10.猛犸也支持通过分布式Shell引擎支持传统的服务器模式。并且资源模型和传统的服务器模式同时并存，解决各自擅长的问题
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在分布式系统中，生成唯一的ID是一个核心问题，特别是在需要确保数据完整性和避免冲突的场景中。以下是对五种分布式唯一ID生成方法的详细阐述，包括它们的工作原理、优缺点，以及对网络依赖性的考量：
集群是指将多台服务器集中在一起，每台服务器都实现相同的业务，做相同的事；但是每台服务器并不是缺一不可，存在的主要作用是缓解并发能力和单点故障转移问题。
没错，分布式IM即时通讯系统已经上线双向视频通话功能，至此，已完全支持发送文本消息、表情消息、图片消息、文件消息、语言消息和双向视频通话。所有的功能从需求、原型、设计、架构、编码，到测试、部署、运维，冰河都为你安排的妥妥的。
随着企业 IT 服务的不断发展，单台服务器逐渐无法承受用户日益增长的请求压力时，就需要多台服务器联合起来构成「服务集群」共同对外提供服务。同时业务服务会随着产品需求的增多越来越肿，架构上必须进行服务拆分，一个完整的大型服务会被打散成很多很多独立的小服务，每个小服务会由独立的进程去管理来对外提供服务，这就是「微服务」。
在整个过程中，与团队成员和相关利益相关者进行有效的沟通和协作非常重要。确保你理解需求，并根据实际情况进行适当的调整和改进。此外，遵循良好的分布式系统设计原则和最佳实践，可以提高应用的性能、可靠性和可扩展性。
随着智慧化生活的蓬勃发展，势必会有更多形态的终端产品出现，这就对UI设计提出了更大的挑战。如何进行UI设计，才能打破不同形态产品间的壁垒，实现一次开发多端部署，保证全场景下极致的用户体验？
当我们架设一个系统的时候通常需要考虑到如何与其他系统交互，所以我们首先需要知道各种系统之间是如何交互的，使用何种技术实现。 1. 不同系统不同语言之间的交互 现在我们常见的不同系统不同语言之间的交互使用WebService，Http请求。WebService，即“Web 服务”，简写为 WS。从字面上理解，它其实就是“基于 Web 的服务”。而服务却是双方的，有服务需求方，就有服务提供方。服务提供方对外发布服务，服务需求方调用服务提供方所发布的服务。如果说得再专业一点，WS 其实就是建立在 HTTP
关于服务化，以及软件系统的服务化，是一个大的概念。我通过写这些以服务化为主题的文章，总结出来服务化是一种思想，是一种软件过程，并没有严格的非此及彼的标准化定义.
X/Open Distributed Transaction Processing（X/Open DTP）模型是一种用于构建分布式事务处理系统的标准模型。该模型定义了如何在分布式环境中协调和管理事务的执行。
分布式锁服务在大家的项目中或许用的不多，因为大家都把排他放在数据库那一层来挡。当大量的行锁、表锁、事务充斥着数据库的时候。一般web应用很多的瓶颈都在数据库上，这里给大家介绍的是减轻数据库锁负担的一种方案,使用zookeeper分布式锁服务。 zookeeper是hadoop下面的一个子项目, 用来协调跟hadoop相关的一些分布式的框架, 如hadoop, hive, pig等, 其实他们都是动物, 所以叫zookeeper ——“动物园管理员”。动物园里当然有好多的动物，游客可以根据动物园提供的向导图到
这篇文章不会具体教你如何使用Yarn的API,但是会教你我实践过后的一些经验。接下来的内容会探讨以下两个主题：
公司技术分为浓重，在众多的兴趣小组里面有一个分布式数据库的小组，本周五需要进分享，是在是惭愧，作为这个小组的 specialist, 啥都没有做，所以赶紧弄弄，要不说啥。
翻译自 Unveiling the Future of Application Networking: Trends and Impacts 。
上篇文章我们说了分布系统存在的意义，基础的线程进程运行模式，进程之间内存是相互独立的，多线程是在进程内部，共享同一个进程里的内存，进程之间也可以共享对象，但是就有了序列化和反序列化的开销。网络通信知识有BIO/NIO/AIO、java通常用的NIO非阻塞，把出现的事件交给event handler处理，不需要一个socket分配一个线程，一个线程可以处理多个socket套接字工作。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 📷 我们无时无刻不在使用文件系统，进行开发时在使用文件系统，浏览网页时在使用文件系统，玩手机时也在使用文件系统。 对于非专业人士来说，可能根本不知道文件系统为何物。因为，通常来说，我们在使用文件系统时一般不会感知到文件系统的存在。即使是程序开发人员，很多人对文件系统也是一知半解。 虽然文件系统经常不被感知，但是文件系统是非常重要的。在 Linux 中，文件系统是其内核的四大子系统之一；微软的 DOS（Disk Operating System，磁盘管理系统
