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对大多数人而言，今年的双十一可谓是无感而过。然而，这个「无感」正是今年支付宝技术团队的一个重要目标。
在传统数据大集中的环境下，银行核心系统很容易发生故障，而且一旦发生故障，影响面将特别广，带来很大的舆论压力和监管压力，历史上大型商业银行核心系统故障的例子不在少数。而且传统的集中式架构不易扩展，各模块间高度耦合，最终造成核心系统体量太过庞大、业务太过繁重。
每年“双11”都是一场电商盛会，消费者狂欢日。今年双11的意义尤为重大，它已经发展成为全世界电商和消费者都参与进来的盛宴。而对技术人员来说，双十一无疑已经成为一场大考，考量的角度是整体架构、基础中间件、运维工具、人员等。
微服务倡导将复杂的单体应用拆分为若干个功能简单、松耦合的服务，这样可以降低开发难度、增强扩展性、便于敏捷开发。当前被越来越多的开发者推崇，很多互联网行业巨头、开源社区等都开始了微服务的讨论和实践。Hailo有160个不同服务构成，NetFlix有大约600个服务。国内方面，阿里巴巴、腾讯、360、京东、58同城等很多互联网公司都进行了微服务化实践。当前微服务的开发框架也非常多，比较著名的有Dubbo、SpringCloud、thrift 、grpc等。
每年“双 11”都是一场电商盛会，消费者狂欢日。今年双 11 的意义尤为重大，它已经发展成为全世界电商和消费者都参与进来的盛宴。而对技术人员来说，双十一无疑已经成为一场大考，考量的角度是整体架构、基础中间件、运维工具、人员等。
本文先介绍传统关系数据库中事务的ACID特性，再介绍分布式系统中的经典理论——CAP定理和BASE理论。 事务 事务的定义： 事务（Transaction）是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（Unit），狭义上的事务特指数据库事务。 事务的作用： 当多个应用程序并发访问数据库时，事务可以在这些应用程序之间提供一个隔离方法，以防止彼此的操作相互干扰。-事务为数据库操作序列提供了一个从失败中恢复到正常状态的方法，同时提供了数据库即使在异常状态下仍能保持数据一致性的方法。事务具
6年前面试最常问的并且可以顺利拿到高薪的技能是 Dubbo ，2年前面试，只要你简历上有 Spring Cloud 项目的相关经验，肯定会打动面试官，现在呢？恐怕简历上有Dubbo和简单的Spring Cloud技术和经验是无法让面试官高看你的。 Spring Cloud Alibaba 近几年在受到国内不少开发者的广泛关注，也成为面试比较吃香的一个技能点了，如果你连Spring Cloud Alibaba 微服务生态都没用过，那么你可能就要被时代淘汰了。 有多少程序员要在最近跳槽？看看下面这十几道题是我当
参数优化 ===> 缓存、索引 ====> 读写分离====> 分库分表 （最终方案）
2007 年毕业后一直从事服务化相关的工作，最早在国家电网做电子商务平台 SOA 化的工作，之后在京东负责京东的服务化框架 JSF，目前在蚂蚁金服中间件服务与框架组负责应用框架及 SOFAStack 相关的工作。
近日，阿里、腾讯裁员冲上热搜。大厂纷纷裁员减负，本来在热火朝天的金三银四，奋力冲刺和面试跳槽大厂的互联网打工人们，陷入了迷茫和焦虑。对大环境的担忧是应该的，因为大环境会直接影响到我们生活的方方面面。 但其实，与其忧虑未知，不如走好当下的每一步，提升技能和储蓄力量，在技术的高峰上不断攀登才是最应该做的。只要自己有了足够强的能力，还是能往高处去。 在这个当下，我整理了一些技术资料和面试题集，供大家提升进阶，不管你是有跳槽打算还是单纯精进自己，都可以免费领取一份。 从面试简历模板到大厂面经汇总，从大厂内部技术资料
DRDS 在 TDDL 提供的数据切分和 SQL 路由能力上，强化了分布式查询，事务和水平扩容能力。
消息队列在互联网技术存储方面使用如此广泛，几乎所有的后端技术面试官都要在消息队列的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。
大型国有银行，整体核心的系统都是大机+DB2 这样的传统架构；针对现在的互联网金融业务快速扩张的需求，传统的架构面临着比较大的挑战。
在【精通高并发系列】的《实践出真知：全网最强秒杀系统架构解密！！》一文中，冰河详细的阐述了高并发秒杀系统的架构设计，也简单提到了如何扣减商品的库存。
转载自：https://www.cnblogs.com/jiangyu666/p/8522547.html
