分布式系统的事务处理深度分析(1)

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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。

分布实时数据库系统中事务处理的研究

维普资讯
第２期
钟远明等：分布实时数据库系统中事务处理的研究
分布实时数据库系统中事务处理的研究
钟远明，奚建清
（．１菲夸特系统网络公司，广东广州５０６；２华南理工大学计算机科学与工程系，广东广ｊ１６５． “
ＳｕｙｏｒｎａｔｎＰｏｅｓｎｎＤｉｔｉｕｅａ—ｉｔｂｓｙｔｍｔｄｎＴａｓｃｉｒｃｓｉｇｉｓｒｂｔｄＲｅｌｔｏｍｅＤａａａｅＳｓｅ
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分布式系统课程简介

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本课程教学内容和基本要求
1. 移动计算概述介绍移动计算的由来、涉及的技术、移动计算模型、移动计算面临的基本问题、当前的发展状况。 2. 无线网络与移动互联网
介绍无线移动通信基本原理；介绍无线通信、蜂窝通信网（GSM、GPRS、 EDGE、3G）、无线局域网、无线城域网、卫星网络的基本知识，了解移动通信设备与移动计算平台工作方式。
本课程性质、任务与目标
本课程主要介绍无线网络、Ad hoc、 Wireless Sensor Networks、移动定位与位置管理、移动网络QoS等基本原理、概念与开发方法，了解移动计算技术发展的前沿与最新进展，了解日益普及的移动互联网和移动计算原理和技术。
目标：了解移动计算前沿方向与课题，掌握研究方式、方法与工具，为后续研究打下基础；在阅读最新文献的基础上进行分析、归纳和总结，完成某个研究领域相关理论与技术的综述报告或技术研究报告。
网格（grid）：二维平面(n2个节点)。
超立方（hypercube）：n维立方（2n个节点）
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分布式系统网络
分布式系统可分为：

网络结构无关的：基于通用目的的。网络结构有关的：基于特定网络的。
参考教材：分布式系统设计，Jie Wu著，高传善译，机械工业出版社 Distributed Systems——Principles and Paradigm A. S. Tanenbaum & M. V. Steen Tsinghua University Press 无线移动自组网络，于宏毅等著，人民邮电出版社 Ad Hoc移动无线网络，王金龙等编著，国防工业出版社无线自组网络技术实用教材，郑相全等编著，清华大学出版社 W. Stallings, Wireless Communication and Networks, 清华大学出版社，影印版，2003 J. W. Mark, Wireless Communication and Networks, (李锵等译），电子工业出版社， 2004. 陈林星，曾曦，曹毅，移动Ad hoc网络，电子工业出版社，2006 网格计算技术，徐志伟冯百明等著，电子工业出版社

2024年大数据应用及处理技术能力知识考试题库与答案

2024年大数据应用及处理技术能力知识考试题库与答案一、单选题1.当图像通过信道传输时，噪声一般与（）无关。

A、信道传输的质量B、出现的图像信号C、是否有中转信道的过程D、图像在信道前后的处理参考答案：B2.在留出法、交叉验证法和自助法三种评估方法中，（）更适用于数据集较小、难以划分训练集和测试集的情况。

A、留出法B、交叉验证法C、自助法D、留一法参考答案：C3.在数据科学中，通常可以采用（）方法有效避免数据加工和数据备份的偏见。

A、A/B测试B、训练集和测试集的划分C、测试集和验证集的划分D、图灵测试参考答案：A4.下列不属于深度学习内容的是(_)oA、深度置信网络B、受限玻尔兹曼机C、卷积神经网络D、贝叶斯学习参考答案：D5.在大数据项目中，哪个阶段可能涉及使用数据工程师来优化数据查询性能？A、数据采集B、数据清洗C、数据存储与管理D、数据分析与可视化参考答案：C6.假定你现在训练了一个线性SVM并推断出这个模型出现了欠拟合现象，在下一次训练时，应该采取下列什么措施（）A、增加数据点B、减少数据点C、增加特征D、减少特征参考答案：C7.两个变量相关，它们的相关系数r可能为0?这句话是否正确0A、正确B、错误参考答案：A8.一幅数字图像是（）。

