1、Skynet 云风开源的基于actor 的开源引擎，脚本语言是lua，有不少公司在用，优势就是上手容易。
前端指用户请求到达网站应用服务器之前经历的环节，通常不包含网站业务逻辑，不处理动态内容。
Apache有个非常棒的开源项目叫做Zookeeper，用于管理大量主机的分布式协调服务，很多人对Zookeeper的原理不太了解，那么本文瑞哥就带大家学习一下Zookeeper的基本原理。
这本书传达的思想是 网站要从小型网站陪伴着用户一起城战，逐步扩展到大型网站的架构演进的思路
高并发经常会发生在有大活跃用户量，用户高聚集的业务场景中，如：秒杀活动，定时领取红包等。
大型网站的挑战主要来自庞大的用户，高并发的访问和海量数据，任何简单的业务一旦需要处理数以P计的数据和面对数以亿计的用户，问题就会变得棘手。大型网站架构主要就是解决这类问题。更多内容也可以阅读各大互联网
前言 高并发经常会发生在有大活跃用户量，用户高聚集的业务场景中，如：秒杀活动，定时领取红包等。 为了让业务可以流畅的运行并且给用户一个好的交互体验，我们需要根据业务场景预估达到的并发量等因素，来设计适合自己业务场景的高并发处理方案。 在电商相关产品开发的这些年，我有幸的遇到了并发下的各种坑，这一路摸爬滚打过来有着不少的血泪史，这里进行的总结，作为自己的归档记录，同时分享给大家。 服务器架构 业务从发展的初期到逐渐成熟，服务器架构也是从相对单一到集群，再到分布式服务。 一个可以支持高并发的服务少不了好的服
方案：切分xysvr，让多个scene分别服务于一些用户，world负责拉取数据。并协调控制多scene。
高并发经常会发生在有大活跃用户量和用户高聚集的业务场景中，如：秒杀活动、定时领取红包等。
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最近一则IT行业的新闻引起了广泛传播，标题非常引人注目：“从微服务转为单体架构，成本降低 90%”。
上图描述了从单一应用架构-->垂直应用架构-->分布式服务架构-->流动计算架构，应用的发展演变过程
在分布式数据库系统中，用户感觉不到数据是分布的，即用户不须知道关系是否分割、有无副本、数据存于哪个站点以及事务在哪个站点上执行等。
系统架构演化历程-初始阶段架构 初始阶段 的小型系统 应用程序、数据库、文件等所有的资源都在一台服务器上通俗称为LAMP特征：应用程序、数据库、文件等所有的资源都在一台服务器上。描述：通常服务器操作系
怎样从一位程序员进阶成为一名合格的架构师？这是很多刚刚成为程序员和已经工作三五年的程序员会经常问道的问题。 先来看看大型网站的架构演化路线 初始阶段 应用和数据服务器分离 这一步主要还是把数据
这段时间不光在复习数据结构，也在学习搭建hadoop，了解hadoop，这是对我来说没有像其它的的推文那样好写，而且这个模块更新的时间间隔会比较长，因为一个新知识是要消化吸收的。我也不可能把错误的知识接受给你们吧，所以一般来说，我会在周末更新数据结构。见谅哈~
初始阶段的小型系统、应用程序、数据库、文件等所有的资源都在一台服务器上。通俗称为LAMP。
首先得知道什么是分布式，以及和集群的区别？ 分布式：一个业务分拆成多个子业务，部署在不同的服务器上，多半是为了业务解耦，不同的业务可以分别部署，互不干扰，只在需要时相互调用，提升效率。 集群：同一个业务，部署在多个服务器上，多半是为了解决高并发，高访问量，提高系统性能。 ##RMI RMI（Remote Method Invocation）即远程方法调用，是java在JDK1.1中实现的一组用于开发分布式应用程序的API，它大大增强了Java开发分布式应用的能力。 (RMI的具体用法这里不说了，在我另一篇文章中已经有讲解了) 知道了分布式，就知道RMI到底用来干嘛的了，就是用来让不同业务的子系统之间进行服务调用，例如A系统要调用B系统的某个方法，就可以用RMI实现。 但是RMI本身并没有集群的功能，就是同一个业务部署了多台服务器，他只会根据你配置的ip地址，端口去调用其中一台，不会去调用另外的，所以， 怎么去有规则的调用另外的服务器就是负载均衡的工作了，这需要你自己实现。 总结：RMI能实现分布式服务，但单凭他自己不支持集群。
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一、应用架构变迁下的Session管理 1.1 单体架构 1.2 分布式架构 1.3 微服务架构 二、微服务架构下分布式Session管理 2.1 Session存储介质 2.2 管理方案实现 三、微服务架构下分布式Session管理方案 四、总结 应用架构变迁下的Session管理 Session一词直译为“会话”，意指有始有终的一系列动作/消息。Session是Web应用蓬勃发展的产物之一，隐含有“面向连接”和“保持状态”两个含义，