作为Java程序员，选择学习什么样的技术？什么技术该不该学？去招聘网站上搜一搜、看看岗位要求就十分清楚了，自己具备的技术和能力，直接影响到你工作选择范围和能不能面试成功。 如果想进大厂，那就需要在Java核心技术栈上面好好准备了，具体可以分下面几个模块来学习。 学习模块 常见模式与工具：学习Java技术体系，设计模式，流行的框架与组件—— 常见的设计模式，编码必备， Spring5，做应用必不可少的最新框架，MyBatis，玩数据库必不可少的组件。从源码级别掌握它们，你比别人更容易进大厂。 分布式架构和微
大型国有银行，整体核心的系统都是大机+DB2这样的传统架构；针对现在的互联网金融业务快速扩张的需求，传统的架构面临着比较大的挑战，主要集中在四个方面：
今年6月，我前同事的小公司辞退了30多个程序员。近3月过去了，大部分人都找不到合适工作。 问起被裁时的原因，有些老板找员工面谈时，为了让员工相对容易接受，会说公司效益不好要倒闭了、大环境不好、行业趋势下滑，而唯独不会告诉你：你的能力或许不行。 我们如何提高自己，使自己站在金字塔的顶点呢？掌控自己的命运，保证不被裁员呢？如何进大厂给自己镀金，保证自己的竞争力？如何避免35岁危机？ 问题关键还是核心竞争力，再年轻的人在竞争大一些的职场环境，如果能力不足照样被优化，而没有核心竞争力这件事只不过随着年龄的增长劣势变
在微服务架构中，我们常常使用异步化的手段来提升系统的 吞吐量 和 解耦 上下游，而构建异步架构最常用的手段就是使用 消息队列(MQ)，那异步架构怎样才能实现数据一致性呢？本文主要介绍如何使用RocketMQ的事务消息来解决一致性问题。
一个毕业后就在腾讯的高级程序员朋友，由于种种原因，离职出来了。趁着金三银四求职季，互联网大厂小厂面试了一圈，感觉都不太好，最后只收到了京东的录用通知。 简单分析一下：一面二面hr面都挂过，原因是项目太简单、经验不匹配、题目没答出来，甚至还有特性和团队不符合和hc冻结这种原因。 想起前几年阿里腾讯出来的很多二三线公司都是聊聊走个流程，现在这个情况不得不感叹互联网行业越来越不景气，很多工作都不好搞……还有就是面试前的准备太重要了！ 为此专门和几个大佬准备了一份技术进阶+项目经验+面试突击的资料，包含了十多个互联
分布式系统经常出现的异常 机器宕机、网络异常、消息丢失、消息乱序、数据错误、不可靠的 TCP、存储数据丢失...
「我们已经用起来了」，是我们最喜欢听到的话，简简单单几个字的背后代表着沉甸甸的信任和托付。从今天开始，我们将通过「相信开放的力量」系列深度案例分享，从业务的角度，看看一个数据库为各行业用户带来的业务价值。 本篇文章将介绍 TiDB 联手中通科技打造全场景全链路数字化平台服务的故事。
在一年前我写过一篇关于分布式事务的文章： 再有人问你分布式事务，把这篇扔给他，在这篇文章中我详细介绍了分布式事务是什么，实现分布式事务有哪些常用的方案，但是其中的东西很多是偏于理论，很多读者对其真正在实战上的使用可能还是有点差距。所以在前几次文章的更新中，我介绍了很多关于Seata（一款由阿里开源的分布式事务框架）的内容，如果大家对Seata不是很熟悉的可以阅读下面的内容：
对于Apache RocketMQ的了解，追溯起来，可以说是从开源初始，就认识到了它。那时候的它，还是个幼年，没有成熟的社区，也没有好的机制去运作。本身，也不算是成熟的产品。
最近收到一个粉丝投来的消息，阿里三面凉凉！输在了：微服务，Redis，JVM。本人自己说在看到阿里的面试真题之后人都是懵的，发现自己一窍不通。 今天先结合我这个粉丝的经历和面的题，分析一下微服务，以及我在这方面的学习经验也给大家分享一下。 阿里微服务面试真题 Q1：微服务注册中心的注册表如何更好的防止读写并发冲突？ Q2：Nacos如何支撑阿里巴巴内部上百万服务实例的访问？ Q3：Nacos高并发异步注册架构知道如何设计的吗？ Q4：Eureka注册表多级缓存架构有了解过吗？ Q5：Sentinel底层滑
系统架构 前端浏览器地址的一个 http 请求到后端整个流程 常用的设计模式，23种 哪些设计模式可以增加系统的可扩展性 如果AB两个系统互相依赖，如何解除依赖？ 什么场景应该拆分系统，什么场景应该合并系统？ 常用的设计模式 link 如何构建高可用系统？ link 性能优化：使用单例、使用Future模式、使用线程池、选择就绪、减少上下文切换、减少锁粒度、数据压缩、结果缓存 Nginx负载均衡 分布式系列 如何设计一个高并发的分布式系统？你会引入哪些开源框架？ 缓存 搭建Redis缓存高可用集群 高并
一项技术的产生必然是为了解决问题而生，了解了一项技术解决的问题，就能够很轻松的理解这项技术的设计根本，从而更好地理解与使用这项技术。 消息中间件和RPC从根本上来说都是为了解决分布式系统的服务间通信问题，我们的服务从最初的单体应用发展到SOA架构到现在的微服务架构，必不可少的就是服务间通信，但从最初的设想，服务间通信仅仅就是一次请求响应调用而已，为什么发展出如此多的消息中间件与RPC技术，我们是否真的需要学习这么多的消息中间件技术？ 答案是肯定的，接下来我们将分析我们为什么要了解及使用如此多的服务间通信技术，以及他们究竟都解决了哪些问题，在什么场景下他们是必不可少的。