A、一个观测系统B、一个由许多像素排列而成的实体C、一个2-D数组中的元素D、一个3-D空间中的场景参考答案：C9.以下说法正确的是：（）。

一个机器学习模型,如果有较高准确率，总是说明这个分类器是好的如果增加模型复杂度，那么模型的测试错误率总是会降低如果增加模型复杂度,那么模型的训练错误率总是会降低A、1B、2C、3D、land3参考答案：c10.从网络的原理上来看，结构最复杂的神经网络是0。

A、卷积神经网络B、长短时记忆神经网络C、GRUD、BP神经网络参考答案：B11.LSTM中，（_）的作用是确定哪些新的信息留在细胞状态中，并更新细胞状态。

A、输入门B、遗忘门G输出门D、更新门参考答案：A12.Matplotiib的核心是面向（）。

分布式操作系统复习大纲

分布式操作系统复习大纲在全面复习的基础上，注意掌握下列内容（一）分布式操作系统（0）分布式操作系统的定义文献中已经给出分布式系统的各种定义，没有一个是满意的并且没有一个为其他所同意。

为此，给出一个松散的特征就够了。

Tanenbaum给出如下定义：A distributed system is a collection of independent computers that appearsto its user as a single coherent system.（1）分布式系统的体系结构类型Tanenbaum和Renesse将分布式系统分成五类：❑小型机类型(minicomputer model)❑工作站类型(workstation model)❑处理机池类型(processor pool model)❑工作站-服务器类型(workstation-server model)❑混合类型(hybrid model)（2）构造分布式操作系统的途径⑴从头开始；⑵修改、扩充式；⑶层次式。

（3）分布式操作系统的层次结构一个分布式操作系统大致可分成四层，由内向外依次是：①执行层；②进程通信层；③服务支持层；④用户接口层。

（4）多机，网络和分布式操作系统间差别（5）透明性(Transparency)意义(6)分布式计算机系统的资源管理⑴从单个资源与多个管理者的相互关系❑全集中管理方式即专制(autocratic)管理❑功能分布管理方式即分担管理或分割(partitioned)管理❑浮动管理方式即轮流(successive)管理❑全分散管理方式即民主(democratic)管理⑵从多个资源与多个管理者的相互关系①集中:所有资源属一个管理者管理。

②分管：每一资源只属一个管理者管理。

③部分管理：每一资源属于若干管理者管理。

④合管：每一资源属于全部管理者共同管理。

⑶从实用的角度⑷分布式计算机系统的资源管理的算法①招标（投标）算法②回声算法③由近及远算法（7）分布式操作系统的同步算法⑴偏序Happened-Before关系(筒称HB)的定义：⒈a → b①若a和b是同一进程中的两个事件，且a在b前发生；或者，②若a是一进程中发送消息的事件，b是另一进程中接收同一消息的事件。

大数据视域下的企业财务会计信息化管理探究

ACCOUNTING LEARNING77大数据视域下的企业财务会计信息化管理探究陈宜福建海电运维科技股份有限公司摘要：随着大数据技术的发展，企业财务会计信息化管理也进入了大数据视域。

在这个背景下，本文对大数据视域下企业财务会计信息化管理进行了探究。

首先回顾了企业财务会计信息化管理的发展历程，接着介绍了大数据视域下的企业财务会计信息化管理的优势，其次，阐述了大数据视域下的企业财务会计信息化管理的关键技术，然后探讨大数据视域下的企业财务会计信息化管理面临的困境。

最后，提出了加强大数据技术应用、优化数据管理与治理、加强信息安全保障等建议，以期为企业财务会计信息化管理提供参考和帮助。

关键词：大数据；企业财务会计；信息化管理；数据管理与治理引言随着经济全球化和信息技术的快速发展，企业财务会计信息化管理已成为企业管理的重要组成部分。

然而，在传统的企业财务会计信息化管理中，对海量数据的分析和处理存在很大的局限性。

而随着大数据技术的逐步成熟和应用，企业财务会计信息化管理也进入了大数据视域。

大数据技术给企业财务会计信息化管理带来了新的机遇和挑战，如何有效地利用大数据技术进行财务会计信息化管理，成为当前亟须解决的问题。

本文以期为企业财务会计信息化管理的发展提供参考和帮助。

一、企业财务会计信息化管理的发展历程企业财务会计信息化管理的发展历程可以追溯到20世纪70年代，当时主要是通过应用计算机技术实现财务会计信息的自动化处理，如财务报表的生成、会计账簿的管理等。

