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分布式系统学习资料汇总
引子 时下,随着通信技术的发展、移动互联网的普及、物联网车联网人工智能的兴起,每天所产生的数据呈爆炸性的增长。
《Dapper,大规模分布式系统的跟踪系统》论文阅读笔记
很多事情,一旦你没有去努力,就与你无缘了。不尽人事,如何能安天命? google 的这篇Dapper 的论文,基本是现在所有的分布式跟踪系统的理论基石。 其实很好理解这三个目标,如果不是低消耗,那么接入方接入的话,就容易对现有系统的负载有影响,无法保证现有系统的稳定性。如果非应…
面试必考:秒杀系统要如何设计?
前言 高并发下如何设计秒杀系统?这是一个高频面试题。这个问题看似简单,但是里面的水很深,它考查的是高并发场景下,从前端到后端多方面的知识。 秒杀一般出现在商城的促销活动中,指定了一定数量(比如:10个
分布式专题——详解Google levelDB底层原理
今天是分布式专题的第10篇文章,我们继续来聊聊LSMT这个数据结构。 LSMT是一个在分布式系统当中应用非常广泛,并且原理直观简单的数据结构。在上一篇文章当中我们进行了详细的讨论,有所遗忘或者是新关注的同学可以点击下方的链接回顾一下上一讲的内容。 上一篇的内容我们介绍的算是最基…
深度解析 Raft 分布式一致性协议
笔者期望通过一篇权威靠谱、清晰易懂的系统性文章,帮助读者深入理解 Raft 算法,并能付诸于工程实践中,同时解读不易理解或容易误解的关键点。 本文是 Raft 实战系列理论内容的整合篇,我们结合 Raft 论文讲解 Raft 算法思路,并遵循 Raft 的模块化思想对难理解及容…
[分布式系列]Gossip协议
Gossip Protocol也叫Epidemic Protocol(流行病协议),还有其他名称,如流言算法、疫情传播算法等。 该论文介绍了几种用于分发更新并推动副本实现一致性的随机算法。该算法非常简单,几乎不需要底层通信系统的保证,但它们可以确保每次更新的效果最终都能体现在所…
全球分布式数据库:Google Spanner(论文翻译)
Spanner 是谷歌公司研发的、可扩展的、多版本、全球分布式、同步复制数据库。它是第一个把数据分布在全球范围内的系统,并且支持外部一致性的分布式事务。本文描述了 Spanner 的架构、特性、不同设计决策的背后机理和一个新的时间 API,这个 API 可以暴露时钟的不确定性。
经典分布式论文阅读:MapReduce
本文是MapReduce论文的学习笔记。MapReduce框架需要使用者提供map和reduce函数,map函数将一个键/值输入转换成一组中间键/值,然后reduce函数将所有具有相同键的中间键值对进行合并,而其他的任务调度、文件分割、容错处理等工作都由框架来完成。 Map:将…
经典分布式论文阅读:Bitcoin
本文是比特币白皮书的阅读笔记,网上也有他们翻译好的中文版,不过它毕竟是“白皮书”,不会像论文一样详细和完整,计算部分看不懂就跳过了。 传统的货币都需要通过可信的第三方机构来管理和发行,而本文提出了一种能够方式多次消费的点到点虚拟货币系统。比特币使用区块链保存交易历史,将区块的生…
经典分布式论文阅读:RDD
本文是RDD论文的阅读笔记。RDD是一个分布式内存抽象,用来在大集群上进行内存计算,具备容错能力。RDD主要针对迭代算法和交互式数据挖掘设计,考虑到大部分的应用程序在数据项上进行同一个操作,只允许粗粒度的变换可以简化故障恢复过程。 RDD是一个只读的、分区的记录集合。RDD创建…