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  1. 分布式系统设计.pdf

  2. 第1章概论 显然，未来对计算速度、系统可靠性和成本实效性的要求必将促使发展另外的计算机模型 来取代传统的冯·诺依曼型结构的计算机。随着计算机网络的出现，一个新的梦想成为可能 —分布式计算。当用户需要完成任何任务时，分布式计算提供对尽可能多的计算机能力和数 据的透明访问，同时实现高性能与高可靠性的目标。在过去的1 0年里，人们对分布式计算系统 的兴趣迅猛发展。有关分布式计算的主题是多种多样的，许多研究人员正在研究关于分布式硬 件结构和分布式软件设计的各方面问题以开发利用其潜在的并行性和容错性。在

  3. 所属分类：网络攻防

    • 发布日期：2010-02-02
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：songsu

  1. 分布式系统大作业

  2. 一个简单的p2p聊天软件，分布式系统大作业，用C++实现，嘿嘿

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-12-10
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：twotwo1990

  1. 分布式系统原理与典范

  2. 分布式系统原理与典范（第2版） 中文版 由于文件太大分四部分

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2013-05-22
    • 文件大小：18mb
    • 提供者：zachary00

  1. 面对软件错误构建可靠的分布式系统

  2. 近年来，“多核”、“分布式计算”、“集群计算”、“大并发量处理”等名词逐步从实验室中的概念走向了大众社会的应用，并给许多公司带来了商业上的巨大成功。一个新的信息处理时代已经悄然来临，召唤着新的适应这个时代的软件开发方法和工具。其实早在1986年，在Ericsson就有一些专家开始了如何编写出可靠的分布式系统方面的探索和研究。这些研究成果，成就了可靠性达到99.9999999%的目前世界上最复杂的ATM交换机，并给我们带来了Erlang/OTP这套开源的开发工具和平台。Joe Armstrong

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2008-11-21
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：robbie1

  1. 分布式系统的安全

  2. 但是给一个分布环境提供安全是非常困难的。分布式系统的安全和传统的计算环境的安全的最大的不同是，在分布环境下，很难确定你所要保护的边界。在传统的分时系统中，终端即代表着边界，为了能够进入系统，用户必须先登陆，提供帐号及口令，但是系统的物理部件，比如硬盘、CPU、内存，这些都不是安全边界。分布式系统好象是一个物理上分开的分时系统。比如把硬盘和CPU分开，它们之间通过不能信任的接口连接，通过接口，一个恶意的用户可以访问及篡改所有信息。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-04
    • 文件大小：36kb
    • 提供者：weixin_38752074

  1. 一致性哈希算法及其在分布式系统中的应用

  2. 本文将会从实际应用场景出发，介绍一致性哈希算法（Consistent Hashing）及 其在分布式系统中的应用。首先本文会描述一个在日常开发中经常会遇到的问题 场景，借此介绍一致性哈希算法以及这个算法如何解决此问题；接下来会对这个 算法进行相对详细的描述，并讨论一些如虚拟节点等与此算法应用相关的话题。32 glans.org 整个空间按顺时针方向组织。0和232-1在零点中方向重 下一步将各个服务器使用H进行一个哈希,具体可以选择服务器的jp或主机名作 为关键字进行哈希,这样每台机器就能确定其

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2019-07-02
    • 文件大小：420kb
    • 提供者：abacaba

  1. 清华大学—学堂在线—高级大数据系统课件笔记.zip

  2. 清华大学 学堂在线，高级大数据系统课件笔记：讲解内容：大数据系统导论、linux 数据处理基础、分布式文件系统、map reduce、内存化的数据处理、流数据处理、NoSQL、图处理、机器学习系统等。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-05-29
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：weixin_43595476

  1. 清华大学—学堂在线—高级大数据系统课件笔记.zip

  2. 清华大学 学堂在线，高级大数据系统课件笔记：讲解内容：大数据系统导论、linux 数据处理基础、分布式文件系统、map reduce、内存化的数据处理、流数据处理、NoSQL、图处理、机器学习系统等

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-12-16
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：u014027643