随着计算机技术的不断发展和应用，企业财务会计信息化管理也逐渐走向了集成化和网络化，比如通过ERP 系统实现财务会计信息的集成管理。

随着互联网和移动互联网的兴起，企业财务会计信息化管理也逐渐向云计算和移动化发展，通过云端服务和移动终端实现财务会计信息的在线管理和实时共享。

同时，企业财务会计信息化管理的应用场景也逐渐拓展到其他领域，如供应链金融、电子商务、大数据分析等。

大型企业上云解决方案

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私有云优势
数据安全虽然每个公有云的提供商都对外宣称，其服务在各方面都是非常安全，特别是对数据的管理。但是对企业而言，特别是大型企业而言，和业务有关的数据是其的生命线，是不能受到任何形式的威胁。而私有云在这方面是非常有优势的，私有云的数据主权在企业手中。
服务质量因为私有云一般在防火墙之后，而不是在某一个遥远的数据中心中，所以当公司员工访问那些基于私有云的应用时，它的SLA（服务质量）应该会非常稳定，不会受到网络不稳定的影响。
几乎零成本更多的尝试试错成本低
公有云优势1. 不需要固定投资，按需付费
私有云定义
定义特点
为客户单独使用而构建的云平台，因而提供对数据、安全性和服务质量的最有效控制。企业拥有基础设施，并可以控制在此基础设施上部署应用程序的方式。私有云可部署在企业数据中心的防火墙内，也可以将它们部署在一个安全的主机托管场所，私有云的核心属性是专有资源。是由企业自建自用的云计算中心，相对于公共云，私有云可以支持动态灵活的基础设施，降低IT架构的复杂度，使各种IT资源得以整合、标准化，更加容易地满足企业业务发展需要，同时私有云用户完全拥有整个云计算中心的设施（如中间件、服务器、网络及存储设备等）。 11
而互联网时代，信息数据已成为企业发展的生命线。为此各大平台都在信息数据的安全性上投入了大量的人力、财力。那么一个不合规的机房无疑是与其发展背道相驰的。
而公有云提供商选择的机房，一般具备优质的机房条件，能够满足等保三级甚至四级的要求，因此选择上云，对于很多企业来说是更好的选择。
从机房安全角度看为什么要上云
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互联网+
将固定资本变成可变费用——从固定IT设备投资变成云资源租赁
使用费

