A. 成都北大青鸟：分布式编程系统有哪些不足
对于学习编程语言来说，分布式编程开发系统是很多人比较熟悉的。
但是分布式系统存在的缺陷和问题很多人都不了解，学习编程语言需要对分布式编程系统非常熟悉，分布式系统存在哪些不足呢？下面电脑培训为大家具体介绍分布式编程系统的不足之处。
一、网络不可靠很多人都知道，分布式系统中的不同节点之间的通信是基于网络的。
网络能够很好的使他们结合在一起，但是如果光缆出现问题，也是非常频繁的。
此外，由网卡异常、交换机故障、恶意攻击等引起的网络拥塞、网络中断和数据包丢失所造成的网络拥塞、网络中断和消息丢失，所以IT培训发现网络在任何时候都可能无法正常运行，并且是非常不可靠的。
二、不同节点之前的通讯延迟网络将不同物理位置的节点连接起来。
在学习物理和数学之后，你就会了解很多这方面的知识。
在两个点之间，我们的分布式系统必须传输关于这个距离的数据，这基本上就是物质的传输。
同时，北大青鸟成都计算机学院认为你也要知道，重要性不会比光移动得更快。
三、宽带的上限问题关于宽带问题相信很多人都非常熟悉，在使用聊天软件的过程中，下载和传输文件会存在上限问题，这个上限是由网络宽带决定的。
但是很多人还是会进入这个陷阱中，因为很多人对传输数据的大小和频率认识不充分，北大青鸟发现这就导致出现上限的问题，这是一个非常久远的事情。
对于这些问题最重要的是对理论的认识，学习编程需要有充分的认识，并且认识到使用的环境，这样对解决分布式编程系统问题有很大的帮助。
B. 分布式编程系统有哪些不足
对于学习编程语言来说，分布式编程开发系统是很多人比较熟悉的。但是分布式系统存在的缺陷和问题很多人都不了解，学习编程语言需要对分布式编程系统非常熟悉，分布式系统存在哪些不足呢？下面电脑培训为大家具体介绍分布式编程系统的不足之处。
一、网络不可靠
很多人都知道，分布式系统中的不同节点之间的通信是基于网络的。网络能够很好的使他们结合在一起，但是如果光缆出现问题，也是非常频繁的。此外，由网卡异常、交换机故障、恶意攻击等引起的网络拥塞、网络中断和数据包丢失所造成的网络拥塞、网络中断和消息丢失，所以IT培训发现网络在任何时候都可能无法正常运行，并且是非常不可靠的。
二、不同节点之前的通讯延迟
网络将不同物理位置的节点连接起来。在学习物理和数学之后，你就会了解很多这方面的知识。在两个点之间，我们的分布式系统必须传输关于这个距离的数据，这基本上就是物质的传输。同时，北大青鸟昆明计算机学院认为你也要知道，重要性不会比光移动得更快。
三、宽带的上限问题
关于宽带问题相信很多人都非常熟悉，在使用聊天软件的过程中，下载和传输文件会存在上限问题，这个上限是由网络宽带决定的。但是很多人还是会进入这个陷阱中，因为很多人对传输数据的大小和频率认识不充分，北大青鸟发现这就导致出现上限的问题，这是一个非常久远的事情。
对于这些问题最重要的是对理论的认识，学习编程需要有充分的认识，并且认识到使用的环境，这样对解决分布式编程系统问题有很大的帮助。
C. 分布式应用框架Akka详解
秒杀系统的架构设计
秒杀系统，是典型的短时大量突发访问类问题。对这类问题，有三种优化性能的思路：
写入内存而不是写入硬盘
异步处理而不是同步处理
分布式处理
用上这三招，不论秒杀时负载多大，都能轻松应对。更好的是，Redis能够满足上述三点。因此，用Redis就能轻松实现秒杀系统。
用我这个方案，无论是电商平台特价秒杀，12306火车票秒杀，都不是事:)
下面介绍一下为什么上述三种性能优化思路能够解决秒杀系统的性能问题：
1. 写入内存而不是写入硬盘
传统硬盘的读写性能是相当差的。SSD硬盘比传统硬盘快100倍。而内存又比SSD硬盘快10倍以上。因此，写入内存而不是写入硬盘，就能使系统的能力提升上千倍。也就是说，原来你的秒杀系统可能需要1000台服务器支撑，现在1台服务器就可以扛住了。
