Java分布式架构
java项目总体架构
java项目总体架构
Java项目的总体架构可以根据项目的需求和规模进行设计，但通常会遵循以下一些常见的架构模式和设计原则：
1.分层架构：将项目划分为多个层次，每个层次负责特定的功能和职责。
常见的分层架构包括：
数据访问层：负责与数据库进行交互，包括数据的增删改查等操作。
业务逻辑层：负责处理业务逻辑和业务规则，实现业务功能。
表现层：负责与用户进行交互，包括接收用户请求、处理用户输入和输出等。
2.模块化设计：将项目划分为多个模块，每个模块负责特定的功能或业务领域。
模块之间通过接口或组件进行通信和协作，降低耦合度，提高可维护性和可扩展性。
3.组件化开发：将项目划分为多个组件，每个组件负责特定的功能或业务领域。
组件之间通过接口或组件进行通信和协作，提高代码的复用性和可维护性。
4.事件驱动架构：将项目划分为多个事件，每个事件对应特定的业务领域或功能。
通过事件驱动的方式实现各个事件之间的通信和协作，提高系统的灵活性和可扩展性。
5.微服务架构：将项目划分为多个微服务，每个微服务负责特定的业务领域或功能。
每个微服务可以独立部署、独立运行，具有高内聚、低耦合的特点，提高了系统的可维护性和可扩展性。
6.容器化部署：使用容器技术进行项目的部署和管理。
容器化部署可以提高应用的隔离性、安全性和可移植性，降低部署和管理成本。
总之，Java项目的总体架构设计应该根据项目的具体需求和规模进行选择和设计，同时需要考虑系统的可维护性、可扩展性、安全性等方面的因素。
java分布式架构面试题
java分布式架构面试题1. 简介分布式架构成为现代软件系统设计的重要组成部分，Java作为一种广泛应用的编程语言，在分布式架构中也扮演着重要角色。
本文将针对Java分布式架构相关的面试题进行探讨和解答。
2. 分布式系统概述分布式系统是由多个独立计算机节点通过网络互联组成，共同协作完成复杂任务的系统。
主要解决单机系统无法满足大规模数据处理、高并发访问需求的问题。
Java提供了许多技术和框架来支持构建分布式系统，如RMI、CORBA、RMI-IIOP、WebService、Spring Cloud等。
3. Java远程调用技术分布式系统中，不同节点之间的通信与调用是关键问题。
Java提供了多种远程调用技术，包括RMI（远程方法调用）、Hessian、Burlap、WebService、gRPC等。
面试中常会涉及这些远程调用技术的原理及其在实际场景中的应用。
4. 分布式数据存储分布式系统中，数据存储是一个重要的考虑因素。
面试官可能会问及如何在Java分布式架构中处理数据存储问题。
常见的解决方案有数据库分库分表、NoSQL数据库、缓存技术等。
在回答时需要结合具体场景介绍各种方案的原理和适用性。
5. 分布式事务处理分布式系统中，事务处理是一个复杂的问题，面试官可能会问及Java分布式系统中的事务处理方式。
Java提供了JTA（Java事务API）以及各种分布式事务管理框架，如Atomikos、Bitronix等。
在回答时需要了解这些技术的原理，并能描述其在实际项目中的应用场景。
6. 负载均衡和高可用性在面试中，负载均衡和高可用性问题是不可避免的。
Java提供了多种负载均衡和高可用性的解决方案，如Nginx、LVS、ZooKeeper等。
在回答时需要了解这些技术的原理和使用方法，并能通过具体案例说明其应用场景和效果。
7. 分布式缓存技术分布式缓存是优化分布式系统性能的关键技术之一。
现在市面上有许多Java分布式缓存解决方案，如Redis、Memcached、Ehcache等。
Java中的分布式缓存框架有哪些
Java中的分布式缓存框架有哪些随着互联网应用的快速发展，分布式缓存已经成为了提高系统性能和扩展性的关键技术之一。
在Java开发领域，也涌现了许多优秀的分布式缓存框架。
本文将介绍几个Java中常用的分布式缓存框架，并分析它们的特点和适用场景。
一、EhcacheEhcache是一个开源的Java缓存框架，被广泛应用于各种Java应用中。
它提供了基于内存和磁盘的缓存机制，支持分布式部署，能够满足大规模应用的缓存需求。
Ehcache具有轻量级、易于使用和快速的特点，适合用于小型和中型的应用系统。
二、RedisRedis是一种高性能的内存数据存储系统，支持多种数据结构，可以用作分布式缓存的解决方案。
Redis提供了持久化和复制机制，可以实现高可用性和数据持久化。
同时，Redis还具有丰富的功能，如发布订阅、事务管理等，使得它不仅可以作为缓存系统，还可以用于其他用途，如消息队列等。
Redis适用于各种规模的应用系统。
三、MemcachedMemcached是一个简单的高性能分布式内存对象缓存系统。
它使用键值对的方式存储数据，提供了多种API，支持分布式部署。
Memcached具有高速的读写性能和可扩展性，通常被用于缓存数据库查询结果、页面内容等。
它适用于大规模应用和高并发场景，但需要注意的是，Memcached不提供数据持久化功能。
四、HazelcastHazelcast是一个基于Java的开源分布式缓存框架，它提供了分布式数据结构和集群管理功能。
