但是这条路还是有很多人走，而且也留下了相应的封神之法，今天推荐的就是一个相当详细的架构师框架学习图。内容很充实，看目录的时候，滚动条滚了很多次！学习起来肯定也不是那么轻松地，毕竟是封神，肯定有点难度。
一提起“分布式系统”，大家的第一感觉就是好高大上啊，深不可测，看各类大牛关于分布式系统的演讲或者书籍，也大多是一脸懵逼。本文期望用浅显易懂的大白话来就什么是分布式系统、分布式系统有哪些优势、分布式系统
身为二十一世纪的一名程序员，没听说过分布式系统就显得自己好像没有女票一样尴尬。无论是出去面试跟面试官吹水，还是在工作中和同事吹水，分布式系统永远是你显得高人一等的筹码。分布式系统已经诞生了好几十年，说起来比我们八零后程序员好要老成，随着现代互联网的崛起，对于系统在性能，可靠性上的要求大大提高。
分布式系统背景 说分布式系统必须要说集中式系统，集中式系统中整个项目就是一个独立的应用，整个应用也就是整个项目，所有的东西都在一个应用里面。 如下图所示 如一个网站就是一个应用，最后是多个增加多台服
前面给大家介绍了：关系型数据库 MySQL 、 NoSQL 数据库 Redis 、 MongoDB 、搜索引擎 ElasticSearch 、大数据 Hadoop 框架、PostgreSQL 数据库、消息中间件 Kafka 等知识体系学习的文章。
作者 | 伴鱼技术团队 本文的缘起是回答知乎圆桌会议「分布式系统之美」的问题「如何系统性地学习分布式系统?」，后面稍微整理了一下，形成了这一篇文章（知乎 ID：kylin）。 前
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。
故事从一次内部分享开始，我们每周组织组内分享，会分享一些技术，中间件，研发流程规范或者业务系统架构等内容，在进行了一系列中间件技术分享之后，会发现其中提及一系列通用的概念，这些是分布式系统所共有的，所以我们简单聊聊分布式概念。
虽然本人在前面也写过好几篇分布式系统相关的文章，主要包括CAP理论、分布式存储与分布式事务，但对于分布式系统，并没有一个跟清晰的概念。
分布式系统从诞生发展到现在已经走过十几个年头了，其中伴随着一些很重要的基础理论，正式这些影响深渊的基础理论，奠定了分布式系统的见识基础，造就了分布式领域的一座座宏伟大厦。为了练就一身武功，让我们从这些
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 我从事分布式系统架构相关工作十余年了，不仅熟悉常见的诸如Zookeeper等分布式框架，对于脑裂问题、CAP理论、Paxos和Raft算法也很熟悉，所以自认为略懂分布式系统。但江峰老师的著作《分布式高可用算法》让我对分布式系统和算法的理解更加系统、更加深入。 01 首先，自动机这个概念让我重新认识了分布式算法。 以前我以为所谓分布式算法就是为了解决一系列分布式问题而设计出来的一系列技巧，算法之间是独立的，并没有太多的内在联系，也从未想过所谓的算法模型
分布式系统是一个硬件或者软件组件分布在不同的网络计算机上，彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统。
现在是资源共享的时代，同样也是知识分享的时代，如果你觉得本文能学到知识，请把知识与别人分享。
因此只需要在“时空”两个维度对分布式系统进行把握，就能提纲挈领，愈学愈明。“时”表示分布式系统的演进脉络，可以通过阅读不同时期、学术界工业界的一些论文来把握。“空”表示分布式系统中所研究的基本问题的拆解，可以通过阅读一些书籍建立分布式系统的知识体系。本文将我在学习分布式系统知识过程搜集到的一些资料，按类别简单汇总，以飨诸君。资料排名没有先后，请按需采用。
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。
刚刚毕业第一份工作，没接触过分布式微服务相关的知识，后来换工作才了解到这些，面试官看了我简历里写了分布式相关，就开始揪住这个问题问，虽然一知半解地说了点，但是面试官明显不满意，没抓住要点，因此关于理论概念，还是要好好掌握总结的。
如果现在让你阐述一下什么是“分布式系统”，你脑子里第一下跳出来的是什么？我想，此时可以用苏东坡先生的一句诗，来形象地描述大家对分布式系统的认识：
前段时间跟朋友圈里一个大佬约饭，席间聊到他最近面了一批分布式开发，但总觉着都不太合适，他们都能把概念说上来，可当你问到实质问题的时候又都在顾左右而言它，优秀的分布式人才还真是可遇不可求啊。 确实，随着分布式技术的不断发展，不仅是互联网公司， 物联网、移动计算、人工智能等新兴技术领域的布局在向分布式倾斜。哪怕近几年经济增速趋缓，巨头公司们依旧没有停下招兵买马的脚步。但分布式技术人才链却出现了供不应求的情况，说白了还是因为分布式技术的掌握实在是不太容易。 就说我自己吧，那时候虽然接触了一些业务功能开发和基
