标签: 分布式
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结合我司在编解码器领域的多年技术积累，VGAIC畅通发布分布式高清IPTV解决方案。 拓扑图如下： 分布式架构利于全面提升IPTV运营增值，该方案详情： http://www.vgaic.com/solution/solution_iptv.html
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云计算分布式大数据Hadoop深入浅出案例驱动实战培训 一：课程简介： Hadoop天生是解决大数据高并发问题的， 是一个能够对海量数据进行分布式处理的软件框架。互联网企业、金融机构、政府组织和云计算服务企业每天都会产生大量的数据并面临高并发的严峻考验，传统的关系型数据库已经无法满足大数据量高并发的要求，作为云计算实现规范和实施标准的Hadoop应运而生。 使用Hadoop，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下开发出分布式程序，从而可以使用众多廉价的计算设备的集群的威力来高速的运算和存储，而且Hadoop的运算和存储是可靠的、高效的、可伸缩的，能够使用普通的社区服务器出来PB级别的数据，是分布式大数据处理的存储的理想选择。 “云计算分布式大数据Hadoop深入浅出案例驱动实战”基于实务经验萃取而成，从Hadoop开发环境的搭建到到图片服务器、WordCount实现、HBase微博系统、话单查询与统计、Hive数据统计案例，理论结合实际案例，祝你轻松驾驭Hadoop以满足大数据的分布式处理与存储。 课程以MapReduce、HBase、Hive为主轴，想理解和使用Hadoop，就必须掌握这三大核心。 二：课程特色 案例驱动教学，全程项目实战训练； 掌握Hadoop三大核心：MapReduce、HBase、Hive 萃取出实际开发中最常用、最实用的内容并以深入浅出的方式把难点化于无形之中 中国电子标准协会 http://www.ways.org.cn 三：适合对象： 软件工程师； 数据库开发人员； 网络后台开发人员； 运维人员； 四：基础要求 了解Linux系统； 了解网络； 了解Java； 五：培训内容 时间 内容 备注 第一天 第1个主题：Hadoop思考 1.Hadoop的设计目标和适用场景 2.Hadoop架构解析 3.MapReduce工作原理和案例说明 第2个主题： Hadoop安装和配置实战 1. 安装和配置单机版Hadoop实战 2. 安装和配置伪分布式Hadoop实战 3．安装和配置分布式Hadoop集群实战 第3个主题：HDFS 1. HDFS命令行操作实战 2. HDFS的配置管理 3. NameNode的工作机制 第4个主题：HDFS案例实战 1. HDFS案例的分析和设计 2. 环境搭建 3.使用Hadoop Java API实现对HDFS写入、读取、删除文件等操作 第5个主题：MapReduce剖析 1. MapReduce的原理和运行过程 2. 构建MapReduce的开发环境 第6个主题：MapReduce案例实战 1. 使用MapReduce的Java接口实现经典的WordCount 2. wordcount运行过程解析 3. MapReduce实现数据去重操作 4. MapReduce实现数据排序 5. MapReduce实现数据平均数据的计算 时间 内容 备注 第二天 第1个主题：HBase架构设计和实现剖析 1. HBase架构设计 2. HBase中的表结构等 3. HBase：Master、Region、Region Server 第2个主题：HBase案例实战1---使用HBase实现微博系统 1. 项目架构和设计 2. 开发环境搭建 3. 实现用户登录和注销 4.“关注”功能的设计和实现 5.“发微博”功能的设计和实现 6.发布和运行整个基于HBase的微博系统 第3个主题：HBase与MapReduce 1. HBase与MapReduce的关系 2. HBase如何使用MapReduce 第4个主题：HBase案例实战2---话单查询与统计 1. 项目架构设计 2. 开发环境搭建 3. 话单入库和查询的设计与实现 4.统计功能的设计与实现 时间 内容 备注 第三天 第1个主题：MapReduce高级实战 1. Split实现剖析 2. 自定义输入的实现 3. Reduce的partition 4. 案例实战 第2个主题：安装和使用Hive 1. Hive剖析 2. 安装Hive 3.Hive的基本使用 第3个主题：Hive与HDFS、MapReduce 1. Hive向HDFS存入结构化数据 2. 使用MySQL作为Hive的元数据库 3.Hive与MapReduce 第4个主题：Hive案例实战---数据统计 1. 项目架构设计 2. 表结构设计 3.数据的插入与统计实现 第5个主题：Hadoop开发者之路 1. Hadoop技能模型 2. Hadoop开发者最佳学习路线和方式 3.Hadoop开发者最佳成长路线
