在分布式系统中，什么是拜占庭将军问题？产生的场景和解决方案是什么？什么是Raft共识算法？Raft算法是如何解决拜占庭将军问题的？其核心原理和算法逻辑是什么？除了Raft，还有哪些共识算法？共识问题作为分布式系统的一大难点和痛点，本文主要介绍了其产生的背景、原因，以及通用的Raft算法解决方案。

一.Elasticsearch是一个基于Lucene的实时的分布式搜索和分析引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。基于RESTful接口二.ES中的核心概念集群（Cluster）：ES是一个分布式的搜索引擎，一般由多台物理机组成。这些物理机，通过配置一个相同的clustername，互相发现，把自己

互联网的发展，网站应用的规模不断扩大，常规的垂直应用架构已无法应对，分布式服务架构以及流动计算架构势在必行，Dubbo是一个分布式服务框架，在这种情况下诞生的。现在核心业务抽取出来，作为独立的服务，使前端应用能更快速和稳定的响应。第一：介绍Dubbo背景!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/78108

一、名词解释GitGit是一个开源的分布式版本控制系统，用于敏捷高效地处理任何或小或大的项目。Git是LinusTorvalds为了帮助管理Linux内核开发而开发的一个开放源码的版本控制软件。Git与常用的版本控制工具CVS,Subversion等不同，它采用了分布式版本库的方式，不必服务器端软件支持。Github

master和slave机要在同一网段内，才能做分布式（Jmeter要配环境变量，这样不用手动起server）分布式不成功，解决方案：1、master端和slave端要ping通2、ping通后，telnetipport（Linux端），看一下1099端口是否被占用3、防火墙4、jmeter的log，如果请求发过去，但是没有返回结果

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/dfb0ab2b2caa297182037c5a3f91f27ded5.gif)HBase作为一个分布式存储的数据库，它是如何保证可用性的呢？对于分布式系统的CAP问题，它是如何权衡的呢？最重要的是，我们在生产实践中，又应该如何保证HBase服务的高可用呢？下面我

CAP（理论）Consistency(一致性),数据一致更新，所有数据变动都是同步的Availability(可用性),好的响应性能Partitiontolerance(分区容错性)可靠性定理：任何分布式系统只可同时满足二点，没法三者兼顾。忠告：架构师不要将精力浪费在如何设计能满足三者的完美分布式系统，而是应该进行取舍。

第1章Kafka简介1.1kafka起源Kafka是由LinkedIn开发并开源的分布式消息系统，2012年捐赠给Apache基金会，采用Scala语言，运行在JVM中，最新版本1.0.0。1.2kafka设计目标Kafka是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统。主要设计目标如下：①以时间复杂度O(1)的方式提供消息持久化能力，即

!(https://docimg7.docs.qq.com/image/bpC8ocOgi1anJ8LntAqewg?w1200&h237)Hazelcast是一个平台性的分布式内存网格计算框架引擎，可以实现基于分布式内存计算的诸多场景的应用框架,它作为一个开源可内嵌式内存网格计算框架，通过简单的配置,就可以轻松的让你的应用拥有弹性可扩展的

2023年3月10日，由百易传媒（DOIT）主办、上海市计算机学会与上海交通大学支持的第六届分布式存储高峰论坛在线上成功举办。存储资源盘活系统荣获“2023分布式存储产品金奖”，天翼云国际业务事业部解决方案架构师王琢在会上介绍了HBlock存储资源盘活系统