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分布式系統(tǒng)

我要報(bào)錯(cuò)

  • 干貨分享！JWT的使用場(chǎng)景和優(yōu)劣

    在分布式系統(tǒng)成為主流的今天，傳統(tǒng)的會(huì)話(huà)管理機(jī)制已難以滿(mǎn)足跨域、跨服務(wù)的身份驗(yàn)證需求。JWT(JSON Web Token)作為一種輕量級(jí)身份驗(yàn)證方案，正以"自包含令牌"的特性重塑網(wǎng)絡(luò)認(rèn)證體系。

  • 嵌入式系統(tǒng)中間件和軟總線(xiàn)綜述

    嵌入式中間件與軟總線(xiàn)作為現(xiàn)代分布式系統(tǒng)的核心基礎(chǔ)設(shè)施，對(duì)于降低系統(tǒng)開(kāi)發(fā)復(fù)雜度、實(shí)現(xiàn)異構(gòu)環(huán)境互操作至關(guān)重要。文章系統(tǒng)梳理了應(yīng)用服務(wù)器、遠(yuǎn)程過(guò)程調(diào)用(RPC)、消息中間件、容器編排平臺(tái)等主流中間件以及新興軟總線(xiàn)技術(shù)的發(fā)展脈絡(luò)。通過(guò)從系統(tǒng)完整性、環(huán)境適配性、對(duì)分布式架構(gòu)與大模型等新興技術(shù)的支撐性三個(gè)維度進(jìn)行深入對(duì)比，揭示了國(guó)內(nèi)外技術(shù)方案的差異化格局。研究發(fā)現(xiàn)，國(guó)際中間件憑借成熟的生態(tài)與標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計(jì)在系統(tǒng)完整性上具備優(yōu)勢(shì)，而國(guó)內(nèi)中間件在國(guó)產(chǎn)化浪潮驅(qū)動(dòng)下，依托云原生架構(gòu)實(shí)現(xiàn)了跨越式發(fā)展，尤其在服務(wù)治理、本土軟硬件生態(tài)適配及新興場(chǎng)景應(yīng)用方面形成了獨(dú)特競(jìng)爭(zhēng)力。展望未來(lái)，嵌入式中間件與軟總線(xiàn)技術(shù)正朝著系統(tǒng)完整性更高、適配性更強(qiáng)，并與云原生、人工智能等前沿技術(shù)深度融合的方向演進(jìn)，將成為構(gòu)筑智能制造、智慧城市等未來(lái)應(yīng)用場(chǎng)景的泛在連接與智能協(xié)同的核心技術(shù)底座。

  • RESTful API 冪等性

    在分布式系統(tǒng)與微服務(wù)架構(gòu)成為主流的今天，RESTful API 作為前后端分離的核心通信方式，其設(shè)計(jì)質(zhì)量直接關(guān)系到系統(tǒng)的穩(wěn)定性和用戶(hù)體驗(yàn)。冪等性(Idempotence)作為 RESTful API 設(shè)計(jì)的核心原則之一，是構(gòu)建健壯、可靠網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的基石。

  • 分布式一致性協(xié)議算法深入解析

    在分布式系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)一致性是核心挑戰(zhàn)之一。由于節(jié)點(diǎn)故障、網(wǎng)絡(luò)延遲或分區(qū)等異常情況，確保多個(gè)節(jié)點(diǎn)間數(shù)據(jù)同步成為關(guān)鍵問(wèn)題。一致性協(xié)議算法通過(guò)協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)行為，在保證系統(tǒng)可用性的同時(shí)，維護(hù)數(shù)據(jù)的一致性。本文將深入解析六種經(jīng)典的一致性協(xié)議算法：二階段提交(2PC)、三階段提交(3PC)、Paxos、Raft、ZAB(Zookeeper Atomic Broadcast)和NWR(No-Write-Read)，探討其原理、優(yōu)缺點(diǎn)及適用場(chǎng)景。

  • 跨平臺(tái)編程中的字節(jié)序與數(shù)據(jù)類(lèi)型大小優(yōu)化策略

    在物聯(lián)網(wǎng)和分布式系統(tǒng)快速發(fā)展的今天，跨平臺(tái)代碼的可移植性已成為軟件開(kāi)發(fā)的核心挑戰(zhàn)之一。不同硬件架構(gòu)（x86、ARM、RISC-V）和操作系統(tǒng)（Linux、Windows、RTOS）在數(shù)據(jù)表示方式上存在顯著差異，其中字節(jié)序（Endianness）和數(shù)據(jù)類(lèi)型大?。―ata Type Size）是最關(guān)鍵的兼容性問(wèn)題。本文將深入探討這兩種問(wèn)題的本質(zhì)，并提供經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的工程化解決方案。

