当Redis主从集群环境出现两个主节点为客户端提供服务，这时客户端请求命令可能会发生数据丢失的情况。如何解决脑裂设置每个master限制slave的数量redis的配置文件中，存在两个参数第一个参数表示连接到master的最少slave数量第二个参数表示slave连接到master的最大延迟时间。

Spring Cloud 的功能很明显比 Dubbo 更加强大，涵盖面更广，而且作为 Spring 的旗舰项目，它也能够与 Spring Framework、Spring Boot、Spring Data、Spring Batch 等其他 Spring 项目完美融合，这些对于微服务而言是至关重要的。而 Spring Cloud 就像品牌机，在 Spring Source 的整合下，做了大量的兼容性

是除可靠消息队列以外的另一种常见的分布式事务机制，它是由数据库专家帕特 · 赫兰德（）在2007年撰写的论文《Life beyond Distributed Transactions: An Apostate’s Opinion》中提出的。正式以作为名称的是Atomikos公司，其注册了TCC商标。上次我们分享的使用RocketMQ实现分布式事务，虽然它也能保证最终的结果是相对可靠的，过程也足够简

我们的系统都是分布式部署的，日常开发中，秒杀下单、抢购商品等等业务场景，为了防⽌库存超卖，都需要用到分布式锁。分布式锁其实就是，控制分布式系统不同进程共同访问共享资源的一种锁的实现。如果不同的系统或同一个系统的不同主机之间共享了某个临界资源，往往需要互斥来防止彼此干扰，以保证一致性。业界流行的分布式锁实现，一般有这3种方式：基于数据库实现的分布式锁基于Redis实现的分布式锁基于Zookeeper

主从模式，是redis集群最基本的模式，主库负责读写，从库负责读。主库的数据会同步到从库，但是从库写的数据不会自动同步到主库，除非用写脚本等方式手动同步。这种模式应急能力比较差，假如出现宕机的情况，需要手动进行修改Redis的主从模式是可以解决负载、数据备份等问题，但是，如果master宕机的情况，slave是不会自动升级为master的，必须手动升级，所以就有了哨兵集群的方案，以及后面介绍的cl

对于服务端来说，所需要的是能够处理一个客户端通过同一个TCP连接发来的多个命令，可以理解为，这里将多个命令切分，和处理单个命令一样，Redis就是这样处理的。管道是一种在Redis中提高命令批量执行效率的机制，通过将多个命令一次性发送到服务器并一次性接收响应，减少了网络通信的开销，提高了命令执行的效率。当使用Pipeline时，它允许多个命令的读通过一次read()操作，多个命令的应答使用一次wr

JIT（即时编译）是一种编译技术，它将程序在运行时动态地进行编译，以提高程序的执行效率。JIT编译器将程序的某些部分（通常是热点代码）从解释执行转换为本地机器码，以便直接在CPU上执行，而无需再次解释执行。这种优化技术广泛应用于动态语言、虚拟机和一些解释型语言的执行环境中。我们知道，想要把高级语言转变成计算机认识的机器语言有两种方式，分别是编译和解释，虽然Java转成机器语言的过程中有一个步骤是要

Kafka架构，由多个组件组成，如下图所示：主要会包含：Topic、生产者、消费者、消费组等组件。Broker是Kafka集群中的一个节点，每个节点都是一个独立的Kafka服务器。它负责存储和处理发布到Kafka的消息，消息以主题（topic）的形式进行分类和组织。如下图所示：每个Broker可以承载多个主题的分区（partition），并使用日志文件（log）来持久化存储消息。

在设计与金融场景以及其他要求数据不能丢失的环境中，我们会采用同步方式将数据写入CommitLog。成功执行写入操作后才返回，确保了数据的完整性和安全性。只有在broker的物理存储设备出现故障的情况下，才有可能导致数据丢失。为了提供进一步提高数据的安全性，也可以通过多台服务器进行数据备份。但值得注意的是, 尽管实现了对数据的安全性提升, 使用同步写入CommitLog方式会降低系统的性能到几个数量

kafka重平衡的主要发生在消费者端，重平衡的目的，主要是为了均衡消费者消费kafka的消息而设计的，对于动态加入消费者，减少消费者，以及消息分区变化这些场景中，若不设计消费者重平衡，容易出现某个消费者消费消息出现倾斜的情况，如：某个消费者消费的消息特别多，而某些消费者不消费消息，造成资源的浪费。在上图的基础上，消费者群组处于 PreparingRebalance 状态后，很不幸，没人玩儿了，所有