一、Api管理的难点在哪？相信无论是前端，还是后端的测试和开发人员，都遇到过这样的困难。不同工具之间数据一致性非常困难、低效。多个系统之间数据不一致，导致协作低效、频繁出问题，开发测试人员痛苦不堪。1.开发人员在Swagger定义好文档后，接口调试的时候还需要去Postman再定义一遍。2.前端开发Mock数据的时候又要去mo

网络分区的意义RabbitMQ的模型类似交换机模型，且采用erlang这种电信网络方面的专用语言实现。RabbitMQ集群是不能跨LAN部署（如果要WAN部署需要采用专门的插件）的，也就是基于网络情况良好的前提下运行的。为什么RabbitMQ需要这种前提假设？这个和它本身的数据一致性复制原理有关。RabbitMQ采用的镜像队列是一种环

Java架构师之解决分布式事务数据一致性视频教程开发与实践分布式事务实现全新JAVA高级架构师，微服务架构，亿级高并发，分布式架构，源码剖析系列，项目实战，设计模式实战，数据结构与算法，消息中间件，并发编程多线程，服务器系列，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

  上一篇文章介绍了FastCFS采用数据分组的做法，一个数据分组的几个节点（如三个节点即三副本）之间是Master/Slave关系；FastCFS采用数据强一致模型，通过Master/Slave结构的同步复制机制来保证数据一致性，本文将概要介绍这一机制的原理和关键点。  和单机系统相比，分布式系统因网络通信方面存在较大不确定性，要做到数

集群的概念早在Redis3.0之前讨论了，3.0才在源码中出现。Redis集群要考虑的问题：1.节点之间怎么据的同步，如何做到数据一致性。一主一备的模式，可以用Redis内部实现的主从备份实现数据同步。但节点不断增多，存在多个master的时候，同步的难度会越大。2.如何做到负载均衡？请求量大的时候，如何将请求尽量均分到各个服

 在MySQL5.7中做逻辑备份恢复有了一个新的工具mysqlpump，如果你掌握了mysqldump,那么使用mysqlpump就是分分钟的事情，因为很多参数都是很相似的，可以理解它是mysqldump的加强版，一个亮点就是有了并行的选项，使得数据备份的性能更加强大。 有一点值得说明的是，为了保证数据一致性，我们一般备份都会使用single

众所周知单个机房在出现不可抗拒的问题（如断电、断网等因素）时，会导致无法正常提供服务，会对业务造成潜在的损失。所以在协同办公领域，一种可以基于同城或异地多活机制的高可用设计，在保障数据一致性的同时，能够最大程度降低由于机房的仅单点可用所导致的潜在高可用问题，最大程度上保障业务的用户体验，降低单点问题对业务造成的潜在损失显得尤为重要。

单体架构下锁的实现方案1\.ReentrantLock全局锁ReentrantLock（可重入锁），指的是一个线程再次对已持有的锁保护的临界资源时，重入请求将会成功。简单的与我们常用的Synchronized进行比较：||ReentrantLock|Syn

前言如何评定一个系统的质量？什么样的系统或者软件可以称之为高质量？可以从三个角度来看，一是架构设计，例如技术选型、分布式系统中的数据一致性考虑等，二是项目管理，无论是敏捷开发还是瀑布式开发，都应当对技术负债进行清理，对代码进行重构等，最后离不开的是代码质量