分布式IM即时通讯系统本质上就是对线上聊天和用户的管理，针对聊天本身来说，最核心的需求就是：发送文字、表情、图片、文件、语音、视频、消息缓存、消息存储、消息未读、已读、撤回，离线消息、历史消息、单聊、群聊，多端同步，对接OpenAI大模型，以及其他一些需求。
当我们架设一个系统的时候通常需要考虑到如何与其他系统交互，所以我们首先需要知道各种系统之间是如何交互的，使用何种技术实现。
ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务，由雅虎创建，是 Google Chubby 的开源实现。
今天，我们将开始迈向Apache ZooKeeper的新旅程。在这个ZooKeeper教程中，我们将看到Apache ZooKeeper的含义以及ZooKeeper的流行度。此外，我们将了解ZooKeeper 的功能，优点，应用和用例。此外，我们将讨论不同的术语，如ZooKeeper Client，ZooKeeper Cluster，ZooKeeper WebUI。除此之外，Apache ZooKeeper教程将为使用ZooKeeper的原因提供答案。此外，我们将看到使用ZooKeeper的公司。最后，我们将看到Apache ZooKeeper架构。
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。具有可靠、高效、可伸缩的特点。
对移动互联网发展史熟稔的朋友，在从去年到如今的这段日子里应该会感觉格外兴奋。这段日子会让我们想起2007-2009年，那时全球移动产业见证了iOS和安卓系统的诞生落地，移动终端的交互方式和移动商业模式被改写，此后我们的生活发生了围绕终端操作系统的一系列变化。
接口使用的什么技术（dubbo、webService、httpclient等是否了解）；
最近在某个“群”， 经常看到吐槽某分布式数据库的“流言蜚语”，主要提到一些问题， 如系统不稳定，系统运行缓慢，等一些问题，细究大部分问题不在分布式数据库，而在于本身使用者不具备使用分布式数据库的最基本的“能力”。
WCF是构建和运行互联系统的一系列技术的总称，它是建立在Web Service架构上的一个全新的通信平台。你可以把它看成是.NET平台上的新一代的Web Service。WCF为我们提供了安全、可靠的的消息通信，也为我们提供了更好的可互操作性是的我们可以和其他的平台进行“交流”。
明代著名的心学集大成者王阳明先生在《传习录》中有云：“道无精粗，人之所见有精粗。如这一间房，人初进来，只见一个大规模如此。处久，便柱壁之类，一一看得明白。再久，如柱上有些文藻，细细都看出来。然只是一间房。”
WCF是构建和运行互联系统的一系列技术的总称，它是建立在Web Service架构上的一个全新的通信平台。你可以把它看成是.NET平台上的新一代的Web Service。WCF为我们提供了安全、可靠的的消息通信，也为我们提供了更好的可互操作性是的我们可以和其他的平台进行“交流”。 微软斥巨资打造WCF，在我们看来主要出于下面两个目的：实现其对现有的分布式技术的整合以及顺应SOA的浪潮。在WCF之前，微软已经为了提供了一套完整的基于分布式的技术和产品，这些技术和产品使我们构建一个基于于分布式的互联系统变得
用户请求服务端, 由于动静分离, 前端发起HTTP请求, 不会携带任何状态, 当用户第一次请求以后, 我们手动设置一个Token, 作为用户会话,存入Redis中, 如此作为redis-session, 并且这个Token设置后放入前端cookie中(app或者小程序可以放入缓存), 如此后续交互过程中, 前端只需要传递Token给后端, 后端就能识别这个用户请求来自于谁了
Seata是一个开源的分布式事务解决方案，在分布式系统中保证数据一致性是非常重要的。Seata提供了高效、易用、可靠的分布式事务解决方案，帮助用户实现跨DB、跨A/C、跨RPC的分布式事务。
针对聊天本身来说，最核心的需求就是：发送文字、图片、文件、语音、视频、消息缓存、消息存储、消息未读、已读、撤回，离线消息、历史消息、单聊、群聊，多端同步，以及其他一些需求。
分布式IM即时通讯系统本质上就是对线上聊天和用户的管理，针对聊天本身来说，最核心的需求就是：发送文字、图片、文件、语音、视频、消息缓存、消息存储、消息未读、已读、撤回，离线消息、历史消息、单聊、群聊，多端同步，以及其他一些需求。
集群是指将多台服务器集中在一起，每台服务器都实现相同的业务，做相同的事情。但是每台服务器并不是缺一不可，存在的作用主要是缓解并发压力和单点故障转移问题。我们可以利用一些廉价的符合工业标准的硬件构造高扩展、高性能、低成本、高可用的系统。