分布式系统在金融交易中的实践

分布式系统在金融交易中的实践在金融交易中，分布式系统的应用已经成为一种常见的实践。

分布式系统是一种由多个独立计算机组成的系统，这些计算机通过网络进行通信和协调，以实现共同的目标。

分布式系统的优势在于其高度可靠性、可扩展性和容错能力，使其成为金融交易领域的理想选择。

一、分布式系统的可靠性和可扩展性分布式系统在金融交易中的实践首先体现在其可靠性和可扩展性。

金融交易往往需要处理大量的数据和进行高并发的操作，传统的单机系统难以满足这些需求。

而分布式系统通过将任务分解为多个子任务，由各个计算节点并行处理，极大地提高了系统的处理能力和效率。

如果其中某个计算节点发生故障，其他节点可以继续工作，保证了系统的可靠性和稳定性。

此外，分布式系统的可扩展性也对金融交易至关重要。

随着金融市场的不断发展，交易规模和用户数量逐渐增加。

分布式系统可以通过增加计算节点来扩展系统的处理能力，而不需要对整个系统进行大规模的重构。

这种可扩展性使得金融交易系统能够更好地适应市场的需求变化。

二、分布式系统的容错能力金融交易对系统的容错能力要求非常高，任何一点故障都可能导致巨大的损失。

分布式系统通过将数据和任务复制到多个计算节点上，确保了系统的冗余和容错能力。

当某个计算节点发生故障时，系统可以自动切换到其他可用节点上，保证交易的连续性和可靠性。

同时，分布式系统还可以通过数据备份和事务处理来保证交易的完整性。

金融交易数据的备份可以使系统在发生故障时能够快速恢复，避免数据丢失。

而分布式系统的事务处理能力可以确保交易的原子性、一致性、隔离性和持久性，提高了金融交易系统的安全性和稳定性。

三、分布式系统在金融交易中的应用案例实际上，分布式系统在金融交易中已经得到了广泛的应用。

例如，支付系统是金融交易的核心环节之一，而像支付宝和微信支付等支付平台就是基于分布式系统来构建的。

这些支付平台通过将交易数据复制到多个节点上，确保了交易的安全性和可靠性。

另外，股票交易和债券交易等金融市场也是分布式系统的应用场景。

分布式系统中的容错机制与稳定性控制

分布式系统中的容错机制与稳定性控制分布式系统是由一组网络中的自治计算机所组成的系统，这些计算机对外表现为一个统一整体，提供连贯的服务。

在分布式系统中，容错机制和稳定性控制是至关重要的，它们确保系统即使在部分组件发生故障时也能继续运行，并保持服务的可靠性和一致性。

一、分布式系统概述分布式系统的核心目标是实现资源的高效利用和任务的快速处理。

这种系统通常由多个节点组成，每个节点都具备计算、存储和通信的能力。

节点之间通过网络连接，协同工作以完成任务。

分布式系统的设计和实现需要考虑多个因素，包括但不限于系统的可扩展性、可靠性、容错性和性能。

1.1 分布式系统的特性分布式系统具有以下几个关键特性：- 透明性：用户无需关心系统的分布式特性，即可像使用单机系统一样使用分布式系统。

- 并行性：分布式系统能够同时在多个节点上执行任务，提高处理速度和效率。

- 可扩展性：系统可以通过增加节点来扩展其处理能力和存储容量。

- 容错性：即使部分节点发生故障，系统也能继续提供服务。

1.2 分布式系统的应用场景分布式系统被广泛应用于多个领域，包括但不限于：- 大数据处理：处理和分析大规模数据集，如社交网络分析、金融交易监控等。

- 云计算服务：提供按需计算资源，如虚拟机、存储空间和应用服务。

- 物联网：连接和协调大量的设备和服务，实现智能监控和自动化控制。

二、容错机制容错机制是指在分布式系统中，当部分节点发生故障时，系统能够检测到这些故障，并采取措施保证系统整体的稳定性和数据的一致性。

2.1 故障检测故障检测是容错机制的第一步，系统需要能够及时准确地检测到节点的故障。

这通常通过心跳机制实现，即节点定期发送心跳信号以表明其正常运行。

如果某个节点的心跳信号在预定时间内未被接收，系统就会认为该节点发生了故障。

2.2 故障恢复一旦检测到故障，系统需要采取措施进行恢复。

故障恢复的策略包括：- 故障转移：将故障节点的任务转移到其他正常运行的节点上。

秒杀项目常见面试题

秒杀项目常见面试题引言概述随着电商行业的不断发展，秒杀项目在实际应用中扮演着越来越重要的角色。

由于其高并发、低延迟的特性，成为了技术面试中的热门话题。

本文将深入探讨秒杀项目常见的面试题，涵盖了技术细节、性能优化以及系统设计等多个方面。

一、技术细节1.1 数据库设计1.1.1 数据库选择与优化：在秒杀系统中，数据库的选择和优化至关重要。

