分布式学习五:二阶段提交协议(2PC)

前言在分布式系统中,每个节点都知道自己在事务操作的结果是成功还是失败的,却无法直接获取其他分布式节点的事务结果因此,当一个事务操作需要跨节点时,为了保证事务的ACID特性,就需要引入"协调者(Coordinator)" 的组件来统一调度所有分布式节点的事务处理逻辑,这些被调度的节点称为"参与者(Participant)" 协调者负责调度参与者的行为
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分布式学习四:ACID理论

ACIDACID,是指数据库管理系统(DBMS)在写入或更新资料的过程中,为保证事务(transaction)是正确可靠的,所必须具备的四个特性:原子性(atomicity,或称不可分割性)、一致性(consistency)、隔离性(isolation,又称独立性)、持久性(durability)。原子性一个事务(transaction)中的所有操作,要么全部完成,要么全部不完成,不会结束在中间某
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分布式学习三:BASE理论

BASE理论BASE:全称:Basically Available(基本可用),Soft state(软状态),和 Eventually consistent(最终一致性)三个短语的缩写它在CAP定理的基础上,让每个业务根据自身的特点,采用适当的方式让整个系统实现  "最终一致性"Basically Available(基本可用)基本可用是,系统的部分服务出现问题后,
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分布式学习二:CAP定理

前言我们通过微服务形式进行实现整个系统,每个服务都可以有副本,相互之间可以通信,并发能力强微服务分布式部署涉及到了3个需求:C(Consistence)一致性   每个服务相互之间的数据存储,需要一致,否则无法同时对外提供服务A(Availability)可用性 每个服务必须一直处于可用的状态P(Network partitioning) 分区容错性&nbs
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分布式学习一:微服务

开篇在微服务之前,所有系统都是为单体架构,例如一个商城系统,包含了:- 用户管理- 商品管理- 订单管理等功能,全部代码都在一块,使用同一个数据库:随着时间的推移,单体服务的问题也逐渐的暴露了出来:1:如果并发大了,只能通过负载均衡方式增加并发,同时数据库只能增加配置2:数据库始终是个瓶颈,所有功能都依赖于同一个数据库,如果数据库出现问题,所有服务都将无法访问3:如果程序出错了,将会导致整个系统无
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go的并发编程

如果了解了GMP模型之后,自然了解go的并发特点,协程之间都可能是多线程并发执行的,通过开协程就可以实现并发:package main import (    "fmt"    "strconv"    "time"
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js调用网页摄像头进行直播/拍照

前置条件需要https/火狐浏览器网页需要有摄像头创建一个html文件,里面包含2个标签:video 视频播放标签,canvas 图片渲染标签:    <video id="video" autoplay style="width: 480px;height: 320px&
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关于进程虚拟内存

内存和系统大家都知道,内存在计算机中是有限资源,它大概是一个这样的东西:在计算机中,根据内存条容量,从而转换成了一个以8位为1字节的大数组:系统通过访问具体的内存地址,获取具体存储的二进制值,从而实现读写内存数据为什么需要虚拟内存由于内存数据是固定的一个大数组,而操作系统往往是运行多个程序,如果这些程序都直接访问内存数组的话,就出现了以下问题:1:每个进程需要的内存都是变动的,可能需要1G,可能需
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centos8 停止服务后yum报错解决

备份原有yum源配置:cd /etc/yum.repos.d/   mkdir bak  mv * bak创建CentOS-Base.repo文件并编辑以下内容: vi /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repobak/     &
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linux 端口转发工具 portmap

下载地址:http://www.vuln.cn/wp-content/uploads/2016/06/lcx_vuln.cn_.zip 解压后直接使用:  [root@localhost lcx_vuln.cn]# ./portmap -m 1 -p1 139 -h2 192.168.1.1 -
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