⑴ 什么是分布式处理要求通俗，易懂。感谢！
分布式处理系统与并行处理系统都是计算机体系结构中的两类。并行处理系统是利用多个功能部件或多个处理机同时工作来提高系统性能或可靠性的计算机系统，这种系统至少包含指令级或指令级以上的并行。并行处理系统的研究与发展涉及计算理论，算法，体系结构，软硬件多个方面，但它与分布式处理系统有密切的关系，随着通信技术的发展，两者的界限越来越模糊。广义上说分布式处理也可以认为是一种并行处理形式。而分布式处理系统将不同地点的或具有不同功能的或拥有不同数据的多台计算机用通信网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，协调地完成信息处理任务的计算机系统。一般认为，集中在同一个机柜内或同一个地点的紧密耦合多处理机系统或大规模并行处理系统是并行处理系统，而用局域网或广域网连接的计算机系统是分布式处理系统。松散耦合并行计算机中的并行操作系统有时也称为分布式处理系统。
分布式处理系统包含硬件，控制系统，接口系统，数据，应用程序和人等六个要素。而控制系统中包含了分布式操作系统，分布式数据库以及通信协议等。
分布式计算环境是在具有多地址空间的多计算机系统上进行计算和信息处理的软件环境。而分布式软件系统是支持分布式处理的软件系统，它包括分布式操作系统，分布式程序设计语言及其编译系统，分布式文件系统和分布式数据库系统等。而CORBA，COM＋等是设计分布式软件系统的一些技术。
通俗地讲（一通俗就不是很科学了，你可以参照上边的说法），分布式处理就是多台相连的计算机各自承担同一工作任务的不同部分，在人的控制下，同时运行，共同完成同一件工作任务．
⑵ 分布式系统常用的一致性算法有哪些
在做服务器负载均衡时候可供选择的负载均衡的算法有很多，包括： 轮循算法（Round Robin）、哈希算法（HASH）、最少连接算法（Least Connection）、响应速度算法（Response Time）、加权法（Weighted ）等。其中哈希算法是最为常用的算法. 典型的应用场景是： 有N台服务器提供缓存服务，需要对服务器进行负载均衡，将请求平均分发到每台服务器上，每台机器负责1/N的服务。 常用的算法是对hash结果取余数 (hash() mod N)：对机器编号从0到N-1，按照自定义的hash()算法，对每个请求的hash()值按N取模，得到余数i，然后将请求分发到编号为i的机器。但这样的算法方法存在致命问题，如果某一台机器宕机，那么应该落在该机器的请求就无法得到正确的处理，这时需要将当掉的服务器从算法从去除，此时候会有(N-1)/N的服务器的缓存数据需要重新进行计算；如果新增一台机器，会有N /(N+1)的服务器的缓存数据需要进行重新计算。对于系统而言，这通常是不可接受的颠簸（因为这意味着大量缓存的失效或者数据需要转移）。那么，如何设计一个负载均衡策略，使得受到影响的请求尽可能的少呢？ 在Memcached、Key-Value Store、Bittorrent DHT、LVS中都采用了Consistent Hashing算法
⑶ 分布式显控技术都有哪几种哪种分布式更好
根据分布式采用的编解码技术，可以将分布式分为以下3个类型：
1、深压缩分布式产品
深压缩类产品顾名思义，是将视频信号进行深度压缩以实现系统功能。这类产品是以H.264/H.265编解码算法为主的早期分布产品，主要应用在视频监双控、网络直播等对延时、画质要求不高的应用场景下。
此类型通常采用4:2:0的色彩采样方式与帧间压缩为主的算法，将视频信号进行深度有损压缩，使用低码流对视频信号进行传输。一路非压缩1080p视频的带宽是2.99Gbps，压缩后为2~10 Mbps。
2、浅压缩分布式产品
浅压缩分布式产品是近几年出现新分布式类型，主旨在解决深压缩技术在指挥中心分布式系统中存在的不足，例如延时高、画质较差、同步困难。主要包括：SDVoE、VC-2、JPEG2000、私有算法等编码方式。
此类型通常采用4:4:4的色彩采样方式与无损压缩为主的算法，将视频信号进行少量压缩。提供高码流、低延时、高画质、高同步的视频处理方式。
3、双引擎分布式产品
双引擎分布式是最新一代的分布式概念，通过采用双分布式核心的设计，将前两类分布式产品特点与优势进行整合。双引擎分布式并不是单纯的同时具备将深压缩码流与浅压缩码流，而是将两者优势根据实际应用需求进行结合解决方案。 在具备视频高质量无损显示效果、低延时传输的同时完善了多种应用方式，并解决了实际使用中与市面上H.264/H.265设备兼容、低网络带宽下远距离视频分享的需求。
⑷ 数据的算法都有哪些……
A*搜寻算法
俗称A星算法。这是一种在图形平面上，有多个节点的路径，求出最低通过成本的算法。常用于游戏中的 NPC的移动计算，或线上游戏的 BOT的移动计算上。该算法像 Dijkstra算法一样，可以找到一条最短路径；也像BFS一样，进行启发式的搜索。
Beam Search
束搜索(beam search)方法是解决优化问题的一种启发式方法，它是在分枝定界方法基础上发展起来的，它使用启发式方法估计k个最好的路径，仅从这k个路径出发向下搜索，即每一层只有满意的结点会被保留，其它的结点则被永久抛弃，从而比分枝定界法能大大节省运行时间。束搜索于20 世纪70年代中期首先被应用于 人工智能领域,1976 年Lowerre在其称为 HARPY的语音识别系统中第一次使用了束搜索方法。他的目标是并行地搜索几个潜在的最优决策路径以减少回溯，并快速地获得一个解。
二分取中查找算法
一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜素过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜素过程结束；如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。
Branch and bound
分支定界算法是一种在问题的解空间树上搜索问题的解的方法。但与回溯算法不同，分支定界算法采用广度优先或最小耗费优先的方法搜索解空间树，并且，在分支定界算法中，每一个活结点只有一次机会成为扩展结点。
数据压缩
数据压缩是通过减少计算机中所存储数据或者通信传播中数据的冗余度，达到增大数据密度，最终使数据的存储空间减少的技术。数据压缩在文件存储和分布式系统领域有着十分广泛的应用。数据压缩也代表着尺寸媒介容量的增大和网络带宽的扩展。