Hazelcast采用了集中式架构，能够实现多节点之间的数据共享和同步。
它具有简单易用的特点，并提供了多种数据结构和并发算法的支持。
Hazelcast适用于构建复杂的分布式应用系统。
五、CaffeineCaffeine是一个在Java中最受欢迎的缓存库之一，它提供了高性能、无锁的内存缓存解决方案。
Caffeine采用了分片策略来管理缓存对象，提供了各种缓存策略和配置选项，可以根据实际需求进行灵活配置。
java分布式技术方案
Java分布式技术方案引言随着互联网的快速发展，大规模分布式系统的需求越来越多。
分布式系统能够提供高可用性、横向扩展和容错性等优势，使得系统能够应对高并发、海量数据的处理需求。
Java作为一种高效、可靠的编程语言，在构建分布式系统方面具有广泛的应用。
本文将介绍一些常见的Java分布式技术方案，包括Dubbo、Spring Cloud和Apache Kafka等。
1. DubboDubbo是阿里巴巴开源的一款高性能、轻量级分布式服务框架。
它具有简单易用、可扩展性强的特点，可以帮助开发者快速构建分布式系统。
Dubbo提供了丰富的特性，包括服务治理、负载均衡、集群容错、动态配置等，可以满足不同规模的分布式系统需求。
Dubbo的架构包括服务提供者、服务消费者和注册中心三个角色。
服务提供者将服务注册到注册中心，服务消费者从注册中心获取服务地址，然后通过远程调用实现服务通信。
Dubbo支持多种通信协议，包括Dubbo协议、REST协议和Hessian协议等。
此外，在高并发场景下，Dubbo还支持多种负载均衡策略和集群容错机制，保证系统的稳定性和性能。
2. Spring CloudSpring Cloud是一套快速构建分布式系统的工具集合，基于Spring框架。
它提供了一系列的解决方案，帮助开发者实现服务注册与发现、负载均衡、断路器、网关等功能。
Spring Cloud利用Netflix开源的组件构建分布式系统。
其中，Eureka是用于服务注册与发现的组件，可以使服务提供者和消费者自动实现发现和通信。
Ribbon是一种客户端负载均衡的组件，可以根据配置和负载算法，将请求分发到不同的服务实例。
Hystrix是一种断路器模式的实现，可以保护整个系统免受故障服务的影响。
Zuul是一种服务网关，可以提供动态路由和过滤器等功能。
Spring Cloud通过使用这些组件，可以极大地简化分布式系统的开发和部署。
它提供了一致的开发模型和配置方式，使得开发者可以专注于业务逻辑的实现。
如何搭建一个高可用的分布式系统
如何搭建一个高可用的分布式系统一、概述随着互联网技术的不断发展，分布式计算成为了解决数据处理和资源利用效率的一种有效方式。
分布式系统在交换数据、计算任务和存储资源时能够提高性能和可靠性，并可应对负载均衡和容错需求。
搭建一个高可用的分布式系统需要考虑多个因素，包括分布式架构、操作系统、软件配置等。
本文将介绍如何设计和实现一个高可用的分布式系统。
二、分布式架构1. 硬件环境要搭建一个高效的分布式系统，首先要考虑硬件环境，包括服务器的数量和类型。
为了实现负载均衡和容错，需要至少两个服务器，这些服务器分布在不同的地理位置，以降低自然灾害等风险。
此外，硬件设置也需要考虑网络的稳定性、容错性等因素。
2. 分布式软件搭建一个分布式系统，需要选择合适的软件。
目前比较经典的分布式架构结构包括Master-Slave模型、Peer-to-Peer模型等。
其中Master-Slave模型，在Master上控制所有的从属节点，处理中央化、任务分配和完成任务之后的后续工作。
而Peer-to-Peer模型，所有节点都能够对彼此进行通信，节点之间具备对等关系，因此各个节点强化彼此之间的平衡并且提升系统的可用性。
三、操作系统选择适合的操作系统也是搭建高效分布式系统的必要因素。
通常，Linux是部署分布式应用最受欢迎的选择，因为它是一种开源操作系统，可定制性很高，并且具有强大的性能和支持。
但是，如果你不熟悉Linux，或者没有Linux的专业知识，那么你可以使用Windows Server 2019等Microsoft的操作系统版本，因为它们易于使用和管理，并为各种应用程序提供支持。
四、软件配置1. 配置java环境Java是一种非常流行的语言，是搭建分布式系统的首选之一。
因此你需要在每个服务器上安装Java JRE或JDK，以便能够运行Java应用程序。
此外，版本问题也要考虑，建议使用稳定版或者社区版本(Oracle或者OpenJDK)。
阿里的java项目结构
阿里的Java项目结构通常采用分层的架构设计，具体包括以下几个层次：
1. 终端显示层：这一层主要负责各个端的模板渲染和执行显示。
2. 开放接口层：此层将Service层的方法封装成开放接口，同时进行网关安全控制和流量控制等。
3. Service层：这是业务逻辑层，负责处理具体的业务逻辑。
4. Manager层：通用业务处理层，提供原子的服务接口，Service层则依据业务逻辑来编排原子接口。
这一层可以对第三方平台进行封装，预处理返回结果及转化异常信息，也可以下沉一些通用能力，如缓存方案、中间件通用处理等。
