我正在参加「掘金·启航计划」 链路追踪介绍 对于一个大型的几十个、几百个微服务构成的微服务架构系统，通常会遇到下面一些问题，比如： 如何串联整个调用链路，快速定位问题？ 如何缕清各个微服务之间的依赖关

介绍下是什么 这两个都可以用于流式查询，简单说下，流式查询可以在查询大量数据时候，防止内存爆掉。 简单点说，一次查100W条数据，JVM堆栈设置100M，如果使用流式查询，是不会出现内存溢出的。这两个

本文主要介绍Kafka基本知识，包含Topic、Partition、消费者、生产者、副本等基本概念，同时也介绍了Kafka版本变迁以及应用实战所必备的知识点，最后以“消息可靠性分析“结尾，加深理解。

用万字长文来讲讲本地锁至分布式锁的演进和Redis实现，扩展 Redloc，聊到分布式锁，就不得不先聊到本地锁，如果没有从本地锁到分布式锁这个演进过程或者说是推导过程，我觉得是不合适的，甚至是不完整的

聊一聊缓存和数据库不一致性问题的产生及主流解决方案以及扩展的思考，用图文并茂的方式，一步一步推导和分析所会发生的问题，并尝试去解决它。

Apache Ozone 是一种分布式、可扩展和高性能的对象存储，可与Cloudera 数据平台(CDP) 一起使用，可以扩展到数十亿个不同大小的对象。它被设计为原生的对象存储，可提供极高的规模、性能

S3的诞生绝不是偶然，是数据的爆炸增长和技术的不断推进的结果，国外用亚马逊、谷歌云等支持S3协议的比较多，国内用阿里云、腾讯云、华为云的比较多。

etcd是CoreOS团队于2013年6月发起的开源项目，它的目标是构建一个高可用的分布式键值(key-value)数据库。etcd内部采用raft协议作为一致性算法，etcd基于Go语言实现。 Raft：etcd所采用的保证分布式系统强一致性的算法。 Node：一个Raft状…

需求其实很清晰，只是要判断一个数据是否存在即可。 但这里有一个比较重要的前提：非常庞大的数据。 我想大多数想到的都是用 HashMap 来存放数据，因为它的写入查询的效率都比较高。 写入和判断元素是否存在都有对应的 API，所以实现起来也比较简单。 为了方便调试加入了 GC 日…