云原生流量控制

容器镜像服务 ACR 企业版是企业级云原生应用制品管理平台，提供容器镜像、Helm Chart 符合 OCI 规范制品的生命周期管理；支持大规模、多地域、多场景下应用制品的高效分发；与容器服务 ACK 无缝集成，帮助企业降低交付复杂度。本文将介绍 ACR 企业版的主要功能、使用场景以及不同版本规格区别。 产品功能 多样 OCI 制品托管：支持多架构容器镜像（如 Linux、Windows、ARM 等架构的容器镜像）、支持 Helm Chart v2/v3 符合 OCI 规范的制品管理。 多维度安全保障：云原生制品加密存储，支持镜像安全扫描及多维度漏洞报告，保障存储及内容安全；分别提供容器镜像和 Helm Chart 的网络访问控制管理，细粒度的操作审计，保障制品访问安全。 加速应用分发：支持全球多地域间同步，提高容器镜像分发效率；提供 P2P 分发加速方式，保障业务的极速部署和快速扩展。 提效云原生应用交付：提供云原生应用交付链功能，全链路可观测、可追踪、可自主配置；支持基于策略的自动阻断， 实现一次应用变更，全球化多场景自动交付，提升云原生应用交付效率及安全性。 使用场景 业务全球地域部署 在国内地域研发迭代，业务在全球多个地域部署，由于网络不稳定等因素，无法直接从国内地域拉取容器镜像。 ACR 企业版支持基于地域选购，并通过设置自定义规则实现镜像全球自动同步，满足业务拓展至全球时就近拉取容器镜像的需求，并可实现跨地域容灾。 业务大规模部署 业务大规模部署，在弹性场景或发布迭代场景下，无法快速获取容器镜像部署以应对峰值流量。ACR 企业版提供多实例规格，满足不同规模集群的并发拉取需求，支持多种大规模分发加速方式，保障容器业务的快速扩展和极速部署。 容器化 DevSecOps 提效 业务部署在容器服务 ACK 、容器服务 ASK、企业级分布式应用服务 EDAS、弹性容器实例 ECI 等平台，需要保障交付部署全链路的安全和效率。ACR 企业版提供云原生应用交付链功能，全链路可追踪、可观测、可自主配置。实现代码变更后，自动构建成云原生应用制品，自动触发安全扫描和安全加签。基于配置的安全策略，主动阻断存在安全风险的交付链流程。通过安全策略的制品自动触发全球化分发，最终实现多场景下的云原生应用的部署。基于云原生应用交付链，可以将安全内置到交付的全链路中，将 DevOps 全面升级成 DevSecOps，保证云原生应用制品更加安全、高效的交付上线。 搬站上云 在云原生搬站场景，云原生应用制品迁移是首要任务。ACR 企业版提供镜像极速导入功能，实现基于 OSS Bucket 极速导入企业版实例，提升迁移的效率和体验；也支持迁移工具，从 Google、Azure、AWS 等容器镜像服务平滑迁移至 ACR 企业版。 版本规格说明 ACR 企业版提供的版本规格说明如下。 功能归类 细分项 默认实例 企业版 基础版 标准版 高级版 制品管理 容器镜像 托管 支持 支持 支持 支持 命名空间限额 3 15 25 50 公开仓库限额 300 1000 3000 5000 私有仓库限额 构建 支持 支持 支持 支持 触发器 支持 支持 支持 支持 Helm Chart 托管 - 支持 支持 支持 命名空间限额 - 15 25 50 公开仓库限额 - 1000 3000 5000 私有仓库限额 安全增强 容器镜像 漏洞扫描 支持 支持 支持 支持 网络访问控制 - 支持 支持 支持 Helm Chart 网络访问控制 - 支持 支持 支持 操作审计 - 支持 支持 支持 应用分发 大规模分发 - - 支持 支持 全球同步 同步能力 - - 支持 支持 应用交付 云原生应用交付链 功能 - - - 支持 周边服务 ACK 集成 免密插件 支持 支持 支持 支持 迁云指导 镜像极速导入 - 支持 支持 支持

容器镜像服务 ACR 企业版是企业级云原生应用制品管理平台，提供容器镜像、Helm Chart 符合 OCI 规范制品的生命周期管理；支持大规模、多地域、多场景下应用制品的高效分发；与容器服务 ACK 无缝集成，帮助企业降低交付复杂度。本文将介绍 ACR 企业版的主要功能、使用场景以及不同版本规格区别。 产品功能 多样 OCI 制品托管：支持多架构容器镜像（如 Linux、Windows、ARM 等架构的容器镜像）、支持 Helm Chart v2/v3 符合 OCI 规范的制品管理。 多维度安全保障：云原生制品加密存储，支持镜像安全扫描及多维度漏洞报告，保障存储及内容安全；分别提供容器镜像和 Helm Chart 的网络访问控制管理，细粒度的操作审计，保障制品访问安全。 