5. DAO层：数据访问层，与底层如MySQL、Oracle、Hbase等进行数据交互。
6. 外部接口或第三方平台：包括其他部门的RPC开放接口、基础平台和其他公司的HTTP接口等。
在阿里Java项目结构中，每一层都有其特定的功能和作用，从终端显示到外部接口，整个结构层次分明，能够提供高效的复用和灵活的扩展性。
这种结构有助于降低系统的耦合度，提高代码的可维护性和可读性，以及方便系统的升
级和扩展。
Java框架的架构思想解析
Java框架的架构思想解析在当今软件开发领域中，Java框架扮演着重要的角色。
它们为开发人员提供了各种工具和组件，以简化和加速应用程序的开发过程。
本文将对Java框架的架构思想进行详细解析，以帮助读者更好地理解和应用这些框架。
一、什么是Java框架Java框架是指一种基于Java语言的软件架构或编程模型，它提供了一系列通用的解决方案和设计模式，用于解决特定领域或问题的常见需求。
Java框架通过提供现成的代码库和开发工具，帮助开发人员提高开发效率，有效降低了应用程序的复杂性。
二、Java框架的架构思想1. 分层架构Java框架通常采用分层架构的思想。
这种思想将应用程序的功能和责任划分为不同的层次，每个层次都有自己的职责和功能。
常见的分层包括表示层（UI），业务逻辑层（Business Logic），数据访问层（Data Access）等。
分层架构使开发人员能够清晰地理解和管理应用程序的各个部分，提高代码的可维护性和可扩展性。
2. 面向对象设计原则Java框架的设计通常遵循面向对象的设计原则，如单一职责原则（SRP）、开放封闭原则（OCP）、依赖倒置原则（DIP）等。
这些原则强调封装、继承、多态等设计概念，并鼓励开发人员创建可重用、可扩展和可维护的代码。
3. 设计模式的应用Java框架广泛使用各种设计模式，以解决不同领域中的通用问题。
常见的设计模式包括工厂模式、观察者模式、代理模式等。
这些设计模式为开发人员提供了解决方案和指导，使他们能够更好地演绎出高效、可靠的应用程序。
4. 开发框架和组件的集成Java框架通过集成各种开发框架和组件，提供了丰富的功能和工具供开发人员使用。
例如，Spring框架整合了IoC（控制反转）和AOP （面向切面编程）等特性，提供了便捷的配置和管理方式。
Hibernate 框架则提供了面向对象的数据库访问解决方案。
这些框架的集成，使得开发人员可以更加专注于业务逻辑的实现，而无须过多关注底层细节。
基于java平台的分布式文件系统设计
! 丁技 术
基于 j a v a 平台的分布式文件 系统设计
王家华 康国庆 ( 西安石油大学计算机学院软件研究所 西安 710065 ) 摘 要: 随着计算机网络技术的发展以及 I n t e r n e t 技术的广泛应用， 分布式技术以及分布式系统应运而生。分布式技术旨在解决 含量并发处理，高容错性 ，以及海量存贮等技术难题。本文目的就是考虑分布式环境、多种平台下的文件存储系统 ，分析当前文件 服务领域的现状和不足，设计一个高适应性的分布式文件系统。该系统有部署方便 ，扩展性强，适应能力强等优点。
3 性能优化以及备份上的考虑
Java 是一个通用的跨平台 语言， 本文使 用iava语言来设计一个分布式文件系统， 具有
可扩展性，容错性，强适应性的特点。
2 分布式文件系统的设计思路
接下来通过分析前面所发现的问题，有
由于本系统的物理存储地是在网络中 每个p c 是用容错设备，比如使用R a d 技 的其他主机 ，加之网络延时等关系，性能 i 术 ，这个是在硬件上做到了可以容错 ，另 上是不如本地直接存储 (D A S ) 的，此处 外设计该系统时 ，还可以使用软件的冗余 考虑 了几种优化的策略。 ( 1 使用更快的磁盘 ，以及更快的连接， ) 策略，使同等数据热备到另一个 p c 上面， 也就是 “ R a d ” 软 i 。这样的系统就需要 p c 从物理上提高了系统的带宽。 (2)使用cache 技术。Cache 技术是提高 与p c 之间的连接的弱祸合性以及系统级的 系统吞吐量的有效手段 ，在多个服务端使 错误监控功能。 ( 3 针对强适应性特点; 这里使用i a v a ) 用主存做为c a c h e 来缓存一些文件，当客 平台的解决方案来解决多平台的问题。使 户提出访问时 ，不必使用物理磁盘就可以 用iava 平台即iava 的虚拟机来设计这个系 得到 相 关 的数 据 。这 样 系统 的性 能 会 比 统，可以使服务端的平台可以不同，也就 D A S 要好的多，当然也要依赖其业务，如 是异构的，只要p c 上运行的系统可以使用 果是 P ZP 这类应用效果就好的多。 i v m 来执行 i a v a 程序，那么该系统就可以 本系统设计时服务器之 间并无实际的 部署，而且很容易部署到该 p c 上面 ，而做 联 系 ，所 以可以单独执行备份和恢 复策 到为整个系统服务 。事实上很少有系统上 略 ，这样就便于 管理 员进行部 署和维护 面没有相对应的」v a 虚拟机了。 a 了。该系统具有弱连接的特点 ，也就具有 于是 ，设计方案如下 : 弱连接 了应有的优点 。 