⑴ 什麼是分布式處理要求通俗，易懂。感謝！
分布式處理系統與並行處理系統都是計算機體系結構中的兩類。並行處理系統是利用多個功能部件或多個處理機同時工作來提高系統性能或可靠性的計算機系統，這種系統至少包含指令級或指令級以上的並行。並行處理系統的研究與發展涉及計算理論，演算法，體系結構，軟硬體多個方面，但它與分布式處理系統有密切的關系，隨著通信技術的發展，兩者的界限越來越模糊。廣義上說分布式處理也可以認為是一種並行處理形式。而分布式處理系統將不同地點的或具有不同功能的或擁有不同數據的多台計算機用通信網路連接起來，在控制系統的統一管理控制下，協調地完成信息處理任務的計算機系統。一般認為，集中在同一個機櫃內或同一個地點的緊密耦合多處理機系統或大規模並行處理系統是並行處理系統，而用區域網或廣域網連接的計算機系統是分布式處理系統。鬆散耦合並行計算機中的並行操作系統有時也稱為分布式處理系統。
分布式處理系統包含硬體，控制系統，介面系統，數據，應用程序和人等六個要素。而控制系統中包含了分布式操作系統，分布式資料庫以及通信協議等。
分布式計算環境是在具有多地址空間的多計算機系統上進行計算和信息處理的軟體環境。而分布式軟體系統是支持分布式處理的軟體系統，它包括分布式操作系統，分布式程序設計語言及其編譯系統，分布式文件系統和分布式資料庫系統等。而CORBA，COM＋等是設計分布式軟體系統的一些技術。
通俗地講（一通俗就不是很科學了，你可以參照上邊的說法），分布式處理就是多台相連的計算機各自承擔同一工作任務的不同部分，在人的控制下，同時運行，共同完成同一件工作任務．
⑵ 分布式系統常用的一致性演算法有哪些
在做伺服器負載均衡時候可供選擇的負載均衡的演算法有很多，包括： 輪循演算法（Round Robin）、哈希演算法（HASH）、最少連接演算法（Least Connection）、響應速度演算法（Response Time）、加權法（Weighted ）等。其中哈希演算法是最為常用的演算法. 典型的應用場景是： 有N台伺服器提供緩存服務，需要對伺服器進行負載均衡，將請求平均分發到每台伺服器上，每台機器負責1/N的服務。 常用的演算法是對hash結果取余數 (hash() mod N)：對機器編號從0到N-1，按照自定義的hash()演算法，對每個請求的hash()值按N取模，得到余數i，然後將請求分發到編號為i的機器。但這樣的演算法方法存在致命問題，如果某一台機器宕機，那麼應該落在該機器的請求就無法得到正確的處理，這時需要將當掉的伺服器從演算法從去除，此時候會有(N-1)/N的伺服器的緩存數據需要重新進行計算；如果新增一台機器，會有N /(N+1)的伺服器的緩存數據需要進行重新計算。對於系統而言，這通常是不可接受的顛簸（因為這意味著大量緩存的失效或者數據需要轉移）。那麼，如何設計一個負載均衡策略，使得受到影響的請求盡可能的少呢？ 在Memcached、Key-Value Store、Bittorrent DHT、LVS中都採用了Consistent Hashing演算法
⑶ 分布式顯控技術都有哪幾種哪種分布式更好
根據分布式採用的編解碼技術，可以將分布式分為以下3個類型：
1、深壓縮分布式產品
深壓縮類產品顧名思義，是將視頻信號進行深度壓縮以實現系統功能。這類產品是以H.264/H.265編解碼演算法為主的早期分布產品，主要應用在視頻監雙控、網路直播等對延時、畫質要求不高的應用場景下。
此類型通常採用4:2:0的色彩采樣方式與幀間壓縮為主的演算法，將視頻信號進行深度有損壓縮，使用低碼流對視頻信號進行傳輸。一路非壓縮1080p視頻的帶寬是2.99Gbps，壓縮後為2~10 Mbps。
2、淺壓縮分布式產品
淺壓縮分布式產品是近幾年出現新分布式類型，主旨在解決深壓縮技術在指揮中心分布式系統中存在的不足，例如延時高、畫質較差、同步困難。主要包括：SDVoE、VC-2、JPEG2000、私有演算法等編碼方式。
此類型通常採用4:4:4的色彩采樣方式與無損壓縮為主的演算法，將視頻信號進行少量壓縮。提供高碼流、低延時、高畫質、高同步的視頻處理方式。
3、雙引擎分布式產品
雙引擎分布式是最新一代的分布式概念，通過採用雙分布式核心的設計，將前兩類分布式產品特點與優勢進行整合。雙引擎分布式並不是單純的同時具備將深壓縮碼流與淺壓縮碼流，而是將兩者優勢根據實際應用需求進行結合解決方案。 在具備視頻高質量無損顯示效果、低延時傳輸的同時完善了多種應用方式，並解決了實際使用中與市面上H.264/H.265設備兼容、低網路帶寬下遠距離視頻分享的需求。
⑷ 數據的演算法都有哪些……
A*搜尋演算法
俗稱A星演算法。這是一種在圖形平面上，有多個節點的路徑，求出最低通過成本的演算法。常用於游戲中的 NPC的移動計算，或線上游戲的 BOT的移動計算上。該演算法像 Dijkstra演算法一樣，可以找到一條最短路徑；也像BFS一樣，進行啟發式的搜索。
Beam Search
束搜索(beam search)方法是解決優化問題的一種啟發式方法，它是在分枝定界方法基礎上發展起來的，它使用啟發式方法估計k個最好的路徑，僅從這k個路徑出發向下搜索，即每一層只有滿意的結點會被保留，其它的結點則被永久拋棄，從而比分枝定界法能大大節省運行時間。束搜索於20 世紀70年代中期首先被應用於 人工智慧領域,1976 年Lowerre在其稱為 HARPY的語音識別系統中第一次使用了束搜索方法。他的目標是並行地搜索幾個潛在的最優決策路徑以減少回溯，並快速地獲得一個解。
二分取中查找演算法
一種在有序數組中查找某一特定元素的搜索演算法。搜素過程從數組的中間元素開始，如果中間元素正好是要查找的元素，則搜素過程結束；如果某一特定元素大於或者小於中間元素，則在數組大於或小於中間元素的那一半中查找，而且跟開始一樣從中間元素開始比較。這種搜索演算法每一次比較都使搜索范圍縮小一半。
Branch and bound
分支定界演算法是一種在問題的解空間樹上搜索問題的解的方法。但與回溯演算法不同，分支定界演算法採用廣度優先或最小耗費優先的方法搜索解空間樹，並且，在分支定界演算法中，每一個活結點只有一次機會成為擴展結點。
數據壓縮
數據壓縮是通過減少計算機中所存儲數據或者通信傳播中數據的冗餘度，達到增大數據密度，最終使數據的存儲空間減少的技術。數據壓縮在文件存儲和分布式系統領域有著十分廣泛的應用。數據壓縮也代表著尺寸媒介容量的增大和網路帶寬的擴展。
Diffie–Hellman密鑰協商
Diffie–Hellman key exchange，簡稱「D–H」，是一種安全協議。它可以讓雙方在完全沒有對方任何預先信息的條件下通過不安全信道建立起一個密鑰。這個密鑰可以在後續的通訊中作為對稱密鑰來加密通訊內容。
Dijkstra』s 演算法
迪科斯徹演算法（Dijkstra）是由荷蘭計算機科學家艾茲格·迪科斯徹發明的。演算法解決的是有向圖中單個源點到其他頂點的最短路徑問題。舉例來說，如果圖中的頂點表示城市，而邊上的權重表示著城市間開車行經的距離，迪科斯徹演算法可以用來找到兩個城市之間的最短路徑。
動態規劃
動態規劃是一種在 數學和計算機科學中使用的，用於求解包含重疊子問題的最優化問題的方法。其基本思想是，將原問題分解為相似的子問題，在求解的過程中通過子問題的解求出原問題的解。 動態規劃的思想是多種演算法的基礎，被廣泛應用於計算機科學和工程領域。比較著名的應用實例有：求解最短路徑問題，背包問題，項目管理，網路流優化等。這里也有一篇文章說得比較詳細。
歐幾里得演算法
在 數學中，輾轉相除法，又稱 歐幾里得演算法，是求 最大公約數的演算法。輾轉相除法首次出現於 歐幾里得的《幾何原本》（第VII卷，命題i和ii）中，而在中國則可以追溯至 東漢出現的《九章算術》。
快速傅里葉變換(FFT)
快速傅里葉變換（Fast Fourier Transform，FFT），是離散傅里葉變換的快速演算法，也可用於計算離散傅里葉變換的逆變換。快速傅里葉變換有廣泛的應用，如數字信號處理、計算大整數乘法、求解偏微分方程等等。
