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  1. Taobao oceanbase代码

  2. //供学习用，禁止用于商业用途。 2012.04.20 　　OceanBase解决什么问题 　　许多公司的核心资产是各种各样的商业数据，例如淘宝的商品、交易、订单、购物爱好等等，这些数据通常是结构化的，并且数据之间存在各种各样的关联，传统的关系数据库曾经是这些数据的最佳载体。然而，随着业务的快速发展，这些数据急剧膨胀，记录数从几千万条增加到数十亿条，数据量从百GB增加到数TB，未来还可能增加到数千亿条和数百TB，传统的关系型数据库已经无法承担如此海量的数据。OceanBase解决不断增加的结构

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-04-20
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：mipmap

  1. NoSQL数据库-MongoDB和Redis

  2. CAP（Consistency，Availabiity，Partition tolerance)理论告诉我们，一个分布式系统不可能满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，最多只能同时满足两个。关系型数据库通过把更新操作写到事务型日志里实现了部分耐用性，但带来的是写性能的下降。MongoDB等NoSQL数据库背后蕴涵的哲学是不同的平台应该使用不同类型的数据库，MongoDB通过降低一些特性来达到性能的提高，这在很多大型站点中是可行的。因为MongoDB是非原子性的，所以如果如果应用需要事务，还

  3. 所属分类：MongoDB

    • 发布日期：2012-05-16
    • 文件大小：512000
    • 提供者：winsonyuan

  1. 分布式处理

  2. 一、 分布式存储系统的设计原则： CAP理论：一个分布式存储系统不可能同时满足一致性、可用性和分区容错性这三个需求，最多能够同时满足两个，因此不要把精力浪费在如何设计才能同时满足CAP三者的完美分布式存储系统，而是应该研究如何进行取舍，满足实际的业务需求。 其中C:Consistency 在分布式环境中，多点的数据时一致的。 A:Availability 每个操作总能在确定的时间返回，即系统随时都是可用的。 P:Tolerance of network Partition( 分区容忍性)：在出

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-03-27
    • 文件大小：169984
    • 提供者：yibingyi

  1. Taobao oceanbase代码

  2. //供学习用，禁止用于商业用途。 2012.04.20 　　OceanBase解决什么问题 　　许多公司的核心资产是各种各样的商业数据，例如淘宝的商品、交易、订单、购物爱好等等，这些数据通常是结构化的，并且数据之间存在各种各样的关联，传统的关系数据库曾经是这些数据的最佳载体。然而，随着业务的快速发展，这些数据急剧膨胀，记录数从几千万条增加到数十亿条，数据量从百GB增加到数TB，未来还可能增加到数千亿条和数百TB，传统的关系型数据库已经无法承担如此海量的数据。OceanBase解决不断增加的结构

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-10-23
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：suncherrydream

  1. 超高性能 NoSQL 基准测试 分析耐用性和性能的权衡

  2. 随着公司处理越来越大的数据量和要求越来越苛刻的工作负载，新类型的数据库应运而生。此类 数据库被称为“NoSQL”，它们利用传统关系型数据库使用的部分功能来换取更高的性能和/或 分区容错性。但是，由于 NoSQL 解决方案自身的增殖和分化（分化为键-值存储、文档数据库、 图形数据库以及“NewSQL”），针对具体某类问题尝试评估数据库状况变得越来越困难。在本 文中，我们将针对一个特殊但关键的功能类来尝试回答这个问题——需要为可靠的存储引擎提供 尽可能高的原始性能的应用程序

  3. 所属分类：Hbase

    • 发布日期：2017-11-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：yumingguang

  1. 数据库CAP理论证明论文 Brewers Conjecture

  2. CAP (Consistency, Availability, tolerance to network Partitions) 理论论文

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-04-09
    • 文件大小：134144
    • 提供者：pauldlx

  1. 事务讨论笔记

  2. CAP定理是由加州大学伯克利分校Eric Brewer教授提出来的，他指出WEB服务无法同时满足一下3个属性： 一致性(Consistency) ： 客户端知道一系列的操作都会同时发生(生效) 可用性(Availability) ： 每个操作都必须以可预期的响应结束 分区容错性(Partition tolerance) ： 即使出现单个组件无法可用,操作依然可以完成 XA 是一个两阶段提交协议，该协议分为以下两个阶段： 第一阶段：事务协调器要求每个涉及到事务的数据库预提交(precommit)此

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2018-12-28
    • 文件大小：3072
    • 提供者：hlw521hxq