1 ) 系统有若干个服务端组成 ，每个服 务端都是由pc 来构建，每个p c 上都跑有操 4 结语 作系统和 j a v a 虚拟机，他们之间可以没有 本文 目标是以面向分布式计算环境的 任何关系。每个服务端都是分布式文件系 文件系统为对象，设计了一个易扩展 ，适 统磁盘空间的提供者 ，把整个空间称为系 应性强，高容错的分布式文件系统。该系 统的命名空间。 统不仅可以利用充裕的廉价 p c 资源而且做 2 ) 系统有若干个客户端组成 ，命名空 到了操作系统的无关性。最后还讨论了，文 间比较大的情况下，有一个主控命名服务 件系统中的性能调优和备份的一些设计。 器来解决命名查询的问题。如果只有一个 客户端 ，那么可以由这个客户端上在运行 参考文献
解析JAVA的大数据存储与分布式计算
解析JAVA的大数据存储与分布式计算大数据时代的到来，给数据存储和计算带来了前所未有的挑战。
在这个信息爆炸的时代，如何高效地存储和处理海量数据成为了各行各业的共同需求。
JAVA作为一种广泛应用的编程语言，其在大数据存储和分布式计算领域也发挥着重要的作用。
首先，我们来看一下JAVA在大数据存储方面的应用。
在大数据存储中，数据的规模往往是海量的，因此需要一种高效的存储方式来满足这种需求。
JAVA提供了多种数据存储的解决方案，其中最常用的是关系型数据库和非关系型数据库。
关系型数据库是一种基于表格的数据存储方式，具有结构化和严格的数据模型。
JAVA提供了丰富的API和工具来操作关系型数据库，如JDBC和Hibernate。
通过这些工具，我们可以方便地连接数据库、执行SQL语句、进行数据的增删改查等操作。
关系型数据库的优点是数据一致性高、事务支持好，适用于需要强一致性和事务支持的场景。
然而，关系型数据库在处理大规模数据时性能较差，因此在大数据存储中的应用有一定的局限性。
非关系型数据库是一种灵活的数据存储方式，不依赖于固定的数据模型。
JAVA提供了多种非关系型数据库的驱动和客户端，如MongoDB和Redis。
非关系型数据库的优点是可扩展性好、性能高，适用于需要高性能和大规模数据存储的场景。
与关系型数据库相比，非关系型数据库在数据一致性和事务支持方面较弱，因此需要根据具体业务需求选择适合的存储方式。
除了关系型数据库和非关系型数据库，JAVA还提供了一些其他的数据存储解决方案，如文件系统和内存数据库。
文件系统是一种常见的数据存储方式，JAVA提供了丰富的文件操作API和工具，可以方便地读写文件。
内存数据库是一种将数据存储在内存中的数据库，具有极高的读写性能。
通过使用这些数据存储解决方案，我们可以根据具体需求选择适合的方式来存储大数据。
接下来，我们来看一下JAVA在分布式计算方面的应用。
分布式计算是一种将计算任务分解到多个计算节点上并行执行的计算模型，可以有效地提高计算效率和处理能力。
java亿级项目架构设计与落地应用 代码
java亿级项目架构设计与落地应用代码Java是一种广泛应用于企业级项目开发的编程语言，其强大的生态系统和丰富的开发工具使得Java成为了亿级项目开发的首选。
在本文中，我们将探讨如何设计和落地一个Java亿级项目架构，并结合实际代码示例进行详细解析。
一、项目规划与设计在进行亿级项目的架构设计之前，我们首先需要进行项目规划和设计。
这包括定义项目的需求、确定项目的目标和范围、制定项目计划等。
在设计阶段，我们需要考虑项目的整体架构、模块划分、数据库设计、接口设计等。
这些设计决策将直接影响项目的可维护性、可扩展性和性能。
二、分布式架构设计针对亿级项目，我们通常会采用分布式架构来实现高可用性和高性能。
分布式架构将系统拆分为多个子系统，每个子系统可以独立部署和扩展。
常见的分布式架构包括微服务架构、SOA架构等。
下面是一个简单的微服务架构示例：1. 用户服务：负责用户的注册、登录等功能。
2. 商品服务：负责商品的管理和查询。
3. 订单服务：负责订单的生成和处理。
这些子系统之间通过接口进行通信，实现了松耦合的架构设计。
三、高可用性设计针对亿级项目，高可用性是非常重要的。
为了确保系统的稳定性和可用性，我们通常会采用以下策略：1. 使用负载均衡：通过将请求分发到多个服务器上，实现请求的均衡分配，提高系统的可用性和性能。
2. 异地多活：将系统部署在不同的地理位置，确保系统在单个地点发生故障时仍然可用。
3. 数据冗余：通过数据备份和数据同步机制，确保数据的可用性和一致性。
4. 故障转移：当系统出现故障时，能够自动切换到备用系统，提高系统的可用性。
四、性能优化针对亿级项目，性能优化是非常重要的。
在设计和开发阶段，我们需要考虑以下方面来提高系统的性能：1. 数据库优化：合理设计数据库表结构、建立索引、使用缓存等，提高数据库的查询性能。
2. 缓存优化：使用缓存来存储热点数据，减少数据库的访问压力。
3. 异步处理：将一些耗时的操作异步化，提高系统的响应速度。
Java分布式事务框架详细解析
Java分布式事务框架详细解析Java分布式事务框架是一种用于管理分布式环境下的事务操作的解决方案。
在分布式系统中，由于涉及到多个不同的服务，可能会引发一系列的数据一致性问题。
