分布式系统

1. 什么是分布式系统 由多个子系统组成的系统。子系统之间通过网络通讯，每个子系统由多个机器组成 2. 为什么需要分布式系统 单台机器的读写能力有限，且不安全 3. 如何设计分布式系统 3.1. 复制 分布式系统复制.md 3.2. 分区 分布式系统分区.md 4. 分布式系统理论基础 CAP.md

1. 什么是分布式锁 分布式环境（跨进程或者机器）的锁 满足以下条件 - 原子性 加锁和解锁的操作必须是原子的 - 互斥 在任意时刻，只有一个客户端能持有锁 - 无死锁 即使有一个客户端在持有锁的期间崩溃而没有主动解锁，也能保证后续其他客户端能加锁 - 加锁和解锁必须是同一客户端 加锁和解锁必须是同

1. 分布式ID是什么 分布式环境（多台机器）下唯一的ID 分布式ID的特性 - 全局唯一 - ID嘛，当然得保证唯一性 - 趋势递增 - 递增是为了适应MySQL InnoDB存储引擎聚簇索引的特点 - 趋势而不是顺序是为了防止认为猜测到ID生成策略从而进行攻击 可以加个时间戳 - 高并发 - 淘

1. 什么是分布式Session session是服务端的内存 分布式环境（多态机器）共享的session 2. 为什么需要分布式Session 在分布式环境之下，如果仍然使用传统的Tomcat的session机制，那么会发生以下现象：用户在A系统登录后，需要跳转到B系统进行某些操作，问题在于此时用

1. 什么是分布式存储 分布式环境（跨多台机器）的文件存储 2. 为什么需要分布式存储 单机性能和容量有限 单机可用性不高 3. 如何实现分布式存储 - 分布式系统复制.md - 分布式系统分区.md - 分布式一致性.md - 分布式系统集群元数据管理.md 4. 分布式存储实例 4.1. Ela

1. BASE是什么 - AP理论的一个延申 - 他保障的是最终一致性而不是强一致性，就是说由于故障是不可避免的，我允许这段时间内数据是不一样的，但是过了这段时间需要保证数据是一致的。 - 通过牺牲强一致性来获得可用性，当出现故障允许部分不可用但要保证核心功能可用。 1.1. Basic Avail

1. 为什么有CAP 分布式系统有多个节点，各个节点之间状态需要同步，这就需要CAP理论的支持 2. CAP是什么 三者只能选其二 2.1. C(Consistency) 一致性。 写操作之后读，必须返回该值。当数据分布在多个节点上的时候，从任意一个节点读取的数据都是该值。 2.1.1. 举例 A、

1. 什么是集群元数据 - 任何文件系统中的数据都可以分为实际数据和元数据 - 数据指的是我们存入文件中的数据 - 元数据指的是文件的特征，比如访问权限、数据块的分布等 2. 为什么需要集群元数据 - 通过集群元数据我们才能知道数据和分区的映射关系 3. 集群元数据维护方式 一般集群中元数据的维护有

1. 分布式一致性是什么 - 数据在多个副本之间保持一致，即数据一致性 2. 为什么需要分布式一致性 - 分布式环境下，为了容错同一份数据需要复制到多个节点，但由于网络问题复制是有延迟的，因此同一时刻一份数据在多个节点上可能是不同的。分布式一致性就是为了解决这个问题 3. 分布式一致性模型 - 分布

1. 什么是分布式计算 2. 为什么需要分布式计算 3. 分布式计算分类 4. 批处理 5. 流处理 - 流处理 - 流：随着时间的推移逐步增加的数据 - 事件是流处理的最小单位 - 每个事件包含时间戳，表示创建时间 - 事件有生产者产生，对应多个消费者 5.1. 消息系统 - 消息队列介绍.md