哈希函數
HashFunction是一種從任何一種數據中創建小的數字「指紋」的方法。該 函數將數據打亂混合，重新創建一個叫做散列值的指紋。散列值通常用來代表一個短的隨機字母和數字組成的字元串。好的散列 函數在輸入域中很少出現散列沖突。在散列表和數據處理中，不抑制沖突來區別數據，會使得資料庫記錄更難找到。
堆排序
Heapsort是指利用堆積樹（堆）這種 數據結構所設計的一種排序演算法。堆積樹是一個近似完全二叉樹的結構，並同時滿足堆積屬性：即子結點的鍵值或索引總是小於（或者大於）它的父結點。
歸並排序
Merge sort是建立在歸並操作上的一種有效的排序演算法。該演算法是採用分治法（Divide and Conquer）的一個非常典型的應用。
RANSAC 演算法
RANSAC 是」RANdom SAmpleConsensus」的縮寫。該演算法是用於從一組觀測數據中估計 數學模型參數的迭代方法，由Fischler and Bolles在1981提出，它是一種非確定性演算法，因為它只能以一定的概率得到合理的結果，隨著迭代次數的增加，這種概率是增加的。該演算法的基本假設是觀測數據集中存在」inliers」（那些對模型參數估計起到支持作用的點）和」outliers」（不符合模型的點），並且這組觀測數據受到雜訊影響。RANSAC 假設給定一組」inliers」數據就能夠得到最優的符合這組點的模型。
RSA加密演演算法
這是一個公鑰加密演算法，也是世界上第一個適合用來做簽名的演算法。今天的RSA已經 專利失效，其被廣泛地用於 電子商務加密，大家都相信，只要密鑰足夠長，這個演算法就會是安全的。
並查集Union-find
並查集是一種樹型的 數據結構，用於處理一些不相交集合（Disjoint Sets）的合並及查詢問題。常常在使用中以森林來表示。
Viterbi algorithm
尋找最可能的隱藏狀態序列
等等這些，演算法很多。
⑸ 哪種演算法適合分布式資料庫進行分布
千山鳥飛絕，
⑹ 分布式處理技術是什麼
java 分布式處理技術
1.1 RMI 的基本概念
1.1.1 什麼是RMI
RMI(Remote Method Invocation) 遠程方法調用是一種計算機之間對象互相調用對方函數，啟動對方進程的一種機制，使用這種機制，某一台計算機上的對象在調用另外一台計算機上的方法時，使用的程序語法規則和在本地機上對象間的方法調用的語法規則一樣。
1.1.2 RMI 的用途
1、 分布式體系結構
我們為什麼要使用分布式計算呢？
Ø 當我們想與多個用戶或客戶機共享一個中央資源（如一個資料庫）時，就會使用分布式計算。
Ø 分布式計算用來利用多個系統的組合計算能力，以便比在單個系統上更有效或更快地解決問題。
可以用多種方法配置多個計算機系統以共享處理，包括共享內存、共享磁碟或只是共享一條公共通信通道。最新的技術允許物理上相隔很遠的系統能夠在處理計算問題時協同工作。
關於利用計算能力這一主題，網際網路及伴隨的通信協議 TCP/IP 的出現已使無數的計算機系統史無前例地連接起來。對一些應用程序來說，能夠利用如此多的計算功能來解決問題是令人滿意的。甚至更吸引人的是，大多數計算機系統都有充足的空閑時間，可以幫助解決其它問題。將來，網格計算會利用分布式計算能力進行出售，這與電力行業出售電能非常相似。
2、 Java 分布式對象編程技術
RMI 是 Enterprise JavaBeans 的支柱，是建立分布式 Java 應用程序的方便途徑。只要按照 RMI 規則設計程序，可以不必再過問在 RMI 之下的網路細節了，如： TCP 和 Socket 等等。任意兩台計算機之間的通訊完全由 RMI 負責。調用遠程計算機上的對象就像本地對象一樣方便。
1.1.3 RMI 應用程序分類
依據 RMI 應用程序各部分職責，可對應用程序進行如下分類：
Ø 伺服器程序：伺服器程序將創建多個遠程對象，並使每個對象能夠被引用。等待客戶端調用創建好的遠程對象上的方法。
Ø 客戶端程序：從服務端程序中得到一個或多個遠程對象的引用。客戶端能用此引用調用遠程對象上的方法。
Ø 對等計算程序：雙方地位相等，互為對方的伺服器和客戶端。
1.2 創建 RMI 應用程序步驟
1、 定義遠程介面
在 Java 中，遠程對象是實現遠程介面的類的實例 , 遠程介面聲明每個要遠程調用的方法。在需要創建一個遠程對象的時候，我們通過傳遞一個介面來隱藏基層的實施細節，客戶通過介面句柄發送消息即可。遠程介面具有如下特點：
Ø 遠程介面必須為 public 屬性。如果不這樣，除非客戶端與遠程介面在同一個包內，否則 當試圖裝入實現該遠程介面的遠程對象時，調用會得到錯誤結果。
Ø 遠程介面必須擴展介面 java.rmi.Remote 。
Ø 除與應用程序本身特定的例外之外，遠程介面中的每個方法都必須在自己的 throws 從句中 聲明 java.rmi.RemoteException 。（或 RemoteException 的父類）。
代碼範例 1
package com.itjob;
import java.rmi.*;
public interface RmiSample extends Remote{
public int sum(int a,int b) throws RemoteException;
}
2、 實現遠程介面
遠程對象實現類必須擴展遠程對象 java.rmi.UnicastRemoteObject 類，並實現所定義的遠程介面。遠程對象的實現類中包含實現每個遠程介面所指定的遠程方法的代碼。這個類也可以含有附加的方法，但客戶只能使用遠程介面中的方法。因為客戶是指向介面的一個句柄，而不是它的哪個類。必須為遠程對象定義構造函數，即使只准備定義一個默認構造函數，用它調用基礎類構造函數。因為基礎類構造函數可能會拋出 java.rmi.RemoteException ，所以即使別無它用必須拋出 java.rmi.RemoteException 例外。
代碼範例 2
package com.itjob.rmi;
import java.rmi.*;
import java.rmi.server.*;
import com.itjob.RmiSample ;
/**
遠程介面實現類，繼承了 UnicastRemoteObject 並實現了 RmiSample 遠程介面
*/
public class RmiSampleImpl extends UnicastRemoteObject implements RmiSample{
// 覆蓋默認構造函數並拋出 RemoteException
public RmiSampleImpl() throws RemoteException{
super();
}
// 所有遠程實現方法必須拋出 RemoteException
public int sum(int a,int b) throws RemoteException{
return a+b;
}
}
3、 編寫伺服器類
包含 main 方法的類可以是實現類自身，也可以完全是另一個類。下面通過 RmiSampleServer 來創建一個遠程對象的實例，並通過 java.rmi.registry.LocateRegistry 類的 createRegistry 方法從指定埠號啟動注冊服務程序，也可以通過執行 rmiregistry 命令啟動注冊服務程序，注冊服務程序的預設運行埠為 1099 。
代碼範例 3
package com.itjob.rmi;
import java.rmi.*;
import java.rmi.registry.*;
public class RmiSampleServer{
public static void main(String[] args){
/* 創建和安裝一個安全管理器，令其支持 RMI. 作為 Java 開發包的一部分
* 適用於 RMI 唯一一個是 RMISecurityManager.