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一：应用目的 1、 酒店/楼宇/学校/政府/企业/金融行业多煤体信息发布 2、 网络多煤体信息发布 二：拓补图 三：功能创新 1. 分布式架构，编码器采集，服务器直播，解码器显示； 2. 编码器支持1080P全高清或1600x1200分辨率VGA图像实时采集编码，算法采用H264 High Profile 5.0，业界最高的编码质量； 3. 解码器最高支持4096x4096分辨率，支持16路流输入，有单画面/双画面/画中画/4画面等多种显示模式； 4. 编解码器直接对通无需任何软件，如需对局域网PC用户/手机用户进行直播信号源画面，可选配服务器； 5. 全部管理使用浏览器点击实时控制，方便快捷. 三：终端可显示直播也可显示内置片，显示模板可定制 详情：http://www.vgaic.com/solution/solution_video_transmit.html 广州畅通信息技术有限公司（VGAIC），致力于VGA/高清/标清等视频信号的编码采集处理，我们为客户提供一整套视频采集处理的方案，以协助他们推出高品质的视频采集处理的系列产品，详情请到我司网站http://www.vgaic.com查看。
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畅通教学全智能录播系统(分布式) 一：应用目的 Ø 教学全程画面影像进行实时记录 Ø 研究、教学和存档 Ø 高清教学示教及互动 二：拓扑图如下： 三：分布式录播方案 与其他一体机方案不一样的地方，分布式录播适合于多间教室的录播，在教室放置嵌入式的小型编码器接入局域网中即可，而服务器放置于机房，布线简单维护方便。 录播服务器主要提供室内视音频信号实时录制/直播，生成的节目提供点播服务。 室内视音频信号主要有如下几种： 1: 视频信号：高清摄像机(1080P/60HZ)对室内进行实时拍摄 2:教学电脑等各种设备的图像。 3: 音频信号：室内的各种声音（如Mic，设备声音） 采用我司提供的自动跟踪模块(摄像机信号)，即可对老师/学生进行实时跟踪。 音视频互动功能：主要用于手术/会议/教学及其他互动项目，可对室内的各种视音频信号与远程会议室进行视音频实时通讯，通过投影机/大屏幕进入实时双向全双工通迅。互动过程也接入录播服务器，提供录制/直播及内容点播服务。 四：产品简述 分布式录播主要由录播服务器（放在机房）及编解码器（放在相应教室/会议室）组成。服务器提供网络存储(录制/直播/点播)，编码器将视音频信号进行编码传输至服务器，解码器用于收看直播。 产品名称 外观 型号 功能描述 分布式录播服务器 VGAIC-SE1000 系统具备视音频信号和计算机屏幕信号的同步一体化录制、直播、点播功能；单台服务器最多并发支持12路可视信号及声音的任意组合。录制/直播/点播/管理使用浏览器(IE/Chrome/Firefox等)即可，可实现单页面多画面的任意移动/切换等功能，直播界面可直接控制摄像机云台，一路直播支持400路并发。Linux系统。1U标准机箱；支持HTML5点播； 高清VGA编码器 VGAIC-EN360 支持1路高清信号（VGA信号或高清YPbPr视频）输入和编码；清晰度最高支持1600*1200和1080P/50、60 720P/50、60；音频支持高清音频AAC编码，最高48000采样，128k编码，双声道立体声；支持YPbPr输入接口；支持云台控制； 全接口编码器 VGAIC-EN460 支持1路（DVI-I/HDMI/VGA/BNC）输入和编码；清晰度最高支持1600*1200和1080P/50、60 720P/50、60；支持BNC标清D1信号；音频支持高清音频AAC编码，最高48000采样，128k编码，双声道立体声；支持云台控制； 高清解码器 VGAIC-DE263 直播/点播解码器，支持VGA和1080P全高清解码，支持多画面，全协议解码； 开机可播录播服务器页面；支持与高清VGA编码器直接点对点解码； 广州畅通信息技术有限公司（VGAIC），致力于VGA/高清/标清等视频信号的编码采集处理，我们为客户提供一整套视频采集处理的方案，以协助他们推出高品质的视频采集处理的系列产品，详情请到我司网站 http://www.vgaic.com 查看。