因此，分布式事务框架的引入，能够有效解决这些问题，确保系统的数据一致性和可靠性。
1. 分布式事务的概念在介绍Java分布式事务框架之前，我们先来了解一下分布式事务的概念。
分布式事务是指在分布式环境中，涉及到多个不同的数据库或系统之间的事务操作。
在分布式系统中，由于网络延迟、系统故障等因素的存在，可能会导致事务的隔离性、一致性和持久性等方面的问题。
因此，分布式事务的处理需要确保事务的ACID特性（原子性、一致性、隔离性和持久性）。
2. 分布式事务框架的作用Java分布式事务框架作为一种解决方案，旨在提供一套方便使用的工具和接口，帮助开发者简化分布式事务的管理和处理。
通过引入分布式事务框架，可以有效减少开发工作量，提高开发效率，同时保证事务的正确执行和回滚。
3. 常见的Java分布式事务框架目前，Java开发领域中常见的分布式事务框架有：Atomikos、Bitronix、Narayana、Seata等。
下面我们对其中几个比较常用的框架进行详细介绍。
3.1 AtomikosAtomikos是一个开源的Java事务引擎，提供了完整的分布式事务管理功能。
它支持常见的Java EE容器，如Tomcat、Jetty等，能够与各种数据库和消息队列进行集成。
3.2 BitronixBitronix是另一个常用的Java分布式事务框架，具有轻量级和高性能的特点。
它采用了Bitronix Transaction Manager (BTM)来管理和协调分布式事务操作，支持多种数据库和消息队列。
3.3 NarayanaNarayana是JBoss平台上的一个事务管理引擎，提供了一套完整的分布式事务处理解决方案。
它支持JTA（Java Transaction API）规范，能够与各种主流的数据库和消息中间件进行集成。
Java中常用的设计模式23种JAVA设计模式项目实战教程java数据结构算法
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java分布式原理
java分布式原理Java分布式原理是指通过将系统的负载和任务划分为多个子任务，并且通过网络进行协同合作，从而提高系统的性能和可扩展性的技术。
下面将介绍几个常见的Java分布式原理：1. 任务划分与分发：分布式系统中，任务被划分为多个小任务，并且通过一定的策略将这些小任务分发给各个节点。
可以采用哈希算法、轮询等方式来进行任务的分发，确保各个节点的负载均衡。
2. 通信模型：分布式系统中的各个节点需要进行通信，常用的通信模型有消息传递和远程过程调用。
消息传递是指节点之间通过发送和接收消息来进行通信，而远程过程调用是指通过类似于本地方法调用的方式来进行远程节点的函数调用。
3. 数据一致性：分布式系统中，由于节点之间的数据存储和计算都是独立的，因此可能会出现数据不一致的问题。
为了解决这个问题，可以采用一致性协议（如Paxos、Raft等）来保证数据在各个节点之间的一致性。
4. 故障容错：分布式系统中的节点可能会发生故障，如网络中断、节点宕机等。
为了保证系统的可用性，需要采取故障容错的措施，如备份节点、容错算法等。
当一个节点发生故障时，系统可以自动切换到备份节点来继续提供服务。
5. 分布式事务：在分布式系统中，由于节点之间的数据存储和计算是独立的，因此可能会出现分布式事务的问题。
分布式事务是指由多个子事务组成的复合事务，需要保证所有的子事务都能够正确地执行。
为了保证分布式事务的一致性和隔离性，可以采用两阶段提交（2PC）或者三阶段提交（3PC）协议来进行事务的管理。
以上是几个常见的Java分布式原理。
通过合理地使用这些原理，可以构建出高性能、高可用和可扩展的分布式系统。
Java中的分布式事务框架有哪些
Java中的分布式事务框架有哪些在Java开发中，分布式事务是一个非常重要的概念。
随着互联网和分布式系统的不断发展，分布式事务的处理变得越来越复杂和关键。
为了解决分布式事务的问题，Java中涌现出了许多优秀的分布式事务框架。
本文将介绍一些常用的Java分布式事务框架。
一、AtomikosAtomikos是一个Java事务管理器，提供强大的分布式事务管理功能。
它支持JTA（Java Transaction API）规范，并提供了一些附加功能，如XASM（eXtended Atomic State Machine）和Heuristic Recovery等。
Atomikos通过提供可靠的写入日志和恢复机制来确保事务的可靠性和一致性。
二、NarayanaNarayana是一个开源的分布式事务管理器，它是JBoss应用服务器的一部分。
它支持JTA和JDBC事务，提供了高可靠性和高性能的分布式事务处理。
Narayana还提供了分布式同步、数据恢复和故障转移等功能，可以满足复杂的分布式事务场景需求。
三、BitronixBitronix是一个开源的Java事务管理器，它提供了可靠的分布式事务处理能力。
它支持JTA规范，并提供了一些附加功能，如XAResource连接支持和高性能的数据恢复机制。