本文给出了分布式系统的初步概念模型，通过介绍分布式消息队列的几种分类以及Redis的分布式高可用哨兵模型，进而引出分布式系统的几个特征，副本，故障总会发生，消息的多样性，异常的分类。
在大数据系统中，分布式系统已经成为一个无法避免的组件，如zookeeper已经成为了工业届的标准。所以对于大数据的研究，也必须要研究分布式系统的特点。
分布式系统(Distributed System)资料 希望转载的朋友，你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接，因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多． 《Reconfigurable Distributed Storage for Dynamic Networks》 介绍:这是一篇介绍在动态网络里面实现分布式系统重构的paper.论文的作者(导师)是MIT读博的时候是做分布式系统的研究的,现在在NUS带学生,不仅仅是分布式系统,还有无线网络.如果感兴趣可以去他的主页了解. 《
首先，分布式系统的首要目标是提升系统的整体性能和吞吐量。如果最终设计出来的分布式系统占用了10台机器才勉强达到单机系统的两倍性能，那么这个分布式系统还有存在的价值吗？另外，及时采用了分布式架构，也仍然需要尽力提升单机上的程序性能，是的整体性能达到最高。所以，我们忍让需要掌握高薪更难单机程序的设计何编程技巧，例如多线程并发编程、多进程高性能IPC通信、高性能的网络框架等。
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分布式系统是由一组通过网络进行通信、为了完成共同的任务而协调工作的计算机节点组成的系统。分布式系统的出现是为了用廉价的、普通的机器完成单个计算机无法完成的计算、存储任务。其目的是利用更多的机器，处理更多的数据。
一直在说区块链是一系列技术结合后的新的技术架构，那么这里分别介绍下这些相关技术，也涉及到一些扩展开去的相关内容。 区块链-分布式系统-CAP原理： 区块链技术中，除了各种加密的算法还有一个重要的概念：分布式系统，分布式系统实现了区块链的去中心化（多中心、弱中心化的概念）架构。 之前有大致写过一点关于分布式系统简单说明，这里再对分布式系统的概念做个说明。 分布式系统概念： 分布式系统的概念，根据通用的分布式系统的定义：分布式系统（distributed system）建立在网络的基础上的软件系统，或者理解
CAP理论是分布式系统中经典的理论之一，提出了分布式系统的三个关键要素之间的冲突关系：一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）。根据CAP理论，分布式系统至多能同时满足其中的两个要求，无法满足全部三个要求。
模糊测试探索者姜宇：由于分布式系统固有的复杂性，保障分布式系统安全充满挑战；模糊测试是具有良好扩展性、适用性以及高准确率的漏洞挖掘技术；模糊测试在分布式系统上的应用还存在局限性；解决高效模糊测试三大关键挑战为国产数据库软件安全保驾护航。 本文转自公众号：网络空间安全之路 01 分布式系统安全保障充满挑战性 分布式系统安全是软件安全中尤为重要的一个分支。作为基础软件中的重要组成部分，具有高可用性的分布式系统往往是关键系统的实现方式。然而，分布式系统安全的形势并不容乐观。2019 年以来，在我国境内大量使用的
在计算机科学领域，分布式一致性是一个相当重要且被广泛探索与论证问题，首先来看三种业务场景。
前段时间跟朋友圈里一个大佬约饭，席间聊到他最近面了一批分布式开发，但总觉着都不太合适，他们都能把概念说上来，可当你问到实质问题的时候又都在顾左右而言它，优秀的分布式人才还真是可遇不可求啊。确实，随着分布式技术的不断发展，不仅是互联网公司， 物联网、移动计算、人工智能等新兴技术领域的布局在向分布式倾斜。哪怕近几年经济增速趋缓，巨头公司们依旧没有停下招兵买马的脚步。但分布式技术人才链却出现了供不应求的情况，说白了还是因为分布式技术的掌握实在是不太容易。 就说我自己吧，那时候虽然接触了一些业务功能开发和基础架构开
这种一致性级别是最符合用户直觉的，它要求系统写入什么，读出来的也会是什么，用户体验好，但实现起来往往对系统的性能影响大。