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HTML5录播服务器（直播/点播/分布式/1080P/VGA/标清编/解码器） VGAIC畅通HTML5录播服务器实现了HTML5直播/点播功能，采用分布式架构，由于使用高清/VGA/标清编码器硬件来实现(H264/AAC/MP3)编码，服务器只处理网络协议层负荷，从而可对各种1080P/VGA/标清信号进行实时录制/直播，并提供网页点播服务，整个系统稳定，性价比高而且实施方便。 产品特点： • HTML5直播/点播功能，支持平板/电视/手机/电脑 • 分布式架构，编码器，服务器，解码器间采用网状结构 • 采用编码器实现高清/VGA/标清信号的H264/AAC/MP3编码 • 控制VGA/标清/高清解码器实现分布式终端解码播放 • 成本低，环保(编/解码器使用超低功耗DSP实现) • 1080P全高清/VGA(1600x1200) H264 High Profile编码 • 一台服务器可以支持几十路信号直播/点播 拓扑图如下： 编码器信号源格式： 高清信号：1080P 60HZ/50HZ 1080I 60HZ/50HZ 720P 60HZ/50HZ 625/525P VGA信号：1280x1024/1600x1200/1024x768/800x600/640x480/1280x800/1280x768等 标清信号：PAL/NTSC 解码器信号格式： VGA/HDMI/SD接口，接显示器/大屏/电视机均可。 直播/点播： 全部采用HTML5标准实现，直接在浏览器中即可收看，无论是电脑，平板，手机，电视都可以直接访问。 控制： 直接在浏览器中即可完成录制，控制，配置等功能，简单方便。 可定制： 根据实际需求，灵活配置编码器/服务器/解码器的配置，可OEM，详情请联系020-84064968。 广州畅通信息技术有限公司 广州市海珠区南洲路 36 号银华商务大厦 376 室 邮编： 510290 电话(Tel)： (8620)84064968 传真(Fax)： (8620)26292051 网址：http://www.vgaic.com 常规 / 销售： info@vgaic.com 技术支持： support@vgaic.com
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一、MQ是什么MQ全称为MessageQueue，即消息队列，是一种提供消息队列服务的中间件，也称为消息中间件，是一套提供了消息生产、存储、消费全过程的软件系统，遵循FIFO原则。二、为什么用MQ上下班高峰期使用天府通刷码的人非常多，以为做并发量很高，一个出站请求到后台需要做费用结算，或者积分赠送等业务。由于并发很高，并且费用结算和积分等业务本来就耗时，况且支付服务也不一定能承担那么大的请求量。当服务器线程耗尽，后续请求会等待变慢，再加上高并发请求就会导致后续请求越来越慢，请求长时间等待，导致大量请求超时。并发太高，可能会导致服务器的内存上升，CPU使用率急速上升，甚至导致服务器宕掉。加入MQ后的效果高并发请求在MQ中排队，达到了消除峰值的目的，不会有大量的请求同时怼到支付系统服务异步调用，“天府通出站API”把结算消息放入MQ就可以返回“出站成功，费用稍后结算”给用户，响应时间很快服务彻底解耦，即使支付服务挂掉，也不影响“天府通出站API”正常工作，当支付系统再启动仍然可以继续消费MQ中的消息。三、MQ的使用场景1异步&解耦笔者曾经负责某电商公司的用户服务，该服务提供用户注册，查询，修改等基础功能。用户注册成功之后，需要给用户发送短信。2消峰高并发场景下，面对突然出现的请求峰值，非常容易导致系统变得不稳定，比如大量请求访问数据库，会对数据库造成极大的压力，或者系统的资源CPU、IO出现瓶颈。3消息总线所谓总线，就是像主板里的数据总线一样，具有数据的传递和交互能力，各方不直接通信，使用总线作为标准通信接口。笔者曾经服务于某彩票公司订单团队，在彩票订单的生命周期里，经过创建，拆分子订单，出票，算奖等诸多环节。每一个环节都需要不同的服务处理，每个系统都有自己独立的表，业务功能也相对独立。假如每个应用都去修改订单主表的信息，那就会相当混乱了。4延时任务用户在美团APP下单，假如没有立即支付，进入订单详情会显示倒计时，如果超过支付时间，订单就会被自动取消。非常优雅的方式是：使用消息队列的延时消息。四、RabbitMQ主要特性： 1.可靠性:提供了多种技术可以让你在性能和可靠性之间进行权衡。