• 2024-07-04为什么JWT 比 session 更适合于分布式系统
    在分布式系统中,JWT(JSONWebToken)比传统的session更适合用于身份验证和授权,主要有以下几个原因:1.无状态性JWT:无状态:JWT是无状态的,每个JWT包含了所有必要的用户信息和验证数据,服务器不需要存储会话数据。客户端持有JWT,并在每次请求时将其发送给服务器进行验证。扩展性
  • 2024-07-04如何实现高可用的分布式系统
    实现高可用的分布式系统需要考虑以下几个方面:负载均衡:通过负载均衡技术,将请求分发到不同的节点上,避免单一节点过载或故障导致整个系统崩溃。常见的负载均衡算法包括轮询、加权轮询、最小连接数等。集群化部署:将应用程序部署在多台服务器上,并使用集群管理软件进行统一管理
  • 2024-06-24关于锁的使用,千万不要踩这个坑!(附带Synchronized详解和ZooKeeper、Redis等分布式锁详解)
    1、分布式锁在分布式系统中,我们经常会使用各种锁来保证数据的一致性和并发安全。一些常见的分布式锁实现包括:基于ZooKeeper的分布式锁:使用ZooKeeper节点的特性来实现分布式锁。基于Redis的分布式锁:利用Redis的原子性操作和过期时间特性来实现分布式锁。Redlock算法:由
  • 2024-06-19分布式系统的CAP定理
    CAPC:consistency一致性Allnodeseethesamedataatthesametime.A:available可用性Readsandwritealwayssucceed.即服务一直可用,且必须在正常时间内响应。P:partitiontolerance分区容错性Thesystemcontinuestooperatedespitearbitrarymessagelossor
  • 2024-06-19分布式
    分布式1、什么是SOA?SOA(Service-OrientedArchitecture,面向服务的架构)是一种软件架构风格,它将应用程序的不同功能模块(服务)通过服务接口的方式相互连接,形成一个松散耦合的系统。在SOA中,服务是可以独立开发、部署和升级的,它们通过标准化的协议进行通信,实现了系统的模块化和复用。
  • 2024-06-18【Spring Cloud应用框架】
  • 2024-06-16确保业务一致性:幂等性设计在分布式系统中的实现策略
    一、什么是幂等性?幂等性(Idempotence)是计算机科学和数学中的一个概念,指的是一个操作或者函数,无论执行多少次,其效果和执行一次都是相同的。换句话说,重复执行这个操作不会对系统状态产生额外的影响。在不同的领域,幂等性有不同的应用和表现:在编程中幂等性通常用于描述方法或
  • 2024-06-07整理好了!2024年最常见 20 道分布式、微服务面试题(一)
    一、什么是分布式系统?分布式系统是由多个独立的计算机(通常称为节点)组成的系统,这些计算机通过网络连接在一起,协同工作以完成一个共同的任务或服务。以下是分布式系统的关键特点和概念:网络依赖性:分布式系统中的计算机节点通过网络进行通信。网络是分布式系统的基本组成部分。
  • 2024-06-05【Spring Cloud应用框架的讲解】
  • 2024-06-03Skywalking
    1、什么是同构与异构?及在不同背景下的理解不懂什么是Skywalking?看这吧!分布式系统的应用程序性能监视工具,专为微服务、云原生架构和基于容器(Docker、K8s、Mesos)架构而设计。提供分布式追踪、服务网格遥测分析、度量聚合和可视化一体化解决方案。
  • 2024-05-30Java Microservices 和 Spring Cloud:介绍微服务架构,并使用Spring Cloud来说明其在Java中的实现
    介绍微服务架构是一种软件开发技术,它将一个大型的单体应用系统拆分为多个小的、独立的服务,每个服务都可以独立部署和运行,各个小服务之间通过网络连接进行通信(通常是用HTTP/REST或消息队列)。每一个微服务都围绕着一个特定的业务功能进行构建,它们独立运行,在自己的进程内进行数
  • 2024-05-28微服务项目搭建之技术选型
    1、什么是微服务Java微服务是一种架构风格,通过将单个SpringBoot应用程序拆分为一组小型、独立的SpringBoot服务来构建分布式系统。每个微服务都运行在自己的进程中,并使用轻量级通信机制(如HTTP或消息队列)来进行相互之间的通信。微服务的设计目标是提高系统的灵活性、可伸缩
  • 2024-05-28分布式系统中的智能缓存:有界一致性哈希算法详解
    普通hash算法​在分布式系统中,普通哈希算法通常用于确定数据存储在哪个节点上。例如,如果我们有3个节点,我们可以通过计算hash(key)%3来确定一个给定的key应该存储在哪个节点上。然而,这种方法存在一个显著的问题:当节点数量发生变化(增加或减少)时,会导致大量的缓存数据失效