  1. 数据库笔记.docx

  2. 数据库笔记.docx2017上半年 在设计软件的模块结构时，(26)不能改进设计质量。 (26)A.尽量减少高扇出结构 B.模块的大小适中 C.将具有相似功能的模块合并 D.完善摸块的功能 在面向对象方法中，多态指的是(27) (27)A.客户类无需知道所调用方法的特定子类的实现 B.对象动态地修改类 C.一个对象对应多张数据库表 D.子类只能够覆盖父类中非抽象的方法 数据库概念结构设计阶段是在(29)的基础上，依照用户需求对信息进行分类、聚集和概括，建立概念模型。 (29)A.逻辑设计 B.

  3. 所属分类：软考等考

    • 发布日期：2019-05-14
    • 文件大小：40960
    • 提供者：heathersheng

  1. windows系统运行 consul(替换批处理里面的-bind参数为自己的ip然后运行批处理)

  2. windows系统运行 consul(替换批处理里面的-bind参数为自己的ip然后运行批处理) Consul特性 基础特性 1.服务注册/发现 为什么微服务架构下就需要做服务注册和服务发现呢？微服务的目标就是要将原来大一统的系统架构，拆分成细粒度的按功能职责分成的小系统，这样就会出现很多小的系统，部署的节点也会随之增加。试想一下，如果没有一个统一的服务组件来管理各系统间的列表，微服务架构是很难落地实现的。 Consul提供的服务注册/发现功能在数据强一致性和分区容错性上都有非常好的保证，但在

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2020-04-22
    • 文件大小：33554432
    • 提供者：ivanIJ

  1. DistributedLocks.zip

  2. 基于缓存（Redis等）实现分布式锁； 基于Zookeeper实现分布式锁； 基于注册中心consul 实现分布式锁； 分布式场景中的数据一致性问题一直是一个比较重要的话题。分布式的CAP理论告诉我们“任何一个分布式系统都无法同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance），最多只能同时满足两项。”所以，很多系统在设计之初就要对这三者做出取舍。在互联网领域的绝大多数的场景中，都需要牺牲强一致性来换取系统的高可用性

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-06-11
    • 文件大小：158720
    • 提供者：qq_28034225

  1. 详细解读分布式锁原理及三种实现方式

  2. 目前几乎很多大型网站及应用都是分布式部署的，分布式场景中的数据一致性问题一直是一个比较重要的话题。分布式的CAP理论告诉我们“任何一个分布式系统都无法同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance），最多只能同时满足两项。”所以，很多系统在设计之初就要对这三者做出取舍。在互联网领域的绝大多数的场景中，都需要牺牲强一致性来换取系统的高可用性，系统往往只需要保证“最终一致性”，只要这个最终时间是在用户可以接受的范围内即

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-16
    • 文件大小：111616
    • 提供者：weixin_38675967

  1. 基于Redis分布式锁的实现代码

  2. 概述 目前几乎很多大型网站及应用都是分布式部署的，分布式场景中的数据一致性问题一直是一个比较重要的话题。分布式的CAP理论告诉我们“任何一个分布式系统都无法同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance），最多只能同时满足两项。”所以，很多系统在设计之初就要对这三者做出取舍。在互联网领域的绝大多数的场景中，都需要牺牲强一致性来换取系统的高可用性，系统往往只需要保证“最终一致性”，只要这个最终时间是在用户可以接受的范

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-16
    • 文件大小：90112
    • 提供者：weixin_38537968

  1. 分布式常见面试题

  2. CAP理论 C一致性：数据在分布式下的多个副本之间数据保持一致性 A可用性：分布式系统一直处于可用状态 P分区容错性：分布式系统在任何网络或者单点故障时，仍能对外提供满足一致性和可用性的服务 一个分布式系统，不可能同时满足这三个要求，最多只能满足其中两项，一般就是在A、C之间寻找平衡。   分布式一致性算法 2p/3p。分布式事务常用的一种分布式算法，算法简单，但是会出现阻塞 paxos算法。遵循少数服从多数，并不需要所有参与者都同意某个协议 zab。借鉴paxos，是zookeeper

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：29696
    • 提供者：weixin_38717896

  1. CAP理论+BASE理论

  2. 一. 简介 CAP理论：一个分布式系统不可能同时满足一致性（Consistence）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance），最多只能同时满足两个（CA / CP / AP）。 一致性（Consistence）：在某个写操作完成后，任何读操作都能够获取到该写操作写入的最新值； 可用性（Availability）：非故障节点在合理的时间内能够做出合理的响应； 分区容错性（Partition tolerance）：分布式系统中的某个节点或者网络分区

