传统上建设一个博客网站需要：一个反向代理Nginx、一个应用服务、一个数据库MySQL，就能建立起来标准的WEB站。博客现在每天新增3000多的文章量，速度已经很慢，如果后期我要做一个app数据量肯定更大，到时该怎么保证访问速度如果每天3000多的文章量就存在慢的问题，...

MySQL作为数据库的核心能力范围就是在线业务的事务处理和查询访问。因此无论单体应用也好，微服务也好，都会以多连接请求的形式，将业务数据写入MySQL；作为专业的Elasticsearch，往往在整个过程中，扮演着从MySQL复制数据、建立索引、提供搜索的角色。这是最普遍存...

**SOA是一种软件的应用架构方法，它基于面向对象，但又不是面向对象，整体上是面向服务的架构。SOA由精确的服务定义、松散的构件服务组成，以及业务流程调用等多个方面形成的一整套架构方法。这话是不是听起来，让人觉得有点晕，我们就细细品读一下。**

想要进入大数据领域，首先最好要有一个演练场景，也就是你服务的客户具备大量非结构化的数据。若无法满足这一点，其实也不必烦恼，留意有些书的例子就带了很多数据，例如Google的Kaggle网站，有很多美国公共事业的数据。

是Spring cloud构成的微服务，postgresql作为主数据集库支撑互联网医院和互联网医疗业务中台两个平台的业务数据，redis作为用户会话存储，RabbitMQ作为业务预约队列使用，netty作为即时消息通讯使用。统一由openresty的api网关与客户端交互。

首先redis采用去中心化的设计这个理解是不到位的。redis分布式的模式，具有主从和集群两种，redis社区的集群方案redis cluster采用的是去中心化设计。我们先看看redis的演化过程：

首先我们延续上一期视频中日志采集架构的案例，Filebeat采集日志并推送Kafka消息队列进行分发，再由Logstash消费日志消息，并将日志数据最终落地在Elasticsearch集群索引当中，Kafka作为消息队列分发服务需要将收集到的日志消息继续分发下去，最终数据落地在Elastics...

内容参考对分布式对定义参考这篇文章：微服务都想用，先把分布式和微服务之间的关系说清楚对分布式架构中心或无中心对比参考这篇文章：分布式存储单主、多主和无中心架构的特征与趋势对HDFS对内部机制参考这篇文章：Hadoop分布式文件系统I/O原理机制的深度解读分布式...

先说这个“大”，也就是大数据最早的定义：速度、类型和容量，所谓的3V。实际上大数据的发展早已经突破了这个定义。数据体现的不是所谓的“大小”，而是规模。

B站视频地址：ELK和Kafka是怎么就玩在一起成了日志采集解决方案公众号视频地址：ELK和Kafka是怎么就玩在一起成了日志采集解决方案知乎视频地址：ELK和Kafka是怎么就玩在一起成了日志采集解决方案视频文字版今天呢我就带来了一期视频，主要就是讲ELK和Kafka之间的通讯...

一、分布式和微服务架构的定义分布式应用场景涵盖的面非常广，我理解的部分：不同进程之间的互相通信，不同主机的分布式对象之间调用，用于大数据存储的分布式文件系统，用于网络之间相互识别的命名服务，集群中计算或存储的无中心对等模型，分布式事务，数据副本在...

我大概2000年上大学在宿舍开始玩Linux，到现在20年了！也算是最早一批痴迷于Linux桌面用户啦！记得当时的毕业设计BBS论坛开发就是在Mandrake Linux（后改名Mandriva，一种继承自Redhat体系面向桌面的软件）上面完成的，为了下载三张700M的iso镜像，拿着硬盘跑到网吧...

分布式对象存储是key/value的存储模式，以restful访问方式为主，几乎处于扁平化的存储形式，通过地址作为主键，访问、更新的文件对象作为值。文件本身可以分布式分片，但是key/value的访问都是原子性，文件不能追加数据，亦不能随机访问文件的片段，必须整存整取。几...

分布式系统主要包含的内容很多，我就针对两个核心方面做一下解读：分布式应用服务和对象远程调用、数据的分布式存储。先说说分布式应用服务以及对象远程调用的元老之一：

若进行博客等文本类数据的读写以及专业搜索引擎的连接的解决方案对比，可以肯定的下结论：MongoDB的解决方案中要远远好于MySQL的解决方案。