面试者可能会被问及对于秒杀场景，你会选择哪种数据库，并简要说明原因。

此外，对于数据库的索引、分库分表策略等方面的优化也是常见问题。

1.1.2 事务处理：秒杀过程中，如何保证数据的一致性？解释数据库事务的使用，以及在高并发情境下如何提高数据库的并发性。

1.1.3 乐观锁与悲观锁：对于秒杀项目，如何选择合适的锁机制是一个关键问题。

乐观锁和悲观锁各有优缺点，需要根据具体场景选择适合的方式。

二、性能优化2.1 前端性能优化2.1.1 CDN加速：如何利用CDN加速静态资源的传输，减轻服务器压力，提高页面加载速度。

2.1.2 前端缓存：介绍前端常见的缓存机制，如何通过缓存提高用户访问速度。

2.1.3 异步加载：在秒杀系统中，异步加载可以提高页面的响应速度，降低用户等待时间。

掌握异步加载的原理和实现方式。

2.2 后端性能优化2.2.1 分布式缓存：如何使用分布式缓存，提高系统的读取速度，减轻数据库压力。

2.2.2 负载均衡：介绍负载均衡的原理，如何合理配置，确保各个服务器负载均衡。

2.2.3 限流与熔断：秒杀项目中，限流和熔断是保护系统的关键。

解释限流和熔断的概念，以及如何在系统中应用。

三、系统设计3.1 架构设计3.1.1 分布式架构：如何设计分布式架构，保证系统的稳定性和可扩展性。

3.1.2 消息队列：消息队列在秒杀系统中的应用，解释其作用以及如何设计消息队列系统。

3.1.3 微服务：对于大型秒杀系统，是否考虑采用微服务架构？如何划分微服务，保证系统的高内聚低耦合。

3.2 安全性设计3.2.1 防止重复下单：在秒杀系统中，用户可能利用漏洞进行恶意下单，如何防止这类行为？3.2.2 防止超卖：如何避免超卖问题，确保商品库存的一致性。

数据库技术中的数据分发与数据同步

数据库技术中的数据分发与数据同步一、引言随着云计算和大数据时代的到来，数据库技术得到了广泛的应用和发展。

在大规模分布式系统中，数据分发和数据同步是数据库技术中的重要问题。

本文将探讨数据分发和数据同步在数据库技术中的应用和挑战。

二、数据分发1. 数据分发的概念与作用数据分发是指将数据分发到不同的节点或地域，以实现数据在分布式系统中的共享和访问。

数据分发的作用是提高数据的访问速度和容错能力，减轻网络负载，并支持分布式数据处理操作。

2. 数据分发的方法（1）垂直分发：将数据根据逻辑关系划分为多个表，每个表存储在不同的节点上。

这种方法适用于不同表之间耦合度低的场景，可以提高查询效率。

（2）水平分发：将数据根据关键属性划分为多个分区，每个分区存储在不同的节点上。

这种方法适用于数据量大、访问频度高的场景，可以提高数据的并行处理能力。

3. 数据分发的挑战（1）一致性问题：在数据分发过程中，保持数据一致性是一个重要的挑战。

由于网络延迟和节点故障等原因，可能会导致数据不一致的问题。

（2）性能问题：数据分发会增加网络通信的开销，影响系统的性能。

如何在保证数据一致性的前提下，尽量减少网络通信开销，是一个需要解决的问题。

三、数据同步1. 数据同步的概念与作用数据同步是指将分布式系统中的多个节点上的数据保持一致。

数据同步的作用是确保分布式系统中的数据具有一致性，以支持数据的全局查询和分布式事务处理。

2. 数据同步的方法（1）基于日志的同步：通过记录数据库操作的日志，将日志传输到其他节点并执行，以实现数据的同步。

这种方法可以保证数据的精确同步，但对网络通信和存储资源有较高的要求。

（2）基于快照的同步：将数据的快照传输到其他节点，并在接收端进行数据的更新。

这种方法适用于数据量较大的场景，但可能存在数据一致性的延迟。

3. 数据同步的挑战（1）并发控制：在数据同步过程中，由于各个节点的并发操作可能引发数据冲突和竞争，如何解决并发控制问题是一个重要的挑战。

一文看懂分布式存储架构，这篇分析值得收藏

⼀⽂看懂分布式存储架构，这篇分析值得收藏【摘要】本⽂介绍了分布式存储的架构类型、分布式理论、不同的分布式⽂件系统和分布式键值系统等，较为系统详尽，可阅读收藏。

【作者】Rock，⽬前担任某国内著名餐饮连锁企业运维负责⼈，从事过数据库、⼤数据和容器集群的⼯作，对DevOps流程和⼯具⽅⾯有⽐较深刻的理解。

⼀、集中存储结构说到分布式存储，我们先来看⼀下传统的存储是怎么个样⼦。

传统的存储也称为集中式存储，从概念上可以看出来是具有集中性的，也就是整个存储是集中在⼀个系统中的，但集中式存储并不是⼀个单独的设备，是集中在⼀套系统当中的多个设备，⽐如下图中的 EMC 存储就需要⼏个机柜来存放。