这些技术包括持久性机制、投递确认、发布者证实和高可用性机制; 2.灵活的路由：消息在到达队列前是通过交换机进行路由的。RabbitMQ为典型的路由逻辑提供了多种内置交换机类型。如果你有更复杂的路由需求，可以将这些交换机组合起来使用，你甚至可以实现自己的交换机类型，并且当做RabbitMQ的插件来使用; 3.消息集群：在相同局域网中的多个RabbitMQ服务器可以聚合在一起，作为一个独立的逻辑代理来使用; 4.队列高可用：队列可以在集群中的机器上进行镜像，以确保在硬件问题下还保证消息安全; 5.多种协议的支持：支持多种消息队列协议; 6.服务器端用Erlang语言编写，支持只要是你能想到的所有编程语言; 7.管理界面:RabbitMQ有一个易用的用户界面，使得用户可以监控和管理消息Broker的许多方面; 8.跟踪机制：如果消息异常，RabbitMQ提供消息跟踪机制，使用者可以找出发生了什么; 9.插件机制：提供了许多插件，来从多方面进行扩展，也可以编写自己的插件五、生产者代码示例importpika#连接到RabbitMQ服务器connection=pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))channel=connection.channel()#声明一个队列channel.queue_declare(queue='hello')#发送消息channel.basic_publish(exchange='', routing_key='hello', body='HelloWorld!')print("[x]Sent'HelloWorld!'")#关闭连接connection.close()六、消费者代码示例importpika#连接到RabbitMQ服务器connection=pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))channel=connection.channel()#声明一个队列channel.queue_declare(queue='hello')#定义消息处理函数defcallback(ch,method,properties,body): print("[x]Received%r"%body)#设置消费者channel.basic_consume(queue='hello', auto_ack=True, on_message_callback=callback)print('[*]Waitingformessages.ToexitpressCTRL+C')channel.start_consuming()
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目前主流的Java分布式框架有哪些，学起来难不难？Java的框架主要有：SpringMVC、Spring、Mybatis、Dubbo、Maven、RabbitMQ、Log4j、Ehcache、Redis、Shiro等等今天就给大家讲讲关于Java主流分布式的一些解决方法，内容包括：JVM锁和MySql锁解决库存超卖问题、基于Redisson框架实现分布式锁及实战&源码深入剖析、基于ZooKeeper实现分布式锁、分布式存储系统Etcd实现分布式锁、实现分布式锁通用SDK与集成、七种分布式事务解决方案、分布式事务Seata框架深入剖析、分库分表利器一-Sharding-JDBC实战等等内容。我将分别从源码、手撸框架、实战演练等多个方面进行多维度深入讲解，让大家轻松掌握分布式各种解决方案。首先我要问大家一个问题：大型项目分布式系统核心问题你能解决多少？1、分布式锁1.你知道Etcd如何实现分布式锁的吗？2.你知道Redis实现的分布式锁存在什么问题吗？3.不同分布式锁实现方案的优缺点你清楚了吗？4.如果让你手撸实现Redis分布式锁，你可以做到吗？2、分布式事务1.你知道为什么CAP不能同时满足吗？2.你了解不同分布式事务解决方案对应什么样的应用场景么？3.你知道为什么大多数业务场景都选择了最终一致性实现方案么？4.你了解Seata框架为什么当下如此受欢迎么？3、分布式ID1.这么多种分布式ID生成方式，应该选择哪种呢？2.雪花算法底层实现原理是什么？4、分库分表1.当数据量大了之后，我们应该如何选择分库分表的解决方案？2.做分库分表，是应该垂直切分还是水平切分？