Diffie–Hellman密钥协商
Diffie–Hellman key exchange，简称“D–H”，是一种安全协议。它可以让双方在完全没有对方任何预先信息的条件下通过不安全信道建立起一个密钥。这个密钥可以在后续的通讯中作为对称密钥来加密通讯内容。
Dijkstra’s 算法
迪科斯彻算法（Dijkstra）是由荷兰计算机科学家艾兹格·迪科斯彻发明的。算法解决的是有向图中单个源点到其他顶点的最短路径问题。举例来说，如果图中的顶点表示城市，而边上的权重表示着城市间开车行经的距离，迪科斯彻算法可以用来找到两个城市之间的最短路径。
动态规划
动态规划是一种在 数学和计算机科学中使用的，用于求解包含重叠子问题的最优化问题的方法。其基本思想是，将原问题分解为相似的子问题，在求解的过程中通过子问题的解求出原问题的解。 动态规划的思想是多种算法的基础，被广泛应用于计算机科学和工程领域。比较着名的应用实例有：求解最短路径问题，背包问题，项目管理，网络流优化等。这里也有一篇文章说得比较详细。
欧几里得算法
在 数学中，辗转相除法，又称 欧几里得算法，是求 最大公约数的算法。辗转相除法首次出现于 欧几里得的《几何原本》（第VII卷，命题i和ii）中，而在中国则可以追溯至 东汉出现的《九章算术》。
快速傅里叶变换(FFT)
快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT），是离散傅里叶变换的快速算法，也可用于计算离散傅里叶变换的逆变换。快速傅里叶变换有广泛的应用，如数字信号处理、计算大整数乘法、求解偏微分方程等等。
哈希函数
HashFunction是一种从任何一种数据中创建小的数字“指纹”的方法。该 函数将数据打乱混合，重新创建一个叫做散列值的指纹。散列值通常用来代表一个短的随机字母和数字组成的字符串。好的散列 函数在输入域中很少出现散列冲突。在散列表和数据处理中，不抑制冲突来区别数据，会使得数据库记录更难找到。
堆排序
Heapsort是指利用堆积树（堆）这种 数据结构所设计的一种排序算法。堆积树是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积属性：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父结点。
归并排序
Merge sort是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。
RANSAC 算法
RANSAC 是”RANdom SAmpleConsensus”的缩写。该算法是用于从一组观测数据中估计 数学模型参数的迭代方法，由Fischler and Bolles在1981提出，它是一种非确定性算法，因为它只能以一定的概率得到合理的结果，随着迭代次数的增加，这种概率是增加的。该算法的基本假设是观测数据集中存在”inliers”（那些对模型参数估计起到支持作用的点）和”outliers”（不符合模型的点），并且这组观测数据受到噪声影响。RANSAC 假设给定一组”inliers”数据就能够得到最优的符合这组点的模型。
RSA加密算法
这是一个公钥加密算法，也是世界上第一个适合用来做签名的算法。今天的RSA已经 专利失效，其被广泛地用于 电子商务加密，大家都相信，只要密钥足够长，这个算法就会是安全的。
并查集Union-find
并查集是一种树型的 数据结构，用于处理一些不相交集合（Disjoint Sets）的合并及查询问题。常常在使用中以森林来表示。
Viterbi algorithm
寻找最可能的隐藏状态序列
等等这些，算法很多。
⑸ 哪种算法适合分布式数据库进行分布
千山鸟飞绝，
⑹ 分布式处理技术是什么
java 分布式处理技术
1.1 RMI 的基本概念
1.1.1 什么是RMI
RMI(Remote Method Invocation) 远程方法调用是一种计算机之间对象互相调用对方函数，启动对方进程的一种机制，使用这种机制，某一台计算机上的对象在调用另外一台计算机上的方法时，使用的程序语法规则和在本地机上对象间的方法调用的语法规则一样。
1.1.2 RMI 的用途
1、 分布式体系结构
我们为什么要使用分布式计算呢？
Ø 当我们想与多个用户或客户机共享一个中央资源（如一个数据库）时，就会使用分布式计算。
Ø 分布式计算用来利用多个系统的组合计算能力，以便比在单个系统上更有效或更快地解决问题。
可以用多种方法配置多个计算机系统以共享处理，包括共享内存、共享磁盘或只是共享一条公共通信通道。最新的技术允许物理上相隔很远的系统能够在处理计算问题时协同工作。
关于利用计算能力这一主题，因特网及伴随的通信协议 TCP/IP 的出现已使无数的计算机系统史无前例地连接起来。对一些应用程序来说，能够利用如此多的计算功能来解决问题是令人满意的。甚至更吸引人的是，大多数计算机系统都有充足的空闲时间，可以帮助解决其它问题。将来，网格计算会利用分布式计算能力进行出售，这与电力行业出售电能非常相似。
2、 Java 分布式对象编程技术
RMI 是 Enterprise JavaBeans 的支柱，是建立分布式 Java 应用程序的方便途径。只要按照 RMI 规则设计程序，可以不必再过问在 RMI 之下的网络细节了，如： TCP 和 Socket 等等。任意两台计算机之间的通讯完全由 RMI 负责。调用远程计算机上的对象就像本地对象一样方便。
1.1.3 RMI 应用程序分类
依据 RMI 应用程序各部分职责，可对应用程序进行如下分类：
Ø 服务器程序：服务器程序将创建多个远程对象，并使每个对象能够被引用。等待客户端调用创建好的远程对象上的方法。
Ø 客户端程序：从服务端程序中得到一个或多个远程对象的引用。客户端能用此引用调用远程对象上的方法。
Ø 对等计算程序：双方地位相等，互为对方的服务器和客户端。
1.2 创建 RMI 应用程序步骤
1、 定义远程接口
在 Java 中，远程对象是实现远程接口的类的实例 , 远程接口声明每个要远程调用的方法。在需要创建一个远程对象的时候，我们通过传递一个接口来隐藏基层的实施细节，客户通过接口句柄发送消息即可。远程接口具有如下特点：
Ø 远程接口必须为 public 属性。如果不这样，除非客户端与远程接口在同一个包内，否则 当试图装入实现该远程接口的远程对象时，调用会得到错误结果。