*
if(System.getSecurityManager() == null) {
System.setSecurityManager(new RMISecurityManager());
}
*/
try{
LocateRegistry.createRegistry(8808);
RmiSampleImpl server=new RmiSampleImpl();
Naming.rebind("//localhost:8808/SAMPLE-SERVER",server);
System.out.println (" 遠程對象注冊成功， RMI 服務已經啟動，等待客戶端調用 ....");
}catch(java.net.MalformedURLException me){
System.out.println ("Malformed URL:"+me.toString());
}catch(RemoteException re){
System.out.println ("Remote exception:"+re.toString());
}catch(AlreadyBoundException abe){
System.out.println (" (AlreadyBound exception:"+ abe .toString());
}
}
}
Ø 代碼範例 3 中將將遠程對象名字綁定到對遠程對象的引用上：
LocateRegistry.createRegistry(8808); 指定本 RMI 服務程序不使用默認埠 1099, 而是使用自己指定的埠 8808 。
Naming.rebind("//localhost:8808/SAMPLE-SERVER" , Server); 將遠程對象在伺服器上注冊並指定了將查找遠程對象引用的 URL ， URL 格式為 //host:port/name 。其中 host 是注冊表所在的主機（遠程或本地）， port 是注冊表接受調用的埠號， name 是未經注冊表解釋的簡單字元串。 host 和 port 兩者都是可選項。如果省略了 host ，則主機默認為本地主機。如果省略了 port ，則埠默認為 1099 ，該埠是 RMI 的注冊表 rmiregistry 使用的「著名」埠。
代碼範例 3 的運行結果如圖所示：
圖 14.1 代碼範例 3 運行結果
4、 編寫使用遠程服務的客戶機類
客戶機類的主要功能有兩個，一是通過 Naming.lookup 方法來構造注冊服務程序 stub 程序實例，二是調用伺服器遠程對象上的遠程方法。
代碼範例 4
package com.itjob.rmi;
import java.rmi.*;
import java.rmi.server.*;
public class RmiSampleClient {
public static void main(String[] args)
{
try {
String url = "//localhost:8808/SAMPLE-SERVER";
RmiSample RmiObject = (RmiSample)Naming.lookup(url);
System.out.println(" 1 + 2 = " + RmiObject.sum(1,2) );
} catch (RemoteException exc) {
System.out.println("Error in lookup: " + exc.toString());
} catch (java.net.MalformedURLException exc) {
System.out.println("Malformed URL: " + exc.toString());
} catch (java.rmi.NotBoundException exc) {
System.out.println("NotBound: " + exc.toString());
}
}
}
5、 為遠程對象實現創建根和干
客戶端是通過 Naming.lookup 方法來構造注冊服務程序 stub 程序實例，通過該實例的引用來發起對遠程對象方法調用的，所以在運行運行客戶端應用前必須為遠程對象實現創建根 (stub) 和干 (Skeleton) 。要創建存根程序和骨架文件，應以包含遠程對象實現的已編譯類包全名運行 rmic 編譯器。存根（ Stub ）是遠程對象在客戶端的代理，它將 RMI 調用傳遞給伺服器端的骨架（ Skeleton ），後者負責將該調用傳遞給實際的遠程方法。在命令行模塊下運行 RMIC 調用：
圖 14. 2 RMIC 命令
調用 RMIC 命令運行結果如圖所示：
圖 14.3 RMIC 運行結果
Ø 我們可以看系統幫我們生成了存根 (stub)RmiSampleImpl_Stub.class 但系統並沒有幫我們生成骨架（ Skeleton ） RmiSampleImpl_ Skeleton .class 。這與 JDK 的版本有關：
採用 JDK1.4 版本運行 rmic com.itjob.rmi. RmiSampleImpl 命令系統將會生成存根 (stub)RmiSampleImpl_Stub.class 和骨架（ Skeleton ） RmiSampleImpl_ Skeleton .class 兩個類文件；
採用 JDK1.5 版本運行 rmic com.itjob.rmi. RmiSampleImpl 命令系統將只會生成存根 (stub)RmiSampleImpl_Stub.class ，骨架（ Skeleton ） RmiSampleImpl_ Skeleton .class 的功能將通反射技術由系統在運行時自動實現；
6、 運行程序
依次做完上述步驟後，我們現在來運行一下我們的 RMI 應用。先運行服務端程序，運行結果如圖 14.1 所示。
接下來我們運行客戶端程序（代碼範例 4 ），運行結果如圖所示：
圖 14.4 客戶端程序運行結果
看到上面結果說明我們客戶端程序進行 RMI 遠程調用已經成功了。
1.3 RMI 介面和類簡介
負責指定 rmi 系統遠程對象行為的介面和類在 java.rmi 包中定義的，接下來我們了解一下幾個核心介面和類：
1、 Java.rmi.Remote 介面
在 rmi 中，遠程介面聲明了可從遠程 java 虛擬機中調用的方法集，遠程介面必須滿足下列條件：
Ø 遠程介面必須至少直接或間接的擴展 java.rmi.Remote 介面。