你可能会有这样的疑问：写入内存而不是持久化，那么如果此时计算机宕机了，那么写入的数据不就全部丢失了吗？如果你就这么倒霉碰到服务器宕机，那你就没秒到了，有什么大不了？
最后，后面真正处理秒杀订单时，我们会把信息持久化到硬盘中。因此不会丢失关键数据。
Redis是一个缓存系统，数据写入内存后就返回给客户端了，能够支持这个特性。
2. 异步处理而不是同步处理
像秒杀这样短时大并发的系统，在性能负载上有一个明显的波峰和长期的波谷。为了应对相当短时间的大并发而准备大量服务器来应对，在经济上是相当不合算的。
因此，对付秒杀类需求，就应该化同步为异步。用户请求写入内存后立刻返回。后台启动多个线程从内存池中异步读取数据，进行处理。如用户请求可能是1秒钟内进入的，系统实际处理完成可能花30分钟。那么一台服务器在异步情况下其处理能力大于同步情况下1800多倍！
异步处理，通常用MQ(消息队列)来实现。Redis可以看作是一个高性能的MQ。因为它的数据读写都发生在内存中。
3. 分布式处理
好吧。也许你的客户很多，秒杀系统即使用了上面两招，还是捉襟见肘。没关系，我们还有大招：分布式处理。如果一台服务器撑不住秒杀系统，那么就多用几台服务器。10台不行，就上100台。分布式处理，就是把海量用户的请求分散到多个服务器上。一般使用hash实现均匀分布。
这类系统在大数据云计算时代的今天已经有很多了。无非是用Paxos算法和Hash Ring实现的。
Redis Cluster正是这样一个分布式的产品。
使用Redis实现描述系统
Redis和Redis Cluster（分布式版本），是一个分布式缓存系统。其支持多种数据结构，也支持MQ。Redis在性能上做了大量优化。因此使用Redis或者Redis Cluster就可以轻松实现一个强大的秒杀系统。
基本上，你用Redis的这些命令就可以了。
RPUSH key value
插入秒杀请求
当插入的秒杀请求数达到上限时，停止所有后续插入。
后台启动多个工作线程，使用
LPOP key
读取秒杀成功者的用户id，进行后续处理。
或者使用LRANGE key start end命令读取秒杀成功者的用户id，进行后续处理。
每完成一条秒杀记录的处理，就执行INCR key_num。一旦所有库存处理完毕，就结束该商品的本次秒杀，关闭工作线程，也不再接收秒杀请求。
要是还撑不住，该怎么办
也许你会说，我们的客户很多。即使部署了Redis Cluster，仍然撑不住。那该怎么办呢？
记得某个伟人曾经说过：办法总比困难多！
下面，我们具体分析下，还有哪些情况会压垮我们架构在Redis（Cluster）上的秒杀系统。
脚本攻击
如现在有很多抢火车票的软件。它们会自动发起http请求。一个客户端一秒会发起很多次请求。如果有很多用户使用了这样的软件，就可能会直接把我们的交换机给压垮了。
这个问题其实属于网络问题的范畴，和我们的秒杀系统不在一个层面上。因此不应该由我们来解决。很多交换机都有防止一个源IP发起过多请求的功能。开源软件也有不少能实现这点。如linux上的TC可以控制。流行的Web服务器Nginx（它也可以看做是一个七层软交换机）也可以通过配置做到这一点。一个IP，一秒钟我就允许你访问我2次，其他软件包直接给你丢了，你还能压垮我吗？
交换机撑不住了
可能你们的客户并发访问量实在太大了，交换机都撑不住了。
这也有办法。我们可以用多个交换机为我们的秒杀系统服务。
原理就是DNS可以对一个域名返回多个IP，并且对不同的源IP，同一个域名返回不同的IP。如网通用户访问，就返回一个网通机房的IP；电信用户访问，就返回一个电信机房的IP。也就是用CDN了！