Ø 远程接口必须扩展接口 java.rmi.Remote 。
Ø 除与应用程序本身特定的例外之外，远程接口中的每个方法都必须在自己的 throws 从句中 声明 java.rmi.RemoteException 。（或 RemoteException 的父类）。
代码范例 1
package com.itjob;
import java.rmi.*;
public interface RmiSample extends Remote{
public int sum(int a,int b) throws RemoteException;
}
2、 实现远程接口
远程对象实现类必须扩展远程对象 java.rmi.UnicastRemoteObject 类，并实现所定义的远程接口。远程对象的实现类中包含实现每个远程接口所指定的远程方法的代码。这个类也可以含有附加的方法，但客户只能使用远程接口中的方法。因为客户是指向接口的一个句柄，而不是它的哪个类。必须为远程对象定义构造函数，即使只准备定义一个默认构造函数，用它调用基础类构造函数。因为基础类构造函数可能会抛出 java.rmi.RemoteException ，所以即使别无它用必须抛出 java.rmi.RemoteException 例外。
代码范例 2
package com.itjob.rmi;
import java.rmi.*;
import java.rmi.server.*;
import com.itjob.RmiSample ;
/**
远程接口实现类，继承了 UnicastRemoteObject 并实现了 RmiSample 远程接口
*/
public class RmiSampleImpl extends UnicastRemoteObject implements RmiSample{
// 覆盖默认构造函数并抛出 RemoteException
public RmiSampleImpl() throws RemoteException{
super();
}
// 所有远程实现方法必须抛出 RemoteException
public int sum(int a,int b) throws RemoteException{
return a+b;
}
}
3、 编写服务器类
包含 main 方法的类可以是实现类自身，也可以完全是另一个类。下面通过 RmiSampleServer 来创建一个远程对象的实例，并通过 java.rmi.registry.LocateRegistry 类的 createRegistry 方法从指定端口号启动注册服务程序，也可以通过执行 rmiregistry 命令启动注册服务程序，注册服务程序的缺省运行端口为 1099 。
代码范例 3
package com.itjob.rmi;
import java.rmi.*;
import java.rmi.registry.*;
public class RmiSampleServer{
public static void main(String[] args){
/* 创建和安装一个安全管理器，令其支持 RMI. 作为 Java 开发包的一部分
* 适用于 RMI 唯一一个是 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 (" 远程对象注册成功， RMI 服务已经启动，等待客户端调用 ....");
}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 代码范例 3 中将将远程对象名字绑定到对远程对象的引用上：
LocateRegistry.createRegistry(8808); 指定本 RMI 服务程序不使用默认端口 1099, 而是使用自己指定的端口 8808 。
Naming.rebind("//localhost:8808/SAMPLE-SERVER" , Server); 将远程对象在服务器上注册并指定了将查找远程对象引用的 URL ， URL 格式为 //host:port/name 。其中 host 是注册表所在的主机（远程或本地）， port 是注册表接受调用的端口号， name 是未经注册表解释的简单字符串。 host 和 port 两者都是可选项。如果省略了 host ，则主机默认为本地主机。如果省略了 port ，则端口默认为 1099 ，该端口是 RMI 的注册表 rmiregistry 使用的“着名”端口。
代码范例 3 的运行结果如图所示：
图 14.1 代码范例 3 运行结果
4、 编写使用远程服务的客户机类
客户机类的主要功能有两个，一是通过 Naming.lookup 方法来构造注册服务程序 stub 程序实例，二是调用服务器远程对象上的远程方法。
代码范例 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、 为远程对象实现创建根和干
客户端是通过 Naming.lookup 方法来构造注册服务程序 stub 程序实例，通过该实例的引用来发起对远程对象方法调用的，所以在运行运行客户端应用前必须为远程对象实现创建根 (stub) 和干 (Skeleton) 。要创建存根程序和骨架文件，应以包含远程对象实现的已编译类包全名运行 rmic 编译器。存根（ Stub ）是远程对象在客户端的代理，它将 RMI 调用传递给服务器端的骨架（ Skeleton ），后者负责将该调用传递给实际的远程方法。在命令行模块下运行 RMIC 调用：
图 14. 2 RMIC 命令
调用 RMIC 命令运行结果如图所示：
图 14.3 RMIC 运行结果
Ø 我们可以看系统帮我们生成了存根 (stub)RmiSampleImpl_Stub.class 但系统并没有帮我们生成骨架（ Skeleton ） RmiSampleImpl_ Skeleton .class 。这与 JDK 的版本有关：
采用 JDK1.4 版本运行 rmic com.itjob.rmi. RmiSampleImpl 命令系统将会生成存根 (stub)RmiSampleImpl_Stub.class 和骨架（ Skeleton ） RmiSampleImpl_ Skeleton .class 两个类文件；
