分布式系统服务保护
摘要：熔断一般是指依赖的外部接口出现故障的时断绝和外部接口的关系；例如你的A服务里面的一个功能依赖B服务，这时候B服务出问题了，返回的很慢。这种情况可能会因为这么一个功能而拖慢了A服务里面的所有功能，因此我们这时候就需要熔断！即当发现A要调用这B时就直接返回错误(或者返回其他默认值啊啥的)，就不去请求B了。
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摘要：在分布式高并发的条件下，比如有个线程获得锁的同时，还没有来得及去释放锁，就因为系统故障或者其它原因使它无法执行释放锁的命令,导致其它线程都无法获得锁，造成死锁。所以分布式非常有必要设置锁的有效时间，确保系统出现故障后，在一定时间内能够主动去释放锁，避免造成死锁的情况。
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摘要：问题：线程A在修改mysql的时候，线程B先读取了数据，接着线程A执行完毕，此时redis中没有数据了，接着线程B处理业务然后设置redis缓存，此时redis中的数据还是线程A修改前的数据。
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摘要：这个数值依据： 这个数值与MySQL 的配置以及机器的硬件有关。因为，MySQL 为了提高性能，会将表的索引装载到内存中。InnoDB buffer size 足够的情况下，其能完成全加载进内存，查询不会有问题。但是，当单表数据库到达某个量级的上限时，导致内存无法存储其索引，使得之后的 SQL 查询会产生磁盘 IO，从而导致性能下降。当然，这个还有具体的表结构的设计有关，最终导致的问题都是内存限制。这里，增加硬件配置，可能会带来立竿见影的性能提升哈。
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摘要：将这个参数设为0或大于1以上的数值会提高数据库的性能，但同时会伴随数据丢失的风险。二进制日志文件涉及到数据的恢复，以及想在主从之间获得最大的一致性，那么应该将该参数设置为1，但同时也会造成一定的性能损耗。
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摘要：由此我们发现在RR级别中，通过MVCC机制，虽然让数据变得可重复读，并且避免的幻读，但我们读到的数据可能是历史数据，是不及时的数据，不是数据库当前的数据！这在一些对于数据的时效特别敏感的业务中，就很可能出问题。对于这种读取历史数据的方式，我们叫它快照读 (snapshot read)，而读取数据库当前版本数据的方式，叫当前读 (current read)。很显然，在MVCC中是采取的快照读；如果要实现当前读就需要使用锁机制。
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摘要：数据量过大时,直接执行加索引操作就会锁表,过大的表可能会达到数小时甚至导致服务崩溃.显然直接ALER表是不可取的
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摘要：幂等这个词最初是用到数学，通俗的讲就是一个状态在一次变化和N次变化的结果是一样的，即无视次数，简单的说就是调用一次和调用N次的结果一定是一样的，这才叫幂等性。
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摘要：Broker在收到消息之后，会把消息保存到commitlog的文件当中，而同时在分布式的存储当中，每个broker都会保存一部分topic的数据，同时，每个topic对应的messagequeue下都会生成consumequeue文件用于保存commitlog的物理位置偏移量offset，indexfile中会保存key和offset的对应关系。
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摘要：为了保证写操作的一致性与可用性，Zookeeper专门设计了一种名为原子广播（ZAB）的支持崩溃恢复的一致性协议。基于该协议，Zookeeper实现了一种主从模式的系统架构来保持集群中各个副本之间的数据一致性。
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