Bitronix还提供了分布式同步和故障转移等功能，可以确保分布式事务的可靠性和一致性。
四、SeataSeata是由阿里巴巴开发的一种开源的分布式事务框架。
它提供了一种简单和高效的方式来处理分布式事务。
Seata支持常见的分布式事务模式，如TCC（Try-Confirm-Cancel）和AT（Automatic Transfer）。
它还提供了可靠的事务日志和分布式事务恢复机制，以确保分布式事务的一致性和可靠性。
五、Spring CloudSpring Cloud是一个开源的分布式系统开发框架，它提供了分布式事务管理的解决方案。
JAVA分布式架构的演变及解决方案
JAVA分布式架构的演变及解决⽅案分布式系统介绍定义：组件分布在⽹络计算机上组件之间仅仅通过消息传递来通信并协调⾏动负载均衡硬件负载均衡如f5等，⼤多⽐较昂贵。
软件负载均衡如lvs,nginx等。
免费，可控性强总结：1：增加⽹络开销与延迟，不过基本上影响很⼩，可以不在考虑因素之内2：负载均衡硬件/软件出现问题，那么整个⽹络都会受到影响，所以需要考虑代理服务器的双机热备问题。
⽽且在切换过程中，未完成的请求还是会受到影响。
总的来说，是⼀种⾮常⽅便及适⽤的保证⾼可⽤的⼀种⽅式。
为了解决当交易数据库出现故障时，整个系统就会瘫痪这个单点的问题，我们可以添加另外⼀个数据库，与数据库⼀保持相同的数据。
事务分布式和集群区别：⼀句话：分布式是并联⼯作的，集群是串联⼯作的。
分布式：⼀个业务分拆多个⼦业务，部署在不同的服务器上集群：同⼀个业务，部署在多个服务器上集群是个物理形态，分布式是个⼯作⽅式。
只要是⼀堆机器，就可以叫集群，他们是不是⼀起协作着⼲活，这个谁也不知道；⼀个程序或系统，只要运⾏在不同的机器上，就可以叫分布式，嗯，C/S架构也可以叫分布式。
集群⼀般是物理集中、统⼀管理的，⽽分布式系统则不强调这⼀点。
所以，集群可能运⾏着⼀个或多个分布式系统，也可能根本没有运⾏分布式系统；分布式系统可能运⾏在⼀个集群上，也可能运⾏在不属于⼀个集群的多台（2台也算多台）机器上。
1：分布式是指将不同的业务分布在不同的地⽅。
⽽集群指的是将⼏台服务器集中在⼀起，实现同⼀业务。
分布式中的每⼀个节点，都可以做集群。
⽽集群并不⼀定就是分布式的。
2：简单说，分布式是以缩短单个任务的执⾏时间来提升效率的，⽽集群则是通过提⾼单位时间内执⾏的任务数来提升效率。
例如：如果⼀个任务由10个⼦任务组成，每个⼦任务单独执⾏需1⼩时，则在⼀台服务器上执⾏该任务需10⼩时。
采⽤分布式⽅案，提供10台服务器，每台服务器只负责处理⼀个⼦任务，不考虑⼦任务间的依赖关系，执⾏完这个任务只需⼀个⼩时。
分布式java集群技术-Terracotta
分布式java集群技术-Terracotta
Terracotta巧妙得隐藏了多个分布式JVM带来的复杂性，使得java对象能够透明得在多个JVM集群中进行分享和同步，并能够进行持久化。
从某种意义上讲它类似于hadoop中的zookeeper，可以作为zookeeper之外的另外一种选择。
Terracotta采用的是一种被称之为中心辐射的架构。
在这种架构里运行着分布式应用程序的JVM们在启动时都会与一台中心Terracotta服务器相连。
对于Terracotta更详细的讲解，尽在宝云java课程！
Terracotta服务器负责存储DSO对象数据，协调JVM之间的并发线程。
Terracotta库位于应用程序JVM中，在类加载过程中，它们用来对类的字节码进行增强，处理同步块内的lock和unlock请求，处理应用JVM之间的wait（），notify（）请求，处理运行时和Terracotta 服务器的联系等等。
五种大数据架构简介
五种大数据架构简介随着互联网技术的飞速发展和数据量的爆炸式增长，大数据已经成为当今社会中不可忽视的一个重要领域。
在处理大数据时，选择合适的数据架构对于提高数据的效率和准确性至关重要。
本文将介绍五种常见的大数据架构，分别是集中式架构、分布式架构、Lambda架构、Kappa架构以及微服务架构。
1. 集中式架构集中式架构是最早出现的大数据架构之一。
它采用单一的中央服务器来处理和存储数据。
所有的数据都通过这个中央服务器进行处理和管理。
这种架构简单直观，易于控制和维护，但是在处理大规模数据时面临性能瓶颈和单点故障的问题。
2. 分布式架构为了解决集中式架构的问题，分布式架构应运而生。
分布式架构将数据分散存储在多个节点上，每个节点负责部分数据的处理和管理。
这种架构能够充分利用集群中的计算资源，提高数据处理的效率和容错性。
同时也引入了复杂的数据分片、数据同步和故障恢复等技术挑战。
3. Lambda架构Lambda架构是一种结合了实时处理和批量处理的大数据架构。
它将数据流分为两条路径：一条路径用于实时处理，另一条路径用于批量处理。
实时处理路径负责接收和处理实时数据，而批量处理路径则负责离线处理和存储大规模的历史数据。
最终，这两条路径的结果会被合并，提供给应用程序使用。
这种架构能够兼顾实时性和数据完整性，适用于需要实时数据分析的场景。
4. Kappa架构Kappa架构是对Lambda架构的一种改进和简化。