采用 JDK1.5 版本运行 rmic com.itjob.rmi. RmiSampleImpl 命令系统将只会生成存根 (stub)RmiSampleImpl_Stub.class ，骨架（ Skeleton ） RmiSampleImpl_ Skeleton .class 的功能将通反射技术由系统在运行时自动实现；
6、 运行程序
依次做完上述步骤后，我们现在来运行一下我们的 RMI 应用。先运行服务端程序，运行结果如图 14.1 所示。
接下来我们运行客户端程序（代码范例 4 ），运行结果如图所示：
图 14.4 客户端程序运行结果
看到上面结果说明我们客户端程序进行 RMI 远程调用已经成功了。
1.3 RMI 接口和类简介
负责指定 rmi 系统远程对象行为的接口和类在 java.rmi 包中定义的，接下来我们了解一下几个核心接口和类：
1、 Java.rmi.Remote 接口
在 rmi 中，远程接口声明了可从远程 java 虚拟机中调用的方法集，远程接口必须满足下列条件：
Ø 远程接口必须至少直接或间接的扩展 java.rmi.Remote 接口。
Ø 远程接口中的方法申明必须满足：远程方法申明在其 throws 子句中除了要包含与应用程序有关的异常之外，还必须包括 RemoteException 异常 ( 或她的父类 ) ；在远程方法申明中，作为参数或返回值申明的远程对象必须申明为远程接口，而非该接口的实现类。
2、 Java.rmi.RemoteException 类
RemoteException 类是在远程方法调用期间由 RMI 运行所抛出的异常，在使用了 rmi 系统的应用程序中，远程接口中申明的远程方法在其 throws 子句中必须指定 RemoteException 或者其超类。
Ø 当远程方法调用由于某种原因失败时，将抛出 RemoteException 异常。
Ø RemoteException 类是一个已检验的异常，而不是 RuntimeException 。
3、 Java.rmi.server.RemoteObject 类
Ø RMI 服务器函数由 RemoteObject 类及其子类 RemoteServer,UnicastRemoteObject 和 Activatabble 提供。
Ø RemoteObject 为远程对象敏感的 Object 方法 ,hashCode,equals 和 toString 方法提供实现。
Ø 创建远程对象并将其导出，所需的方法由类 UnicastRemoteObject 和 Activatable 提供，子类可以识别远程方法。
Ø UnicastRemoteObject 定义了单个调用的远程对象，其引用只有在服务器进程运行时才有效。
Ø 类 Activatable 是抽象类，它定义的 activatable 远程对象在其远程方法被调用时开始执行，并在必要时自己关闭。
4、 Java.rmi.registry.LocateRegistry 类
LocateRegistry 类用于获得对特定主机的引导远程对象注册服务程序的引用 ( 创建 stub), 或者创建能在特定端口接受调用的远程对象注册服务程序，注册服务程序实现将远程对象名与远程对象引用关联的简单命名语法，服务器重新启动不会记住这些名字和远程对象之间的绑定。
LocateRegistry 类中的方法：
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 类
Naming 类提供了存储和获得远程对象注册服务程序中的远程对象进行引用的方法
Ø Naming 类中的方法以 url 的形式作为其中的一个参数， //host:port/name
Ø 当远程对象使用 rmi 注册服务程序在本地主机上进行过注册后，远程主机上的调用程序就可以按名称查询远程对象，获得其引用，然后在对象上调用远程方法。
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 类
类 UnicastRemoteObject 创建并导出远程对象，该类实现的远程服务具有以下特点：
Ø 将这种对象的引用至多仅在创建该远程对象的进程生命周期内有效。
Ø 通过 TCP 传输与远程对象通信调用，参数和结果使用流协议在客户端和服务器之间进行通信。
7、 Stub 和 skeleton
在远程对象的通信过程中， rmi 使用标准机制： stub 和 skeleton
图 14.5 Stub 和 Skeleton
Ø Stub 的功能
初始化与包含远程对象的远程机器的连接。
对远程机器参数进行编组（写入并传输）。
等待方法调用结果。
读取返回值或返回的异常。
将值返回给调用程序。
Ø Skeleton 的功能
在远程机器中，每个远程对象都可以有相应的 skeleton ， skeleton 负责将调用分配给实际的远程对象实现，他的主要功能如下：
读取远程方法的参数。
调用实际远程对象实现上的方法。
将结果（返回值或异常）编组（写入并传输）给调用程序。
1.4 JNDI 基本概念
JNDI 诞生的理由似乎很简单。随着分布式应用的发展，远程访问对象访问成为常用的方法。虽然说通过 Socket 等编程手段仍然可实现远程通信，但按照模式的理论来说，仍是有其局限性的。 RMI 技术， RMI-IIOP 技术的产生，使远程对象的查找成为了技术焦点。 JNDI 技术就应运而生。 JNDI 技术产生后，就可方便的查找远程或是本地对象。
1、 JNDI 是什么 ?
JNDI(The Java Naming and Directory Interface ， Java 命名和目录接口 ) 是一组在 Java 应用中访问命名和目录服务的 API 。为开发人员提供了查找和访问各种命名和目录服务的通用、统一的方式。借助于 JNDI 提供的接口，能够通过名字定位用户、机器、网络、对象服务等。
Ø 命名服务：就像 DNS 一样，通过命名服务器提供服务，大部分的 J2EE 服务器都含有命名服务器。
Ø 目录服务：一种简化的 RDBMS 系统，通过目录具有的属性保存一些简单的信息。目录服务通过目录服务器实现，比如微软 ACTIVE DIRECTORY 等。
2、 JNDI 的好处 :
Ø 包含大量命名和目录服务，可以使用相同 API 调用访问任何命名或目录服务。
Ø 可以同时连接多个命名和目录服务。
