到千万以上时，通过加索引或者表分区优化提升的效果就比较有限了，应该如何应对呢？？？
Apache Cassandra是极高性能、可扩展、分布式NoSQL数据库，使用灵活，简单分区行存储数据模型，可以对商业服务器和跨数据中心进行无单点故障的海量数据存储处理。它最初由Avinash Lakshman（Amazon Dynamo的开发者）和Prashant Malik在Facebook开发的，旨在解决他们的Inbox-search问题，然后在2008年7月正式开源，并自那时以来，由于IBM、Twitter和Rackspace的大力支持，Cassandra一直以惊人的速度发展，2010年
作为一种架构风格，微服务因其极高的灵活性，越来越受欢迎。应用程序在功能上分解为一组松散耦合的协作服务，通过定义良好的（REST）API进行交互。通过采用这些设计原则，开发团队可以以极其快节奏的方式独立开发独立的微服务。已知使用这种开发模式的组织将其部署从每天 50到300次更新......。
https://segmentfault.com/a/1190000013672421
为了做到无损切换并且考虑到主机可能发生磁盘损坏且无法恢复的场景，需要用到日志复制技术，将本地日志及时同步到其他节点。实现方式有三种：
QPS： QueriesPerSecond意思是“每秒查询率”，是一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用，每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。通过数据切分来提高网站性能，横向扩展数据层已经成为架构研发人员首选的方式。
上面说这么多，总结一下，ZK 能解决分布式应用开发的问题，ZK 能很好的解决问题 。到这一步，疑问就更多了：
MySQL集群是一个无共享的(shared-nothing)、分布式节点架构的存储方案，其目的是提供容错性和高性能。它采用了 NDB Cluster 存储引擎，允许在 1 个群集中运行多个 MySQL 服务器。初步掌握MySQL集群原理是我们学习MySQL集群要迈出的第一步。
导读：分库分表能有效的环节单机和单库带来的性能瓶颈和压力，突破网络IO、硬件资源、连接数的瓶颈，同时也带来了一些问题。
MySQL 的架构特点使其可以被应用在很多场景中。尽管它并不完美，但足够灵活，从小型的个人网站到大型的企业应用它都可以工作得很好。为了最大限度地使用 MySQL，你需要了解它的设计，以便能够用其所长，避其所短。
在分布式系统中，为了保证事务仍然具备原子性和一致性，我们引入了多种机制。本文配套MIT yfs lab进行最佳。
今天在查询数据库的时候，向开发要了一条查询语句，发现在语句表的后面有with(nolock)，不知道这是干啥用的，之前没遇到过，所以就差了下：
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