在这个存储系统中包含很多组件，除了核⼼的机头（控制器）、磁盘阵列（ JBOD ）和交换机等设备外，还有管理设备等辅助设备。

结构中包含⼀个机头，这个是存储系统中最为核⼼的部件。

通常在机头中有包含两个控制器，互为备⽤，避免硬件故障导致整个存储系统的不可⽤。

机头中通常包含前端端⼝和后端端⼝，前端端⼝⽤户为服务器提供存储服务，⽽后端端⼝⽤于扩充存储系统的容量。

通过后端端⼝机头可以连接更多的存储设备，从⽽形成⼀个⾮常⼤的存储资源池。

在整个结构中，机头中是整个存储系统的核⼼部件，整个存储系统的⾼级功能都在其中实现。

控制器中的软件实现对磁盘的管理，将磁盘抽象化为存储资源池，然后划分为 LUN 提供给服务器使⽤。

这⾥的 LUN 其实就是在服务器上看到的磁盘。

当然，⼀些集中式存储本⾝也是⽂件服务器，可以提供共享⽂件服务。

⽆论如何，从上⾯我们可以看出集中式存储最⼤的特点是有⼀个统⼀的⼊⼝，所有数据都要经过这个⼊⼝，这个⼊⼝就是存储系统的机头。

这也就是集中式存储区别于分布式存储最显著的特点。

如下图所⽰：⼆、分布式存储分布式存储最早是由⾕歌提出的，其⽬的是通过廉价的服务器来提供使⽤与⼤规模，⾼并发场景下的 Web 访问问题。

它采⽤可扩展的系统结构，利⽤多台存储服务器分担存储负荷，利⽤位置服务器定位存储信息，它不但提⾼了系统的可靠性、可⽤性和存取效率，还易于扩展。

分布式数据库系统(重点解析,经典试题及答案)

第9章分布式数据库系统9.1 基本内容分析9.1.1 本章重要概念（1）分布计算的三种形式：处理分布，数据分布，功能分布。

（2）C/S系统，工作模式，技术特征，体系结构，两层、三层、多层C/S结构。

（3）DDBS的定义、特点、优点、缺点和分类；分布式数据存储的两种形式（分片和分配）。

（4）DDB的体系结构：六层模式，分布透明性的三个层次，DDBS 的组成，DDBMS的功能和组成。

（5）分布式查询处理的查询代价，基于半联接的优化策略，基于联接的优化策略。

（6）分布式数据库的并发控制和恢复中出现的问题，以及处理机制。

9.1.2 本章的重点篇幅（1）两层、三层、多层C/S结构。

（教材P365-367）（2）分布式数据存储：分片和分配。

（教材P375-377）（3）DDB的体系结构。

（教材P378的图9.10，P381的图9.12）（4）基于半联接的执行示意图。

（教材P389的图9.17）9.2 教材中习题9的解答9.1 名词解释·集中计算：单点数据和单点处理的方式称为集中计算。

·分布计算：随着计算机网络技术的发展，突破集中计算框架，DBMS的运行环境逐渐从单机扩展到网络，对数据的处理从集中式走向分布式、从封闭式走向开放式。

这种计算环境称为分布计算。

·处理分布：指系统中处理是分布的，数据是集中的这种情况。

·数据分布：指系统中数据是分布的，但逻辑上是一个整体这种情况。

·功能分布：将计算机功能分布在不同计算机上执行，譬如把DBMS 功能放在服务器上执行，把应用处理功能放在客户机上执行。

·服务器位置透明性：指C/S系统向客户提供服务器位置透明性服务，用户不必知道服务器的位置，就可以请求服务器的服务。

·集中式DBS：所有工作都由一台计算机完成，这种DBS称为集中式DBS。

·DDBS：是物理上分散逻辑上集中的DBS，每一场地既能完成局部应用又能完成全局应用，这种系统称为DDBS。

分布式事务 dts 原理

分布式事务 dts 原理【实用版】目录1.分布式事务的背景与需求2.分布式事务的解决方案3.分布式事务的实现原理4.分布式事务的优缺点正文一、分布式事务的背景与需求随着互联网技术的发展，越来越多的系统采用了分布式架构。