我们可以部署多台交换机为不同的用户服务。 用户通过这些交换机访问后面数据中心的Redis Cluster进行秒杀作业。
总结
有了Redis Cluster的帮助，做个支持海量用户的秒杀系统其实So Easy！
这里介绍的方案虽然是针对秒杀系统的，但其背后的原理对其他高并发系统一样有效。
最后，我们再重温一下高性能系统的优化原则：
写入内存而不是写入硬盘
异步处理而不是同步处理
分布式处理
原文：https://blog.csdn.net/shendl/article/details/51092916
D. 北京北大青鸟：分布式编程系统有哪些不足
对于学习编程语言来说，分布式编程开发系统是很多人比较熟悉的。
但是分布式系统存在的缺陷和问题很多人都不了解，学习编程语言需要对分布式编程系统非常熟悉，分布式系统存在哪些不足呢？下面电脑培训为大家具体介绍分布式编程系统的不足之处。
一、网络不可靠很多人都知道，分布式系统中的不同节点之间的通信是基于网络的。
网络能够很好的使他们结合在一起，但是如果光缆出现问题，也是非常频繁的。
此外，由网卡异常、交换机故障、恶意攻击等引起的网络拥塞、网络中断和数据包丢失所造成的网络拥塞、网络中断和消息丢失，所以IT培训发现网络在任何时候都可能无法正常运行，并且是非常不可靠的。
二、不同节点之前的通讯延迟网络将不同物理位置的节点连接起来。
在学习物理和数学之后，你就会了解很多这方面的知识。
在两个点之间，我们的分布式系统必须传输关于这个距离的数据，这基本上就是物质的传输。
同时，北大青鸟北京计算机学院认为你也要知道，重要性不会比光移动得更快。
三、宽带的上限问题关于宽带问题相信很多人都非常熟悉，在使用聊天软件的过程中，下载和传输文件会存在上限问题，这个上限是由网络宽带决定的。
但是很多人还是会进入这个陷阱中，因为很多人对传输数据的大小和频率认识不充分，北大青鸟发现这就导致出现上限的问题，这是一个非常久远的事情。
对于这些问题最重要的是对理论的认识，学习编程需要有充分的认识，并且认识到使用的环境，这样对解决分布式编程系统问题有很大的帮助。
E. C#怎么使用redis实现秒杀功能
大概思路吧：
秒杀系统的架构设计
秒杀系统，是典型的短时大量突发访问类问题。对这类问题，有三种优化性能的思路：
写入内存而不是写入硬盘
异步处理而不是同步处理
分布式处理
用上这三招，不论秒杀时负载多大，都能轻松应对。更好的是，Redis能够满足上述三点。因此，用Redis就能轻松实现秒杀系统。
用我这个方案，无论是电商平台特价秒杀，12306火车票秒杀，都不是事:)
下面介绍一下为什么上述三种性能优化思路能够解决秒杀系统的性能问题：
写入内存而不是写入硬盘
传统硬盘的读写性能是相当差的。SSD硬盘比传统硬盘快100倍。而内存又比SSD硬盘快10倍以上。因此，写入内存而不是写入硬盘，就能使系统的能力提升上千倍。也就是说，原来你的秒杀系统可能需要1000台服务器支撑，现在1台服务器就可以扛住了。
你可能会有这样的疑问：写入内存而不是持久化，那么如果此时计算机宕机了，那么写入的数据不就全部丢失了吗？如果你就这么倒霉碰到服务器宕机，那你就没秒到了，有什么大不了？
最后，后面真正处理秒杀订单时，我们会把信息持久化到硬盘中。因此不会丢失关键数据。
Redis是一个缓存系统，数据写入内存后就返回给客户端了，能够支持这个特性。
异步处理而不是同步处理
像秒杀这样短时大并发的系统，在性能负载上有一个明显的波峰和长期的波谷。为了应对相当短时间的大并发而准备大量服务器来应对，在经济上是相当不合算的。
因此，对付秒杀类需求，就应该化同步为异步。用户请求写入内存后立刻返回。后台启动多个线程从内存池中异步读取数据，进行处理。如用户请求可能是1秒钟内进入的，系统实际处理完成可能花30分钟。那么一台服务器在异步情况下其处理能力大于同步情况下1800多倍！
