关于微服务分布式事务的一些思考，笔者没有参与过复杂分布式事务的场景，各位大神路过可以分享一些遇到的案例，大家一起探讨。 　　关于分布式事务，笔者推荐的处理方法是“尽量避免”，如果实在避免不了（这已经是高并发、用户量比较多的网站了）则使用“最终一致性”处理（参照CAP理论base思想 ...

一、前言 最近系统上遇到一些问题，我又仔细去思考了一下CAP相关方面的东西，有点感悟想写篇文章，来好好思索下CAP这个东西； 二、先聊聊一聊我遇到的问题? 简单的说说我的场景，MQ推送消息过来以后写入redis，然后多个进程去消费redis中的数据，最后处理完成进入ES ...

首先分布式锁和我们平常讲到的锁原理基本一样，目的就是确保，在多个线程并发时，只有一个线程在同一刻操作这个业务或者说方法、变量。 在一个进程中，也就是一个jvm 或者说应用中，我们很容易去处理控制，在jdk java.util 并发包中已经为我们提供了这些方法去加锁 ...

前言 　　在一个分布式高并发的系统设计中，限流是一个不可忽视的功能点。如果不对系统进行有效的流量访问限制，在双十一和抢票这种流量洪峰的场景下，很容易就会把我们的系统打垮。而作为系统服务的卫兵的网关组件，作为系统服务的统一入口，更需要考虑流量的限制，直接在网关层阻断流量比在各个系统中实现更合 ...

1.写唯一ID生成器的原由 在阅读工程源码的时候，发现有一个工具职责生成一个消息ID，方便进行全链路的查询，实现方式特别简单，核心源码不过两行，根据时间戳以及随机数生成一个ID，这种算法ID在分布式系统中重复的风险就很明显了。本来以为只是日志打印功能，根据于此在不同系统调用间关联业务日志 ...

前言 本文接着上文应用限流进行讨论。 之前谈到的限流方案只能针对于单个 JVM 有效，也就是单机应用。而对于现在普遍的分布式应用也得有一个分布式限流的方案。 基于此尝试写了这个组件： https://github.com/crossoverJie ...

分布式系统并不是什么新鲜词，在上个世纪七八十年代就已经有各种分布式系统出现。只是在互联网时代，分布式系统才大放异彩，尤其是Google更是把分布式系统运用到了极致。Google整个的软件构架都是基于各种各样的分布式系统，诸如Borg、MapReduce、BigTable等。正是这些分布式 ...

分布式测试是测试领域中的集大成者，要做好做精，需要做到三方面的准备，一是测试能力的储备，包括功能，性能以及各种测试工具的开发的能力要到位；二是对于常用的分布式架构、技术、系统（如缓存，分布式数据库，消息，降级、熔断及限流等等）要有一定的理解，三是要对业务场景较为熟悉，因为每个分布式架构都有 ...