带着这些问题，我们一起来展开代码实战：新增和修改我们封装一个通用方法updateItem()，该方法传入两个参数：storeName、data，storeName表示对象仓库名称，data是一个对象，包含主键和索引，在调用indexedDB所提供的put()方法，在新增操作的时候不需要传入索引的键值对，修改操作的时候在该方法中另外多传递一个主键的键值对，这样才能根据id去修改对应的某一条数据。updateItem(storeName:string,data:any){ console.log(this.db) conststore=this.db.transaction([storeName],'readwrite').objectStore(storeName) constrequest=store.put({ ...data, updateTIme:newDate().getTime() }) request.onsuccess=(event:any)=>{ console.log('数据写入成功') console.log(event) } request.onerror=(event:any)=>{ console.log('数据写入失败') console.log(event) }}关键点是根据传入key即为主键id的值来查询某一条数据，需要使用到indexedDB提供的get()方法来实现查询操作。getItem(storeName:string,key:number|string){ conststore=this.db.transaction([storeName],'readwrite').objectStore(storeName) constrequest=store.get(key) request.onsuccess=(event:any)=>{ console.log('查询某一条数据成功') console.log(event.target.result) } request.onerror=(event:any)=>{ console.log('查询某一条数据失败') console.log(event) }}为了更好的获取indexedD事务中的返回结果，我们使用promise来包装一下上一小节indexedDB.ts中定义的几个方法：openStore、updateItem、deleteItem、getList、getItem。下面代码片段为getList() //查询所有数据 getList(storeName:string){ conststore=this.db.transaction(storeName).objectStore(storeName) constrequest=store.getAll() returnnewPromise((resolve,reject)=>{ request.onsuccess=(event:any)=>{ console.log('查询所有数据成功') console.log(event.target.result) resolve(event.target.result) } request.onerror=(event:any)=>{ console.log('查询所有数据失败') console.log(event) reject(event) } }) }在第一步中，首先使用Typescript的interface为store中的所有state声明类型，然后将interface放置在InjectionKeyd的泛型类型中，代码片段如下：//src/store/index.tsimport{createStore,Store}from'vuex'import{InjectionKey}from'vue'//为storestate声明类型exportinterfaceAllStateTypes{ count:number, locale:any, userStatus:Number}//定义injectionkeyexportconstkey:InjectionKey<Store<AllStateTypes>>=Symbol('storeKey')exportconststore=createStore<AllStateTypes>({ //...})通过环境变量区分server.js中的一些代码片段，因为有些代码需要运行在开发环境，而有些代码需要运行在生产环境。本小节在server.js中一共对3个地方进行了环境区分，代码片段如下：//server.jsif(!isProd){ //1.读取index.html template=fs.readFileSync( path.resolve(__dirname,'index.html'), 'utf-8' ) //2.应用ViteHTML转换。