异步处理，通常用MQ(消息队列)来实现。Redis可以看作是一个高性能的MQ。因为它的数据读写都发生在内存中。
分布式处理
好吧。也许你的客户很多，秒杀系统即使用了上面两招，还是捉襟见肘。没关系，我们还有大招：分布式处理。如果一台服务器撑不住秒杀系统，那么就多用几台服务器。10台不行，就上100台。分布式处理，就是把海量用户的请求分散到多个服务器上。一般使用hash实现均匀分布。
这类系统在大数据云计算时代的今天已经有很多了。无非是用Paxos算法和Hash Ring实现的。
Redis Cluster正是这样一个分布式的产品。
使用Redis实现描述系统
Redis和Redis Cluster（分布式版本），是一个分布式缓存系统。其支持多种数据结构，也支持MQ。Redis在性能上做了大量优化。因此使用Redis或者Redis Cluster就可以轻松实现一个强大的秒杀系统。
基本上，你用Redis的这些命令就可以了。
RPUSH key value
插入秒杀请求
当插入的秒杀请求数达到上限时，停止所有后续插入。
后台启动多个工作线程，使用
LPOP key
读取秒杀成功者的用户id，进行后续处理。
或者使用LRANGE key start end命令读取秒杀成功者的用户id，进行后续处理。
每完成一条秒杀记录的处理，就执行INCR key_num。一旦所有库存处理完毕，就结束该商品的本次秒杀，关闭工作线程，也不再接收秒杀请求。
要是还撑不住，该怎么办
也许你会说，我们的客户很多。即使部署了Redis Cluster，仍然撑不住。那该怎么办呢？
记得某个伟人曾经说过：办法总比困难多！
下面，我们具体分析下，还有哪些情况会压垮我们架构在Redis（Cluster）上的秒杀系统。
脚本攻击
如现在有很多抢火车票的软件。它们会自动发起http请求。一个客户端一秒会发起很多次请求。如果有很多用户使用了这样的软件，就可能会直接把我们的交换机给压垮了。
这个问题其实属于网络问题的范畴，和我们的秒杀系统不在一个层面上。因此不应该由我们来解决。很多交换机都有防止一个源IP发起过多请求的功能。开源软件也有不少能实现这点。如linux上的TC可以控制。流行的Web服务器Nginx（它也可以看做是一个七层软交换机）也可以通过配置做到这一点。一个IP，一秒钟我就允许你访问我2次，其他软件包直接给你丢了，你还能压垮我吗？
交换机撑不住了
可能你们的客户并发访问量实在太大了，交换机都撑不住了。
这也有办法。我们可以用多个交换机为我们的秒杀系统服务。
原理就是DNS可以对一个域名返回多个IP，并且对不同的源IP，同一个域名返回不同的IP。如网通用户访问，就返回一个网通机房的IP；电信用户访问，就返回一个电信机房的IP。也就是用CDN了！
我们可以部署多台交换机为不同的用户服务。 用户通过这些交换机访问后面数据中心的Redis Cluster进行秒杀作业。
总结
有了Redis Cluster的帮助，做个支持海量用户的秒杀系统其实So Easy！
这里介绍的方案虽然是针对秒杀系统的，但其背后的原理对其他高并发系统一样有效。
最后，我们再重温一下高性能系统的优化原则：
写入内存而不是写入硬盘
异步处理而不是同步处理
分布式处理
F. IT编程开发分布式系统都存在哪些不足之处
分布式编程开发系统相信大家应该不陌生了吧。而关于分布式的缺陷或者说问题大家是否有去研究呢?今天我们就一起来了解一下，关于分布式系统中存在的几个问题吧。
网络并不是可靠的
你应该明白，分布式系统中不同节点间的通信是基于网络的。网络使得它们连接起来共同协作。