加速应用分发：支持全球多地域间同步，提高容器镜像分发效率；提供 P2P 分发加速方式，保障业务的极速部署和快速扩展。 提效云原生应用交付：提供云原生应用交付链功能，全链路可观测、可追踪、可自主配置；支持基于策略的自动阻断， 实现一次应用变更，全球化多场景自动交付，提升云原生应用交付效率及安全性。 使用场景 业务全球地域部署 在国内地域研发迭代，业务在全球多个地域部署，由于网络不稳定等因素，无法直接从国内地域拉取容器镜像。 ACR 企业版支持基于地域选购，并通过设置自定义规则实现镜像全球自动同步，满足业务拓展至全球时就近拉取容器镜像的需求，并可实现跨地域容灾。 业务大规模部署 业务大规模部署，在弹性场景或发布迭代场景下，无法快速获取容器镜像部署以应对峰值流量。ACR 企业版提供多实例规格，满足不同规模集群的并发拉取需求，支持多种大规模分发加速方式，保障容器业务的快速扩展和极速部署。 容器化 DevSecOps 提效 业务部署在容器服务 ACK 、容器服务 ASK、企业级分布式应用服务 EDAS、弹性容器实例 ECI 等平台，需要保障交付部署全链路的安全和效率。ACR 企业版提供云原生应用交付链功能，全链路可追踪、可观测、可自主配置。实现代码变更后，自动构建成云原生应用制品，自动触发安全扫描和安全加签。基于配置的安全策略，主动阻断存在安全风险的交付链流程。通过安全策略的制品自动触发全球化分发，最终实现多场景下的云原生应用的部署。基于云原生应用交付链，可以将安全内置到交付的全链路中，将 DevOps 全面升级成 DevSecOps，保证云原生应用制品更加安全、高效的交付上线。 搬站上云 在云原生搬站场景，云原生应用制品迁移是首要任务。ACR 企业版提供镜像极速导入功能，实现基于 OSS Bucket 极速导入企业版实例，提升迁移的效率和体验；也支持迁移工具，从 Google、Azure、AWS 等容器镜像服务平滑迁移至 ACR 企业版。 版本规格说明 ACR 企业版提供的版本规格说明如下。 功能归类 细分项 默认实例 企业版 基础版 标准版 高级版 制品管理 容器镜像 托管 支持 支持 支持 支持 命名空间限额 3 15 25 50 公开仓库限额 300 1000 3000 5000 私有仓库限额 构建 支持 支持 支持 支持 触发器 支持 支持 支持 支持 Helm Chart 托管 - 支持 支持 支持 命名空间限额 - 15 25 50 公开仓库限额 - 1000 3000 5000 私有仓库限额 安全增强 容器镜像 漏洞扫描 支持 支持 支持 支持 网络访问控制 - 支持 支持 支持 Helm Chart 网络访问控制 - 支持 支持 支持 操作审计 - 支持 支持 支持 应用分发 大规模分发 - - 支持 支持 全球同步 同步能力 - - 支持 支持 应用交付 云原生应用交付链 功能 - - - 支持 周边服务 ACK 集成 免密插件 支持 支持 支持 支持 迁云指导 镜像极速导入 - 支持 支持 支持

本文主要为您介绍容器服务 ACK 的常见应用场景。 DevOps 持续交付 最优化的持续交付流程 配合 Jenkins 帮您自动完成从代码提交到应用部署的 DevOps 完整流程，确保只有通过自动测试的代码才能交付和部署，高效替代业内部署复杂、迭代缓慢的传统方式。 能够实现： DevOps 自动化 实现从代码变更到代码构建、镜像构建和应用部署的全流程自动化。 环境一致性 容器技术让您交付的不仅是代码，还有基于不可变架构的运行环境。 持续反馈 每次集成或交付，都会第一时间将结果实时反馈。 推荐搭配使用： 云服务器 ECS + 容器服务 DevOps 基于云原生技术的机器学习 专注机器学习本身，快速实现从 0 到 1 帮助数据工程师在异构计算资源集群上轻松开发、部署机器学习应用，跟踪试验和训练、发布模型，自动集成多种数据部署在分布式存储系统，加速训练数据读写，无需关心繁琐部署运维，专注核心业务，快速从 0 到 1。 能够实现： 支持生态 内置对 TensorFlow、Caffe、 MXNet、Pytorch 等主流深度学习计算框架支持和优化。 快速弹性 一键部署机器学习开发、训练、推理服务，秒级启动和弹性伸缩。 简单可控 轻松创建、管理大规模 GPU 计算集群，并且可以监控 GPU 利用率等核心指标。 深度整合 无缝接入阿里云存储、日志监控和安全基础架构能力。 推荐搭配使用： 云服务器 ECS／GPU 服务器 EGS／高性能计算服务 （Alibaba Cloud HPC）+ 容器服务 + 对象存储 OSS／文件存储 NAS／CPFS 容器服务 微服务架构 实现敏捷开发和部署落地，加速企业业务迭代 企业生产环境中，通过合理微服务拆分，将每个微服务应用存储在阿里云镜像仓库帮您管理。