我们在Mysql系列文章中已经介绍过，我们常用的InnoDB存储引擎是支持事务的。这里所说的事务由一系列对系统中数据进行访问与更新的操作所组成的一个程序执行逻辑单元。事务保证了这一组操作要么都成功，要么都失败；并且事务提交之后，数据不会丢失。总结下来就是原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability），即ACID四个特性。这种事务是针对单个数据库的，数据库底层只是在单个计算机内部通过一系列机制实现了ACID特性，不需要与其他外部数据源进行交互。从系统架构上划分，这属于集中式系统架构，这也符合早期做的传统软件项目的特点，没有负载均衡，都是单机运行，而数据库也是单台，只是做数据库备份，在主库宕掉时，切换到从库即可。
让人推荐快速学习的方式，却也是极度无奈之举。而且运维也不是一日练成的。就算大师提供了很好的指导，也终究是拿自己的线上产品练手了，这样显然是得不偿失的。现如今，一个创业公司的产品不稳定，造成的问题是巨大的。比如摩拜单车最近就故障频仍，造成的不良影响其实是非常大的，但是因为整个市场发展是往前走的，倒不会因为一两次的故障而改变这种趋势。但是如果没有这些故障，想必会更好吧。
架构设计存在两类系统的设计：大型系统和简单系统的架构设计。如何进行简单系统（单系统）设计我们看到的文章很多，大型系统设计相对较少。如何进行大型系统设计？是我们今天讨论的话题。
Apache Hadoop：分布式处理架构，结合了 MapReduce（并行处理）、YARN（作业调度）和HDFS（分布式文件系统）；
对于分布式系统的理解不能光停留在理论上，本文旨在通过一个实际的案例来阐述分布式系统框架的基本概念，起到抛砖引玉的效果。
简单的说，“分工协作，专人做专事”就是分布式的概念。就好比你是你们公司唯一的码农，那么前后端都需要你自己来开发（单体架构），但随着业务的增长，你确实忙不过来了，老板给你招来了一个前端，那么你就只需要专注后端开发就行了（分布式）。但是软件的分布式搭建远远不像现实例子中这么简单，需要考虑和处理很多方面的问题，我们先了解以下几个常见的概念：
迄今为止，人们提出的软件开发模式有不少是关于分布式计算的，但人们始终无法以完整的视角了解分布式计算中各种模式是如何协同工作、取长补短的。构建复杂的分布式系统似乎成为了永远也无法精通的一门手艺。本书的出版改变了这一切。
会话Session代表的是客户端与服务器的一次交互过程，这个过程可以是连续也可以是时断时续的。曾经的Servlet时代（jsp）），一旦用户与服务端交互，服务器tomcat就会为用户创建一个session，同时前端会有一个jsessionid，每次交互都会携带。如此一来，服务器只要在接到用户请求时候，就可以拿到jsessionid，并根据这个ID在内存中找到对应的会话session，当拿到session会话后，那么我们就可以操作会话了。会话存活期间，我们就能认为用户一直处于正在使用着网站的状态，一旦session超期过时，那么就可以认为用户已经离开网站，停止交互了。用户的身份信息，我们也是通过session来判断的，在session中可以保存不同用户的信息。session的使用之前在单体部分演示过，代码如下∶
今天小蕉跟大伙一起聊聊分布式系统的架构的套路。在开始说套路之前，大家先思考一个问题，为什么要进行分布式架构？
今天小蕉跟大伙一起聊聊分布式系统的架构的套路。在开始说套路之前，大家先思考一个问题，为什么要进行分布式架构？ 大多数的开发者大多数的系统可能从来没接触过分布式系统，也根本没必要进行分布式系统架构，为什么？因为在访问量或者QPS没有达到单台机器的性能瓶颈的时候，根本没必要进行分布式架构。那如果业务量上来了，一般会怎么解决呢？ 首先考虑的就是机器升级。机器配置的垂直扩展，首先要找到当前性能的瓶颈点，是CPU，是内存，是硬盘，还是带宽。砸钱加CPU，砸钱换SSD硬盘，砸钱换1T内存，这通常是解决问题最直接也最高
今天小蕉跟大伙一起聊聊分布式系统的架构的套路。在开始说套路之前，大家先思考一个问题，为什么要进行分布式架构？ 大多数的开发者大多数的系统可能从来没接触过分布式系统，也根本没必要进行分布式系统架构，为什么？因为在访问量或者QPS没有达到单台机器的性能瓶颈的时候，根本没必要进行分布式架构。那如果业务量上来了，一般会怎么解决呢？ 首先考虑的就是机器升级。机器配置的垂直扩展，首先要找到当前性能的瓶颈点，是CPU，是内存，是硬盘，还是带宽。砸钱加CPU，砸钱换SSD硬盘，砸钱换1T内存，这通常是解决问题最直接也最高效
今天为大家推荐一些翻译整理的大数据相关的学习资源，希望能给大家带来价值。
分布式系统解决了传统单体架构的单点问题和性能容量问题，另一方面也带来了很多的问题，其中一个问题就是多节点的时间同步问题：
本文是《极客时间》-《TiDb极简入门》的学习笔记。传送门：https://time.geekbang.org/opencourse/videointro/100089601
Tomcat 默认配置的最大请求数是150，也就是说同时支持150个并发。具体能承载多少并发，需要看硬件的配置，CPU 越多性能越高，分配给JVM的内存越多性能也就越高，但也会加重GC的负担。当某个应用拥有 250 个以上并发的时候，应考虑应用服务器的集群。
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