Ø 遠程介面中的方法申明必須滿足：遠程方法申明在其 throws 子句中除了要包含與應用程序有關的異常之外，還必須包括 RemoteException 異常 ( 或她的父類 ) ；在遠程方法申明中，作為參數或返回值申明的遠程對象必須申明為遠程介面，而非該介面的實現類。
2、 Java.rmi.RemoteException 類
RemoteException 類是在遠程方法調用期間由 RMI 運行所拋出的異常，在使用了 rmi 系統的應用程序中，遠程介面中申明的遠程方法在其 throws 子句中必須指定 RemoteException 或者其超類。
Ø 當遠程方法調用由於某種原因失敗時，將拋出 RemoteException 異常。
Ø RemoteException 類是一個已檢驗的異常，而不是 RuntimeException 。
3、 Java.rmi.server.RemoteObject 類
Ø RMI 伺服器函數由 RemoteObject 類及其子類 RemoteServer,UnicastRemoteObject 和 Activatabble 提供。
Ø RemoteObject 為遠程對象敏感的 Object 方法 ,hashCode,equals 和 toString 方法提供實現。
Ø 創建遠程對象並將其導出，所需的方法由類 UnicastRemoteObject 和 Activatable 提供，子類可以識別遠程方法。
Ø UnicastRemoteObject 定義了單個調用的遠程對象，其引用只有在伺服器進程運行時才有效。
Ø 類 Activatable 是抽象類，它定義的 activatable 遠程對象在其遠程方法被調用時開始執行，並在必要時自己關閉。
4、 Java.rmi.registry.LocateRegistry 類
LocateRegistry 類用於獲得對特定主機的引導遠程對象注冊服務程序的引用 ( 創建 stub), 或者創建能在特定埠接受調用的遠程對象注冊服務程序，注冊服務程序實現將遠程對象名與遠程對象引用關聯的簡單命名語法，伺服器重新啟動不會記住這些名字和遠程對象之間的綁定。
LocateRegistry 類中的方法：
public static Registry getRegistry() throws RemoteException
Public static Registry getRegistry(int port ) throws RemoteException
Public static Registry getRegistry(String host ) throws RemoteException
Public static Registry getRegistry(String host , int port) throws RemoteException
Public static Registry getRegistry(String host, int port ,RMIClientSocketFactory csf ) throws RemoteException
Public static Registry createRegistry(int port )throws RemoteException
Public static Registry createRegistry(int port, RMIClientSocketFactory csf, RMIServerSocketFactory ssf) throws RemoteException
5、 Java.rmi.Naming 類
Naming 類提供了存儲和獲得遠程對象注冊服務程序中的遠程對象進行引用的方法
Ø Naming 類中的方法以 url 的形式作為其中的一個參數， //host:port/name
Ø 當遠程對象使用 rmi 注冊服務程序在本地主機上進行過注冊後，遠程主機上的調用程序就可以按名稱查詢遠程對象，獲得其引用，然後在對象上調用遠程方法。
Public static Remote lookup(String name) throws NotBoundException, MalformedURException, RemoteException
Public static void bind(String name, Remote obj) throws AlreadyBoundException, MalforedURException, RemoteException
Public static void unbind (String name) throws RemoteException, NotBoundException,MalformedURLException
Public static void rebind(String name, Remote obj) throws RemoteException, MalformedURLException
6、 Java.rmi.server.UnicastRemoteObject 類
類 UnicastRemoteObject 創建並導出遠程對象，該類實現的遠程服務具有以下特點：
Ø 將這種對象的引用至多僅在創建該遠程對象的進程生命周期內有效。
Ø 通過 TCP 傳輸與遠程對象通信調用，參數和結果使用流協議在客戶端和伺服器之間進行通信。
7、 Stub 和 skeleton
在遠程對象的通信過程中， rmi 使用標准機制： stub 和 skeleton
圖 14.5 Stub 和 Skeleton
Ø Stub 的功能
初始化與包含遠程對象的遠程機器的連接。
對遠程機器參數進行編組（寫入並傳輸）。
等待方法調用結果。
讀取返回值或返回的異常。
將值返回給調用程序。
Ø Skeleton 的功能
在遠程機器中，每個遠程對象都可以有相應的 skeleton ， skeleton 負責將調用分配給實際的遠程對象實現，他的主要功能如下：
讀取遠程方法的參數。
調用實際遠程對象實現上的方法。
將結果（返回值或異常）編組（寫入並傳輸）給調用程序。
1.4 JNDI 基本概念
JNDI 誕生的理由似乎很簡單。隨著分布式應用的發展，遠程訪問對象訪問成為常用的方法。雖然說通過 Socket 等編程手段仍然可實現遠程通信，但按照模式的理論來說，仍是有其局限性的。 RMI 技術， RMI-IIOP 技術的產生，使遠程對象的查找成為了技術焦點。 JNDI 技術就應運而生。 JNDI 技術產生後，就可方便的查找遠程或是本地對象。
1、 JNDI 是什麼 ?