分布式系统在处理能力、可扩展性、容错能力等方面具有明显优势，但同时也带来了分布式事务处理的挑战。

在分布式环境中，事务的并发执行和数据分布带来了数据一致性、事务顺序性和持久性等问题，这就需要我们研究和解决分布式事务的处理问题。

二、分布式事务的解决方案为了解决分布式事务的问题，业界提出了很多解决方案，如 XA、TCC、SAGA 等。

这些方案各有特点，适用于不同的场景。

其中，XA 是分布式事务的标准，定义了事务的接口和实现要求。

TCC 是基于补偿的方案，适用于高并发、低延迟的场景。

SAGA 是基于状态的方案，适用于数据量较大的场景。

三、分布式事务的实现原理以 XA 为例，分布式事务的实现原理主要包括以下几个方面：1.事务协调器（TC）：负责协调各个参与者（R）的事务处理，确保事务的一致性、顺序性和持久性。

2.两阶段提交协议（2PC）：TC 与 R 之间采用两阶段提交协议进行通信。

在预提交阶段，TC 向 R 发送事务预提交请求，R 执行事务并返回预提交结果。

在提交阶段，TC 向 R 发送事务提交请求，R 根据预提交结果执行事务并返回提交结果。

3.数据库日志记录：在分布式事务处理过程中，数据库需要记录事务的日志信息，以便在发生故障时进行恢复。

4.事务超时处理：为了防止资源长时间被占用，分布式事务需要设置事务超时时间。

当事务超时时，TC 会通知 R 进行事务回滚。

四、分布式事务的优缺点分布式事务的优点包括：1.保证了数据的一致性：分布式事务确保了在多个参与者之间并发执行的事务满足 ACID 特性。

2.提高了系统的可扩展性：分布式事务允许多个参与者同时处理事务，提高了系统的处理能力。

3.增强了系统的容错能力：分布式事务可以在发生故障时进行恢复，确保系统的稳定运行。

分布式系统模块及实现方式

分布式系统模块及实现方式分布式系统是由多个独立计算机或节点组成的系统，这些节点通过网络进行通信和协作，共同完成特定任务。

每个节点可以独立运行，并且能够共享资源、数据和工作负载。

在分布式系统中，模块和实现方式可以根据系统的需求和目标多种多样。

以下是一些常见的分布式系统模块及其实现方式：1. 通信模块- 消息传递框架：使用消息队列或消息传递协议，如AMQP 高级消息队列协议）、RabbitMQ、Kafka等，实现节点间的异步通信，确保数据可靠地传输和处理。

- RPC 远程过程调用）框架：通过RPC技术，例如gRPC、Apache Thrift等，实现不同节点之间的远程通信，使得节点可以像调用本地函数一样调用远程服务。

2. 数据存储与管理模块- 分布式数据库系统：例如Cassandra、MongoDB、Redis Cluster 等，用于存储和管理大规模数据，并提供高可用性和容错能力。

- 分布式文件系统：如Hadoop HDFS、Google File System GFS）、Amazon S3等，用于分布式存储和管理文件数据。

3. 资源调度与管理模块- 集群管理器：例如Kubernetes、Docker Swarm、Apache Mesos 等，用于自动化和管理分布式系统中的计算资源和容器化应用程序。

- 任务调度器：例如Apache YARN、Apache Spark等，用于调度和管理任务在分布式系统中的执行。

4. 容错和一致性模块- 分布式一致性算法：如Paxos、Raft等，用于确保分布式系统中各节点的一致性，避免数据丢失或不一致。

- 分布式事务处理：通过2PC Two-Phase Commit）、3PC Three-Phase Commit）等协议，实现在分布式环境下的事务管理和控制。

5. 安全和身份验证模块- 身份验证与授权：使用OAuth、JWT等技术，确保在分布式系统中节点间的安全通信和身份验证。

oos分布式

oos分布式一、分布式系统的概念与特点分布式系统（Distributed System）是一种由多个独立计算机组成的系统，这些计算机通过网络互相通信和协作，共同完成任务。