这将会注入ViteHMR客户端， // 同时也会从Vite插件应用HTML转换。 // 例如：@vitejs/plugin-react-refresh中的globalpreambles template=awaitvite.transformIndexHtml(url,template) //3.加载服务器入口。vite.ssrLoadModule将自动转换 // 你的ESM源码使之可以在Node.js中运行！无需打包 // 并提供类似HMR的根据情况随时失效。 render=(awaitvite.ssrLoadModule('/src/entry-server.ts')).render}else{ //1.读取index.html template=fs.readFileSync( path.resolve(__dirname,'dist/client/index.html'), 'utf-8' ) //3.加载服务器入口 render=require('./dist/server/entry-server.ts').render}fetchElephant()接口中有两个await，分别依次执行连接数据库和查询数据的操作，我们接下来在home.vue中引入这个Mock接口，然后调用，代码片段如下所示：//home.vue//Mock接口functiongetElephant(){ fetchElephant().then(res=>{ console.log('Mock接口',res) })}getElephant()通过emit触发父组件上的事件，将language传递给父组件，并赋值给父组件中的全局组件<ElConfigProvider/>上的locale属性，同样也赋值给useI18n()实例上的locale属性，这样就可以实现在子组件headearCommon.vue中进行国际化切换操作并作用到父组件App.vue中
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一、什么是分布式系统？要理解分布式系统，主要需要明白一下2个方面：1、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。2、这些连通的节点上部署了我们的节点，并且相互的操作会有协同。分布式系统对于用户而言，他们面对的就是一个服务器，提供用户需要的服务而已。而实际上这些服务是通过背后的众多服务器组成的一个分布式系统。因此分布式系统看起来像是一个超级计算机一样。Java筑基（基础）：Tomcat+Mysql+设计模式+并发编程+JVM+Netty开源框架（SSM框架）：Spring+SpringMVC+Mybatis微服务架构：Dubbo、SpringBoot、SprinGCloud、Docker分布式：分布式限流+分布式缓存+分布式通讯（限流：Nignx+Zookeeper/缓存：Redis+MongoDB+Memcached/通讯：RabbitMQ+RocketMQ+Kafka）性能优化：Mysql优化+Java性能调优+JVM调优+Tomcat调二、分布式对象技术有三大流派目前国际上，分布式对象技术有三大流派——COBRA、COM/DCOM和Java。CORBA技术是最早出现的，1991年OMG颁布了COBRA1.0标准，在当时来说做得非常漂亮；再有就是Microsoft的COM系列，从最初的COM发展成现在的DCOM，形成了Microsoft一套分布式对象的计算平台；而Sun公司的Java平台，在其最早推出的时候，只提供了远程的方法调用，在当时并不能被称为分布式对象计算，只是属于网络计算里的一种，接着推出的JavaBean，也还不足以和上述两大流派抗衡，而其目前的版本叫J2EE，推出了EJB，除了语言外还有组件的标准以及组件之间协同工作通讯的框架。于是，也就形成了目前的三大流派。Motan是新浪微博开源的一个Java框架。它诞生的比较晚，起于2013年，2016年5月开源。Motan在微博平台中已经广泛应用，每天为数百个服务完成近千亿次的调用。rpcx是Go语言生态圈的Dubbo，比Dubbo更轻量，实现了Dubbo的许多特性，借助于Go语言优秀的并发特性和简洁语法，可以使用较少的代码实现分布式的RPC服务。gRPC是Google开发的高性能、通用的开源RPC框架，其由Google主要面向移动应用开发并基于HTTP/2协议标准而设计，基于ProtoBuf(ProtocolBuffers)序列化协议开发，且支持众多开发语言。本身它不是分布式的，所以要实现上面的框架的功能需要进一步的开发。thrift是Apache的一个跨语言的高性能的服务框架，也得到了广泛的应用。