JNDI(The Java Naming and Directory Interface ， Java 命名和目錄介面 ) 是一組在 Java 應用中訪問命名和目錄服務的 API 。為開發人員提供了查找和訪問各種命名和目錄服務的通用、統一的方式。藉助於 JNDI 提供的介面，能夠通過名字定位用戶、機器、網路、對象服務等。
Ø 命名服務：就像 DNS 一樣，通過命名伺服器提供服務，大部分的 J2EE 伺服器都含有命名伺服器。
Ø 目錄服務：一種簡化的 RDBMS 系統，通過目錄具有的屬性保存一些簡單的信息。目錄服務通過目錄伺服器實現，比如微軟 ACTIVE DIRECTORY 等。
2、 JNDI 的好處 :
Ø 包含大量命名和目錄服務，可以使用相同 API 調用訪問任何命名或目錄服務。
Ø 可以同時連接多個命名和目錄服務。
Ø 允許把名稱同 JAVA 對象或資源關聯起來，不必知道對象或資源的物理 ID 。
Ø 使用通用介面訪問不同種類的目錄服務
Ø 使得開發人員能夠集中使用和實現一種類型的命名或目錄服務客戶 API 上。
1.5 JNDI 應用程序結構
JNDI 的結構由一個 API 和一個 SPI 組成， Java 應用程序實用 JNDI API 訪問各種各樣的命名和目錄服務。
圖 14.6 JNDI 應用程序結構
1、 JNDI 上下文
前面提到命名服務是將名稱與對象相關聯。這種關聯被稱為綁定。一組這樣的綁定被稱為上下文， Jndi 上下文可以用來查找，捆綁 / 解除捆綁，創建或者破壞綁定名稱操作在 JNDI 中，上下文是使用 javax.naming.Context 介面來表示的，而這個介面也正是與命名服務進行交互的主要介面。
Context 介面中的每個命名方法都有兩種重載的形式：
lookup(String name): 接受一個字元串名稱參數，查找綁定遠程對象。
lookup(javax.naming.Name): 接受一個結構化的名稱，查找綁定遠程對象。
2、 初始化上下文
InitialContext 是一個實現了 Context 介面的類。使用這個類作為您到命名服務的入口點 。創建一個 InitialContext 對象構造器需要採用一組屬性，形式為 java.util.Hashtable 或其子類之一，比如：
代碼範例 5
Properties props = new Properties();
props.setProperty("java.naming.factory.initial", "org.jnp.interfaces.NamingContextFactory");
props.setProperty("java.naming.provider.url", "localhost:1099");
InitialContext = new InitialContext(props);
要通過 JNDI 進行資源訪問，我們必須設置初始化上下文的參數，主要是設置 JNDI 驅動的類名 (java.naming.factory.initial) 和提供命名服務的 URL(java.naming.provider.url) 。因為 Jndi 的實現產品有很多。所以 java.naming.factory.initial 的值因提供 JNDI 伺服器的不同而不同， java.naming.provider.url 的值包括提供命名服務的主機地址和埠號。
下表列出了用於所支持的服務提供程序的工廠類。
表 : Context.INITIAL_CONTEXT_FACTORY 的值
名稱
服務提供程序工廠
文件系統
com.sun.jndi.fscontext.RefFSContextFactory
LDAP
com.sun.jndi.ldap.LdapCtxFactory
RMI
com.sun.jndi.rmi.registry. RegistryContextFactory
CORBA
com.sun.jndi.cosnaming.CNCtxFactory
DNS
com.sun.jndi.dns.DnsContextFactory
1.6 RMI 與 JNDI 集成
通過上面對 JNDI 的了解我們可以利用 JNDI 來管理 RMI 遠程對象的注冊服務，我們將代碼範例 3 進行如下改寫：
代碼範例 6
package com.itjob.rmi;
import java.rmi.*;
import java.rmi.registry.*;
import javax.naming.*;
public class RmiSampleServerJndi{
public static void main(String[] args) throws Exception{
LocateRegistry.createRegistry(8808);
RmiSampleImpl server=new RmiSampleImpl(); System.setProperty(Context.INITIAL_CONTEXT_FACTORY,"com.sun.jndi.rmi.registry.RegistryContextFactory");
System.setProperty(Context.PROVIDER_URL,"rmi://localhost:8808");
InitialContext ctx=new InitialContext();
ctx.bind("java:comp/env/SampleDemo",server);
ctx.close();
}
}
啟動服務端程序如圖所示：
圖 14.7 JNDI 服務程序啟動
表示服務端程序已經將遠程對象在 JNDI 是進行了注冊，等待客戶端進行調用。
接下來我們改寫客戶端程序採用 JNDI 方式來調用遠程對象
代碼範例 7
package com.itjob.rmi;
import java.rmi.*;
import java.rmi.server.*;
import javax.naming.*;
public class RmiSampleClientJndi {
public static void main(String[] args) throws Exception
{
System.setProperty(Context.INITIAL_CONTEXT_FACTORY,"com.sun.jndi.rmi.registry.RegistryContextFactory");
System.setProperty(Context.PROVIDER_URL,"rmi://localhost:8808");
InitialContext ctx=new InitialContext();
String url = "java:comp/env/SampleDemo";
RmiSample RmiObject = (RmiSample)ctx.lookup(url);
System.out.println(" 1 + 2 = " + RmiObject.sum(1,2) );
}
}
運行客戶端程序如圖所示：
圖 14.8 客戶端 JNDI 程序運行結果
表示客戶端已經通過 JNDI 調用服務端遠程對象成功。
1.7 學習總結
Ø RMI 運行在一個 java 虛擬機上的對象調用運行在另一個 java 虛擬機上的對象的方法 . 。 RMI 的用途就是為 java 程序之間的遠程通信提供服務。
