基于Seata探寻分布式事务的实现方案
随着业务的快速发展、业务复杂度越来越高，几乎每个公司的系统都会从单体走向分布式，特别是转向微服务架构。随之而来就必然遇到分布式事务这个难题，这篇文章通过seata框架总结了分布式事务的几种解决方案。
2 mysql底层解析——表对象缓存，包括连接、解析、缓存、引擎、存储等
学习了mysql的连接层之后(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Ftianyalei.blog.csdn.net%2Farticle%2Fdetails%2F99958892)，要来看一下mysql的server层了。这一层聚集了mysql的最多的逻辑，包括了请求解析、查询缓
JS强制刷新页面、清除缓存刷新
清理网站缓存的几种方法meta方法<metahttpequiv"pragma"content"nocache"<metahttpequiv"CacheControl"content"nocache,mustrevalidate"<metahttpequi
C#socket编程之实现一个简单的TCP通信
TCP（TransmissionControlProtocol）传输控制协议。是一种可靠的、面向连接的协议（eg:打电话）、传输效率低全双工通信（发送缓存&接收缓存）、面向字节流。使用TCP的应用：Web浏览器；电子邮件、文件传输程序。!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/8c6341137d491d24e31
SpringCloud系列：利用SpringCloud Sleuth和Zipkin实现分布式服务调用链跟踪（一）
一、概述在单体应用时代，接口缓慢能够被迅速定位和发现，而随着分布式微服务的流行，服务之间的调用关系越来越复杂，错中复杂的调用关系使得我们想找到某一个接口的效率缓慢变得非常困难，而分布式服务调用跟踪组件就解决了这个问题。Sleuth是SprinCloud在分布式系统中提供追踪解决方案,zipkin是基于GoogleDapper的分布式链路调用监
JAVA架构设计，JAVA大型网站架构设计，JAVA高级和架构师数据库，分布式事务，大型分布式综合电商项目实战等视频教程
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API网关如何实现对服务下线实时感知
上篇文章《Eureka缓存机制》(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%2FzwoIDzX8WouYVrBfMJMpJQ)介绍了Eureka的缓存机制，相信大家对Eureka有了进一步的了解，本文将详细介绍API网关如何实现服务下线
2、初探 ZooKeeper 技术内幕
分布式一致性“分布式”是大型系统实现高性能、高可用所常用的架构手段，本章节将概述“分布式一致性”的基本内容，以作为ZAB算法阐述的基础。分布式一致性的基本概念数据库系统的基础理论中，“事务”必须符合ACID，即为：Atomicity原子性、Consistency一致性、Isolation隔离性、Durabilit
Caffeine学习笔记
作者：京东工业孙磊一、认识Caffeine1、Caffeine是什么？Caffeine是一个基于Java8开发的提供了近乎最佳命中率的高性能的缓存库,也是SpringBoot内置的本地缓存实现。2、Caffeine提供了灵活的构造器去创建一个拥有下列特性的