各种分布式框架层出不穷，Spring Cloud，阿里的 Dubbo，无论使用哪一个，原理都相同，考察下基本概念掌握的如何。
一个经典的分布式系统理论。CAP理论告诉我们：一个分布式系统不可能同时满足一致性（C：Consistency）、可用性（A：Availability）和分区容错性（P：Partition tolerance）这三个基本需求，最多只能同时满足其中两项。
在计算机科学领域中，集群（Cluster）和分布式（Distributed）是两个常用但概念不同的术语。它们在设计和实现大规模计算系统时扮演着重要的角色。本文将深入探讨集群与分布式的区别，并讨论它们如何在实际应用中相互关联。
最近在看 Martin Fowler 网站上的Patterns of Distributed Systems系列文章，突然想到，是不是也写一篇文章简单梳理一些分布式系统的学习框架，方便以后查阅，于是就有了这篇文章。下篇文章将会编译Patterns of Distributed Systems系列文章，大家可以与这篇文章对比下，选择自己合适的方式学习。
分布式的概念很早就有了，然而真正在企业中得以广泛应用却是最近几年的事情。互联网的深入深化及大数据应用的兴起，对于IT系统的处理能力及效率都提出了更高的要求。通过松散耦合将多台物理服务器组成一个集群，提供更大的计算能力，这是分布式的核心作用，也是其得以广泛应用的主要原因。 我们邀请数人云王璞老师，为我们分享他在分布式计算方面的深刻理解和独到见解。 遇见未来 未来数据中心的建设战略之分布式 1 作者及其团队介绍 王璞，数人云CEO及创始人，为美国George Mason大学计算机博士，擅长分布式计算、大规模机
CAP定理是分布系统中的一个基本定理，它指出任何分布系统最多可以具有以下三个属性中的两个。
随着计算机系统规模变得越来越大，将所有业务单元集中部署在一个或者若干个大型机上的体系结构物，已经越来越不能满足当今计算机系统，尤其是大型互联网系统的快速发展，各种灵活多变的系统架构模型层出不穷。同时，随着微型计算机的出现，越来越多廉价的PC机成为了各大IT企业架构的首选，分布式的处理方式越来越受到业界的青睐----计算机系统正在经历一场前所未有的从集中式到分布式架构的变革。
本篇博客将深入探讨分布式系统中的CAP理论，介绍其前世今生，以及对分布式系统设计和实现的影响。我们将从理论基础、实际应用以及发展趋势等方面进行分析，帮助读者更好地理解CAP理论的重要性和应用。
介绍下Martin Kleppmann博士在剑桥上开的课程Distributed Systems。这个课程可以认为是Martin Kleppmann对《数据密集型应用系统设计》这本书的一个补充。感兴趣的可以关注:
大家普遍对分布式系统的印象是难设计，难理解，难操作，而集中式系统相对更加简洁易懂。那么，为什么我们需要分布式系统呢？
大家好，我是小❤，一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员，曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
分布式系统是其组件分布在连网的计算机上" 组件之间通过传递消息进行通信和动作协调的系统。该定义引出了分布式系统的下列重要特征：
在分布式系统中，由于存在多个节点之间的通信和数据同步问题，实现一致性是一个非常重要的问题。本文将介绍如何在分布式系统中实现一致性，并讨论一些常见的一致性协议和算法。
构建高可扩展的分布式系统是现代应用程序开发中的重要挑战之一。在分布式系统中，负载均衡和分布式锁是两个关键问题。本文将介绍如何使用Spring Cloud和Zookeeper集成来实现高可扩展的分布式系统，并分析其负载均衡原理和分布式锁的应用。
本书一开始并没有提及分布式的枯燥理论，巧妙地引出CPU、内存、网络、存储的分布式演进过程，这恰恰是分布式软件系统赖以运行的“物质基础”。然后简明扼要地介绍了进行系统架构所必需的网络基础，并详细介绍了分布式系统中的经典理论、设计套路及RPC通信，对内存、SOA架构、分布式存储、分布式计算等进行了深度解析，最后详细介绍了全文检索与消息队列中间件，以及微服务架构所涉及的重点内容。
分布式系统其实是一个比较简单的概念，没有那么玄乎。比如在日常工作中，大家使用微信等工具互相传递消息，从而共同完成某一件事情，那么这群人在某种意义上来说就是一个分布式系统了。由此可见一个分布式系统的核心特征在于
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