分布式学习笔记分布式

分布式学习笔记

分布式基础理论

双活数据中心
重要指标

QPS
TPS
参考文档

一致性算法Raft
CAP 理论

分布式ID生成器
分布式锁

分布式锁的出现背景
单机锁的实现方案

进程内加锁
tryLock

分布式锁的实现方案

基于Redis的setnx
基于etcd
基于ZooKeeper

参考文档

分布式框架

Zookeeper学习笔记
etcd学习笔记

etcd 的基本概念
etcd 的安装及常用命令
etcd 的使用场景

场景一：服务发现（Service Discovery）
场景二：消息发布与订阅
场景三：负载均衡
场景四：分布式通知与协调
场景五：分布式锁
场景六：分布式队列
场景七：集群监控与Leader竞选
场景八：为什么用etcd而不用ZooKeeper？
参考文档

分布式基础理论双活数据中心重要指标 QPS
QPS: queries per second，每秒请求处理数
QPS = req/sec = 请求数/秒
TPS
TPS: TransactionPerSecond，每秒事务处理量
参考文档
tps （每秒事务处理量(TransactionPerSecond)）
PV、TPS、QPS是怎么计算出来的？
一致性算法Raft Raft一致性算法笔记
Raft 为什么是更易理解的分布式一致性算法
从分布式一致性到共识机制（二）Raft算法
Raft一致性算法
理解分布式一致性与Raft算法
一致性算法 - Raft
CAP 理论分布式数据系统中的CAP定理
分布式ID生成器 Twitter的分布式自增ID算法snowflake (Java版)
SnowFlake之JAVA实现
雪花算法（SnowFlake）Java实现
全局唯一ID生成器(SnowFlakeId算法JAVA实现)
分布式锁分布式锁的出现背景在程序中并发或并行修改全局变量时，需要对全局变量加锁；如果不加锁，会发生数据的并发修改情况，最终影响运行结果。
例如如下需求: 启动1000个协程同时对全局变量（未加锁）进行修改，预期其运行结果为1000，但程序实际运行结果不是等于1000的。
unlock_test.go
单机锁的实现方案进程内加锁
1000个协程并发修改全局变量，在程序中每个协程对全局变量进行修改时，都对全局变量进行加锁，修改完毕后释放锁。始终保持只有一个协程在对全局变量进行修改，最终可得到正确的结果。
wg_lock_test.go
tryLock
trylock顾名思义，尝试加锁，加锁成功执?后续流程，如果加锁失败的话也不会阻塞， ?会直接返回
加锁的结果。在Go语?中我们可以???为1的Channel来模拟trylock：
trylock_test.go
分布式锁的实现方案基于Redis的setnx
setnx: 设置缓存；在键不存在的情况下，缓存会设置成功；在键存在的情况下，缓存会设置失败。
使用Redis的setnx指令，配置缓存过期时间，可以保证一定时间内只有一个线程获得锁；
redis_lock_test.go
基于etcd
etcd_lock_test.go
基于ZooKeeper
zookeeper_lock_test.go
参考文档基于数据库实现的分布式锁
大家所推崇的Redis分布式锁真的就万无一失吗？
分布式框架 Zookeeper学习笔记 ubuntu下的linux系统zookeeper部署
ubuntu 安装 zookeeper
Ubuntu 18 下安装zookeeper
etcd学习笔记 etcd 的基本概念
官网
etcd——基于Golang实现的一个高可用的分布式键值(key-value)数据库，主要用于配置信息管理和服务发现
etcd 可启动多个实例
etcd 的安装及常用命令
etcd 的使用场景
场景一：服务发现（Service Discovery）场景二：消息发布与订阅场景三：负载均衡场景四：分布式通知与协调场景五：分布式锁场景六：分布式队列场景七：集群监控与Leader竞选场景八：为什么用etcd而不用ZooKeeper？参考文档 【分布式学习笔记】ETCD 简介 + 使用
ETCD 与服务发现
Etcd项目介绍
Etcd - 分布式配置中心
ETCD简介与使用
ETCD应用