在Kappa架构中，实时处理和批量处理合并为一条路径。
它使用了流式处理引擎，能够实现实时数据处理和存储。
相比于Lambda架构，Kappa架构减少了系统的复杂性和延迟，但同时也限制了对历史数据的处理和分析能力。
5. 微服务架构微服务架构是一种将单一的大数据应用拆分成多个小型服务的架构。
每个服务都独立运行，可以根据不同的需求进行扩展和部署。
这种架构能够提高系统的灵活性和可扩展性，同时也降低了开发和维护的难度。
对于大数据应用来说，微服务架构可以将不同类型的数据处理服务进行解耦，提高整体的效率和可维护性。
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介绍1. 项目核心代码结构截图<modules><!-- jeesz 工具jar --><module>jeesz-utils</module><!-- jeesz 公共配置jar --><module>jeesz-config</module><!-- jeesz 核心框架jar --><module>jeesz-framework</module><!-- jeesz CMS业务jar --><module>jeesz-core-cms</module><!-- jeesz 代码自动生成业务jar --><module>jeesz-core-gen</module><!-- jeesz 我的收藏业务jar --><module>jeesz-core-bookmark</module><!-- jeesz 电子流业务jar --><module>jeesz-core-act</module><!-- jeesz OA业务jar --><module>jeesz-core-oa</module><!-- jeesz 测试业务jar --><module>jeesz-core-test</module><!-- jeesz 定时调度业务jar --><module>jeesz-core-scheduler</module><!-- jeesz 我的任务业务jar --><module>jeesz-core-task</module><!-- jeesz admin后台管理系統 --><module>jeesz-web-admin</module><!-- jeesz Restful服务管理系統 --><module>jeesz-web-service</module><!-- jeesz 定时调度管理系統 --><module>jeesz-web-scheduler</module><!-- jeesz 我的任务Dubbo服务消費者 --><module>jeesz-web-task</module><!-- jeesz 我的收藏Dubbo服务消費者 --><module>jeesz-web-bookmark</module><!-- jeesz 我的收藏Dubbo服務接口 --><module>jeesz-facade-bookmark</module><!-- jeesz 我的收藏Dubbo服务生产者 --><module>jeesz-service-bookmark</module><!-- jeesz 我的任务Dubbo服务接口 --><module>jeesz-facade-task</module><!-- jeesz 我的任务Dubbo服务生产者 --><module>jeesz-service-task</module><!-- JMS消息 --><module>jeesz-web-mq-task</module></modules>特别提醒：开发人员在开发的时候可以将自己的业务REST服务化或者Dubbo服务化2. 项目依赖介绍2.1 后台管理系统、Rest服务系统、Scheculer定时调度系统依赖如下图：2.2 Dubbo独立服务项目依赖如下图：项目基础功能截图（自提供了最小部分）3. 平台简介Jeesz是一个分布式的框架，提供项目模块化、服务化、热插拔的思想，高度封装安全性的Java EE快速开发平台。
Jeesz本身集成Dubbo服务管控、Zookeeper注册中心、Redis 分布式缓存技术、FastDFS分布式文件系统、ActiveMQ异步消息中间件、Nginx 负载均衡等分布式技术使用Maven做项目管理，项目模块化，提高项目的易开发性、扩展性以Spring Framework为核心容器，Spring MVC为模型视图控制器，MyBatis为数据访问层， Apache Shiro为权限授权层，Ehcahe对常用数据进行缓存，Activit为工作流引擎等。
前端集成Bootstrap4 metronic框架，UI响应式、扁平化布局，适应所有PC、Pad、Anroid、ios 移动设备等。
Jeesz主要定位于互联网企业架构，已内置企业信息化系统的基础功能和高效的代码生成工具，包括：系统权限组件、数据权限组件、数据字典组件、核心工具组件、视图操作组件、工作流组件、代码生成等。
采用分层设计、双重验证、提交数据安全编码、密码加密、访问验证、数据权限验证。