  1. throttle:分布式系统的信号灯服务-源码

  2. 风门 分布式系统的信号灯。 动机 Throttle通过http界面将信号量作为服务提供。顾名思义，主要用例是通过使系统的元素首先请求许可（即获取租约）来限制系统对资源的访问。如果系统由运行在不同计算机上的多个进程或同一网络中的虚拟机组成，那么节流可能会适得其反。 Throttle的目标是易于操作，在极端情况下行为良好，并且无需持久化后端即可工作。 特征 服务器可在Windows，Linux和OS-X上构建并运行。 客户群 Python：具有阻止API的高级客户端。 Rust：具有异步API的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：80kb
    • 提供者：weixin_42160645

  1. 大型分布式系统的近似可靠性评估

  2. 如今，现代分布式系统可能由成千上万个计算元素组成，并且系统设计将通过部分自下而上的方法携手并进，在这种方法中，将计算元素粘合在一起成为一个成熟的系统，可以扩展到更大范围。想像力。 这种新的可伸缩性和复杂性给基于传统二元决策图（BDD）的可靠性评估带来了前所未有的挑战。 为了评估具有有限计算资源的大型分布式系统的复杂结构功能，通常的做法是截断BDD。 使用截短的BDD（比精确的BDD小得多），可以计算出近似的可靠性。 本文提出了一种高效的BDD截断算法，该算法采用惰性机制和写回机制，通过实现sub

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：286kb
    • 提供者：weixin_38659248

  1. MIT6.824-2017-Chinese:MIT 6.824（分布式系统）的中文版-源码

  2. 介绍 这是的个人学习笔记，引入非计算机专业出身，可能会有过多纰漏，烦请大神斧正。 6.824是用Go语言实现的一个简单的分布式系统。学习该课程可以让你对分布式系统原理有一个广泛深入的认识。 在开始学习之前，最好能拥有一定的计算机网络以及操作系统的知识。 之所以选择这一门课，我主要有以下几个考虑： 分散已经成为后台开发者的必备技能 语言自从GC问题解决后，性能非常出色，值得深入了解 那么，开始吧。 进度 Lab1：mapreduce Lab2：木筏（C部分施工中） 实验3：KV木筏 通知

  3. 所属分类：其它

  1. swarmkit:用于协调任何规模的分布式系统的工具包。 它包括用于节点发现，基于筏的共识，任务调度等的原语-源码

  2. SwarmKit是用于协调各种规模的分布式系统的工具包。 它包括用于节点发现，基于筏的共识，任务调度等的原语。 它的主要优点是： 分布式： SwarmKit使用来进行协调，并且不依赖于单点故障来执行决策。 安全： Swarm内的节点通信和成员身份是安全的开箱即用。 SwarmKit使用双向TLS进行节点身份验证，角色授权和传输加密，从而自动执行证书颁发和轮换。 简单： SwarmKit操作简单，并且最大限度地减少了基础结构依赖性。 它不需要外部数据库即可运行。 概述 可以将运行Swarm

  3. 所属分类：其它

  1. DistributedTracingSystem:分布式系统的跟踪系统|开源APM（应用程序性能管理）-源码

  2. -分布式系统的跟踪系统 还有就是Service Mesh生态 谷歌开源的 标准成立了 中文版 其实，一些大公司已经有了这样的分布式追踪应用，例如： 小米开源的 Hydra-京东开源的基于Dubbo的调用分布跟踪系统 中国完全社区化的自动java追踪系统 双向服务引擎（群集中的大众服务引擎） 详细信息：我的博文： 其他： 2016年 开源APM（应用程序性能管理） Java OpenTracing API的Jaeger绑定 其他ARM 一般离不开rpc框架，整

  3. 所属分类：其它

  1. DistributedSystem-Series:深度浅出分布式基础架构，Linux与操作系统篇|分布式系统文章|分散计算篇|数据库篇|网络篇|虚拟化与编排篇|大数据与云计算篇-源码

  2. ·· 分布式系统系列（分布式系统·实践笔记） 深入浅层分布式基础架构是笔者重组自己，在学习与实践软件分布式架构过程中的，笔记与代码的仓库；主要包含分布式计算，分布式系统，数据存储，虚拟化，网络，操作系统等几个部分。所谓的分布式系统，其主要由网络，分布式存储与分布式计算等部分构成，分布式存储侧重于数据的读取访问和一致性等方面，而分布式计算则侧重于资源，任务的编排调度。 导航|关联导航 如果你想了解微服务/云原生等分布式系统的应用实践，可以参见；如果你想了解数据库相关，可以参见；如果你想了解虚拟化与

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：277kb
    • 提供者：weixin_42131405