Ø 允许把名称同 JAVA 对象或资源关联起来，不必知道对象或资源的物理 ID 。
Ø 使用通用接口访问不同种类的目录服务
Ø 使得开发人员能够集中使用和实现一种类型的命名或目录服务客户 API 上。
1.5 JNDI 应用程序结构
JNDI 的结构由一个 API 和一个 SPI 组成， Java 应用程序实用 JNDI API 访问各种各样的命名和目录服务。
图 14.6 JNDI 应用程序结构
1、 JNDI 上下文
前面提到命名服务是将名称与对象相关联。这种关联被称为绑定。一组这样的绑定被称为上下文， Jndi 上下文可以用来查找，捆绑 / 解除捆绑，创建或者破坏绑定名称操作在 JNDI 中，上下文是使用 javax.naming.Context 接口来表示的，而这个接口也正是与命名服务进行交互的主要接口。
Context 接口中的每个命名方法都有两种重载的形式：
lookup(String name): 接受一个字符串名称参数，查找绑定远程对象。
lookup(javax.naming.Name): 接受一个结构化的名称，查找绑定远程对象。
2、 初始化上下文
InitialContext 是一个实现了 Context 接口的类。使用这个类作为您到命名服务的入口点 。创建一个 InitialContext 对象构造器需要采用一组属性，形式为 java.util.Hashtable 或其子类之一，比如：
代码范例 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);
要通过 JNDI 进行资源访问，我们必须设置初始化上下文的参数，主要是设置 JNDI 驱动的类名 (java.naming.factory.initial) 和提供命名服务的 URL(java.naming.provider.url) 。因为 Jndi 的实现产品有很多。所以 java.naming.factory.initial 的值因提供 JNDI 服务器的不同而不同， java.naming.provider.url 的值包括提供命名服务的主机地址和端口号。
下表列出了用于所支持的服务提供程序的工厂类。
表 : Context.INITIAL_CONTEXT_FACTORY 的值
名称
服务提供程序工厂
文件系统
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 与 JNDI 集成
通过上面对 JNDI 的了解我们可以利用 JNDI 来管理 RMI 远程对象的注册服务，我们将代码范例 3 进行如下改写：
代码范例 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();
}
}
启动服务端程序如图所示：
图 14.7 JNDI 服务程序启动
表示服务端程序已经将远程对象在 JNDI 是进行了注册，等待客户端进行调用。
接下来我们改写客户端程序采用 JNDI 方式来调用远程对象
代码范例 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) );
}
}
运行客户端程序如图所示：
图 14.8 客户端 JNDI 程序运行结果
表示客户端已经通过 JNDI 调用服务端远程对象成功。
1.7 学习总结
Ø RMI 运行在一个 java 虚拟机上的对象调用运行在另一个 java 虚拟机上的对象的方法 . 。 RMI 的用途就是为 java 程序之间的远程通信提供服务。
Ø RMI 的编程思想
n 对客户端：需要一些特定的代码来引用远程对象，一旦客户端的代码拥有对远程对象的引用，对远程对象上的调用与对本地对象方法的调用除了速度以外没什么区别。
n 对服务端：必须定义类并实例化类的远程对象，服务器的代码必须能够登记对象并向客户端导出它们的方法，这样，这些方法就能够被远程调用了。
n 客户端和服务端的代码都必须定义或能够访问一个接口，该接口中申明了可以远程调用的方法，并且两者还可以设置一个安全管理器。
n 当调用远程对象上的方法时，客户端可以将对象作为参数来传递，并且，远程对象上的方法可以返回对象，这些是通过序列化来实现的。
Ø JNDI 为开发人员提供了查找和访问各种命名和目录服务的通用、统一的方式。
Ø JNDI 的结构由一个 API 和一个 SPI 组成， Java 应用程序实用 JNDI API 访问各种各样的命名和目录服务。
⑺ 简述这三种分布式系统中计算和数据的协作机制的有什么共同点和不同点
主流的3种分布式存储文件系统存储架构分两种，一种是传统存储阵列架构，另一种就是分布式存储架构。
一、当前市场上，比较主流的3种分布式存储文件系统，分别有AFS、GFS、Lustre。它们基本都有一个共通点——全局名字空间、缓存一致性、安全性、可用性和可扩展性。
二、3种分布式存储文件系统的各自特点 1.AFS 由卡内基美隆大学最初设计开发的AFS，目前已经相当成熟，用于研究和部分大型网络中。AFS是AndrewFileSystem的简称，它的主要组建包括Cells、AFSclients、基本存储单元Volumes、AFSservers和Volumereplication。 拥有良好可扩展性的AFS，能够为客户端带来性能的提升和可用性的提高。AFS将文件系统的可扩展性放在了设计和实践的首要位置，因此AFS拥有很好的扩展性，能够轻松支持数百个节点，甚至数千个节点的分布式环境。它实现的是模块化的，所以并不要求在每台服务器上运行所有服务器进程。 但值得一提的是，AFS的缺点在于管理员界面友好性不足，需要更多的专业知识来支持。
2.GFS 被称为文件系统的GFS（GoogleFileSystem），是用以实现非结构化数据的主要技术和文件系统。它的性能、可扩展性、可靠性和可用性都受到了肯定。它主要运行在大量运行Linux系统的普通机器上，能大大降低它的硬件成本。 文件的大小，一直是文件系统要考虑的问题。对于任何一种文件系统，成千上万的几KB的系统很容易压死内存。所以，对于大型的文件，管理要高效，对于小型的文件，也需要支持，但是并没有进行优化。在GFS中，chunkserver的大小被固定为64MB，这样的块规模比一般的文件系统的块规模要大得多，可以减少元数据metadata的开销，减少Master的交互。但是，太大的块规模也会产生内部碎片，或者同一个chunk中存在多个小文件可能会产生访问热点。 3.QKFile qkf是qkfile项目的燃料，qkfile项目是一个全球性的公共分布式文件系统，可以给网盘、云存储、短视频、图片、cdn等领域提供可靠的文件存储分发服务。