您只需迭代每个微服务应用，由阿里云提供调度、编排、部署和灰度发布能力。 能够实现： 负载均衡和服务发现 支持 4 层和 7 层的请求转发和后端绑定。 丰富的调度和异常恢复策略 支持服务级别的亲和性调度，支持跨可用区的高可用和灾难恢复。 微服务监控和弹性伸缩 支持微服务和容器级别的监控，支持微服务的自动伸缩。 推荐搭配使用： 云服务器 ECS + 云数据库 RDS 版 + 对象存储 OSS + 容器服务 负载均衡 混合云架构 统一运维多个云端资源 在容器服务控制台上同时管理云上云下的资源，不需在多种云管理控制台中反复切换。基于容器基础设施无关的特性，使用同一套镜像和编排同时在云上云下部署应用。 能够实现： 在云上伸缩应用 业务高峰期，在云端快速扩容，把一些业务流量引到云端。 云上容灾 业务系统同时部署到云上和云下，云下提供服务，云上容灾。 云下开发测试 云下开发测试后的应用无缝发布到云上。 推荐搭配使用： 云服务器 ECS + 专有网络 VPC + 高速通道（Express Connect） 容器服务 弹性伸缩架构 根据业务流量自动对业务扩容/缩容 容器服务可以根据业务流量自动对业务扩容/缩容，不需要人工干预，避免流量激增扩容不及时导致系统挂掉，以及平时大量闲置资源造成浪费。 能够实现： 快速响应 业务流量达到扩容指标，秒级触发容器扩容操作。 全自动 整个扩容/缩容过程完全自动化，无需人工干预。 低成本 流量降低自动缩容，避免资源浪费。 推荐搭配使用： 云服务器 ECS + 云监控 云监控

云服务器（Elastic Compute Service，简称ECS）是阿里云提供的性能卓越、稳定可靠、弹性扩展的IaaS（Infrastructure as a Service）级别云计算服务。云服务器ECS免去了您采购IT硬件的前期准备，让您像使用水、电、天然气等公共资源一样便捷、高效地使用服务器，实现计算资源的即开即用和弹性伸缩。阿里云ECS持续提供创新型服务器，解决多种业务需求，助力您的业务发展。 为什么选择云服务器ECS 选择云服务器ECS，您可以轻松构建具有以下优势的计算资源： 无需自建机房，无需采购以及配置硬件设施。 分钟级交付，快速部署，缩短应用上线周期。 快速接入部署在全球范围内的数据中心和BGP机房。 成本透明，按需使用，支持根据业务波动随时扩展和释放资源。 提供GPU和FPGA等异构计算服务器、弹性裸金属服务器以及通用的x86架构服务器。 支持通过内网访问其他阿里云服务，形成丰富的行业解决方案，降低公网流量成本。 提供虚拟防火墙、角色权限控制、内网隔离、防病毒攻击及流量监控等多重安全方案。 提供性能监控框架和主动运维体系。 提供行业通用标准API，提高易用性和适用性。 更多选择理由，请参见云服务器ECS的优势和应用场景。 产品架构 云服务器ECS主要包含以下功能组件： 实例：等同于一台虚拟服务器，内含CPU、内存、操作系统、网络配置、磁盘等基础的计算组件。实例的计算性能、内存性能和适用业务场景由实例规格决定，其具体性能指标包括实例vCPU核数、内存大小、网络性能等。 镜像：提供实例的操作系统、初始化应用数据及预装的软件。操作系统支持多种Linux发行版和多种Windows Server版本。 块存储：块设备类型产品，具备高性能和低时延的特性。提供基于分布式存储架构的云盘、共享块存储以及基于物理机本地存储的本地盘。 快照：某一时间点一块云盘或共享块存储的数据状态文件。常用于数据备份、数据恢复和制作自定义镜像等。 安全组：由同一地域内具有相同保护需求并相互信任的实例组成，是一种虚拟防火墙，用于设置实例的网络访问控制。 网络： 专有网络（Virtual Private Cloud）：逻辑上彻底隔离的云上私有网络。您可以自行分配私网IP地址范围、配置路由表和网关等。 经典网络：所有经典网络类型实例都建立在一个共用的基础网络上。由阿里云统一规划和管理网络配置。 更多功能组件详情，请参见云服务器ECS产品详情页。 以下为云服务器ECS的产品组件架构图，图中涉及的功能组件的详细介绍请参见相应的帮助文档。whatIsECS 产品定价 云服务器ECS支持包年包月、按量付费、预留实例券、抢占式实例等多种账单计算模式。更多详情，请参见计费概述和云产品定价页。 管理工具 通过注册阿里云账号，您可以在任何地域下，通过阿里云提供的以下途径创建、使用或者释放云服务器ECS： ECS管理控制台：具有交互式操作的Web服务页面。关于管理控制台的操作，请参见常用操作导航。 ECS API：支持GET和POST请求的RPC风格API。关于API说明，请参见API参考。