分布式技术原理与算法解析
聂鹏程
智载云帆CTO,前华为分布式Lab资深技术专家
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课前必读 (3讲)
开篇词 | 四纵四横,带你透彻理解分布式技术
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01 | 分布式缘何而起:从单兵,到游击队,到集团军
02 | 分布式系统的指标:啥是分布式的三围
第一站:分布式协调与同步 (6讲)
03 | 分布式互斥:有你没我,有我没你
04 | 分布式选举:国不可一日无君
05 | 分布式共识:存异求同
06 | 分布式事务:All or nothing
07 | 分布式锁:关键重地,非请勿入
08 | 分布式技术是如何引爆人工智能的?
第二站:分布式资源管理与负载调度 (6讲)
09 | 分布式体系结构之集中式结构:一人在上,万人在下
10 | 分布式体系结构之非集中式结构:众生平等
11 | 分布式调度架构之单体调度:物质文明、精神文明一手抓
12 | 分布式调度架构之两层调度:物质文明、精神文明两手抓
13 | 分布式调度架构之共享状态调度:物质文明、精神文明多手协商抓
14 | 答疑篇:分布式事务与分布式锁相关问题
第三站:分布式计算技术 (4讲)
15 | 分布式计算模式之MR:一门同流合污的艺术
16 | 分布式计算模式之Stream:一门背锅的艺术
17 | 分布式计算模式之Actor:一门甩锅的艺术
18 | 分布式计算模式之流水线:你方唱罢我登场
第四站:分布式通信技术 (4讲)
19 | 分布式通信之远程调用:我是你的千里眼
20 | 分布式通信之发布订阅:送货上门
21 | 分布式通信之消息队列:货物自取
22 | 答疑篇:分布式体系架构与分布式计算相关问题
第五站:分布式数据存储 (5讲)
23 | CAP理论:这顶帽子我不想要
24 | 分布式数据存储系统之三要素:顾客、导购与货架
25 | 数据分布方式之哈希与一致性哈希:“掐指一算”与“掐指两算”的事
26 | 分布式数据复制技术:分身有术
27 | 分布式数据之缓存技术:“身手钥钱”随身带
特别放送 (3讲)
特别放送 | 分布式下的一致性杂谈
特别放送 | 徐志强:学习这件事儿,不到长城非好汉
特别放送 | 那些你不能错过的分布式系统论文
第六站:分布式高可靠 (5讲)
28 | 分布式高可靠之负载均衡:不患寡,而患不均
29 | 分布式高可靠之流量控制:大禹治水,在疏不在堵
30 | 分布式高可用之故障隔离:当断不断,反受其乱
31 | 分布式高可用之故障恢复:知错能改,善莫大焉
32 | 答疑篇:如何判断并解决网络分区问题?
第七站:分布式核心知识串讲 (2讲)
33 | 知识串联:以购买火车票的流程串联分布式核心技术
34 | 搭建一个分布式实验环境:纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行
结束语 (1讲)
结束语 | 为什么说提升职业竞争力要从尊重、诚实开始?
分布式技术原理与算法解析
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33 | 知识串联:以购买火车票的流程串联分布式核心技术

聂鹏程 2019-12-13
你好,我是聂鹏程。今天,我来继续带你打卡分布式核心技术。
还记得在专栏之初,我和你分享的“分布式四纵四横知识体系”吗?截止到目前,我已经带你学习了四横和三纵,包括分布式计算、分布式存储与管理、分布式通信、分布式资源池化、分布式协同、分布式调度和分布式追踪与高可用的关键技术(由于分布式追踪、分布式部署虽属于支撑技术,但并不会影响业务的构成,因此我没有在专栏中展开)。
但学以致用才是最终目的,所以在接下来的模块中,我将通过两篇总结性质的文章,为你串联起前面讲到的核心知识点,看看它们在业务中是如何应用的。
今天,我就先以购买火车票的流程,带你串联下整个专栏涉及的分布式核心技术吧。
首先,为方便你理解,并抓住其中涉及的核心技术,我对购买火车票的流程做了一个简化,大致划分为三大核心步骤:
首先,铁路局向购票系统发布火车票;
然后,用户通过系统查询火车票,找到需要的火车票后购买;
最后,购票系统给用户响应,完成购票。
这个流程看似简单,但涉及了我们之前讲过的很多知识。
这里,我有个小建议,在学习后面的内容前,你可以先自己思考下这个过程涉及了哪些知识点,然后再与我接下来的讲述进行对比,以验证自己对之前内容的掌握程度。这样一来,你可以加深对已掌握知识的理解深度,也可以查漏补缺进而有针对性地复习其他内容。
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精选留言(8)

  • 任鹏斌
    老师能不能讲讲高并发下的库存扣减方案?如果完全依赖数据库的话容易出瓶颈吧?一般的大厂如何做这一块的?是不是要借助缓存?缓存的话要考虑缓存和数据库的一致性。感觉这一块要做好不容易。
    2019-12-13
    2
  • 随心而至
    重要的文章看三遍👀
    2019-12-13
    2
  • 阿卡牛
    分布式系统里面涉及太多知识点了,细节才是魔鬼
    2019-12-13
    1
  • Jackey
    发现前面的知识忘差不多了😂需要规划一下二刷了
    2019-12-13
    1
  • leslie
    现在的系统RMDB真正承担的是和付款相关的事情,MQ和NOSQL 承担了上面的环节。我记得这套系统早期是单独用了sybase,然后跪了,换了oracle效果提升不明显。
        如同老师之前课程所说的电商案例:拆分成了多个库,付款环节都有等待时间,这个时间才是真实与数据库的交互;最近看到的一些系统这方面做的很不好,导致数据库异常以及有时压力过大,这也是引发今年我仅仅是数据库性能优化问题然后就把组成原理和系统架构以及老师的分布式技术原理不惜一遍的原因。
        从原理的角度去看:有时有些业务问题更加看的清楚更能明白问题的根源所在;知道问题的根据就知道后续如何真正去处理和解决。
        谢谢老师今天的分享:一路跟随的过程其实很快,不知不觉发现课程居然快结束了,从初秋已至深冬了。谢谢老师一路的教诲,期待老师下周的分享。
    2019-12-13
    1
  • 安排
    主备和主从的区别是什么呢? 为什么有时候说主备,但是又把被叫做slave节点,都搞混了

    作者回复: Master、Slave其实在中文中对应的是主从的意思。节点间存在主从关系只有在集中式架构中才会出现。

    在分布式架构中除了主从关系,还有主备关系,主备关系是一种角色对等但互为备份的关系。当主故障了,备会顶替主对外提供服务,有点类似我们足球队中的替补球员。主备关系在集中式架构和非集中式架构中都存在。

    2019-12-22
  • A:春哥大魔王
    老师问下,是否采用半同步复制技术这种需要视业务场景而来吧,如果对于数据一致性要求很高是否完全采用同步方案呢
    2019-12-16
  • 蓝魔丶
    文中“比如,用户 A 购买 2019 年 10 月 12 日北京到上海的 T12 的火车票,已购买成功,座位号为 3 车厢 23B。假设主节点和备节点之间数据不一致,主节点上已经减去该火车票,但未在备节点上减去。此时,若主节点故障,备节点升主,用户 B 此时申请购买相同火车票,系统将 3 车厢 23B 火车票又卖给了用户 B。等到乘车时,用户 A 和 B 就难免“打架”了”这个问题的解决方案是什么呢?
    2019-12-14
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