(Twitter 最新的峰值到达了 143,199 Tweets/s, 也就是 10万+/秒) 整个服务最好没有单点 如果没有上面这些限制, 问题会相对简单, 例如: 直接利用 UUID.randomUUID()

这么写其实是在炫耀自己性能好，瓶颈在网卡刷新速度上，而不在负载均衡器上） 通常的负载均衡器都是一个单点，而 Maglev 是一个集群，集群就会碰到很多的问题。严格来说负载均衡器不能算是一个无状态的服务，因为

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，增加便宜设备)Scale Up(升级设备)可用性无单点存在单点(DB数据本身)价格低廉适中，甚至昂贵应用场景web 2.0网站多数传统应用 14. 垂直分区userblogAppDAL

Transaction，然后直接在程序里面使用JTA的接口来控制事务。 应用程序级别的版本检查 简单点说，就是由应用程序自己实现版本检查来确保对话事务的隔离，从数据访问的角度来说是最低效的，不推荐使用。

onServer的健康状况 Zookeeper避免HMaster单点问题 HMaster： HMaster没有单点问题，HBase中可以启动多个HMaster，通过Zookeeper的Master

布式存储，Redis则在服务器端构建分布式存储。Redis Cluster是一个实现了分布式且允许单点故障的Redis高级版本，它没有中心节点，各个节点地位一致，具有线性可伸缩的功能。如图给出Redi

结构给上层。 b. 映射日志设备（/dev/log）进容器，容器内进程直接写设备，隔离性减弱，单点问题追踪会很麻烦，因为这时候 stdout 和 stderr 是没有内容的，也就是 docker log

在介绍下面其他判别相似度的方法前，先补充一些概念。第一个就是 图像指纹 图像指纹和人的指纹一样，是身份的象征，而图像指纹简单点来讲， 就是将图像按照一定的哈希算法，经过运算后得出的一组二进制数字。 说到这里，就可以顺带引出

rm-ui、supervisor、client等也只会使用配置文件指定的ip的节点解决nimbus单点题目的关键 1、supervisor、client、ui对nimbus节点ip动态获取，而非由配

6. MySQL平台设计原则平台对外保持单一入口，对内维护单一的资源池。 保证服务的高可用性，消除单点故障 保证系统是弹性可伸缩的，可以动态的增加、删减计算与存储节点。 保证分配给用户的资源也是弹性可伸缩的，资源之间相互隔离。

没有多播、 没有复制。 增加服务器就是增加可用内存。 但是正因为这个特性， Memcached 存在单点故障， 如果需要做高可用， 需要使用 Magent 这样的代理服务软件去实现高可用。 （4）时间复杂度

块进行优化，并控制每个客户端的调用图。 多数据中心他们不仅要避免单个服务成为单点故障点，而且要避免整个站点成为单点故障点，因此多数据中心非常重要。现在LinkedIn主要通过三个数据中心提供服务，并在全球范围内提供PoPs服务。

可扩展性问题：虽然web服务器可以做到横向扩展，但是mysql服务器是没有办法做到横向扩展的。 2 可用性问题：mysql服务器存在单点问题，一旦mysql服务器宕机，对影响的影响很大 3 性能问题：单台mysql服务器能够支撑的服务是有限的。

这里使用keepalived实现高可用主备方案，解决proxy单点问题； 优点： 1. 对于客户端而言，redis集群是透明的，客户端简单，遍于动态扩容 2. Proxy为单点、处理一致性hash时，集群节点可用性检测不存在脑裂问题

云支付业务架构图 三重护航提升可用性至 99.99% 一般情况下，运营商网络环境复杂、自建系统安全漏洞、单点部署等因素都会对支付可用性造成一定的影响。对此，云支付平台分别采用了 BGP IP 公网多点接入、

e相当于一个namenode的“冷备机”。Namenode在hadoop hdfs中是一个单点，如果这个单点发生故障，需要对namenode进行恢复，而在一个规模很大，文件目录以及文件块很多的HDFS中，重

6. MySQL平台设计原则平台对外保持单一入口，对内维护单一的资源池。 保证服务的高可用性，消除单点故障 保证系统是弹性可伸缩的，可以动态的增加、删减计算与存储节点。 保证分配给用户的资源也是弹性可伸缩的，资源之间相互隔离。

将ID和库的Mapping关系记录在一个单独的库中。 优点：ID和库的Mapping算法可以随意更改。 缺点：引入额外的单点。 2. 范围切分 比如按照时间区间或ID区间来切分。 优点：单表大小可控，天然水平扩展。

低的水平。 可植入：因为Gearman非常小巧、灵活。因此您可以将他置入到现有的任何系统中。 没有单点：Gearman不仅可以帮助扩展系统，同样可以避免系统的失败。 Gearman的原理 [导

这里使用keepalived实现高可用主备方案，解决proxy单点问题； 优点： 1. 对于客户端而言，redis集群是透明的，客户端简单，遍于动态扩容 2. Proxy为单点、处理一致性hash时，集群节点可用性检测不存在脑裂问题