以下为调用云服务器ECS API的常用开发者工具： 命令行工具CLI：基于阿里云API建立的灵活且易于扩展的管理工具。您可基于命令行工具封装阿里云的原生API，扩展出您需要的功能。 OpenAPI Explorer：提供快速检索接口、在线调用API和动态生成SDK示例代码等服务。 阿里云SDK：提供Java、Python、PHP等多种编程语言的SDK。 资源编排（Resource Orchestration Service）：通过创建一个描述您所需的所有阿里云资源的模板，然后资源编排将根据模板，自动创建和配置资源。 运维编排服务（Operation Orchestration Service）：自动化管理和执行运维任务。您可以在执行模板中定义执行任务、执行顺序、执行输入和输出等，通过执行模板达到自动化完成运维任务的目的。 Terraform：能够通过配置文件在阿里云以及其他支持Terraform的云商平台调用计算资源，并对其进行版本控制的开源工具。 阿里云App：移动端类型的管理工具。 Alibaba Cloud Toolkit：阿里云针对IDE平台为开发者提供的一款插件，用于帮助您高效开发并部署适合在云端运行的应用。 部署建议 您可以从以下维度考虑如何启动并使用云服务器ECS： 地域和可用区 地域指阿里云的数据中心，地域和可用区决定了ECS实例所在的物理位置。一旦成功创建实例后，其元数据（仅专有网络VPC类型ECS实例支持获取元数据）将确定下来，并无法更换地域。您可以从用户地理位置、阿里云产品发布情况、应用可用性、以及是否需要内网通信等因素选择地域和可用区。例如，如果您同时需要通过阿里云内网使用云数据库RDS，RDS实例和ECS实例必须处于同一地域中。更多详情，请参见地域和可用区。 高可用性 为保证业务处理的正确性和服务不中断，建议您通过快照实现数据备份，通过跨可用区、部署集、负载均衡（Server Load Balancer）等实现应用容灾。 网络规划 阿里云推荐您使用专有网络VPC，可自行规划私网IP，全面支持新功能和新型实例规格。此外，专有网络VPC支持多业务系统隔离和多地域部署系统的使用场景。更多详情，请参见专有网络（Virtual Private Cloud）。 安全方案 您可以使用云服务器ECS的安全组，控制ECS实例的出入网访问策略以及端口监听状态。对于部署在云服务器ECS上的应用，阿里云为您提供了免费的DDoS基础防护和基础安全服务，此外您还可以使用阿里云云盾，例如： 通过DDoS高防IP保障源站的稳定可靠。更多详情，请参见DDoS高防IP文档。 通过云安全中心保障云服务器ECS的安全。更多详情，请参见云安全中心文档。 相关服务 使用云服务器ECS的同时，您还可以选择以下阿里云服务： 根据业务需求和策略的变化，使用弹性伸缩（Auto Scaling）自动调整云服务器ECS的数量。更多详情，请参见弹性伸缩。 使用专有宿主机（Dedicated Host）部署ECS实例，可让您独享物理服务器资源、降低上云和业务部署调整的成本、满足严格的合规和监管要求。更多详情，请参见专有宿主机DDH。 使用容器服务Kubernetes版在一组云服务器ECS上通过Docker容器管理应用生命周期。更多详情，请参见容器服务Kubernetes版。 通过负载均衡（Server Load Balancer）对多台云服务器ECS实现流量分发的负载均衡目的。更多详情，请参见负载均衡。 通过云监控（CloudMonitor）制定实例、系统盘和公网带宽等的监控方案。更多详情，请参见云监控。 在同一阿里云地域下，采用关系型云数据库（Relational Database Service）作为云服务器ECS的数据库应用是典型的业务访问架构，可极大降低网络延时和公网访问费用，并实现云数据库RDS的最佳性能。云数据库RDS支持多种数据库引擎，包括MySQL、SQL Server、PostgreSQL、PPAS和MariaDB。更多详情，请参见关系型云数据库。 在云市场获取由第三方服务商提供的基础软件、企业软件、网站建设、代运维、云安全、数据及API、解决方案等相关的各类软件和服务。您也可以成为云市场服务供应商，提供软件应用及服务。更多详情，请参见云市场文档。 更多方案，请参见阿里云解决方案。

