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在这里，我们将深入探讨Kubernetes的优势，并探讨它如何帮助开发人员构建可扩展且可移植的应用程序。Kubernetes已经成为一种改变游戏规则的技术，彻底改变了容器编排的世界。但Kubernetes到底是什么，为什么会获得如此广泛的赞誉？在这里，我们将探索Kubernetes的优势。让我们来看

前言我们经常会说互联网“三高”，那什么是三高呢？我们常说的三高，高并发、高可用、高性能，这些技术是构建现代互联网应用程序所必需的。对于京东618备战来说，所有的中台系统服务，无疑都是围绕着三高来展开的。对于一个程序员，或多或少都能说出一些跟三高系统有关的技术点，而我本篇文章的目的，就是帮大家系统的梳

一、分布式系统的需求与困境是不是会有大佬（产品？老板？）对你所负责的分布式系统提出以下三点要求：既要：系统高可用又要：各系统数据一致且实时可见还要：系统具有集群容错能力这些要求看似简单，但当你仔细思考时就会发现很让人头疼、无法全部实现；如果你还不理解，我们举个例子，如防疫时期的静态化管理：人停工企业

作者|SeanLoiselle,JessicaEdwards译者|崔莹峰策划|云昭电脑可以没日没夜地运行，但早先的网站却做不到24*7小时的运营。现在看来我们都不可思议。然而，在互联网出现之前，24*7的高可用性这个提法并不存在。那时我们对可用性是有期待，但我们却压根不会认为这是我们有权要求获得的东

一、深入理解稳定性与高可用性稳定性与高可用性是老生常谈的两个词。凭借经验和感受我们知道，提高系统的这两项指标，系统会更加健康，产品也会有更好的用户体验。但是如果要给稳定性和高可用性下一个定义该如何表述?稳定性和高可用性这二者又有何区别和联系?我认为首先要理解好这两个问题，才能够设定清晰的目标，系统地

在分布式存储系统中，让系统中多个实例的状态保持一致，是一个比较难处理的问题。尤其是当系统出现故障时，系统能否始终保持一致性，很大程度上影响了系统的可用性和数据的可靠性。典型的由不一致导致的重大事故是这样的：正常情况下，系统通过某种数据同步机制保持各实例上状态的一致性，当发生实例宕机、网络分区等故障时

用户希望可以依赖提供给他们的服务。在实践中，因为个别不可避免地的因素，可能会导致服务失败，但即使如此，我们也要尽量避免服务失败。在本文中，我们将详细讨论什么是工程可靠性和容错性，并解释Ably平台是如何设计的，已达到工程可靠性和容错性。作为讨论的前提，首先是一些定义：可靠性用户对产品或服务的可信赖程

 RPC的目的，是将远程调用变得像本地调用一样简单方便，主要由客户端、服务端、注册中心三部分组成。那么，服务端发布的接口怎么向客户端暴露？客户端怎么获取到服务端的地址并创建连接执行调用逻辑呢？本篇将带大家通过分析一个由Zookeeper引发的全链路服务雪崩的真实案例，来说明注册中心的生产场

谈到高并发和高可用往往引起很多人的兴趣，有时候成为框架选择的噱头。实际上，它们往往和框架关系不大，而是跟架构息息相关。在很多时候，老码农会直面一个问题：“系统的服务可用性是多少?是怎么得来?”但在思考这个问题之前，先要澄清一个概念，那就是——什么是服务可用性可用性就是一个系统处在可工作状态的时间的比

一、基本概念概念一：单库概念二：分片分片解决“数据量太大”这一问题，也就是通常说的“水平切分”。一旦引入分片，势必面临“数据路由”的新问题，数据到底要访问哪个库。路由规则通常有3种方法：(1)范围：range优点：简单，容易扩展。缺点：各库压力不均(新号段更活跃)。(2)哈希：hash优点：简单，数

 在一个阳光明媚的周二下午，我正在公司里面看着即将发布的Java12的新特性，这时候女朋友打来电话。  晚上下班后，女朋友回到家里面和我说，发现淘宝无法访问的十几分钟后又可以了。 系统可用性系统的可用性，英文名字为SystemUsability，即系统服务不中

我们在评估一个系统的可用性和可靠性时，一般都会说三个9，四个9之类的。这些一般都是说系统的SLA(ServiceLevelAgreement)具体是几个「9」，以此，来表示该系统一年中具体宕机的时间。那这几个9是怎么计算出来的，具体一个系统可用性和可靠性又有哪些方面考虑呢?以下是朋友推荐的一篇很棒的