⑻ 求救，分布式事务怎么处理
1.性能和时延问题在服务化之前，业务通常都是本地API调用，本地方法调用性能损耗较小。服务化之后，服务提供者和消费者之间采用远程网络通信，增加了额外的性能损耗：1）客户端需要对消息进行序列化，主要占用CPU计算资源。2）序列化时需要创建二进制数组，耗费JVM堆内存或者堆外内存。3）客户端需要将序列化之后的二进制数组发送给服务端，占用网络带宽资源。4）服务端读取到码流之后，需要将请求数据报反序列化成请求对象，占用CPU计算资源。5）服务端通过反射的方式调用服务提供者实现类，反射本身对性能影响就比较大。6）服务端将响应结果序列化，占用CPU计算资源。7）服务端将应答码流发送给客户端，占用网络带宽资源。8）客户端读取应答码流，反序列化成响应消息，占用CPU资源。通过分析我们发现，一个简单的本地方法调用，切换成远程服务调用之后，额外增加了很多处理流程，不仅占用大量的系统资源，同时增加了时延。一些复杂的应用会拆分成多个服务，形成服务调用链，如果服务化框架的性能比较差、服务调用时延也比较大，业务服务化之后的性能和时延将无法满足业务的性能需求。1.1RPC框架高性能设计影响RPC框架性能的主要因素有三个。1）I/O调度模型：同步阻塞I/O（BIO）还是非阻塞I/O（NIO）。2）序列化框架的选择：文本协议、二进制协议或压缩二进制协议。3）线程调度模型：串行调度还是并行调度，锁竞争还是无锁化算法。1.I/O调度模型在I/O编程过程中，当需要同时处理多个客户端接入请求时，可以利用多线程或者I/O多路复用技术进行处理。I/O多路复用技术通过把多个I/O的阻塞复用到同一个select的阻塞上，从而使得系统在单线程的情况下可以同时处理多个客户端请求。与传统的多线程/多进程模型比，I/O多路复用的最大优势是系统开销小，系统不需要创建新的额外进程或者线程，也不需要维护这些进程和线程的运行，降低了系统的维护工作量，节省了系统资源。JDK1.5_update10版本使用epoll替代了传统的select/poll，极大地提升了NIO通信的性能，它的工作原理如图1-1所示。图1-1非阻塞I/O工作原理Netty是一个开源的高性能NIO通信框架：它的I/O线程NioEventLoop由于聚合了多路复用器Selector，可以同时并发处理成百上千个客户端Channel。由于读写操作都是非阻塞的，这就可以充分提升I/O线程的运行效率，避免由于频繁I/O阻塞导致的线程挂起。另外，由于Netty采用了异步通信模式，一个I/O线程可以并发处理N个客户端连接和读写操作，这从根本上解决了传统同步阻塞I/O一连接一线程模型，架构的性能、弹性伸缩能力和可靠性都得到了极大的提升。Netty被精心设计，提供了很多独特的性能提升特性，使它做到了在各种NIO框架中性能排名第一，它的性能优化措施总结如下。1）零拷贝：（1）Netty的接收和发送ByteBuffer采用DIRECTBUFFERS，使用堆外直接内存进行Socket读写，不需要进行字节缓冲区的二次拷贝。如果使用传统的堆内存（HEAPBUFFERS）进行Socket读写，JVM会将堆内存Buffer拷贝一份到直接内存中，然后才写入Socket中。相比于堆外直接内存，消息在发送过程中多了一次缓冲区的内存拷贝。（2）Netty提供了组合Buffer对象，可以聚合多个ByteBuffer对象，用户可以像操作一个Buffer那样方便地对组合Buffer进行操作，避免了传统通过内存拷贝的方式将几个小Buffer合并成一个大的Buffer。（3）Netty的文件传输采用了transferTo方法，它可以直接将文件缓冲区的数据发送到目标Channel，避免了传统通过循环write方式导致的内存拷贝问题。2）内存池：随着JVM虚拟机和JIT即时编译技术的发展，对象的分配和回收是个非常轻量级的工作。但是对于缓冲区Buffer，情况却稍有不同，特别是对于堆外直接内存的分配和回收，是一件耗时的操作。为了尽量重用缓冲区，Netty提供了基于内存池的缓冲区重用机制。性能测试表明，采用内存池的ByteBuf相比于朝生夕灭的ByteBuf，性能高23倍左右（性能数据与使用场景强相关）。3）无锁化的串行设计：在大多数场景下，并行多线程处理可以提升系统的并发性能。但是，如果对于共享资源的并发访问处理不当，会带来严重的锁竞争，这最终会导致性能的下降。为了尽可能地避免锁竞争带来的性能损耗，可以通过串行化设计，即消息的处理尽可能在同一个线程内完成，期间不进行线程切换，这样就避免了多线程竞争和同步锁。为了尽可能提升性能，Netty采用了串行无锁化设计，在I/O线程内部进行串行操作，避免多线程竞争导致的性能下降。表面上看，串行化设计似乎CPU利用率不高，并发程度不够。但是，通过调整NIO线程池的线程参数，可以同时启动多个串行化的线程并行运行，这种局部无锁化的串行线程设计相比一个队列-多个工作线程模型性能更优。4）高效的并发编程：volatile的大量、正确使用；CAS和原子类的广泛使用；线程安全容器的使用；通过读写锁提升并发性能。2.高性能序列化框架影响序列化性能的关键因素总结如下。1）序列化后的码流大小（网络带宽的占用）。2）序列化&反序列化的性能（CPU资源占用）。3）是否支持跨语言（异构系统的对接和开发语言切换）。4）并发调用的性能表现：稳定性、线性增长、偶现的时延毛刺等。相比于JSON等文本协议，二进制序列化框架性能更优异，以Java原生序列化和Protobuf二进制序列化为例进行性能测试对比，结果如图1-2所示。图1-2序列化性能测试对比数据在序列化框架的技术选型中，如无特殊要求，尽量选择性能更优的二进制序列化框架，码流是否压缩，则需要根据通信内容做灵活选择，对于图片、音频、有大量重复内容的文本文件（例如小说）可以采用码流压缩，常用的压缩算法包括GZip、Zig-Zag等。3.高性能的Reactor线程模型该模型的特点总结如下。1）有专门一个NIO线程：Acceptor线程用于监听服务端，接收客户端的TCP连接请求。2）网络I/O操作：读、写等由一个NIO线程池负责，线程池可以采用标准的JDK线程池实现，它包含一个任务队列和N个可用的线程，由这些NIO线程负责消息的读取、解码、编码和发送。