透明性：是指每一个数据库分布节点对用户的应用来说都是透明的，看不出是本地还是远程。
眼看着就要到「双 11」就要到了，对于广大网购爱好者来说那绝对是不可错过的狂欢时刻！当今网购之所以如此火爆，不仅仅是营销策划的作用，智能化的搜索推荐技术也可以说是功不可没。它能把你日思夜想或者潜意识中动过购买念头的商品通通推送到你的面前，甚至会让人有一种冥冥自有天意、不买对不起上苍的感觉。而这背后往往都会有深度学习领域中个性化推荐模型发挥着威力。为了能够更准确的预知用户的内心需求，快速训练出效果良好的推荐模型并尽快部署上线，成为了各大网购业务相关企业的共同追求。
一、什么是分布式架构 分布式系统（distributed system） 是建立在网络之上的软件系统。 内聚性：是指每一个数据库分布节点高度自治，有本地的数据库管理系统。 透明性：是指每一个数据库
加快模型的训练速度。通过对训练任务按照一定方法拆分分配到多个计算节点进行计算，再按照一定的方法对需要汇总的信息进行聚合，从而实现加快训练速度的目的。
但是这样写感觉不够高级，写的东西太多也太乱，无法指引面试官问我已经准备好的面试题，这个就相当于面试官随意的问了，这么写没意义，所以我需要把面试题提前准备好，按照准备的面试题改造技术亮点。
欢迎来到我们关于全栈开发人员分布式跟踪(Distributed Tracing)的系列的第 1 部分。在本系列中，我们将学习分布式跟踪的细节，以及它如何帮助您监控全栈应用程序日益复杂的需求。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。
张小龙说：“好的产品，用完即走。” B端是否亦然？好的云产品，是否也要做到无感知，不打扰，自然而然？ 无论对错如何，serverless的出现，给了云产品这种可能。 炙手可热的serverless架构，或者称为无服务器架构，是最近几年新冒出来的一种技术架构趋势。 那么，被誉为云计算未来的serverless，为何被如此青睐？ 对于用户来说，serverless带来的最直观的感受就是，用户不用更多的去考虑服务器的相关内容了，无需再去考虑服务器的规格大小、存储类型、网络带宽、自动扩缩容问题了；同时，也无需再
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。
早期我们是单一的应用架构，随着互联网的快速发展和体量的不断增长，后端的架构通过垂直伸缩的方式很难达到我们期望的性能要求,同时投入产出比也非常大，普通 PC 的性能也越来越高，所以通过水平伸缩的方式来提升性能成为了主流。
由前思科“MPLS”四人组新成立的Pensando Systems公司最近推出了一款基于全可编程处理器的分布式服务卡(DSC)，支持P4语言的编程。DSC卡从物理规格看就是插入标准服务器的适配卡，鼎鼎大名的业内大拿们为何选择了PCIe卡作为突破口，并且选择P4语言作为主要的开发工具，本文基于公开资料介绍如何实现一款支持P4语言的接口卡以及P4语言发挥的关键作用。
接下来就由浅入深分别来介绍下这几个方法是怎么应用到服务器并且解决高并发的，首先我们先来看下最原始的也是最简单的服务器与应用程序关系。
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。
扩展性（Extensibility）：指对现有系统影响最小的情况下，系统功能可持续扩展或提升的能力。是系统架构设计层面的开闭原则，架构设计考虑未来功能扩展，当系统增加新功能时，不需要对现有系统的结构和代码进行修改。
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
CAP认为，一个提供数据服务的存储系统无法同时满足数据一致性、数据可用性、分区耐受性(系统具有跨网络分区的伸缩性)，在大型网站中，通常会选择强化分布式存储系统的可用性和伸缩性在某种程度上放弃一致性 数据一致性分为：
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。
RPC：独立的应用服务器之间，要依靠RPC（Romote Procedure Call）才能调用
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客户端（浏览器）缓存 前端页面缓存（squid） 页面片段缓存ESI(Edge Side Includes) 本地数据缓存
如何打造一个高可用、高性能、易扩展、可伸缩且安全的应用系统？相信这是困扰着无数开发者的难题，在这里我们以一个网站为例，来讨论一下如何做好大型应用系统的架构设计。
基本技术 : 在 Java 后端开发中 , 最基础的功能 , 可以通过以下 JavaWeb 技术进行实现 , 如 :
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