《Redis官方文档》Redis调试指南 原文链接 译者：Adeline Redis开发过程中十分注重其稳定性：我们尽一切努力来保证每一个版本的稳定，不出现突然崩溃等情况。但是即使在我们百分百

redis-shard 是 Redis 分片的 Python API ，基于对 key 和 key tag 进行 CRC32 checksum 计算，可参考文章 http://antirez.com/

来自： https://linux.cn/article-7051-1.html 开篇 Redis 是一种以 键值对 （ key-value ） 存储数据的NoSQL数据库。 键值对存储

autocomplete-redis 是基于redis的自动补全，他会自动索引你要自动补全的句子，然后根据你的输入返回包含这个输入的句子。这儿有一个完整的演示实例： http://ohbooklist

Redis Commander是一个采用 node.js 编写的 Redis管理工具。 用法： $ redis-commander --help Options: --redis-port The port

时也带来了系统的复杂性——各子系统不是孤立存在的，它们彼此 之间需要协作和交互，这就是我们常说的分布式系统。各个子系统就好比动物园里的动物，为了使各个子系统能正常为用户提供统一的服务，必须需要一种机制来进

分布式通信 分布式系统是指： 通过网络把多个组件连接起来，并提供组件之间消息传递和协作的系统。 分布式系统要解决的问题很多，异构、伸缩性、开放、安全、容错等，但是基本问题是—— 提供组件之间消息通信

关于使用zookeeper建立分布式锁的探究 背景 zookeeper为hadnoop子项目。Zookeeper设计目的为解决分布式服务的协作问题。zookeeper的开发动机就是为了减轻分布式应用从头开发协作服

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分布式锁的作用 一般来讲，锁的作用是在于解决不同的执行流之间对于同一个资源的竞争而产生的问题。分布式锁的作用就在于解决分布式程序中，分布在不同机器上的执行流对于资源的竞争问题。在mongodb的cluster上

Spark 的 Python 克隆，是一个Python实现的分布式计算框架，可以非常方便地实现大规模数据处理和迭代计算。 DPark 由豆瓣实现，目前豆瓣内部的绝大多数数据分析都使用DPark 完成，正日趋完善。

分布式事务是指操作多个数据库之间的事务，spring的org.springframework.transaction.jta.JtaTransactionManager，提供了分布式事务支持。如果使用

“分布式系统是你甚至不知道的一台计算机上的故障可以使您自己的计算机不可用。”-Leslie Lamport 随着云计算的普及和可用性，分布式系统架构已很大程度上取代了更多的整体构建。当然，使用面向

6年的Java开发经验、先后就职于淘宝Java中间件团队、腾讯无线媒体产品部。现就职于陌陌担任基础业务组主管。专注于分布式消息总线、LBS技术领域、golang在大规模生产换环境应用的探索。 今天交流的内容也是我上半

分布式系统中经常需要协调多进程，多个jvm，或者多台机器之间的同步问题，得益于zookeeper，实现了一个分布式的共享锁，方便在多台服务器之间竞争资源时，来协调各系统之间的协作和同步。 package

对于一个独立应用来说，单机部署不需要考虑分布式问题，默认的session实现就行了，一旦多机部署，首先我们需要修改session方案，分布式session解决的是多机session状态同步的问题，一般情况下，会有2种常见的方案

摘 要 Failover是指系统处理故障并恢复的过程，目前大多数分布式系统都实现了自动Failover的机制，即使发生局部失败也能继续提供服务。Failover测试则是通过主动注入错误，模拟出各种

http://www.infoq.com/cn/news/2015/09/ACID-Cockroach 作为一个分布式数据库， CockroachDB 有一个鲜明的特性，就是支持 ACID事务 。近日， Cockroach

目标 配置一个分布式计算集群，让hadoop 框架能够正常的运行起来，主要有master 的namenode,jobtracker 和slave 的datanode,tasktracker. 便于之

Celery 简介 Celery 是 Distributed Task Queue，分布式任务队列，分布式决定了可以有多个 worker 的存在，队列表示其是异步操作，即存在一个产生任务提出需求的工头，和一群等着被分配工作的码农。