3）1个NIO线程可以同时处理N条链路，但是1个链路只对应1个NIO线程，防止产生并发操作。由于Reactor模式使用的是异步非阻塞I/O，所有的I/O操作都不会导致阻塞，理论上一个线程可以独立处理所有I/O相关的操作，因此在绝大多数场景下，Reactor多线程模型都可以完全满足业务性能需求。Reactor线程调度模型的工作原理示意如图1-3所示。图1-3高性能的Reactor线程调度模型1.2业务最佳实践要保证高性能，单依靠分布式服务框架是不够的，还需要应用的配合，应用服务化高性能实践总结如下：1）能异步的尽可能使用异步或者并行服务调用，提升服务的吞吐量，有效降低服务调用时延。2）无论是NIO通信框架的线程池还是后端业务线程池，线程参数的配置必须合理。如果采用JDK默认的线程池，最大线程数建议不超过20个。因为JDK的线程池默认采用N个线程争用1个同步阻塞队列方式，当线程数过大时，会导致激烈的锁竞争，此时性能不仅不会提升，反而会下降。3）尽量减小要传输的码流大小，提升性能。本地调用时，由于在同一块堆内存中访问，参数大小对性能没有任何影响。跨进程通信时，往往传递的是个复杂对象，如果明确对方只使用其中的某几个字段或者某个对象引用，则不要把整个复杂对象都传递过去。举例，对象A持有8个基本类型的字段，2个复杂对象B和C。如果明确服务提供者只需要用到A聚合的C对象，则请求参数应该是C，而不是整个对象A。4）设置合适的客户端超时时间，防止业务高峰期因为服务端响应慢导致业务线程等应答时被阻塞，进而引起后续其他服务的消息在队列中排队，造成故障扩散。5）对于重要的服务，可以单独部署到独立的服务线程池中，与其他非核心服务做隔离，保障核心服务的高效运行。6）利用Docker等轻量级OS容器部署服务，对服务做物理资源层隔离，避免虚拟化之后导致的超过20%的性能损耗。7）设置合理的服务调度优先级，并根据线上性能监控数据做实时调整。2.事务一致性问题服务化之前，业务采用本地事务，多个本地SQL调用可以用一个大的事务块封装起来，如果某一个数据库操作发生异常，就可以将之前的SQL操作进行回滚，只有所有SQL操作全部成功，才最终提交，这就保证了事务强一致性，如图2-1所示。服务化之后，三个数据库操作可能被拆分到独立的三个数据库访问服务中，此时原来的本地SQL调用演变成了远程服务调用，事务一致性无法得到保证，如图2-2所示。图2-2服务化之后引入分布式事务问题假如服务A和服务B调用成功，则A和B的SQL将会被提交，最后执行服务C，它的SQL操作失败，对于应用1消费者而言，服务A和服务B的相关SQL操作已经提交，服务C发生了回滚，这就导致事务不一致。从图2-2可以得知，服务化之后事务不一致主要是由服务分布式部署导致的，因此也被称为分布式事务问题。2.1分布式事务设计方案通常，分布式事务基于两阶段提交实现，它的工作原理示意图如图2-3所示。图2-3两阶段提交原理图阶段1：全局事务管理器向所有事务参与者发送准备请求；事务参与者向全局事务管理器回复自己是否准备就绪。阶段2：全局事务管理器接收到所有事务参与者的回复之后做判断，如果所有事务参与者都可以提交，则向所有事务提交者发送提交申请，否则进行回滚。事务参与者根据全局事务管理器的指令进行提交或者回滚操作。分布式事务回滚原理图如图2-4所示。图2-4分布式事务回滚原理图两阶段提交采用的是悲观锁策略，由于各个事务参与者需要等待响应最慢的参与者，因此性能比较差。第一个问题是协议本身的成本：整个协议过程是需要加锁的，比如锁住数据库的某条记录，且需要持久化大量事务状态相关的操作日志。更为麻烦的是，两阶段锁在出现故障时表现出来的脆弱性，比如两阶段锁的致命缺陷：当协调者出现故障，整个事务需要等到协调者恢复后才能继续执行，如果协调者出现类似磁盘故障等错误，该事务将被永久遗弃。对于分布式服务框架而言，从功能特性上需要支持分布式事务。在实际业务使用过程中，如果能够通过最终一致性解决问题，则不需要做强一致性；如果能够避免分布式事务，则尽量在业务层避免使用分布式事务。2.2分布式事务优化既然分布式事务有诸多缺点，那么为什么我们还在使用呢？有没有更好的解决方案来改进或者替换呢？如果我们只是针对分布式事务去优化的话，发现其实能改进的空间很小，毕竟瓶颈在分布式事务模型本身。那我们回到问题的根源：为什么我们需要分布式事务？因为我们需要各个资源数据保持一致性，但是对于分布式事务提供的强一致性，所有业务场景真的都需要吗？大多数业务场景都能容忍短暂的不一致，不同的业务对不一致的容忍时间不同。像银行转账业务，中间有几分钟的不一致时间，用户通常都是可以理解和容忍的。在大多数的业务场景中，我们可以使用最终一致性替代传统的强一致性，尽量避免使用分布式事务。在实践中常用的最终一致性方案就是使用带有事务功能的MQ做中间人角色，它的工作原理如下：在做本地事务之前，先向MQ发送一个prepare消息，然后执行本地事务，本地事务提交成功的话，向MQ发送一个commit消息，否则发送一个rollback消息，取消之前的消息。MQ只会在收到commit确认才会将消息投递出去，所以这样的形式可以保证在一切正常的情况下，本地事务和MQ可以达到一致性。但是分布式调用存在很多异常场景，诸如网络超时、VM宕机等。假如系统执行了local_tx()成功之后，还没来得及将commit消息发送给MQ，或者说发送出去由于网络超时等原因，MQ没有收到commit，发生了commit消息丢失，那么MQ就不会把prepare消息投递出去。MQ会根据策略去尝试询问（回调）发消息的系统（checkCommit）进行检查该消息是否应该投递出去或者丢弃，得到系统的确认之后，MQ会做投递还是丢弃，这样就完全保证了MQ和发消息的系统的一致性，从而保证了接收消息系统的一致性。3.研发团队协作问题服务化之后，特别是采用微服务架构以后。研发团队会被拆分成多个服务化小组，例如AWS的TwoPizzaTeam，每个团队由2~3名研发负责服务的开发、测试、部署上线、运维和运营等。随着服务数的膨胀，研发团队的增多，跨团队的协同配合将会成为一个制约研发效率提升的因素。3.1共用服务注册中心为了方便开发测试，经常会在线下共用一个所有服务共享的服务注册中心，这时，一个正在开发中的服务发布到服务注册中心，可能会导致一些消费者不可用。解决方案：可以让服务提供者开发方，只订阅服务（开发的服务可能依赖其他服务），而不注册正在开发的服务，通过直连测试正在开发的服务。