RocketMQ作为一款分布式的消息中间件（阿里的说法是不遵循任何规范的，所以不能完全用JMS的那一套东西来看它），经历了Metaq1.x、Metaq2.x的发展和淘宝双十一的洗礼，在功能和性能上远超ActiveMQ。
关系数据库技术，作为计算机技术的基石，兴起于上世纪的80年代。最初的两个系统是IBM Almaden研究院的System R和加州大学伯克利分校的Ingres。 在商业领域，经过一系列的厮杀，在淘汰掉包括Informix和SyBase这些强劲对手以后，Oracle，IBM和微软最终成为了商业数据库领域的三驾马车。 其中Oracle数据库更是一骑绝尘，在相当长一段时间内，Oracle数据库被广泛应用到了包括银行等在内的各种领域，在商业数据库领域是无敌的代名词。 进入21世纪以后，事情逐渐发生了变化。一方面，以
在分布式事务中，通常使用两阶段协议或三阶段协议来保障分布式事务的正常运行，它也是 X/Open 公司定义的一套分布式事务标准。
关于CAP,BASE理论，以及TCC，seata解决方案，可以参考我上一篇博客.《Java分布式事务-seata,tcc解决方案总结》 本文是接着一篇继续的。
前面我们讲了分布式事务的基本概念，CAP理论等，也讲了2pc协议，3pc协议，我们可以暂时认为2pc协议，3pc协议他们是传统的事务处理机制，这一篇，我们讲一讲TCC（Try-Confirm-Cancel） 事务机制，相对于传统事务机制（X/Open XA Two-Phase-Commit），TCC的特别之处在于它不依赖资源管理器(RM)对XA的支持，而是通过对业务逻辑（由业务系统提供的）的调度来实现分布式事务。
假设服务器宕机了，用户就无法访问 我们就必须保证网站稳定的向用户提供7*24小时不间断的服务 哪怕有服务器节点宕机了，依然用备用集确保服务正常访问
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，简单的说，就是一次大的操作由不同的小操作组成，这些小的操作分布在不同的服务器上，且属于不同的应用，分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功，要么全部失败。本质上来说，分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性。
MQ是把消息和队列结合起来，称为消息队列（MessageQueue），是基础数据结构中“先进先出”的一种数据结构。指把要
在电商业务中，秒杀属于技术挑战最大的业务，只有经验够丰富、底子够稳的程序员，才能够hold住从搭建、上线到调优全链路。 双十一就是一个经典的秒杀案例，动辄数十万笔的交易请求，对于我们来说，核心的两个问题： 1-高并发读取与写入（涉及到集群，负载，读写分离，分库分表等操作） 2-性能优化（玩转降级、限流、拒绝服务这三件法宝） 程序员们应该都知道这样一句话：在工作中如果知道问题出现在哪里、是怎么发生的，问题就解决了一半。而从“不懂”到“知道”，中间不是鸿沟天堑，往往只差一次亲身经历。此外，应对工作中可能出现的突
到现在为止TiDB已经开源有三年零两个月，我是TiDB CEO，打杂比较多，偶尔写写代码。
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首先，我们可以这么理解，MyCat只应该做两件事：请求转发与结果合并。源代码篇讲过MyCat的分布式事务的弱XA原理（其实根本不算是分布式事务），这是不可靠的，我们要想稳定的高可信的利用MyCat，就要避免一切分布式事务。 从现在开始，MyCat的所有图例为了演示方便将采用以下规则：
转自：https://github.com/alibaba/RocketMQ/wiki/rmq_vs_kafka 淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件，使用MySQL作为消息存储媒介，可完全水平扩容，为了进一步降低成本，我们认为存储部分可以进一步优化，2011年初，Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件，淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后，Kafka无限消息堆积，高效的持久化速度吸引了我们，但是同时发现这个消息系统主要定位于日志传输，对于使用在淘宝交易、订
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