分布式系统

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分布式基础知识：分布式事务完整解析（背景、模式、协议、优缺点）随着互联网业务向高并发、高可用、大规模数据演进，传统单体架构中的本地事务（Local Transaction）越来越无法满足需求。数据库需要拆分、服务需要拆分，随之而来的就是对分布式事务（Distributed Transaction）的需求。

递归尽头是星辰

服务治理三维实战：从架构理论到规模适配，解决六大核心复杂性在之前的《Java 架构入门：3 大原则 + 4 步流程》中，我提出了一个核心观点：架构设计的本质不是堆砌技术，而是针对业务场景解决高性能、高可用、可扩展、低成本、安全、规模六大核心复杂性。这一观点成为了我多年架构实践的顶层理论指导，而在落地层面，我深刻意识到 ——服务治理正是将架构理论转化为实际价值的核心载体。

高可靠微服务消息设计：Outbox模式、延迟队列与Watermill集成实践在现代的微服务架构中，业务系统通常由多个独立的系统组成，需要频繁地交换数据和事件。为了保证服务的高可用性、可拓展性、低耦合，异步消息通信成为微服务间传递消息的必要手段。但实际应用中，异步消息通信也带了许多挑战，

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RocketMQ 详解：从异步解耦到存储与消费全链路解析目标读者：具备分布式/消息队列基础的后端工程师，希望把 RocketMQ 从使用者的视角，理解到存储/传输与消费的一整套工作机制与工程实践。

分布式系统架构：百万并发系统设计拆分的核心目标是将单节点 / 单集群的压力，分散到多节点 / 多分片，同时利用云原生的弹性能力降低运维复杂度。

【中间件：Redis】5、Redis分布式锁实战：从基础实现到Redisson高级版（避坑指南）在分布式系统中，当多个服务实例需要竞争同一资源（如秒杀库存、分布式任务调度）时，“分布式锁”是保证操作原子性的核心工具。

Java 大视界 -- Java 大数据在智能医疗影像数据压缩与传输优化中的技术应用嘿，亲爱的 Java 和大数据爱好者们，大家好！我是CSDN（全区域）四榜榜首青云交！在《大数据新视界》和《 Java 大视界》专栏的技术探索之旅中，我们已共同见证 Java 大数据在多个领域的「破局之道」。

MyBatis 性能优化指南：Mapper 映射、缓存与批量操作实战关键词：MyBatis、性能优化、Mapper 映射、缓存（一级/二级）、批量插入/更新、批处理实战亮点：覆盖常见性能坑、配置技巧、以及一个详尽的实战项目（含配置、代码、压力对比、注意点），方便直接贴到工程中复用。

没有bug.的程序员

分布式架构未来趋势：从云原生到智能边缘的演进之路分布式架构四代演进：各代分布式架构特征对比：技术演进的核心驱动力：云-边-端协同架构：**Kubernetes边缘扩展（K3s/KubeEdge）**：

分布式系统设计模式：从理论到实践多家互联网大厂的分布式系统架构经验，系统梳理23种核心分布式设计模式。从理论基础到实战应用，从一致性算法到容错机制，每个模式都配有真实业务场景的代码实现。无论你是分布式系统初学者还是资深架构师，都能在这里找到有价值的设计思路和解决方案。建议⭐收藏⭐，构建分布式系统时随时参考！

分布式系统实战：电商平台架构演进CSDN分布式系统深度实战系列：一个电商平台从单体架构到分布式微服务架构的全过程演进。涵盖技术选型、架构设计、数据迁移、性能优化四大核心模块，每个阶段都配有真实的业务场景、架构图和性能数据对比。通过订单系统、库存系统、支付系统等核心模块的演进案例，展示如何构建高可用、可扩展的电商平台架构。建议⭐收藏⭐，架构演进时随时参考！

共识算法的深度探索：从原理到实践的全面指南引言：背景介绍和问题阐述在我多年的软件开发和系统架构实践中，尤其是在构建分布式系统和区块链平台时，共识算法一直是核心难题之一。想象一下，一个由数百甚至数千个节点组成的系统，如何确保所有节点在没有中心权威的情况下达成一致？这一问题关系到系统的可靠性、安全性以及性能表现。传统的单机系统可以靠单一的数据库或锁机制保证一致性，但在分布式环境中，网络延迟、节点故障、恶意攻击等因素都极大增加了复杂度。

