分布式系统（distributed system） 是建立在网络之上的软件系统。 内聚性：是指每一个数据库分布节点高度自治，有本地的数据库管理系统。 透明性：是指每一个数据库分布节点对用户的应用来说都是透明的，看不出是本地还是远程。

随着大型网站的各种高并发访问、海量数据处理等场景越来越多，如何实现网站的高可用、易伸缩、可扩展、安全等目标就显得越来越重要。

消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合、异步消息、流量削锋等问题。实现高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。这篇文章主要介绍消息队列的一些技术和用法。

大多数的流处理技术，需要开发人员使用Java或Scala等编程语言编写代码。 KSQL是Apache Kafka的数据流SQL引擎，它使用SQL语句替代编写大量代码去实现流处理任务。 KSQL基于Kafka的Stream API构建，它支持过滤、转换、聚合、连接、加窗操…

Raft是一个分布式系统的一致性算法，它不像Paxos那么难懂，实现比Paxos简单许多，性能与Paxos相当，在Etcd，Consul里面等都有广泛运用。之前在容器服务化的时候用到Consul，顺带看了Raft算法的论文，然后为了练手Go语言做了mit6.824分布式系统课程…

引言F1是Google自主研发的分布式数据库，采用计算与存储分离的架构，存储层采用Spanner作为分布式KV存储引擎，计算层则是F1团队研发的分布式SQL引擎，其整体架构如下图存储层向SQL层(F1

Storm 是一个分布式是实时计算系统，它设计了一种对流和计算的抽象，概念比较简单，实际编程开发起来相对容易。下面，简单介绍编程实践过程中需要理解的 Storm 中的几个概念

最近一年左右在研究系统架构和分布式系统，今天跟大家一起分享讨论。文章简单分享几种分布式系统的一致性算法，常见的有 Paxos、Raft、ZAB。

其中数据A、B即属于数据分片，原始数据被拆分成两个正交子集分布在两个节点上。而数据集C属于数据冗余，同一份完整的数据在两个节点都有存储。当然，在实际的分布式系统中，数据分片和数据冗余一般都是共存的。 本文主要讨论数据分片的三个问题： 如何做数据分片，即如何将数据映射到节点上； …