Ø RMI 的編程思想
n 對客戶端：需要一些特定的代碼來引用遠程對象，一旦客戶端的代碼擁有對遠程對象的引用，對遠程對象上的調用與對本地對象方法的調用除了速度以外沒什麼區別。
n 對服務端：必須定義類並實例化類的遠程對象，伺服器的代碼必須能夠登記對象並向客戶端導出它們的方法，這樣，這些方法就能夠被遠程調用了。
n 客戶端和服務端的代碼都必須定義或能夠訪問一個介面，該介面中申明了可以遠程調用的方法，並且兩者還可以設置一個安全管理器。
n 當調用遠程對象上的方法時，客戶端可以將對象作為參數來傳遞，並且，遠程對象上的方法可以返回對象，這些是通過序列化來實現的。
Ø JNDI 為開發人員提供了查找和訪問各種命名和目錄服務的通用、統一的方式。
Ø JNDI 的結構由一個 API 和一個 SPI 組成， Java 應用程序實用 JNDI API 訪問各種各樣的命名和目錄服務。
⑺ 簡述這三種分布式系統中計算和數據的協作機制的有什麼共同點和不同點
主流的3種分布式存儲文件系統存儲架構分兩種，一種是傳統存儲陣列架構，另一種就是分布式存儲架構。
一、當前市場上，比較主流的3種分布式存儲文件系統，分別有AFS、GFS、Lustre。它們基本都有一個共通點——全局名字空間、緩存一致性、安全性、可用性和可擴展性。
二、3種分布式存儲文件系統的各自特點 1.AFS 由卡內基美隆大學最初設計開發的AFS，目前已經相當成熟，用於研究和部分大型網路中。AFS是AndrewFileSystem的簡稱，它的主要組建包括Cells、AFSclients、基本存儲單元Volumes、AFSservers和Volumereplication。 擁有良好可擴展性的AFS，能夠為客戶端帶來性能的提升和可用性的提高。AFS將文件系統的可擴展性放在了設計和實踐的首要位置，因此AFS擁有很好的擴展性，能夠輕松支持數百個節點，甚至數千個節點的分布式環境。它實現的是模塊化的，所以並不要求在每台伺服器上運行所有伺服器進程。 但值得一提的是，AFS的缺點在於管理員界面友好性不足，需要更多的專業知識來支持。
2.GFS 被稱為文件系統的GFS（GoogleFileSystem），是用以實現非結構化數據的主要技術和文件系統。它的性能、可擴展性、可靠性和可用性都受到了肯定。它主要運行在大量運行Linux系統的普通機器上，能大大降低它的硬體成本。 文件的大小，一直是文件系統要考慮的問題。對於任何一種文件系統，成千上萬的幾KB的系統很容易壓死內存。所以，對於大型的文件，管理要高效，對於小型的文件，也需要支持，但是並沒有進行優化。在GFS中，chunkserver的大小被固定為64MB，這樣的塊規模比一般的文件系統的塊規模要大得多，可以減少元數據metadata的開銷，減少Master的交互。但是，太大的塊規模也會產生內部碎片，或者同一個chunk中存在多個小文件可能會產生訪問熱點。 3.QKFile qkf是qkfile項目的燃料，qkfile項目是一個全球性的公共分布式文件系統，可以給網盤、雲存儲、短視頻、圖片、cdn等領域提供可靠的文件存儲分發服務。
⑻ 求救，分布式事務怎麼處理
1.性能和時延問題在服務化之前，業務通常都是本地API調用，本地方法調用性能損耗較小。服務化之後，服務提供者和消費者之間採用遠程網路通信，增加了額外的性能損耗：1）客戶端需要對消息進行序列化，主要佔用CPU計算資源。2）序列化時需要創建二進制數組，耗費JVM堆內存或者堆外內存。3）客戶端需要將序列化之後的二進制數組發送給服務端，佔用網路帶寬資源。4）服務端讀取到碼流之後，需要將請求數據報反序列化成請求對象，佔用CPU計算資源。5）服務端通過反射的方式調用服務提供者實現類，反射本身對性能影響就比較大。6）服務端將響應結果序列化，佔用CPU計算資源。7）服務端將應答碼流發送給客戶端，佔用網路帶寬資源。8）客戶端讀取應答碼流，反序列化成響應消息，佔用CPU資源。通過分析我們發現，一個簡單的本地方法調用，切換成遠程服務調用之後，額外增加了很多處理流程，不僅佔用大量的系統資源，同時增加了時延。一些復雜的應用會拆分成多個服務，形成服務調用鏈，如果服務化框架的性能比較差、服務調用時延也比較大，業務服務化之後的性能和時延將無法滿足業務的性能需求。1.1RPC框架高性能設計影響RPC框架性能的主要因素有三個。1）I/O調度模型：同步阻塞I/O（BIO）還是非阻塞I/O（NIO）。2）序列化框架的選擇：文本協議、二進制協議或壓縮二進制協議。3）線程調度模型：串列調度還是並行調度，鎖競爭還是無鎖化演算法。1.I/O調度模型在I/O編程過程中，當需要同時處理多個客戶端接入請求時，可以利用多線程或者I/O多路復用技術進行處理。I/O多路復用技術通過把多個I/O的阻塞復用到同一個select的阻塞上，從而使得系統在單線程的情況下可以同時處理多個客戶端請求。與傳統的多線程/多進程模型比，I/O多路復用的最大優勢是系統開銷小，系統不需要創建新的額外進程或者線程，也不需要維護這些進程和線程的運行，降低了系統的維護工作量，節省了系統資源。JDK1.5_update10版本使用epoll替代了傳統的select/poll，極大地提升了NIO通信的性能，它的工作原理如圖1-1所示。圖1-1非阻塞I/O工作原理Netty是一個開源的高性能NIO通信框架：它的I/O線程NioEventLoop由於聚合了多路復用器Selector，可以同時並發處理成百上千個客戶端Channel。由於讀寫操作都是非阻塞的，這就可以充分提升I/O線程的運行效率，避免由於頻繁I/O阻塞導致的線程掛起。另外，由於Netty採用了非同步通信模式，一個I/O線程可以並發處理N個客戶端連接和讀寫操作，這從根本上解決了傳統同步阻塞I/O一連接一線程模型，架構的性能、彈性伸縮能力和可靠性都得到了極大的提升。Netty被精心設計，提供了很多獨特的性能提升特性，使它做到了在各種NIO框架中性能排名第一，它的性能優化措施總結如下。1）零拷貝：（1）Netty的接收和發送ByteBuffer採用DIRECTBUFFERS，使用堆外直接內存進行Socket讀寫，不需要進行位元組緩沖區的二次拷貝。如果使用傳統的堆內存（HEAPBUFFERS）進行Socket讀寫，JVM會將堆內存Buffer拷貝一份到直接內存中，然後才寫入Socket中。相比於堆外直接內存，消息在發送過程中多了一次緩沖區的內存拷貝。（2）Netty提供了組合Buffer對象，可以聚合多個ByteBuffer對象，用戶可以像操作一個Buffer那樣方便地對組合Buffer進行操作，避免了傳統通過內存拷貝的方式將幾個小Buffer合並成一個大的Buffer。（3）Netty的文件傳輸採用了transferTo方法，它可以直接將文件緩沖區的數據發送到目標Channel，避免了傳統通過循環write方式導致的內存拷貝問題。2）內存池：隨著JVM虛擬機和JIT即時編譯技術的發展，對象的分配和回收是個非常輕量級的工作。但是對於緩沖區Buffer，情況卻稍有不同，特別是對於堆外直接內存的分配和回收，是一件耗時的操作。為了盡量重用緩沖區，Netty提供了基於內存池的緩沖區重用機制。性能測試表明，採用內存池的ByteBuf相比於朝生夕滅的ByteBuf，性能高23倍左右（性能數據與使用場景強相關）。3）無鎖化的串列設計：在大多數場景下，並行多線程處理可以提升系統的並發性能。