  • 2024-05-28微服务项目搭建之技术选型
    1、什么是微服务Java微服务是一种架构风格,通过将单个SpringBoot应用程序拆分为一组小型、独立的SpringBoot服务来构建分布式系统。每个微服务都运行在自己的进程中,并使用轻量级通信机制(如HTTP或消息队列)来进行相互之间的通信。微服务的设计目标是提高系统的灵活性、可伸缩性和
  • 2024-05-27Redis教程(十七):Redis的Redisson分布式锁
    Redis分布式锁 Redis分布式锁的主要作用是在分布式系统环境下提供一种机制,用于确保在同一时间只有一个进程(或线程)能够执行某个关键代码段或访问特定的资源。这主要用于控制对共享资源的并发访问,以避免因多个进程同时修改同一数据而导致的数据不一致或其他竞争条件问题。 
  • 2024-05-23分布式系统
    什么是分布式?分布式系统一定是由多个节点组成的系统。其中,节点指的是计算机服务器,而且这些节点一般不是孤立的,而是互通的。分布式与集群的区别?集群:集群是指在几个服务器上部署相同的应用程序来分担客户端的请求。它是同一个系统部署在不同的服务器上,比如一个登陆系统部署
  • 2024-05-22微服务相关面试题
    什么是微服务?微服务,又称微服务架构,是一种架构风格,它将应用程序构建为以业务领域为模型的小型自治服务集合。简单来说就是把一个项目拆分成独立的多个服务,并且多个服务是可以独立运行的,而每个服务都会占用线程。微服务之间是如何进行通信的?同步通信方案:对外REST,对内RPC。
  • 2024-05-22ZooKeeper论文笔记.18205343
    概要是什么:ZooKeeper是一个分布式系统的基础构件(协调内核),分布式应用(如RocketMQ)可以使用ZooKeeper来处理分布式系统协同的各个方面,比如可以使用它来实现leader选举、分布式锁等等,分布式应用可以使用它暴露的API实现各种类型的协同原语(考虑Java中的AQS)。它让分布式应用的设计者无需
  • 2024-05-21架构与思维:4大主流分布式算法介绍(图文并茂、算法拆解)
    0导读之前的文章中,我们介绍过分布式事务的基础知识,也了解了分布式场景下常见一致性问题和解决方案,对分布式锁和CAS模式有一定的了解,有兴趣的同学可以通过下面链接到作者的两篇相关文章。五种分布式事务解决方案(图文总结)高并发下的数据一致性保障(图文全面总结)1介绍本文聚
  • 2024-05-15standard quorum intersection
    在区块链和分布式共识算法领域,单词"standardquorumintersection"的中文释义可以解释为:标准法定交集。以下是对该术语的进一步解释:标准:指的是符合某种事先确定的规则或标准。法定:在分布式系统中,通常指的是合法的投票群体或节点集合。法定的数量一般是指足够多的节点,以形成
  • 2024-04-27聊聊流言协议(Gossip)
    什么是流言协议?在分布式系统中,以下两个是典型的问题:维护系统状态(节点的活跃性)节点间的通信解决这些问题的解决方案之一如下:集中式状态管理服务对等状态管理服务集中式状态管理服务像ApacheZookeeper这样的集中式状态管理服务可以被配置为服务发现,以跟踪系统中每个
  • 2024-04-22Redis在分布式架构中有哪些作用
    Redis在分布式架构中起到了多个关键作用,主要包括以下几点:数据缓存:Redis可以作为分布式系统的缓存层,存储热点数据或计算结果,从而减少对数据库的访问压力,提高系统的响应速度和吞吐量。通过将数据缓存在Redis中,系统可以更快地获取数据,减少网络延迟和数据库查询时间。会话管理:在分
  • 2024-04-1116. 网络编程(1)
    Hi,大家好!从本节开始我们学习网络编程相关的知识。基于TCP服务器和客户端实现流程框架。本节目录:网络编程在软件开发中具有相当重要的作用,涉及到各方各面:网络通信:Linux系统作为一个多用户、多任务的操作系统,网络通信是其重要的功能之一。通过网络编程,可以实现不
  • 2024-04-10cap定理
    CAP原则又称CAP定理,指的是在一个分布式系统中,一致性(Consistency)、可用性(Availability)、分区容错性(Partitiontolerance)。CAP原则指的是,这三个要素最多只能同时实现两点,不可能三者兼顾。也被称为Brewer定理,是分布式计算中的一个重要概念。它阐述了在分布式系统中,一致性(Consis
  • 2024-04-07分布式系统:远程调用
    目录远程调用请求-应答协议基于UDP数据报的实现通信原语协议消息结构请求-应答协议的故障模型重复丢弃请求消息丢失应答消息历史交互协议的类型基于TCP流的实现远程过程调用RPC接口编程RPC调用语义透明性RPC的实现远程方法调用RMIRMI的设计对象模型分布式对象RMI实现RMI