比如redis集群场景下，原本我们分3主3从部署。如果有一种算法，无论遇到扩容、缩容问题，最终受影响面足够小，即只有部分数据可能需要重新落DB，其他还是能正确找到对应缓存机器节点，那这是最好的。

Mysql是通过SQL语句管理“磁盘中”的文件，Memcached是通过客户端发送的命令管理“内存中缓存”的数据。需要缓存的对象或数据以 key/value 对的形式保存在服务器端，key的值通过hash进行转换，把value传递到对应的具体的某台服务器上

负载均衡算法分为两类：一种是静态负载均衡，一种是动态负载均衡。将请求按顺序轮流地分配到每个节点上，不关心每个节点实际的连接数和当前的系统负载。采用源地址哈希法进行负载均衡，同一IP地址的客户端，当后端服务器列表不变时，它每次都会落到到同一台服务器进行访问。

主节点，在一个分布式集群中负责对其他节点的协调和管理。主节点的存在，就可以保证其他节点的有序运行，以及数据库集群中的写入数据在每个节点上的一致性。分布式选举算法：基于序号选举的算法、多数派算法。Election消息，用于发起选举；Alive消息，对Elec

分布式系统由Tanenbaum定义，“分布式系统是一组独立的计算机，在”分布式系统?原理和范例“中作为用户的单一，连贯的系统出现”。区块链通过构建全球分布式系统，尝试实现分散的新数据存储和组织结构。首先，定位到分布式系统的原因主要是可扩展性，位置和可用性。

如果要让不同的子系统或者服务之间互相通信，首先必须有一套分布式服务框架。也就是各个服务可以互相感知到对方在哪里，可以发送请求过去，可以通过HTTP或者RPC的方式。在这里，最常见的技术就是dubbo以及spring cloud，当然大厂一般都是自己有服务框

梯度下降法是目前最常用的优化算法之一，也是目前最常用的神经网络优化方法。同时，每个最先进的深度学习库都包含各种优化梯度下降算法的实现。但大多数都是针对单个节点的训练——假设训练发生在单个GPU/CPU上。随着神经网络规模的日益增大，一些分布式和并行的训练算

Twitter-Snowflake算法产生的背景相当简单，为了满足Twitter每秒上万条消息的请求，每条消息都必须分配一条唯一的id，这些id还需要一些大致的顺序，并且在分布式系统中不同机器产生的id必须不同。把时间戳，工作机器id，序列号组合在一起。除

Quorom 机制，是一种分布式系统中常用的，用来保证数据冗余和最终一致性的投票算法，其主要数学思想来源于鸽巢原理。在有冗余数据的分布式存储系统当中，冗余数据对象会在不同的机器之间存放多份拷贝。算法来源于[Gifford, 1979][3][1]。第二条规

众所周知, 在分布式全局唯一ID生成器方案中, 由Twitter开源的SnowFlake算法对比美团Leaf为代表的需要部署的发号器算法, 因其有性能高, 代码简单, 不依赖第三方服务, 无需独立部署服务等优点, 在一般情况下已经能满足绝大多数系统的需求,

区块链系统是一个分布式系统，而分布式系统的首要问题是一致性的保障。一致性并不代表结果正确与否，而是系统对外呈现的状态一致与否；例如，所有节点都达成失败状态也是一种一致。　　将可能引发不一致的并行操作进行串行化 是现代分布式系统处理一致性问题的的基础思路。G

raft是工程上使用较为广泛的强一致性、去中心化、高可用的分布式协议。在这里强调了是在工程上，因为在学术理论界，最耀眼的还是大名鼎鼎的Paxos。但Paxos是：少数真正理解的人觉得简单，尚未理解的人觉得很难，大多数人都是一知半解。直到看到raft的论文，

etcd是一个高可用的键值存储系统，主要用于共享配置和服务发现。etcd是由CoreOS开发并维护的，灵感来自于 ZooKeeper 和 Doozer，它使用Go语言编写，并通过Raft一致性算法处理日志复制以保证强一致性。Google的容器集群管理系统K

章将介绍区块链系统的另一个基石——共识算法。通常的理解是共同的认识、一致的看法。识指的是区块链系统中各个节点账本数据同步的实现。因此，本章将从简单的分布式一致算法开始，一步步引导读者学习共识算。只要能掌握分布式一致算法的“美人心”，各类共识算法都会有似曾相

依赖数据库，使用如MySQL自增列或Oracle序列等。雪花算法也表示生成的ID如雪花般独一无二。雪花算法生成的ID是纯数字且具有时间顺序的。序列号位：是一系列的自增id，可以支持同一节点同一毫秒生成多个ID序号，12位的计数序列号支持每个节点每毫秒产生4

我们知道，在分布式系统中当数据量无法使用单机进行存储时，最简单粗暴的方法就是水平扩展：加机器，搞集群。最开始的解决方案就是首先给5台机器分别编号：1、2、3、4、5 当对一个数据进行操作时首先计算key的hash然后对机器数量5进行取余，得出的余数就是需要

在分布式系统中，我们经常遇到多数据副本保持一致的问题，在我们所能找到的资料中该问题讲的很笼统，模模糊糊的，把多个问题或分类糅合在一起，难以理解。在思考和翻阅资料后，通俗地把一致性的问题可分解为2个问题：。在强一致性的算法中，强调单次修改后结果的一致，需要保

章将介绍区块链系统的另一个基石——共识算法。通常的理解是共同的认识、一致的看法。识指的是区块链系统中各个节点账本数据同步的实现。因此，本章将从简单的分布式一致算法开始，一步步引导读者学习共识算。只要能掌握分布式一致算法的“美人心”，各类共识算法都会有似曾相

对于搜索引擎来说，索引存放在成千上万台机器上，如何进行分布式搜索呢？假设搜索结果是以分页的方式显示，以PageNumber代表当前页，从1开始，以PageSize代表页面大小，默认为10，以N代表搜索服务器数量。最简单的分布式搜索算法为：有一台合并服务器负

Hash设计的原则是尽量使元素均匀分布，从而最大处利用内存。可以说散列函数在当代计算机和网络系统中所起的重要作用大家应该 都有目共睹了，特别是在目前这个分布式应用爆炸的时代，这个方面的知识只会越来越引起人们的重视，本文重在从 Memcached 这个流行的