  • 從意外發(fā)現(xiàn)到效率革命：亞馬遜云科技大規(guī)模應(yīng)用自動(dòng)推理提升系統(tǒng)效率

    編者按：亞馬遜云科技是唯一一家如此大規(guī)模使用自動(dòng)推理的云提供商。隨著越來(lái)越多的人使用自動(dòng)推理工具，這讓我們?cè)谔嵘詣?dòng)推理工具的可用性和可擴(kuò)展性上更容易進(jìn)行大量的投入。我們發(fā)現(xiàn)自動(dòng)推理工具越易于使用，它們的功能就會(huì)變得越強(qiáng)大，同時(shí)自動(dòng)推理工具的采用率也會(huì)變得越高。我們?cè)侥茏C明云基礎(chǔ)設(shè)施的正確性，對(duì)于那些看重安全的客戶(hù)而言我們的云就越有吸引力。正如本文所述，通過(guò)自動(dòng)推理，我們不僅能夠提高安全性，還能更快地為客戶(hù)提供更高性能的代碼，并最終節(jié)省客戶(hù)的成本。

  • 分布式互斥的高效容錯(cuò)解決方案

    在分布式系統(tǒng)領(lǐng)域，確保在任何給定時(shí)間只有一個(gè)進(jìn)程可以訪問(wèn)共享資源至關(guān)重要——這就是互斥發(fā)揮作用的地方。如果沒(méi)有可靠的方法來(lái)實(shí)施互斥，系統(tǒng)很容易遇到數(shù)據(jù)不一致或競(jìng)爭(zhēng)條件等問(wèn)題，從而可能導(dǎo)致災(zāi)難性的故障。隨著分布式系統(tǒng)變得越來(lái)越復(fù)雜，對(duì)管理共享資源訪問(wèn)的強(qiáng)大算法的需求變得越來(lái)越重要。

  • 分布式鏈路異常日志采集方法研究

    摘要:分析了分布式系統(tǒng)鏈路日志的現(xiàn)況,提出了一種分布式鏈路異常日志的采集方法:只要請(qǐng)求的鏈路數(shù)據(jù)中任何節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)符合采樣條件的鏈路數(shù)據(jù),就采集該請(qǐng)求的所有鏈路數(shù)據(jù)。經(jīng)過(guò)實(shí)施部署,使用具有4GB日志數(shù)據(jù)的服務(wù)器作為日志流輸出,輸出速率為700~1650MB/s,間隔10MB/s,通過(guò)分布式鏈路異常日志采集方法,配備4G內(nèi)存,采集速率達(dá)到1260MB/s。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可以應(yīng)用于分布式鏈路錯(cuò)慢日志的快速采集。

  • NoSQL“開(kāi)山之作”Amazon DynamoDB的十年創(chuàng)新之旅

    十年前，亞馬遜云科技正式推出Amazon DynamoDB，一種快速、靈活的 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)，可在任意規(guī)模環(huán)境中提供一致的個(gè)位數(shù)毫秒響應(yīng)時(shí)間。

  • 分布式系統(tǒng)概述

    在一個(gè)分布式系統(tǒng)中，一組獨(dú)立的計(jì)算機(jī)展現(xiàn)給用戶(hù)的是一個(gè)統(tǒng)一的整體，就好像是一個(gè)系統(tǒng)似的。系統(tǒng)擁有多種通用的物理和邏輯資源，可以動(dòng)態(tài)的分配任務(wù)，分散的物理和邏輯資源通過(guò)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)信息交換。系統(tǒng)中存在一個(gè)以全局的方式管理計(jì)算機(jī)資源的分布式操作系統(tǒng)。

  • 1.4 w字，25張圖讓你徹底掌握分布式事務(wù)原理

    這篇文章先介紹單機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)的ACID特性，然后指出分布式場(chǎng)景下操作多數(shù)據(jù)源面臨的困境，引出分布式系統(tǒng)中常用的分布式事務(wù)解決方案，這些解決方案可以保證業(yè)務(wù)代碼在操作多個(gè)數(shù)據(jù)源的時(shí)候，能夠像操作單個(gè)數(shù)據(jù)源一樣，具備ACID特性。

  • 這樣系統(tǒng)的學(xué)習(xí)分布式，他日必成大器！

    學(xué)習(xí)一個(gè)知識(shí)之前，我覺(jué)得比較好的方式是先理解它的來(lái)龍去脈：即這個(gè)知識(shí)產(chǎn)生的過(guò)程，它解決了什么問(wèn)題，它是怎么樣解決的，還有它引入了哪些新的問(wèn)題（沒(méi)有銀彈），這樣我們才能比較好的抓到它的脈絡(luò)和關(guān)鍵點(diǎn)，不會(huì)一開(kāi)始就迷失在細(xì)節(jié)中。所以，在學(xué)習(xí)分布式系統(tǒng)之前，我們需要解決的第一個(gè)問(wèn)題是：分布式系統(tǒng)解決了什么問(wèn)題？