然而，光缆被挖断的事件相信你也看到过不是一两次了。除此之外，网卡异常、交换机故障、遭受恶意攻击等导致的网络拥塞、网络中断、报文丢失的种种迹象皆意味着网络随时可能无法正常运作，是不可靠的。
此时，需要在你的系统设计中，尽可能地考虑到：当前节点所依赖的其他节点由于各种原因无法与之正常通信时，该如何保证其依然能够提供部分或者完整的服务。这个概念在软件域被定义为“鲁棒性”。
不同节点之间的通信是存在延迟的
网络连接的是处于不同物理位置上的节点，学过物理和数学你的应该明白，两点之间是存在“距离”的，而我们的分布式系统需要在这个距离之上进行数据的传递，本质上就是物质的传递。同时应该你也知道，物质的运动速度不会超过光速。所以，不同节点之间的通信是需要经过一段时间的，也就意味着会存在延迟。具体的延迟是由所用的传输介质、节点当前的负载大小所决定的。
带宽是有上限的
这个点，我相信你是知道的，因为当你通过QQ、钉钉之类的工具传输或者下载一个大文件时候，就发现它是存在上限的，这个上限是根据你的网络带宽大小决定的。但是，为什么你还是有可能会掉入这个陷阱里呢?电脑培训http://www.kmbdqn.com/发现这往往由于你对所传输的数据的大小和频率没有充分的认识，导致了你觉得达到上限是一个很久远的事情，不用考虑它。
分布式并不直接意味着是“敏捷”了
可能你曾经有过这样的想法，当在规模较大的集中式系统中工作的时候，每次和许多人在一个代码库里提交代码，老是遇到冲突、排队等待上游模块先开发等等。这时你会想，如果改造成分布式系统，这些问题都没了，工作效率高多了。
G. IT编程开发分布式系统都存在哪些不足之处
分布式编程开发系统相信大家应该不陌生了吧。而关于分布式的缺陷或者说问题大家是否有去研究呢?今天我们就一起来了解一下，关于分布式系统中存在的几个问题吧。
网络并不是可靠的
你应该明白，分布式系统中不同节点间的通信是基于网络的。网络使得它们连接起来共同协作。
然而，光缆被挖断的事件相信你也看到过不是一两次了。除此之外，网卡异常、交换机故障、遭受恶意攻击等导致的网络拥塞、网络中断、报文丢失的种种迹象皆意味着网络随时可能无法正常运作，是不可靠的。
此时，需要在你的系统设计中，尽可能地考虑到：当前节点所依赖的其他节点由于各种原因无法与之正常通信时，该如何保证其依然能够提供部分或者完整的服务。这个概念在软件域被定义为“鲁棒性”。
不同节点之间的通信是存在延迟的
网络连接的是处于不同物理位置上的节点，学过物理和数学你的应该明白，两点之间是存在“距离”的，而我们的分布式系统需要在这个距离之上进行数据的传递，本质上就是物质的传递。同时应该你也知道，物质的运动速度不会超过光速。所以，不同节点之间的通信是需要经过一段时间的，也就意味着会存在延迟。具体的延迟是由所用的传输介质、节点当前的负载大小所决定的。
带宽是有上限的
这个点，我相信你是知道的，因为当你通过QQ、钉钉之类的工具传输或者下载一个大文件时候，就发现它是存在上限的，这个上限是根据你的网络带宽大小决定的。但是，为什么你还是有可能会掉入这个陷阱里呢?电脑培训http://www.kmbdqn.cn/发现这往往由于你对所传输的数据的大小和频率没有充分的认识，导致了你觉得达到上限是一个很久远的事情，不用考虑它。
分布式并不直接意味着是“敏捷”了
可能你曾经有过这样的想法，当在规模较大的集中式系统中工作的时候，每次和许多人在一个代码库里提交代码，老是遇到冲突、排队等待上游模块先开发等等。这时你会想，如果改造成分布式系统，这些问题都没了，工作效率高多了。
H. 云南电脑培训学校告诉你分布式编程系统有哪些不足
对于学习编程语言来说，分布式编程开发系统是很多人比较熟悉的。但是分布式系统存在的缺陷和问题很多人都不了解，学习编程语言需要对分布式编程系统非常熟悉，分布式系统存在哪些不足呢？下面电脑培训为大家具体介绍分布式编程系统的不足之处。