Jeesz目前包括以下模块项目，后台系统管理系统，RestFul独立服务系统、Scheduler定时调度系统、内容管理（CMS）系统、在线办公（OA）系统、我的待办（Task服务）、我的收藏（Bookmark服务）。
后台管理系统包括企业组织架构（用户管理、机构管理、区域管理）、菜单管理、角色权限管理、字典管理等功能；RestFul独立提供标准Rest服务API，您可以快速实现自己的业务，提供需要的服务；Quartz定时调度系统可以动态配置您的任务规则等；内容管理（CMS）系统，包括内容管理，栏目管理、站点管理、公共留言、文件管理、前端网站展示等功能；在线办公（OA）系统，主要提供简单的流程实例。
Jeesz提供了常用工具进行封装，包括日志工具、缓存工具、服务器端验证、数据字典、当前组织机构数据（用户、机构、区域）以及其它常用小工具等。
另外还提供一个强大的在线代码生成工具，此工具提供简单的单表、一对多、树结构功能的生成，如果对外观要求不是很高，生成的功能就可以用了。
使用了Jeesz基础框架，可以提高快速开发效率。
4. 内置功能(只列了一部分功能)1.用户管理：用户是系统操作者，该功能主要完成系统用户配置。
2.机构管理：配置系统组织机构（公司、部门、小组），树结构展现，可随意调整上下级。
3.区域管理：系统城市区域模型，如：国家、省市、地市、区县的维护。
4.菜单管理：配置系统菜单，操作权限，按钮权限标识等。
5.角色管理：角色菜单权限分配、设置角色按机构进行数据范围权限划分。
6.字典管理：对系统中经常使用的一些较为固定的数据进行维护，如：是否、男女、类别、级别等。
7.操作日志：系统正常操作日志记录和查询；系统异常信息日志记录和查询。
8.连接池监视：监视当期系统数据库连接池状态，可进行分析SQL找出系统性能瓶颈。
9.工作流引擎：实现业务工单流转、在线流程设计器。
5. 开发工具1.Eclipse IDE：采用Maven项目管理，模块化。
2.代码生成：通过界面方式简单配置，自动生成相应代码，目前包括三种生成方式（增删改查）：单表、一对多、树结构。
生成后的代码如果不需要注意美观程度，生成后即可用。
6. 技术选型（只列了一部分技术）1、后端服务框架：Dubbo、zookeeper、Rest服务缓存：Redis、ehcache消息中间件：ActiveMQ负载均衡：Nginx分布式文件：FastDFS数据库连接池：Alibaba Druid 1.0核心框架：Spring framework安全框架：Apache Shiro 1.2视图框架：Spring MVC 4.0服务端验证：Hibernate Validator 5.1布局框架：SiteMesh 2.4工作流引擎：Activiti 5.15任务调度：quartz 1.8.5持久层框架：MyBatis 3.2日志管理：SLF4J 1.7、Log4j工具类：Apache Commons、Jackson 2.2、Xstream 1.4、Dozer 5.3、POI2、前端JS框架：JQuery 1.9。
CSS框架： Bootstrap 4 metronic客户端验证：JQuery Validation Plugin。
富文本：CKEcitor文件管理：CKFinder动态页签：Jerichotab数据表格：jqGrid对话框：jQuery jBox树结构控件：jQuery zTree其他组件：Bootstrap 4 metronic3、支持服务器中间件：Tomcat 6、7、Jboss 7、WebLogic 10、WebSphere 8数据库支持：目前仅提供mysql数据库的支持，但不限于数据库，下个版本升级多数据源切换和数据库读写分离：如：Oracle、SqlServer、H2等支持开发环境：Eclipse、MyEclipse、Ras、Idea等环境搭建：1.环境准备1.开发工具： Eclipse IDE（建议使用高一点的版本）2.JDK版本：JDK1.73.项目管理： Maven3.1.12.安装步骤1.安装jdk1.7并配置环境变量（相信大家都会做，这里不再做重复的说明）2.安装maven：maven安装过程就是解压缩的过程（我已经帮大家解压了, 目录：E:\myprj\jeesz-maven\apache-maven-3.1.1）,为了方便大家，这边已经提供了相关的安装包，会在打包的目录下共享。
3.mavan配置环境变量，右击我的电脑◊属性◊高级系统设置◊环境变量◊找到（系统变量path），在最前面输入你的maven安装包路径，声明：因为上一步解压了指定的目录，所以配置如下：E:\myprj\jeesz-maven\apache-maven-3.1.1\bin;相信大家都有配过环境变量，如果您不是很清楚，请查询相关资料，了解一下maven的相关知识。
4.打开 cmd，在里面敲：mvn –version，出现以下结果说明你maven安装成功了mvn 是 maven 的一个指令，mvn-version 是查看版本信息，我的操作系统是64位的WIN7，安装的 maven 是 3.1.1，如果能打印如上信息，说明到此Maven3 已经在你的电脑上安装完成。