挑战：依赖于中心节点分配ID容易造成单点故障和性能瓶颈 方案一：中心节点批量分配ID 优点：实现简单，执行效率高，可指定起始值。 缺点：分配的ID非全局递增，依然存在单点故障。 方案二：基于时间戳的分布式ID分配

不能跨DB存储存储方式分布式集中式扩展性Scale Out(横向扩展)Scale Up(升级设备)可用性无单点，需要处理跨数据事务存在单点(DB数据本身)应用场景web 2.0多数传统应用 18. 数据切分-SQL实现方式

据库20多个，这样能支撑到每日订单量百万级。 业务的增长在应用服务层面是可以扩容的，但是最大的单点——数据库是集中式的，这个阶段我们主要是把应用的数据访问在读写上分离，数据库提供更多的从库来解决读

务器上，实现神不知鬼不觉的分布式缓存）；第二个好处就是可以减少单点故障带来的影响，一般来说分布式缓存都有类似于一致性哈希的算法，即使有单点故障的话也只是少部分缓存数据会不命中，损失不是太大。在使用分布式缓存的时候要牢记下面几点：

的细节在将来很有可能会有变化。 什么是Redis集群？ Redis集群是一个实现分布式并且允许单点故障的Redis高级版本。 Redis集群没有最重要或者说中心节点，这个版本最主要的一个目标是

--level(s) 【运行级别】 【服务名】 【on/off】 ‚ntsysv 针对某个运行级别以菜单点选方式管理 ntsysv --level 【运行级别】 ƒservice service = /etc/rc

少量量数据使用Hive的Load命令，大量数据使用MR程序与主题区/贴源区/集市区构成一个Hadoop集群（Hive） 无单点故障，7×24小时+非工作日有限停机主题数据区、集市数据区和沙盘演练数据区批量作业访问 无最终用户访问I/O敏感，日终批量ETL

有的存储服务器使用哈希算法完成对特定数据实体的定位。于是数据可以很容易的复制，并且没有中心元数据单点这样一个容易造成访问瓶颈的部分，这种单点在早 期Hadoop上出现，对性能和可靠性造成较大影响。 Ceph与Glu

数据可靠和一致性； · 数据容灾； · 当数据量和访问压力变大时，方便扩充； · 高度可用，出问题时能及时恢复，无单点故障； · 不应因为某一台机器出现问题，导致整网性能的急剧下降； · 方便维护；   关于下面架构的说明：

memcached 集群增加队列持久性。memcached 存储也依赖于内存，但被分散于几个机器以避免单点故障。 Gearman 是一个刚刚起步却很有实力的工作分发系统。据 Gearman 的作者 Eric

36%Hardware & system errors 49% 3. 目前CCDI ERP数据库的问题单点故障 现阶段数据库存储设备为单一故障点，因此存在以下问题： 1.当存储设备出现磁盘阵列容错范围内的

7自带的例子examples应用为例。假设你已经按照 这里 配置好，下面只需配置session同步以及同步单点登出。session同步不在这里累述。 需要注意的是 ，web.xml中的 casServerUrlPrefix

HDFS架构在整个集群中允许且仅允许一个单独的命名空间。命名空间被一个单独的namenode节点所管理。这种架构决策实现简单。但也会产生单点，内存瓶颈，性能瓶颈等限制。 HDFS联邦 目的：水平扩展名称服务 使用多个独立的

目前支持CPU和内存两种资源 YARN产生背景 直接源于MRv1在几个方面的缺陷 扩展性受限 单点故障 难以支持MR之外的计算 多计算框架各自为战，数据共享困难 MR：离线计算框架 Storm：实时计算框架

2. 稳定性体系整体方案介绍 3 . 架构体系详细介绍 无单点设计 Ø 调用链路无单点 前端，队列机，rpc 无状态服务，可线性扩容 Ø 资源层分层设计 MC,Redis,DB

级的记录存储能力、TB 级的B-树存储能力、ACID 事务、CRUD、分片（sharding）、无单点故障、通过数据中心间复制进行灾难恢复等等。 Oracle 是关系型数据库的标准，它在2011年5月发布了白皮书“揭穿

为什么没有用solr? 1.更新量大 2.分布式. 目前solr的分布式在master上还存在单点问题(SPOF), 让Solr Cloud还没出来 3.复杂的facet支持. Sensei的独到之处有哪些

在项目开发中，层级列表经常遇到，简单点的二级列表利用UITableView的Header就可以实现，再简单点的三级列表通过对Cell高度进行调整也可以实现三级列表的效果。但遇到多级列表，尤其是层次不明的动态列表就比较麻烦了。

uster弹性哈希（Elastic Hash）解除了GlusterFS对元数据服务器的需求，消除了单点故障和性能瓶颈，真正实现了并行化数据访问。 高可用性 GlusterFS可以对文件进行自动

对应大规模的应用场景，而且系统中决不能存在单点故障导致整体不可用，所以只有垂直或是水平拆分业务系统，使其形成一个分布式的架构，利用分布式架构来冗余系统消除单点的故障，从而提高整个系统的可用性。同时分布