一、网络不可靠
很多人都知道，分布式系统中的不同节点之间的通信是基于网络的。网络能够很好的使他们结合在一起，但是如果光缆出现问题，也是非常频繁的。此外，由网卡异常、交换机故障、恶意攻击等引起的网络拥塞、网络中断和数据包丢失所造成的网络拥塞、网络中断和消息丢失，所以IT培训发现网络在任何时候都可能无法正常运行，并且是非常不可靠的。
二、不同节点之前的通讯延迟
网络将不同物理位置的节点连接起来。在学习物理和数学之后，你就会了解很多这方面的知识。在两个点之间，我们的分布式系统必须传输关于这个距离的数据，这基本上就是物质的传输。同时，北大青鸟昆明计算机学院认为你也要知道，重要性不会比光移动得更快。
三、宽带的上限问题
关于宽带问题相信很多人都非常熟悉，在使用聊天软件的过程中，下载和传输文件会存在上限问题，这个上限是由网络宽带决定的。但是很多人还是会进入这个陷阱中，因为很多人对传输数据的大小和频率认识不充分，北大青鸟发现这就导致出现上限的问题，这是一个非常久远的事情。
对于这些问题最重要的是对理论的认识，学习编程需要有充分的认识，并且认识到使用的环境，这样对解决分布式编程系统问题有很大的帮助。
I. Redis 秒杀系统的设计与实现
还记得刚工作那会，每每听到大牛们聊技术，各种专业术语，巴拉巴拉的，简直像是在听天书，比如什么中间件、分布式、SOA、无状态、热更新、懒加载、ACID、LVS、LDAP、VIP、CDN、负载均衡、鲁棒性、POJO、DSL、DI、IOC，太多太多了。一转眼快 10 年过去了，当很多新人再问到我这些名词的时候，我就在想，能不能用通俗易懂的大白话，就能聊明白这些专业的技术知识呢？
最近，给几个公司做技术咨询，经常会聊到秒杀系统。所以，借这次机会，尝试用大白话和大家聊聊 Redis 秒杀系统的设计与实现，。
说起 “秒杀”，我相信大家肯定都耳熟能详了，双十一零点抢购、手机整点抢购、抢火车票、1 元秒杀、抢红包等等，都可以说是秒杀的各种应用场景了。
秒杀系统的设计 ，难就难在，在极短的时间内，应对瞬时涌入平时成百上千倍的巨大流量，还包括各种攻击刷量作弊等未知流量，最终我们要保证在用户体验顺畅良好的情况下，不能多卖或者少卖。
而当我们公司决定要做秒杀系统的时候，我就去找业务，到时大概会有多少 UV，不知道 10 倍或者 100 倍？然后去找老板，给技术多少预算，最多平时的 10 倍不能再多了，当然越少越好，呵呵，也就是说让我们用平时最多 10 倍的预算去解决不可预估的用户流量，怎么做？要是有钱直接扔 1 万台服务器跑去吧，钱能解决的事就不是事，但问题是现在还没那么多钱，还要把事情搞定。
在聊秒杀系统设计之前，让我们先回到现实生活中，聊聊常见的“秒杀”场景和秒杀场景的独有特点，以及它们都是怎么应对的，在应对过程中都需要注意什么。
日常生活中，其实也有很多秒杀场景，比如，早上 9 点超市开门，老大爷老大妈抢购蔬菜水果，是不是？ 还有，新楼盘开盘抢购，是不是？ 股市开盘、交易所现场，是不是？
对的，生活中其实有太多类似场景了， 你有没有发现“秒杀”的独有特点呢？
记住了上面三个特点，我们就可以区分和确定秒杀的业务场景了。 这里我举一个特别的例子， 你说挤公交车，算不算秒杀场景呢？
下面，我再和大家聊一个关于抢猪肉的故事。
在保安部门充分讨论之后，保安大队长决定通过以下安排，在保证人员安全的前提下，还要做到相对公平。
后来，活动井然有序的开始了，但是由于猪肉销售场地太远，销售窗口又少，老大爷和老大妈们买肉又精挑细选，导致整个过程很漫长，而且外面等候的人们都开始骚动起来，这个时候保安大队长赶紧找到经理：
故事讲完了，如果我们把上面的故事，理解为秒杀业务场景，我们就可以总结出一个 秒杀系统的设计原则 了：