系统里数据又“打架”了？让“少数服从多数”来终结这场混乱！Quorum（法定人数/多数派）机制由David K. Gifford于1979年提出，是分布式系统中用于在副本间实现不同级别数据一致性与可用性的核心方法。其设计思想借鉴了数学中的鸽巢原理（Pigeonhole Principle）：若将 N+1个物体放入 N 个鸽巢，则至少有一个鸽巢包含两个或更多物体。在Quorum机制中，这被巧妙地应用于确保读写操作能在副本间“相遇”。

“鸡蛋不能放一个篮子里”，如何确保千亿数据万无一失？副本机制（Replication），是指分布式系统在多个节点间保存有相同数据的冗余，即副本（Replica/copy）。当出现某一个节点的数据丢失时，可以从副本上读取到数据。数据副本是分布式系统中解决数据丢失问题的唯一手段。合适的做法并非以机器作为副本单位，而是将数据划分为合理的数据段，以数据段为副本的单位。在实际操作中，会尽量保持每个数据段的大小相等，并控制在一定范围内。这些数据段有多种称呼，如segment，fragment，chunk，partition，region等。数据段的大小通常会控制在一

分布式系统分布式系统是一组位于网络上的计算机，为了共同完成一个任务而协同工作的系统。对于用户来说，它就像一个单一、连贯的系统。

“凭什么说你比我先？”——没有上帝时钟，如何判断“谁先谁后”？物理时钟在分布式系统中难以完美同步，导致无法仅凭物理时间戳来精确判断事件的因果顺序。逻辑时钟为此而生。

海量数据如何“安家”？一文读懂哈希、范围和一致性哈希三大分片策略将单机问题转化为分布式解决方案时，首要任务是对问题进行分解，使得集群中的每台机器负责处理原问题的一个子集。无论是计算任务还是存储任务，其操作对象都是数据。因此，如何将海量数据有效地分解并分配到集群的不同节点上，即数据分布（也常称为数据分片，Data Partitioning/Sharding），是构建分布式系统的基础。

“卧槽，系统又崩了！”——别慌，这也许是你看过最通俗易懂的分布式入门在分布式系统中，有效应对节点故障、网络分区延迟和数据一致性等挑战至关重要。本文将剖析保障分布式系统可靠性的核心机制：数据分片实现水平扩展，冗余副本保障数据高可用，租约（Lease）机制优化节点状态共识与资源管理，多数派（Quorum）原则确保操作的一致性，Gossip等去中心化协议高效同步集群状态。这些成熟机制为构建稳健、高效的分布式系统提供了方法论支撑。

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RabbitMQ面试精讲 Day 11：RabbitMQ集群架构与节点类型RabbitMQ,消息队列,集群架构,节点类型,高可用,分布式系统,面试题本文是"RabbitMQ面试精讲"系列第11天，深入解析RabbitMQ集群架构设计与节点类型。文章详细讲解磁盘节点与内存节点的区别、集群组成原理、元数据同步机制等核心概念，通过Java/Python代码演示集群管理与监控。针对"如何设计高可用集群"、"脑裂问题处理"等高频面试题提供专业解答框架，并包含电商秒杀系统集群实践案例。最后总结面试考察要点和回答技巧，帮助读者在分布式系统相关面试中展现深度。

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RabbitMQ面试精讲 Day 8：死信队列与延迟队列实现RabbitMQ,消息队列,死信队列,延迟队列,面试技巧,分布式系统本文是"RabbitMQ面试精讲"系列第8天，深入讲解死信队列与延迟队列的实现原理与实战应用。文章详细解析死信队列的触发条件与配置方式，对比分析基于TTL+DLX和插件实现延迟队列的两种方案。提供Spring Boot整合RabbitMQ的完整代码示例，包含消息重试、死信处理和延迟投递等关键场景实现。解析3个高频面试题及回答思路，通过电商订单超时取消案例展示生产环境最佳实践。最后给出面试结构化答题模板和核心知识点总结，帮助读者全面掌握Ra