它的工作原理如图3-1所示。图3-1只订阅，不发布3.2直连提供者在开发和测试环境下，如果公共的服务注册中心没有搭建，消费者将无法获取服务提供者的地址列表，只能做本地单元测试或使用模拟桩测试。还有一种场景就是在实际测试中，服务提供者往往多实例部署，如果服务提供者存在Bug，就需要做远程断点调试，这会带来两个问题：1）服务提供者多实例部署，远程调试地址无法确定，调试效率低下。2）多个消费者可能共用一套测试联调环境，断点调试过程中可能被其他消费者意外打断。解决策略：绕过注册中心，只测试指定服务提供者，这时候可能需要点对点直连，点对点直联方式将以服务接口为单位，忽略注册中心的提供者列表。3.3多团队进度协同假如前端Web门户依赖后台A、B、C和D4个服务，分别由4个不同的研发团队负责，门户要求新特性2周内上线。A和B内部需求优先级排序将门户的优先级排的比较高，可以满足交付时间点。但是C和D服务所在团队由于同时需要开发其他优先级更高的服务，因此把优先级排的相对较低，无法满足2周交付。在C和D提供版本之前，门户只能先通过打测试桩的方式完成Mock测试，但是由于并没有真实的测试过C和D服务，因此需求无法按期交付。应用依赖的服务越多，特性交付效率就越低下，交付的速度取决于依赖的最迟交付的那个服务。假如Web门户依赖后台的100个服务，只要1个核心服务没有按期交付，则整个进度就会延迟。解决方案：调用链可以将应用、服务和中间件之间的依赖关系串接并展示出来，基于调用链首入口的交付日期作为输入，利用依赖管理工具，可以自动计算出调用链上各个服务的最迟交付时间点。通过调用链分析和标准化的依赖计算工具，可以避免人为需求排序失误导致的需求延期。3.4服务降级和Mock测试在实际项目开发中，由于小组之间、个人开发者之间开发节奏不一致，经常会出现消费者等待依赖的服务提供者提供联调版本的情况，相互等待会降低项目的研发进度。解决方案：服务提供者首先将接口定下来并提供给消费者，消费者可以将服务降级同Mock测试结合起来，在Mock测试代码中实现容错降级的业务逻辑（业务放通），这样既完成了Mock测试，又实现了服务降级的业务逻辑开发，一举两得。3.5协同调试问题在实际项目开发过程中，各研发团队进度不一致很正常。如果消费者坐等服务提供者按时提供版本，往往会造成人力资源浪费，影响项目进度。解决方案：分布式服务框架提供Mock桩管理框架，当周边服务提供者尚未完成开发时，将路由切换到模拟测试模式，自动调用Mock桩；业务集成测试和上线时，则要能够自动切换到真实的服务提供者上，可以结合服务降级功能实现。3.6接口前向兼容性由于线上的Bug修复、内部重构和需求变更，服务提供者会经常修改内部实现，包括但不限于：接口参数变化、参数字段变化、业务逻辑变化和数据表结构变化。在实际项目中经常会发生服务提供者修改了接口或者数据结构，但是并没有及时知会到所有消费者，导致服务调用失败。解决方案：1）制定并严格执行《服务前向兼容性规范》，避免发生不兼容修改或者私自修改不通知周边的情况。2）接口兼容性技术保障：例如Thrift的IDL，支持新增、修改和删除字段，字段定义位置无关性，码流支持乱序等。4.总结服务化之后，无论是服务化框架，还是业务服务，都面临诸多挑战，本章摘取了其中一些比较重要的问题，并给出解决方案和最佳实践。对于本章节没有列出的问题，则需要服务框架开发者和使用者在实践中探索，找出一条适合自己产品的服务化最佳实践。
⑼ 分布式存储技术有哪些
中央存储技术现已发展非常成熟。但是同时，新的问题也出现了，中心化的网络很容易拥挤，数据很容易被滥用。传统的数据传输方式是由客户端向云服务器传输，由服务器向客户端下载。而分布式存储系统QKFile是从客户端传送到 N个节点，然后从这些节点就近下载到客户端内部，因此传输速度非常快。对比中心协议的特点是上传、下载速度快，能够有效地聚集空闲存储资源，并能大大降低存储成本。
在节点数量不断增加的情况下，QKFile市场趋势开始突出，未来用户数量将呈指数增长。分布式存储在未来会有很多应用场景，如数据存储，文件传输，网络视频，社会媒体和去中心化交易等。因特网的控制权越来越集中在少数几个大型技术公司的手中，它的网络被去中心化，就像分布式存储一样，总是以社区为中心，面向用户，而分布式存储就是实现信息技术和未来因特网功能的远景。有了分布式存储，我们可以创造出更加自由、创新和民主的网络体验。是时候把因特网推向新阶段了。
作为今年非常受欢迎的明星项目，关于QKFile的未来发展会推动互联网的进步，给整个市场带来巨大好处。分布式存储是基于因特网的基础结构产生的，区块链分布式存储与人工智能、大数据等有叠加作用。对今天的中心存储是一个巨大的补充，分布式时代的到来并不是要取代现在的中心互联网，而是要使未来的数据存储发展得更好，给整个市场生态带来不可想象的活力。先看共识，后看应用，QKFile创建了一个基础设施平台，就像阿里云，阿里云上面是做游戏的做电商的视频网站，这就叫应用层，现阶段，在性能上，坦白说，与传统的云存储相比，没有什么竞争力。不过另一方面来说，一个新型的去中心化存储的信任环境式非常重要的，在此环境下，自然可以衍生出许多相关应用，市场潜力非常大。
虽然QKFile离真正的商用还有很大的距离，首先QKFile的经济模型还没有定论，其次QKFile需要集中精力发展分布式存储、商业逻辑和 web3.0，只有打通分布式存储赛道，才有实力引领整个行业发展，人们认识到了中心化存储的弊端，还有许多企业开始接受分布式存储模式，即分布式存储 DAPP应用触达用户。所以QKFile将来肯定会有更多的商业应用。创建超本地高效存储方式的能力。当用户希望将数据存储在QKFile网络上时，他们就可以摆脱巨大的集中存储和地理位置的限制，用户可以看到在线存储的矿工及其市场价格，矿工之间相互竞争以赢得存储合约。使用者挑选有竞争力的矿工，交易完成，用户发送数据，然后矿工存储数据，矿工必须证明数据的正确存储才能得到QKFile奖励。在网络中，通过密码证明来验证数据的存储安全性。采矿者通过新区块链向网络提交其储存证明。通过网络发布的新区块链验证，只有正确的区块链才能被接受，经过一段时间，矿工们就可以获得交易存储费用，并有机会得到区块链奖励。数据就在更需要它的地方传播了，旋转数据就在地球范围内流动了，数据的获取就不断优化了，从小的矿机到大的数据中心，所有人都可以通过共同努力，为人类信息社会的建设奠定新的基础，并从中获益。