但是，如果對於共享資源的並發訪問處理不當，會帶來嚴重的鎖競爭，這最終會導致性能的下降。為了盡可能地避免鎖競爭帶來的性能損耗，可以通過串列化設計，即消息的處理盡可能在同一個線程內完成，期間不進行線程切換，這樣就避免了多線程競爭和同步鎖。為了盡可能提升性能，Netty採用了串列無鎖化設計，在I/O線程內部進行串列操作，避免多線程競爭導致的性能下降。表面上看，串列化設計似乎CPU利用率不高，並發程度不夠。但是，通過調整NIO線程池的線程參數，可以同時啟動多個串列化的線程並行運行，這種局部無鎖化的串列線程設計相比一個隊列-多個工作線程模型性能更優。4）高效的並發編程：volatile的大量、正確使用；CAS和原子類的廣泛使用；線程安全容器的使用；通過讀寫鎖提升並發性能。2.高性能序列化框架影響序列化性能的關鍵因素總結如下。1）序列化後的碼流大小（網路帶寬的佔用）。2）序列化&反序列化的性能（CPU資源佔用）。3）是否支持跨語言（異構系統的對接和開發語言切換）。4）並發調用的性能表現：穩定性、線性增長、偶現的時延毛刺等。相比於JSON等文本協議，二進制序列化框架性能更優異，以Java原生序列化和Protobuf二進制序列化為例進行性能測試對比，結果如圖1-2所示。圖1-2序列化性能測試對比數據在序列化框架的技術選型中，如無特殊要求，盡量選擇性能更優的二進制序列化框架，碼流是否壓縮，則需要根據通信內容做靈活選擇，對於圖片、音頻、有大量重復內容的文本文件（例如小說）可以採用碼流壓縮，常用的壓縮演算法包括GZip、Zig-Zag等。3.高性能的Reactor線程模型該模型的特點總結如下。1）有專門一個NIO線程：Acceptor線程用於監聽服務端，接收客戶端的TCP連接請求。2）網路I/O操作：讀、寫等由一個NIO線程池負責，線程池可以採用標準的JDK線程池實現，它包含一個任務隊列和N個可用的線程，由這些NIO線程負責消息的讀取、解碼、編碼和發送。3）1個NIO線程可以同時處理N條鏈路，但是1個鏈路只對應1個NIO線程，防止產生並發操作。由於Reactor模式使用的是非同步非阻塞I/O，所有的I/O操作都不會導致阻塞，理論上一個線程可以獨立處理所有I/O相關的操作，因此在絕大多數場景下，Reactor多線程模型都可以完全滿足業務性能需求。Reactor線程調度模型的工作原理示意如圖1-3所示。圖1-3高性能的Reactor線程調度模型1.2業務最佳實踐要保證高性能，單依靠分布式服務框架是不夠的，還需要應用的配合，應用服務化高性能實踐總結如下：1）能非同步的盡可能使用非同步或者並行服務調用，提升服務的吞吐量，有效降低服務調用時延。2）無論是NIO通信框架的線程池還是後端業務線程池，線程參數的配置必須合理。如果採用JDK默認的線程池，最大線程數建議不超過20個。因為JDK的線程池默認採用N個線程爭用1個同步阻塞隊列方式，當線程數過大時，會導致激烈的鎖競爭，此時性能不僅不會提升，反而會下降。3）盡量減小要傳輸的碼流大小，提升性能。本地調用時，由於在同一塊堆內存中訪問，參數大小對性能沒有任何影響。跨進程通信時，往往傳遞的是個復雜對象，如果明確對方只使用其中的某幾個欄位或者某個對象引用，則不要把整個復雜對象都傳遞過去。舉例，對象A持有8個基本類型的欄位，2個復雜對象B和C。如果明確服務提供者只需要用到A聚合的C對象，則請求參數應該是C，而不是整個對象A。4）設置合適的客戶端超時時間，防止業務高峰期因為服務端響應慢導致業務線程等應答時被阻塞，進而引起後續其他服務的消息在隊列中排隊，造成故障擴散。5）對於重要的服務，可以單獨部署到獨立的服務線程池中，與其他非核心服務做隔離，保障核心服務的高效運行。6）利用Docker等輕量級OS容器部署服務，對服務做物理資源層隔離，避免虛擬化之後導致的超過20%的性能損耗。7）設置合理的服務調度優先順序，並根據線上性能監控數據做實時調整。2.事務一致性問題服務化之前，業務採用本地事務，多個本地SQL調用可以用一個大的事務塊封裝起來，如果某一個資料庫操作發生異常，就可以將之前的SQL操作進行回滾，只有所有SQL操作全部成功，才最終提交，這就保證了事務強一致性，如圖2-1所示。服務化之後，三個資料庫操作可能被拆分到獨立的三個資料庫訪問服務中，此時原來的本地SQL調用演變成了遠程服務調用，事務一致性無法得到保證，如圖2-2所示。圖2-2服務化之後引入分布式事務問題假如服務A和服務B調用成功，則A和B的SQL將會被提交，最後執行服務C，它的SQL操作失敗，對於應用1消費者而言，服務A和服務B的相關SQL操作已經提交，服務C發生了回滾，這就導致事務不一致。從圖2-2可以得知，服務化之後事務不一致主要是由服務分布式部署導致的，因此也被稱為分布式事務問題。2.1分布式事務設計方案通常，分布式事務基於兩階段提交實現，它的工作原理示意圖如圖2-3所示。圖2-3兩階段提交原理圖階段1：全局事務管理器向所有事務參與者發送准備請求；事務參與者向全局事務管理器回復自己是否准備就緒。階段2：全局事務管理器接收到所有事務參與者的回復之後做判斷，如果所有事務參與者都可以提交，則向所有事務提交者發送提交申請，否則進行回滾。事務參與者根據全局事務管理器的指令進行提交或者回滾操作。分布式事務回滾原理圖如圖2-4所示。圖2-4分布式事務回滾原理圖兩階段提交採用的是悲觀鎖策略，由於各個事務參與者需要等待響應最慢的參與者，因此性能比較差。第一個問題是協議本身的成本：整個協議過程是需要加鎖的，比如鎖住資料庫的某條記錄，且需要持久化大量事務狀態相關的操作日誌。更為麻煩的是，兩階段鎖在出現故障時表現出來的脆弱性，比如兩階段鎖的致命缺陷：當協調者出現故障，整個事務需要等到協調者恢復後才能繼續執行，如果協調者出現類似磁碟故障等錯誤，該事務將被永久遺棄。對於分布式服務框架而言，從功能特性上需要支持分布式事務。在實際業務使用過程中，如果能夠通過最終一致性解決問題，則不需要做強一致性；如果能夠避免分布式事務，則盡量在業務層避免使用分布式事務。2.2分布式事務優化既然分布式事務有諸多缺點，那麼為什麼我們還在使用呢？有沒有更好的解決方案來改進或者替換呢？如果我們只是針對分布式事務去優化的話，發現其實能改進的空間很小，畢竟瓶頸在分布式事務模型本身。那我們回到問題的根源：為什麼我們需要分布式事務？因為我們需要各個資源數據保持一致性，但是對於分布式事務提供的強一致性，所有業務場景真的都需要嗎？大多數業務場景都能容忍短暫的不一致，不同的業務對不一致的容忍時間不同。像銀行轉賬業務，中間有幾分鍾的不一致時間，用戶通常都是可以理解和容忍的。在大多數的業務場景中，我們可以使用最終一致性替代傳統的強一致性，盡量避免使用分布式事務。在實踐中常用的最終一致性方案就是使用帶有事務功能的MQ做中間人角色，它的工作原理如下：在做本地事務之前，先向MQ發送一個prepare消息，然後執行本地事務，本地事務提交成功的話，向MQ發送一個commit消息，否則發送一個rollback消息，取消之前的消息。MQ只會在收到commit確認才會將消息投遞出去，所以這樣的形式可以保證在一切正常的情況下，本地事務和MQ可以達到一致性。但是分布式調用存在很多異常場景，諸如網路超時、VM宕機等。假如系統執行了local_tx()成功之後，還沒來得及將commit消息發送給MQ，或者說發送出去由於網路超時等原因，MQ沒有收到commit，發生了commit消息丟失，那麼MQ就不會把prepare消息投遞出去。