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：80896
    • 提供者：weixin_38576045

  1. 微服务注册中心Eureka架构深入解读

  2. 微服务架构中最核心的部分是服务治理，服务治理最基础的组件是注册中心。随着微服务架构的发展，出现了很多微服务架构的解决方案，其中包括我们熟知的Dubbo和SpringCloud。关于注册中心的解决方案，dubbo支持了Zookeeper、Redis、Multicast和Simple，官方推荐Zookeeper。SpringCloud支持了Zookeeper、Consul和Eureka，官方推荐Eureka。两者之所以推荐不同的实现方式，原因在于组件的特点以及适用场景不同。简单来说：ZK的设计原则是

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38692969

  1. CAP理论与分布式数据库

  2. 根据CAP理论，一致性(C)，可用性(A)，分区容错性(P)，三者不可兼得，必须有所取舍。而传统数据库保证了强一致性(ACID模型)和高可用性，所以要想实现一个分布式数据库集群非常困难，这也解释了为什么数据库的扩展能力十分有限。而近年来不断发展壮大的NoSQL运动，就是通过牺牲强一致性，采用BASE模型，用最终一致性的思想来设计分布式系统，从而使得系统可以达到很高的可用性和扩展性。但是，对于CAP理论也有一些不同的声音，数据库大师MichaelStonebraker就撰文《ErrorsinDat

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-27
    • 文件大小：311296
    • 提供者：weixin_38618540

  1. CAP理论与分布式数据库

  2. 根据CAP理论，一致性(C)，可用性(A)，分区容错性(P)，三者不可兼得，必须有所取舍。而传统数据库保证了强一致性(ACID模型)和高可用性，所以要想实现一个分布式数据库集群非常困难，这也解释了为什么数据库的扩展能力十分有限。而近年来不断发展壮大的NoSQL运动，就是通过牺牲强一致性，采用BASE模型，用最终一致性的思想来设计分布式系统，从而使得系统可以达到很高的可用性和扩展性。但是，对于CAP理论也有一些不同的声音，数据库大师MichaelStonebraker就撰文《ErrorsinDat

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-27
    • 文件大小：311296
    • 提供者：weixin_38694299

  1. NoSQL数据库-MongoDB和Redis

  2. CAP（Consistency，Availabiity，Partitiontolerance)理论告诉我们，一个分布式系统不可能满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，最多只能同时满足两个。关系型数据库通过把更新操作写到事务型日志里实现了部分耐用性，但带来的是写性能的下降。MongoDB等NoSQL数据库背后蕴涵的哲学是不同的平台应该使用不同类型的数据库，MongoDB通过降低一些特性来达到性能的提高，这在很多大型站点中是可行的。因为MongoDB是非原子性的，所以如果如果应用需要事务，还是需

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：266240
    • 提供者：weixin_38607195

  1. CAP理论与分布式数据库

  2. 根据CAP理论，一致性(C)，可用性(A)，分区容错性(P)，三者不可兼得，必须有所取舍。而传统数据库保证了强一致性(ACID模型)和高可用性，所以要想实现一个分布式数据库集群非常困难，这也解释了为什么数据库的扩展能力十分有限。而近年来不断发展壮大的NoSQL运动，就是通过牺牲强一致性，采用BASE模型，用最终一致性的思想来设计分布式系统，从而使得系统可以达到很高的可用性和扩展性。但是，对于CAP理论也有一些不同的声音，数据库大师MichaelStonebraker就撰文《ErrorsinDat

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：311296
    • 提供者：weixin_38697171

  1. CAP理论与分布式数据库

  2. 根据CAP理论，一致性(C)，可用性(A)，分区容错性(P)，三者不可兼得，必须有所取舍。而传统数据库保证了强一致性(ACID模型)和高可用性，所以要想实现一个分布式数据库集群非常困难，这也解释了为什么数据库的扩展能力十分有限。而近年来不断发展壮大的NoSQL运动，就是通过牺牲强一致性，采用BASE模型，用最终一致性的思想来设计分布式系统，从而使得系统可以达到很高的可用性和扩展性。但是，对于CAP理论也有一些不同的声音，数据库大师MichaelStonebraker就撰文《ErrorsinDat

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：311296
    • 提供者：weixin_38529293
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