概述 在使用消息队列Kafka版时，客户端可能报错，您可以根据报错消息匹配对应的解决方案。 详细信息 报错信息对应的详细信息如下。 报错信息 客户端语言类型 报错原因 解决方案 TimeoutException Java 网络问题 客户端鉴权（sasl.mechanisms）失败 说明 该报错仅出现在消息队列Kafka版的公网实例中。 确保servers配置正确。 通过telnet命令排除网络问题。 如果网络正常，请参考如下内容，确认鉴权正常。 RAM主子账号授权 消息队列Kafka版Demo库 说明 该方案仅适用于消息队列Kafka版的公网实例。 run out of brokers Go Authentication failed for user Python Leader is not available 所有 Topic初始化时会短暂报该错误。如果持续报错，可能是因为没有创建Topic。 登录消息队列Kafka版的控制台。 检查Topic是否已经创建。 如果未创建，请先创建Topic。具体信息，请参见创建Topic。 leader is in election array index out of bound exception Java Spring Cloud会按自己的格式解析消息内容。 参考如下两种解决方法。 推荐同时使用Spring Cloud发送和消费。 如果您使用其他方式发送，例如，调用Kafka原生Java客户端发送，通过Spring Cloud消费时，需要设置headerMode为“raw”，即禁用解析消息内容。 具体信息，请参见Spring Cloud 官网。 No such configuration property: "sasl.mechanisms" C++ 包装C++的客户端，例如，PHP、Node.js等。 SASL和SSL模块未安装或安装异常。 参考如下命令安装SASL和SSL模块。 说明 此处以CentOS系统为例，其他系统请查阅相关官网或者第三方搜索引擎。 安装SSL：sudo yum install openssl openssl-devel 安装SASL：sudo yum install cyrus-sasl{,-plain} No worthy mechs found No KafkaClient Entry Java 未找到kafka_client_jaas.conf配置文件。 准备好 kafka_client_jaas.conf文件，放在任意目录下，这里假设为/home/admin。Java的安全登录设置是系统性的，有如下两种设置方法。 设置系统变量 通过设置JVM参数：-Djava.security.auth.login.config=/home/admin/kafka_client_jaas.conf 通过代码设置：System.setProperty("java.security.auth.login.config","/home/admin/kafka_client_jaas.conf") 注意 如果在代码中设置，一定要保证代码在启动Kafka客户端之前执行。 配置系统文件：在${JAVA_HOME}/jre/lib/java.security中增加内容：login.config.url.1=file:/home/admin/kafka_client_jaas.conf。 更多信息，请参见 Oracle JAAS Login Configuration File。 Error sending fetch request Java Consumer拉取消息失败报错，可能的原因如下。 网络问题 拉取消息超时 确保servers配置正确。 通过telnet命令排除网络问题。 如果网络正常，可能是拉取消息超时引起。可以尝试调整下列两个参数，限制单次拉取的消息量。 fetch.max.bytes：单次拉取操作，服务端返回的最大Bytes。 max.partition.fetch.bytes：单次拉取操作，服务端单个Partition返回的最大Bytes。 服务端流量限制，可以在消息队列Kafka版控制台的实例详情页面查看相应内容。 VPC访问时查看峰值流量。 公网访问时查看公网流量。 DisconnectException 适用于 消息队列 Kafka 版 如果您的问题仍未解决，您可以在阿里云社区免费咨询，或提交工单联系阿里云技术支持。