  1. 分布式系统架构的基本原则和实践

  2. 1.数据存储的分区容错，冗余2.应用的大访问、高性能要求3.应用的高可用要求，故障转移分布式系统遵循几个基本原则CAPTheorem，CAP原理中，有三个要素：1.一致性(Consistency)2.可用性(Availability)3.分区容忍性(Partitiontolerance)CAP原理指的是，在分布式系统中这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾。因此在进行分布式架构设计时，必须做出取舍。而对于分布式数据系统，分区容忍性是基本要求，否则就失去了价值。因此设计分布式数据系统，就是

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：668kb
    • 提供者：weixin_38713167

  1. 分布式系统hash策略

  2. 分布式系统的hash策略，决定了数据的分布。传统的方式采用modn的算法，非常简单，但是一旦节点发生变化，所有的数据都需要重组，代价非常大。一致性哈希(Consistenthash)很好的解决了这个问题，当节点发生变化时，只会影响到部分数据，而且永远可以找到一个提供服务的节点。对于数据库Sharding的架构，Consistenthash并不十分适合，我们采用了一种新的hash策略，我将其称之为“VirtualPartitionHash”策略。为了解决节点数量变化时，全部数据需要重组的问题，我们

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：141kb
    • 提供者：weixin_38724333

  1. 分布式系统架构

  2. 终于到了时下讨论最热门的分布式系统架构了，现在各大公司无论是大公司还是小公司都会提及使用分布式系统架构来构建xxx系统，还有PasS平台这些概念的出现，可以说分布式系统架构是现在最热门的技术话题了。我接触分布式系统架构最初是在2016年为之前公司的社交产品“叮趣”，从零到一构建了一套分布式系统架构后端服务，当然那时候自己也是边学边做，摸着石头过河，很多东西都不完善，比如服务之间耦合程度比较高，也没有类似DevOps这样的自动化运维方案，分布式事务问题没有彻底解决，只能算个传统单体应用和分布式系统

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：867kb
    • 提供者：weixin_38537941

  1. 一种新的大数据系统性能评估与优化模型

  2. 近年来，Internet的发展使全球数据量快速增长，大数据时代的到来给传统计算带来了巨大挑战。 大数据系统（例如hadoop，spark）正成为处理大数据的重要平台，但是由于大数据应用程序本身的设计缺陷以及不合理的分布式框架配置，因此难以实现大数据系统中应用程序的性能。计算机理论的最高速度，因此如何定位大数据系统的性能瓶颈并分析瓶颈原因。值得研究。 本文提出了大数据系统的5层性能评估模型，为性能分析提供了可靠的基础，同时，提出了大数据系统的性能优化模型，可以弥补性能瓶颈。位置和瓶颈分析，并进一步

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：523kb
    • 提供者：weixin_38535808

  1. 分布式系统设计的求生之路

  2. 分布式系统理念渐渐成为了后台架构技术的重要选择，本文介绍了作者在手游领域对分布式系统进行的种种尝试，并在尝试中制定了对服务的定义、整体框架的构建以及服务内部拆分的流程。业务规模不断扩大，对稳定性、扩展性的要求不断提高，推动了后台架构技术的不断革新。面对日益复杂的需求，分布式系统的理念也逐渐深入到后台开发者的骨髓。2013年，借着手游热潮我对分布式系统开始尝试。在近三年的摸爬滚打中，踩过不少坑，也从业界技术发展中吸取一些经验，逐渐形成了目前的设计思路。这里和大家分享点心得，不敢奢谈有多*价值，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：646kb
    • 提供者：weixin_38741244

  1. 分布式系统(微服务架构)的一致性和幂等性问题相关概念解析

  2. 什么是分布式系统?关于这点其实并没有明确且统一的定义。在我看来,只要一个系统满足以下几点就可以称之为分布式系统系统由物理上不同分布的多个机器节点组成系统的多个节点通过网络进行通信,协调彼此之间的工作。系统作为整体统一对外提供服务,其分布式细节对客户端透明。要想更好的理解分布式系统,并正确使用甚至构建分布式系统,需要理解其中的两个关键概念——分布式系统的数据一致性和分布式系统的幂等性。如果想学习Java工程化、高性能及分布式、深入浅出。微服务、Spring，MyBatis，Netty源码分析的朋友

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：240kb
    • 提供者：weixin_38720322
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