分布式系统的核心特点是独立性、分布式控制、松耦合和一致性。

二、分布式系统的设计原则与技术1.设计原则：（1）去中心化：避免单点故障，提高系统稳定性；（2）模块化：降低系统复杂度，便于维护和扩展；（3）容错性：保证系统在部分节点故障时仍能正常运行；（4）可扩展性：支持系统规模的灵活调整；（5）高性能：优化资源分配，提高系统性能。

2.技术：（1）分布式计算：如MapReduce、Spark等框架；（2）分布式存储：如分布式文件系统（HDFS）、分布式数据库等；（3）分布式事务：如两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）等协议；（4）负载均衡与高可用：如Nginx、HAProxy等；（5）分布式协调：如ZooKeeper、etcd等。

三、分布式系统的优缺点分析优点：1.高效：利用多台计算机并行处理，提高运算速度；2.可靠：通过分布式架构，降低单点故障风险；3.可扩展：根据业务需求，灵活扩展系统规模；4.容错性：部分节点故障不影响整个系统运行；5.低成本：充分利用现有资源，降低投资成本。

缺点：1.管理复杂：分布式系统难以统一管理和维护；2.通信开销：节点间通信会产生网络延迟，影响性能；3.数据一致性：分布式环境下，数据一致性难以保证；4.分布式事务处理：分布式事务处理存在性能瓶颈和高并发问题；5.安全性：分布式系统难以防范分布式攻击。

四、分布式在我国的应用与发展1.互联网领域：分布式技术在我国互联网企业得到广泛应用，如百度、阿里巴巴、腾讯等；2.金融行业：分布式系统在银行、保险、证券等领域提高业务处理能力；3.政务领域：分布式技术助力我国政府信息化建设，提高政务服务效率；4.能源、电信等行业：分布式系统提高基础设施运行效率。

五、未来分布式系统的发展趋势1.边缘计算：结合分布式系统和物联网技术，拓展边缘计算应用；2.容器化和微服务：简化分布式系统开发和部署，提高资源利用率；3.区块链技术：分布式账本技术在金融、供应链等领域带来创新应用；4.5G通信：降低分布式系统通信延迟，提高系统性能；5.人工智能与大数据：分布式技术在人工智能和大数据领域发挥更大作用。

transactionaleventlistener分布式

transactionaleventlistener分布式transactionaleventlistener是一个分布式事务处理模块，用于在分布式环境中监听和处理事务事件。

在分布式系统中，由于多个服务之间的数据交互和状态变化，可能会引发分布式事务，例如跨服务的数据库更新、消息发送等。

transactionaleventlistener通过监听分布式系统的事务事件，实现了对分布式事务的管理和处理。

transactionaleventlistener的主要作用是在分布式系统中提供一种机制，能够帮助我们管理分布式事务的一致性和可靠性。

它可以监听事务事件的发生，并在合适的时机执行相应的事务补偿或回滚操作，保证各个服务之间的数据一致性。

transactionaleventlistener的工作原理如下：1. 监听事务事件：通过与分布式事务管理器（如Atomikos、Bitronix等）集成，transactionaleventlistener可以监听到事务的开始、提交或回滚等事件。

这些事件可以通过配置的方式进行捕获和监听。

2. 事务数据持久化：当事务事件发生时，transactionaleventlistener会将相关的事务数据持久化到可靠的存储介质中，以确保数据的可靠性和持久性。

可以使用关系型数据库、消息队列或其他存储技术来实现数据的持久化。

3. 事务补偿或回滚：根据事务事件的类型和内容，transactionaleventlistener 会执行相应的事务补偿或回滚操作。

例如，如果一个事务失败了，它可以回滚所有受影响的服务或进行相应的异常处理操作。

而对于需要事后补偿的事务，transactionaleventlistener可以根据配置的补偿逻辑来执行相应的补偿操作。

4. 分布式事务管理：transactionaleventlistener可以与分布式事务管理器进行集成，以实现对分布式事务的管理。