你好，这里有208份资料，详情请参考：https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/ds.md 《Reconfigurable Distributed Storage for Dynamic Networks》介绍:这是一篇介绍在动态网络里面实现分布式系统重构的paper.论文的作者(导师)是MIT读博的时候是做分布式系统的研究的,现在在NUS带学生,不仅仅是分布式系统,还有无线网络.如果感兴趣可以去他的主页了解. 《Distributed porgramming liboratory》介绍:分布式编程实验室,他们发表的很多的paper,其中不仅仅是学术研究,还有一些工业界应用的论文. 《MIT Theory of Distributed Systems》介绍:麻省理工的分布式系统理论主页,作者南希·林奇在2002年证明了CAP理论,并且著《分布式算法》一书. 《Notes on Distributed Systems for Young Bloods》介绍:分布式系统搭建初期的一些建议 《Principles of Distributed Computing》介绍:分布式计算原理课程 《Google's Globally-Distributed Database》介绍:Google全球分布式数据介绍,中文版 《The Architecture Of Algolia’s Distributed Search Network》介绍:Algolia的分布式搜索网络的体系架构介绍 《Build up a High Availability Distributed Key-Value Store》介绍:构建高可用分布式Key-Value存储系统 《Distributed Search Engine with Nanomsg and Bond》介绍:Nanomsg和Bond的分布式搜索引擎 《Distributed Processing With MongoDB And Mongothon》介绍:使用MongoDB和Mongothon进行分布式处理 《Salt: Combining ACID and BASE in a Distributed Database》介绍:分布式数据库中把ACID与BASE结合使用. 《Makes it easy to understand Paxos for Distributed Systems》介绍:理解的Paxos的分布式系统,参考阅读:关于Paxos的历史 《There is No Now Problems with simultaneity in distributed systems》介绍:There is No Now Problems with simultaneity in distributed systems 《Distributed Systems》介绍:伦敦大学学院分布式系统课程课件. 《Distributed systems for fun and profit》介绍:分布式系统电子书籍. 《Distributed Systems Spring 2015》介绍:卡内基梅隆大学春季分布式课程主页 《Distributed Systems: Concepts and Design (5th Edition)》介绍: 电子书,分布式系统概念与设计(第五版) 《走向分布式》介绍:这是一位台湾网友 ccshih 的文字，短短的篇幅介绍了分布式系统的若干要点。pdf 《Introduction to Distributed Systems Spring 2013》介绍:清华大学分布式系统课程主页,里面的schedule栏目有很多宝贵的资源 《Distributed systems》介绍:免费的在线分布式系统书籍 《Some good resources for learning about distributed computing》介绍:Quora上面的一篇关于学习分布式计算的资源. 《Spanner: Google’s Globally-Distributed Database》介绍:这个是第一个全球意义上的分布式数据库，也是Google的作品。其中介绍了很多一致性方面的设计考虑，为了简单的逻辑设计，还采用了原子钟，同样在分布式系统方面具有很强的借鉴意义. 《The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems》介绍:Google的统面向松散耦合的分布式系统的锁服务,这篇论文详细介绍了Google的分布式锁实现机制Chubby。Chubby是一个基于文件实现的分布式锁，Google的Bigtable、Mapreduce和Spanner服务都是在这个基础上构建的，所以Chubby实际上是Google分布式事务的基础，具有非常高的参考价值。另外，著名的zookeeper就是基于Chubby的开源实现.推荐The google stack,Youtube:The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems 《Sinfonia: a new paradigm for building scalable distributed systems》介绍:这篇论文是SOSP2007的Best Paper，阐述了一种构建分布式文件系统的范式方法，个人感觉非常有用。