首先明确一点：分布式并不是某个技术的概称，而是一个互联网服务系统架构思想。我们一般称之为分布式架构。那么分布式到底是什么一个概念：分布式诞生的初衷是为了在多业务场景下，保证五个特点：高性能，高并发，高可用，可伸缩，可维护。它的具体实现——分布式系统，则是由一组服务节点，共同协调工作组成。它们之间通过网络进行通信。可以说它的诞生为单体架构解决了很大一部分问题，满足了互联网对大数据存储，高并发，快响应的要求，采用了”分而治之“的思想。三、Java工程师必须学习分布式架构技术吗？不论是从公司发展的需要、还是从个人能力提升考虑，分布式架构技术对于每位Java工程师来说，可以说是一项必备技能了！每一位想要在职业发展之路上更进一步的Java从业者，都需要牢牢掌握分布式架构思想。在开发中大型Java软件项目时，很多Java架构师都会遇到数据库读写瓶颈，如果你在系统架构时并没有将缓存策略考虑进去，或者并没有选择更优的缓存策略，那么到时候重构起来将会是一个噩梦。本文主要是分享了5个常用的Java分布式缓存框架，这些缓存框架支持多台服务器的缓存读写功能，可以让你的缓存系统更容易扩展。四、分布式架构的技术要点：RPC的设计架构与思想，RPC架构完整调用流程，自定义RPC相应因素详情等；Netty三大组件，ByteBuffer之工作原理、应用模式、分配与释放机制、源码剖析等；RPC工程设计与整体结构，完成RPC服务注册与发现功能；ZK核心组件剖析，ZK工作流程剖析，网络通信组件、会话接收器、并发处理器等；Dubbo源码结构、整体设计及层次结构与作用，SPI机制，Dubbo服务注册发现剖析，Dubbo服务高可用，Dubbo服务治理之调用过程、服务降级与限流剖析，网络通信协议详解。五、分布式锁的解决方式1.首先明确一点，有人可能会问是否可以考虑采用ReentrantLock来实现，但是实际上去实现的时候是有问题的，ReentrantLock的lock和unlock要求必须是在同一线程进行，而分布式应用中，lock和unlock是两次不相关的请求，因此肯定不是同一线程，因此导致无法使用ReentrantLock。2.基于数据库表做乐观锁，用于分布式锁。3.使用memcached的add()方法，用于分布式锁。4.使用memcached的cas()方法，用于分布式锁。(不常用) 5.使用redis的setnx()、expire()方法，用于分布式锁。6.使用redis的setnx()、get()、getset()方法，用于分布式锁。7.使用redis的watch、multi、exec命令，用于分布式锁。(不常用) 8.使用zookeeper，用于分布式锁。(不常用) 六、大型项目分布式系统核心问题你能解决多少？分布式锁1.你知道Etcd如何实现分布式锁的吗？2.你知道Redis实现的分布式锁存在什么问题吗？3.不同分布式锁实现方案的优缺点你清楚了吗？4.如果让你手撸实现Redis分布式锁，你可以做到吗？分布式事务1.你知道为什么CAP不能同时满足吗？2.你了解不同分布式事务解决方案对应什么样的应用场景么？3.你知道为什么大多数业务场景都选择了最终一致性实现方案么？4.你了解Seata框架为什么当下如此受欢迎么？分布式ID1.这么多种分布式ID生成方式，应该选择哪种呢？2.雪花算法底层实现原理是什么？分库分表1.当数据量大了之后，我们应该如何选择分库分表的解决方案？2.做分库分表，是应该垂直切分还是水平切分？分布式会话
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SpringBoot+Vue3+ElementPlus打造私人分布式存储系统视频教程下载，课程已完结，一共16章全，视频+源码+笔记下载！什么是分布式存储系统？分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。数据存取与安全是数据时代的基石，个人隐私现在愈发重要，拥有属于自己的高安全性存储系统迫在眉睫。《SpringBoot+Vue3+ElementPlus打造私人分布式存储系统》课程将带你从项目设计、实现、优化、压力与并发安全测试、部署上线全流程打造业务俱全的网盘系统，并解决数据存储安全问题。助力你实现复杂业务与全栈技术双重提升，大大提升毕设通过率，求职面试通过率，升职加薪成功率。