《分布式技术原理与算法解析》学习笔记

这篇文章主要讨论分布式系统中的网络分区问题，网络分区是指在分布式集群中，节点之间由于网络不通，导致集群中的节点形成不同的子集，子集中的节点可以相互通信，子集之间的网络是不通的。

这篇文章主要讨论分布式系统中的故障恢复和常用的故障检测方法，包括固定心跳检测和根据历史心跳信息预测故障检测方法。

这篇文章主要描述故障隔离，设计良好的故障隔离策略，可以提高系统的可用性，避免出现大规模故障，甚至瘫痪。常用的故障隔离策略包括线程级隔离、进程级隔离和资源隔离。

这篇文章主要描述分布式系统中的流量控制，当有突发大流量进入时，如何控制流量对于保证系统高可靠非常重要。常见的流量控制策略包括漏桶策略和令牌桶策略。

这篇文章主要讨论负载均衡及其常用策略。负载均衡是分布式系统中非常重要的技术，它包括请求负载均衡和数据负载均衡，通过负载均衡，可以有效提高系统的并发处理能力。

这篇文章主要描述分布式数据缓存技术，它将常用数据存储到离用户近、离应用近的位置，以减少远程数据传输的延迟，提升系统性能。

这篇文章主要关注分布式系统中的数据复制，它提高了系统的可用性和可靠性，保证业务正常运行。常见的数据复制方法包括同步复制技术、异步复制技术和半同步复制技术。

这篇文章主要描述分布式数据存储系统中的数据分片方法，包括哈希方法、一致性哈希方法、带有限负载的一致性哈希方法以及带虚拟节点的一致性哈希方法。

分布式存储系统将用户存储的数据根据某种规则存储到不同机器上，当用户想要获取指定数据时，再按照规则到存储数据的机器中获取。数据生产者/消费者、数据索引和数据存储是分布式存储系统的三大要素。

这篇文章主要描述分布式系统中经常讨论的CAP理论，它从一致性、可用性和分区容错性是分布式系统的三个特征，我们只能满足其中两个特征，对于分布式系统来说，根据不同的应用场景，可以是AP，也可以是CP。

这篇文章主要描述分布式通信中常用的消息队列模式，引入消息队列，通过异步通信的方式，可以提升系统响应速度，实现系统组件之间解耦，文章还描述了RocketMQ的架构和组件。

这篇文章主要描述分布式通信中的发布订阅模式，这是一种异步通信模式，它可以解耦消息的生产者和消费者，提高系统的稳定性。同时，文章也描述了Kafka的架构以及主题、分区和消费组。

这篇文章主要描述分布式系统中非常重要的通信方式：远程过程调用，它可以让服务调用方像调用本地方法那样，去调用远程服务提供方所提供的服务，在这个过程中，服务调用方对于底层通信是无感知的。

这篇文章主要描述分布式系统中的流水线计算模式，它来自于工业领域的流水线作业模式，将一个任务分为多个步骤执行，可以提高系统效率。文章描述了ETL流水线以及机器学习中常用的模型训练流水线。

这篇文章主要描述Actor模型，Actor类似于一个封装了自己状态和行为的“黑盒”对象，Actor之间通过消息进行通信，解决了死锁、竞争等问题。

这篇文章主要描述流式计算，它负责处理实时数据，一般适用于数据密集型应用，另外文章来探讨了Apache Storm相关的知识。

这篇文章主要讲述分布式计算模式中用的MapReduce，它采用了分治的思想，将大问题，划分为小问题，对小问题并行求解，最后在合并解。

这篇文章主要讲述一种新的分布式调度策略：共享状态调度，它包含多个调度器，每个调度器都拥有整个集群的全局资源状态信息。另外还比较了三种调度策略：单体策略、两层策略和共享状态策略。

这篇文章继续讨论分布式架构中的调度算法，为了解决单体调度面临的问题，我们引入两层调度。我们会讨论两层调度的工作原理，两种使用了两层调度的解决方案：Apache Mesos和Hadoop YARN。

这篇文章主要描述分布式系统中的单体调度机制，它是指一个集群中只有一个节点运行调度进程，并介绍Google Borg的单体调度设计思路。