MQ會根據策略去嘗試詢問（回調）發消息的系統（checkCommit）進行檢查該消息是否應該投遞出去或者丟棄，得到系統的確認之後，MQ會做投遞還是丟棄，這樣就完全保證了MQ和發消息的系統的一致性，從而保證了接收消息系統的一致性。3.研發團隊協作問題服務化之後，特別是採用微服務架構以後。研發團隊會被拆分成多個服務化小組，例如AWS的TwoPizzaTeam，每個團隊由2~3名研發負責服務的開發、測試、部署上線、運維和運營等。隨著服務數的膨脹，研發團隊的增多，跨團隊的協同配合將會成為一個制約研發效率提升的因素。3.1共用服務注冊中心為了方便開發測試，經常會在線下共用一個所有服務共享的服務注冊中心，這時，一個正在開發中的服務發布到服務注冊中心，可能會導致一些消費者不可用。解決方案：可以讓服務提供者開發方，只訂閱服務（開發的服務可能依賴其他服務），而不注冊正在開發的服務，通過直連測試正在開發的服務。它的工作原理如圖3-1所示。圖3-1隻訂閱，不發布3.2直連提供者在開發和測試環境下，如果公共的服務注冊中心沒有搭建，消費者將無法獲取服務提供者的地址列表，只能做本地單元測試或使用模擬樁測試。還有一種場景就是在實際測試中，服務提供者往往多實例部署，如果服務提供者存在Bug，就需要做遠程斷點調試，這會帶來兩個問題：1）服務提供者多實例部署，遠程調試地址無法確定，調試效率低下。2）多個消費者可能共用一套測試聯調環境，斷點調試過程中可能被其他消費者意外打斷。解決策略：繞過注冊中心，只測試指定服務提供者，這時候可能需要點對點直連，點對點直聯方式將以服務介面為單位，忽略注冊中心的提供者列表。3.3多團隊進度協同假如前端Web門戶依賴後台A、B、C和D4個服務，分別由4個不同的研發團隊負責，門戶要求新特性2周內上線。A和B內部需求優先順序排序將門戶的優先順序排的比較高，可以滿足交付時間點。但是C和D服務所在團隊由於同時需要開發其他優先順序更高的服務，因此把優先順序排的相對較低，無法滿足2周交付。在C和D提供版本之前，門戶只能先通過打測試樁的方式完成Mock測試，但是由於並沒有真實的測試過C和D服務，因此需求無法按期交付。應用依賴的服務越多，特性交付效率就越低下，交付的速度取決於依賴的最遲交付的那個服務。假如Web門戶依賴後台的100個服務，只要1個核心服務沒有按期交付，則整個進度就會延遲。解決方案：調用鏈可以將應用、服務和中間件之間的依賴關系串接並展示出來，基於調用鏈首入口的交付日期作為輸入，利用依賴管理工具，可以自動計算出調用鏈上各個服務的最遲交付時間點。通過調用鏈分析和標准化的依賴計算工具，可以避免人為需求排序失誤導致的需求延期。3.4服務降級和Mock測試在實際項目開發中，由於小組之間、個人開發者之間開發節奏不一致，經常會出現消費者等待依賴的服務提供者提供聯調版本的情況，相互等待會降低項目的研發進度。解決方案：服務提供者首先將介面定下來並提供給消費者，消費者可以將服務降級同Mock測試結合起來，在Mock測試代碼中實現容錯降級的業務邏輯（業務放通），這樣既完成了Mock測試，又實現了服務降級的業務邏輯開發，一舉兩得。3.5協同調試問題在實際項目開發過程中，各研發團隊進度不一致很正常。如果消費者坐等服務提供者按時提供版本，往往會造成人力資源浪費，影響項目進度。解決方案：分布式服務框架提供Mock樁管理框架，當周邊服務提供者尚未完成開發時，將路由切換到模擬測試模式，自動調用Mock樁；業務集成測試和上線時，則要能夠自動切換到真實的服務提供者上，可以結合服務降級功能實現。3.6介面前向兼容性由於線上的Bug修復、內部重構和需求變更，服務提供者會經常修改內部實現，包括但不限於：介面參數變化、參數欄位變化、業務邏輯變化和數據表結構變化。在實際項目中經常會發生服務提供者修改了介面或者數據結構，但是並沒有及時知會到所有消費者，導致服務調用失敗。解決方案：1）制定並嚴格執行《服務前向兼容性規范》，避免發生不兼容修改或者私自修改不通知周邊的情況。2）介面兼容性技術保障：例如Thrift的IDL，支持新增、修改和刪除欄位，欄位定義位置無關性，碼流支持亂序等。4.總結服務化之後，無論是服務化框架，還是業務服務，都面臨諸多挑戰，本章摘取了其中一些比較重要的問題，並給出解決方案和最佳實踐。對於本章節沒有列出的問題，則需要服務框架開發者和使用者在實踐中探索，找出一條適合自己產品的服務化最佳實踐。
⑼ 分布式存儲技術有哪些
中央存儲技術現已發展非常成熟。但是同時，新的問題也出現了，中心化的網路很容易擁擠，數據很容易被濫用。傳統的數據傳輸方式是由客戶端向雲伺服器傳輸，由伺服器向客戶端下載。而分布式存儲系統QKFile是從客戶端傳送到 N個節點，然後從這些節點就近下載到客戶端內部，因此傳輸速度非常快。對比中心協議的特點是上傳、下載速度快，能夠有效地聚集空閑存儲資源，並能大大降低存儲成本。
在節點數量不斷增加的情況下，QKFile市場趨勢開始突出，未來用戶數量將呈指數增長。分布式存儲在未來會有很多應用場景，如數據存儲，文件傳輸，網路視頻，社會媒體和去中心化交易等。網際網路的控制權越來越集中在少數幾個大型技術公司的手中，它的網路被去中心化，就像分布式存儲一樣，總是以社區為中心，面向用戶，而分布式存儲就是實現信息技術和未來網際網路功能的遠景。有了分布式存儲，我們可以創造出更加自由、創新和民主的網路體驗。是時候把網際網路推向新階段了。
作為今年非常受歡迎的明星項目，關於QKFile的未來發展會推動互聯網的進步，給整個市場帶來巨大好處。分布式存儲是基於網際網路的基礎結構產生的，區塊鏈分布式存儲與人工智慧、大數據等有疊加作用。對今天的中心存儲是一個巨大的補充，分布式時代的到來並不是要取代現在的中心互聯網，而是要使未來的數據存儲發展得更好，給整個市場生態帶來不可想像的活力。先看共識，後看應用，QKFile創建了一個基礎設施平台，就像阿里雲，阿里雲上面是做游戲的做電商的視頻網站，這就叫應用層，現階段，在性能上，坦白說，與傳統的雲存儲相比，沒有什麼競爭力。不過另一方面來說，一個新型的去中心化存儲的信任環境式非常重要的，在此環境下，自然可以衍生出許多相關應用，市場潛力非常大。
雖然QKFile離真正的商用還有很大的距離，首先QKFile的經濟模型還沒有定論，其次QKFile需要集中精力發展分布式存儲、商業邏輯和 web3.0，只有打通分布式存儲賽道，才有實力引領整個行業發展，人們認識到了中心化存儲的弊端，還有許多企業開始接受分布式存儲模式，即分布式存儲 DAPP應用觸達用戶。所以QKFile將來肯定會有更多的商業應用。創建超本地高效存儲方式的能力。當用戶希望將數據存儲在QKFile網路上時，他們就可以擺脫巨大的集中存儲和地理位置的限制，用戶可以看到在線存儲的礦工及其市場價格，礦工之間相互競爭以贏得存儲合約。使用者挑選有競爭力的礦工，交易完成，用戶發送數據，然後礦工存儲數據，礦工必須證明數據的正確存儲才能得到QKFile獎勵。在網路中，通過密碼證明來驗證數據的存儲安全性。采礦者通過新區塊鏈向網路提交其儲存證明。通過網路發布的新區塊鏈驗證，只有正確的區塊鏈才能被接受，經過一段時間，礦工們就可以獲得交易存儲費用，並有機會得到區塊鏈獎勵。數據就在更需要它的地方傳播了，旋轉數據就在地球范圍內流動了，數據的獲取就不斷優化了，從小的礦機到大的數據中心，所有人都可以通過共同努力，為人類信息社會的建設奠定新的基礎，並從中獲益。