分布式

RPC分布式通信（1）--分布式通信讲解RPC（远程过程调用）是一种分布式通信协议，核心目标是让本地程序像调用本地函数一样，调用远程服务器上的函数 / 方法，无需关心底层的网络传输、数据序列化、寻址等细节。

三大一体化音视频管理平台：技术特性与场景落地全解析依托现代音视频技术发展趋势与实际应用需求，以高清混合矩阵为基础平台，一款适配多领域场景的综合管理平台系列产品即将投入市场。该系列包含分布式交互管理平台、图像综合管理平台及视频综合管理平台三类产品，各自聚焦核心功能突破，针对不同行业痛点提供解决方案，在多领域形成成熟应用场景。

Redis入门指南(六)：从零到分布式缓存-数据持久化与事务在前面的章节中我们已经学过了Redis的基本命令, 了解了一些重要的特性, 从这里开始, 我们开始学习Redis在分布式中的重要作用

分布式解决方案两阶段提交协议（Two-phase commit protocol，简称2PC）是一种分布式事务处理协议，旨在确保参与分布式事务的所有节点都能达成一致的结果。此协议被广泛应用于许多分布式关系型数据管理系统，以完成分布式事务。

Redis7.4.5集群部署3主3从主节点分布：从节点分布：说明：OS 信息：Server信息：目录规划（所有节点一致）：所有节点都执行所有节点都执行

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SpringBoot 集成 Elasticsearch 实战（全文检索与聚合分析）：打造高效海量数据检索系统在传统数据库中，全文检索、模糊匹配、海量数据快速查询等场景存在性能瓶颈 ——MySQL 模糊查询（LIKE % 关键词 %）无法利用索引，数据量超过百万级后响应缓慢。Elasticsearch（简称 ES）作为分布式全文搜索引擎，凭借「分词检索、近实时查询、高可用集群、聚合分析」的优势，成为电商商品搜索、日志分析、文档检索等场景的首选方案。

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Java常见技术分享-分布式篇-分布式系统基础理论CAP定理BASE理论现代分布式系统的设计，本质上都是在CAP 这个铁律之下，通过各种精巧的技术如BASE理论，共识算法，多副本策略来管理优化和弱化这种权衡带来的影响，但永远无法从根本上消除他。

告别硬编码：通过逻辑编排引擎的RabbitMQ监听实现灵活自动化在数字化快速发展的业务环境中，实时响应和系统解耦成为提升应用效能的关键。在JVS的逻辑引擎中，提供了一个“RabbitMQ 监听触发”的能力，可以轻松实现实时监听 RabbitMQ 指定队列的消息。一旦有消息到达指定队列，相关逻辑便会自动触发执行。这不仅实现了真正的业务解耦，还大大提升了系统的响应速度与可扩展性。

【分布式系统】05 时间的幻象 —— Lamport 与 Vector Clock 如何重建分布式因果？大家好，我是Tony Bai。欢迎来到《分布式系统：原理、哲学与实战》微专栏的第五讲。在过去的几讲中，我们已经深入了两种截然不同的复制哲学。无论是主从架构的“权威中心”，还是无主架构的“民主联邦”，我们都反复遇到了一个幽灵般的、难以捉摸的敌人：不确定性。

[spring cloud] Seata分布式事务管理这是微服务架构中为了保证数据一致性最头疼的一块骨头。Seata (Simple Extensible Autonomous Transaction Architecture) 是阿里巴巴开源的分布式事务解决方案，致力于在微服务架构下提供高性能和简单易用的分布式事务服务。

Dynamic Kafka Source不重启也能“动态切换集群/主题”Dynamic Kafka Source 不是直接让你写 topics = ["a", "b"]，而是让你订阅一个或多个 stream id：

深啃项目第四篇-kafka通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。

【RabbitMQ】延迟队列 && 事务 && 消息分发延迟队列（Delayed Queue）即消息被发送以后，并不想让消费者立刻拿到消息，而是等待特定时间后，消费者才能拿到这个消息进行消费。

分布式事务一致性方案介绍分布式事务是指跨越多个数据库或服务的事务操作，需要保证ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性）在分布式环境下的实现。在微服务架构和分布式系统中，一个业务操作往往需要协调多个独立的数据源或服务，这时就需要分布式事务来确保数据的一致性。

通用工业 AMR 的分布式状态控制系统设计原理把一个当作通用工业 AMR 的分布式状态控制系统一个可复用的工程对象来分析：它的核心不是“把状态机放哪”，而是在网络分裂、设备退化、并发竞争的现实里，如何让状态仍然可控、可恢复、可审计。

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实现幂等性的常用方式幂等性（Idempotency）是指：同一个操作执行一次和多次，产生的结果是一样的。在分布式系统和网络通信中，幂等性尤为重要，因为网络请求可能超时、失败导致重试，如果没有幂等性保证，重试可能导致数据重复或状态混乱。

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一站式了解全局分布式生成ID方案作为一名后端开发人员，理解分布式 ID 的演进过程，本质上是在理解如何在分布式 CAP 理论（一致性、可用性、分区容错性）中寻找性能与可靠性的平衡点。在分布式系统中，ID 不仅仅是一个数字。它是数据的唯一标识，是分库分表的路由依据，更是系统高性能运转的基石。所以，深度了解全局分布式生成ID的方案是非常有必要的，接下来让我们一起探讨一下吧！

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Java常见技术分享-分布式篇-SpringCloud-01-基础组件SpringCloud 是基于SpringBoot开发的微服务框架，专注于让开发者更方便的搭建分布式服务。

C++分布式语音识别简单说，分布式语音识别（DSR）就是把语音识别的整个流程拆分成多个 “任务模块”，分散到多台服务器 / 设备上并行处理，而非单台机器从头算到尾。

【Java】基于 Java 的分布式系统实战：分布式锁 + 事务 + 一致性算法，干货满满随着业务规模的扩张，单体系统因性能瓶颈、单点故障等问题逐渐无法满足需求，分布式系统成为企业级应用的主流架构。但分布式环境下，跨节点的并发控制、数据一致性保障、服务协同调度等挑战愈发突出：多个服务实例同时操作共享资源易引发数据冲突，跨服务事务因网络延迟、节点故障可能导致数据不一致，元数据（如配置信息、节点状态）的分布式同步需解决容错与共识问题。