  • 基于GPRS和IE的分布式收費(fèi)終端功能升級(jí)策略

    　　近年來(lái)，國(guó)家電網(wǎng)公司大力開(kāi)拓農(nóng)村電力市場(chǎng)。新一輪農(nóng)網(wǎng)改造升級(jí)工作的啟動(dòng)及走收的全面取消，為便攜式移動(dòng)收費(fèi)終端設(shè)備營(yíng)造了廣泛的應(yīng)用空間。國(guó)家發(fā)改委有關(guān)負(fù)責(zé)人表示，截至目前，全國(guó)除西藏和新疆以外

  • 叫你如何學(xué)習(xí)分布式事務(wù)之2PC和3PC

    隨著大型網(wǎng)站的各種高并發(fā)訪問(wèn)、海量數(shù)據(jù)處理等場(chǎng)景越來(lái)越多，如何實(shí)現(xiàn)網(wǎng)站的高可用、易伸縮、可擴(kuò)展、安全等目標(biāo)就顯得越來(lái)越重要。 為了解決這樣一系列問(wèn)題，大型網(wǎng)站的架構(gòu)也在不斷發(fā)展。提高大型

  • 諾德推出NORDAC LINK現(xiàn)場(chǎng)分布式系統(tǒng)，促進(jìn)工業(yè)4.0數(shù)字化生產(chǎn)

    NORDAC LINK系列專(zhuān)為現(xiàn)代化及網(wǎng)絡(luò)化室內(nèi)物流系統(tǒng)應(yīng)用而開(kāi)發(fā)，并為靈活的分布式安裝提供便捷的驅(qū)動(dòng)解決方案。高效的現(xiàn)場(chǎng)分布式系統(tǒng)可針對(duì)具體應(yīng)用進(jìn)行配置，并確?？焖侔踩恼{(diào)試。由于集成了PLC

  • 區(qū)塊鏈項(xiàng)目中共識(shí)算法的分類(lèi)，及存在的問(wèn)題分析

    共識(shí)算法的分類(lèi) 共識(shí)算法解決的是對(duì)某個(gè)提案（Proposal），大家達(dá)成一致意見(jiàn)的過(guò)程。 根據(jù)共識(shí)算法采取的策略，可以被分為兩大類(lèi)，即概率一致性算法和絕對(duì)一致性算法。 回

  • 區(qū)塊鏈分布式系統(tǒng)面臨一致性問(wèn)題及共識(shí)算法的理論知識(shí)解析

    共識(shí)機(jī)制已經(jīng)成為了目前區(qū)塊鏈系統(tǒng)性能提升的關(guān)鍵瓶頸。 單一的共識(shí)算法均存在各種問(wèn)題，如PoW算法存在消耗大量計(jì)算資源及性能低下的問(wèn)題，PoS或DPoS存在“富豪統(tǒng)治”問(wèn)題，融合多種共識(shí)算

  • 分布式原理：一文了解 Gossip 協(xié)議

    gossip 協(xié)議（gossip protocol）又稱(chēng) epidemic 協(xié)議（epidemic protocol），是基于流行病傳播方式的節(jié)點(diǎn)或者進(jìn)程之間信息交換的協(xié)議，在分布式系統(tǒng)中被廣泛

  • 如何才能同步分布式系統(tǒng)中的所有時(shí)鐘

    分布式系統(tǒng)由Tanenbaum定義，“分布式系統(tǒng)是一組獨(dú)立的計(jì)算機(jī)，在”分布式系統(tǒng)?—?原理和范例“中作為用戶(hù)的單一，連貫的系統(tǒng)出現(xiàn)”。 區(qū)塊鏈通過(guò)構(gòu)建全球分布式系統(tǒng)，嘗試實(shí)現(xiàn)分散的新數(shù)

  • 什么是分布式系統(tǒng)區(qū)塊鏈協(xié)議

    在構(gòu)建包分布式系統(tǒng)功能的應(yīng)用程序時(shí)，《財(cái)富》500強(qiáng)企業(yè)和創(chuàng)始人經(jīng)常問(wèn)我們這樣一個(gè)問(wèn)題：“我們應(yīng)該構(gòu)建什么樣的協(xié)議？”“這個(gè)問(wèn)題變得越來(lái)越普遍，因?yàn)樗蝎@得2017-2018年資助的協(xié)議都試圖從

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