手把手带你从0到1全流程打造商业级分布式数据存储系统掌握网盘类项目全流程落地能力网盘项目功能设计→前后端开发→各种中间件集成→压力与并发安全测试→部署上线→运维与服务提升前后端主流技术综合实战能力VUE3.0+Element-Plus技术搭建前端SpringEvent和RocketMQ异步解耦Caffeine、Redis等缓存技术解决高并发Redis和ZooKeeper搭建分布式锁方案具备处理复杂业务问题的能力文件秒传大文件并发分片上传分布式场景生成全局唯一ID分布式、高并发场景保证数据一致性分布式存储技术与集中式存储技术的区别分布式存储技术与集中式存储技术两者的主要区别有三处：第一是数据存储量。集中式存储技术将信息数据存储在一个数据库中，数据存储量相当有限，不能满足高级别数据存储的需求。而分布式存储技术是将数据存储在零散的网络空间中，可以存储海量的数据，能满足多种级别的数据存储需求。第二是防御性。集中式存储技术的防御性低，这是因为信息数据全部集中存储在服务器中，一旦服务器感染网络病毒或是遭受黑客攻击，全部数据将会损坏或丢失，整个网络都会随之瘫痪，可能产生很严重的后果。而分布式存储技术的防御性较高，每一个节点都可以被看作一个中心，这样即使一个节点遭受攻击或数据篡改，其他中心也能够保证整体网络的正常运行，部分数据的损坏不影响其他数据的使用，有效保证了信息安全。第三是并发性能。集中式存储技术的并发性能低，不能同时读写信息数据，在查询大量数据时速度非常慢。而分布式存储技术的并发性能好，能够同时对海量数据进行读写操作。
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SpringBoot+Vue3+ElementPlus打造私人分布式存储系统课程下载，2023年7月已完结，16章完整版，视频+源码+笔记下载！《SpringBoot+Vue3+ElementPlus打造私人分布式存储系统》课程将带你从项目设计、实现、优化、压力与并发安全测试、部署上线全流程打造业务俱全的网盘系统，并解决数据存储安全问题。助力你实现复杂业务与全栈技术双重提升，大大提升毕设通过率，求职面试通过率，升职加薪成功率。一致性分布式存储系统需要使用多台服务器共同存储数据，而随着服务器数量的增加，服务器出现故障的概率也在不断增加。为了保证在有服务器出现故障的情况下系统仍然可用。一般做法是把一个数据分成多份存储在不同的服务器中。但是由于故障和并行存储等情况的存在，同一个数据的多个副本之间可能存在不一致的情况。这里称保证多个副本的数据完全一致的性质为一致性。可用性分布式存储系统需要多台服务器同时工作。当服务器数量增多时，其中的一些服务器出现故障是在所难免的。我们希望这样的情况不会对整个系统造成太大的影响。在系统中的一部分节点出现故障之后，系统的整体不影响客服端的读/写请求称为可用性。分区容错性分布式存储系统中的多台服务器通过网络进行连接。但是我们无法保证网络是一直通畅的，分布式系统需要具有一定的容错性来处理网络故障带来的问题。一个令人满意的情况是，当一个网络因为故障而分解为多个部分的时候，分布式存储系统仍然能够工作。读写(Read-your-writes)一致性：如果客户端A写入了最新值，那么A的后续操作都会读取到最新值。但是其他用户(比如B或者C)可能要过一会才能看到。会话(Session)一致性：要求客户端和存储系统交互的整个会话期间保证读写一致性。如果原有会话因为某种原因失败而创建了新的会话，原有会话和新会话之间的操作不保证读写一致性。单调读(Monotonicread)一致性：如果客户端A已经读取了对象的某个值，那么后续操作不会读取到更早的值。单调写(Monotonicwrite)一致性：客户端A的写操作按顺序完成，这就意味着，对于同一个客户端的操作，存储系统的多个副本需要按照与客户单相同的顺序完成。从存储系统的角度看，一致性主要包含如下几个方面：副本一致性：存储系统的多个副本之间的数据是否一致，不一致的时间窗口等;更新顺序一致性：存储系统的多个副本之间是否按照相同的顺序执行更新操作
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分享课程——SpringBoot+Vue3+ElementPlus打造私人分布式存储系统，已完结16章，附源码+笔记。数据存取与安全是数据时代的基石，个人隐私现在愈发重要，拥有属于自己的高安全性存储系统迫在眉睫。本课程将带你从项目设计、实现、优化、压力与并发安全测试、部署上线全流程打造业务俱全的网盘系统，并解决数据存储安全问题。助力你实现复杂业务与全栈技术双重提升，大大提升毕设通过率，求职面试通过率，升职加薪成功率。手把手带你从0到1全流程打造商业级分布式数据存储系统一站式获得业务复杂，功能完备，拓展性强的极具竞争优势的项目经验一次掌握100+Web全栈开发技能点，一课收获3年的技术积累
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