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

系统的可扩展性是推动NoSQL运动发展的的主要理由，包含了分布式系统协调，故障转移，资源管理和许多其他特性。这么讲使得NoSQL听起来像是 一个大筐，什么都能塞进去。尽管NoSQL运动并没有给分布式数据处理带来根本性的技术变革，

Storm 平台，目前已经归于 Apache 基金会管辖。 Apache Storm 是一个免费开源的分布式实时计算系统。简化了流数据的可靠处理，像 Hadoop 一样实现实时批处理。Storm 很简单，可用于任意编程语言。

eos (easy operation service)是公司内部开发的分布式服务调用框架，基于zookeeper,netty,hessian等成熟框架。在使用上与spring无缝结合，无任何学习成本

Orleans是一个提供构建分布式高伸缩性计算应用的简单方法的框架，不需要学习和应用复杂并发或者其它伸缩模式。由微软研究院建立并广泛应用到微软自己和其它厂商的云计算环境中。 项目主页： http://www

许多人在日常工作中都会用到分布式系统，它的好处就是它所提供的稳定性，容错性以及伸缩性使我们能更容易地构建出稳定，高效的应用。然而分布式系统的使用非常具有挑战性，包括数据同步以及理解冲突的意义。 分布式系统中的数据

利用Pyleus你能够： define a topology with a simple YAML file have dependency management with a requirements.txt

LeoFS是一个高可靠性，最终一致性的分布式对象存储系统，主要功能如下: 支持多种协议: S3 REST NFS 支持大对象和小对象 内置换存储机制 多数据中心复制 自动运维支持

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

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Celery （芹菜）是基于Python开发的分布式任务队列。它支持使用任务队列的方式在分布的机器／进程／线程上执行任务调度。 架构设计 Celery的架构由三部分组成，消息中间件（message

tygroup在物理上单独存储，可以选择不同的存储介质，以优化访问效率。 系统依赖 使用分布式文件系统（HDFS、NFS等）持久化数据与元信息 使用zookeeper选主与协调 使用Sofa-pbrpc实现跨进程通信

分布式存储泛指存储存储和管理数据的系统， 与无状态的应用服务器不同， 如何处理各种故障以保证数据一致，数据不丢， 数据持续可用， 是分布式存储系统的核心问题，也是极具挑战的问题。 本文总结了分布式存储领域的经典论文，

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

开发团队的工作效率变低，应用在部署到生产环境前也无法得到充分有效的测试。 解决方案综述 分布式负载测试采用云计算手段，在各种测试场景中这种方案都很有吸引力。云平台使得基础设施平台的弹性得到高度

与近期与InfoQ的一次对话中， Vaughn Vernon 分享了一些他在开发分布式系统方面的心得。他特别指出，在分布式系统中，有可能会出现局部故障之类的问题。对于这种类型的问题以及一些其它挑战来说，

tns为thrift rpc分布式组件，实现rpc的高可靠、负载均衡、水平动态可扩展等，工具提供完整的命令行管理方式。

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