淘宝在构建TFS、OceanBase和Tair这些系统时都充分参考了这篇论文. 《Data-Intensive Text Processing with MapReduce》介绍:Ebook:Data-Intensive Text Processing with MapReduce. 《Design and Implementation of a Query Processor for a Trusted Distributed Data Base Management System》介绍:Design and Implementation of a Query Processor for a Trusted Distributed Data Base Management System. 《Distributed Query Processing》介绍:分布式查询入门. 《Distributed Systems and the End of the API》介绍:分布式系统和api总结. 《Distributed Query Reading》介绍:分布式系统阅读论文，此外还推荐github上面的一个论文列表The Distributed Reader。 《Replication, atomicity and order in distributed systems》介绍:Replication, atomicity and order in distributed systems 《MIT course:Distributed Systems》介绍:2015年MIT分布式系统课程主页，这次用Golang作为授课语言。6.824 Distributed Systems课程主页 《Distributed systems for fun and profit》介绍:免费分布式系统电子书。 《Ori：A Secure Distributed File System》介绍:斯坦福开源的分布式文件系统。 《Availability in Globally Distributed Storage Systems》介绍:Google论文：设计一个高可用的全球分布式存储系统。 《Calvin: Fast Distributed Transactions For Partitioned Database Systems》介绍:对于分区数据库的分布式事务处理。 《Distributed Systems Building Block: Flake Ids》介绍:Distributed Systems Building Block: Flake Ids. 《Introduction to Distributed System Design》介绍:Google Code University课程，如何设计一个分布式系统。 《Sheepdog: Distributed Storage System for KVM》介绍:KVM的分布式存储系统. 《Readings in Distributed Systems Systems》介绍:分布式系统课程列表,包括数据库、算法等. 《Tera》介绍:来自百度的分布式表格系统. 《Distributed systems: for fun and profit》介绍:分布式系统的在线电子书. 《Distributed Systems Reading List》介绍:分布式系统资料,此外还推荐Various articles about distributed systems. 《Designs, Lessons and Advice from Building Large Distributed Systems》介绍:Designs, Lessons and Advice from Building Large Distributed Systems. 《Testing a Distributed System》介绍:Testing a distributed system can be trying even under the best of circumstances. 《The Google File System》介绍: 基于普通服务器构建超大规模文件系统的典型案例，主要面向大文件和批处理系统， 设计简单而实用。 GFS是google的重要基础设施， 大数据的基石， 也是Hadoop HDFS的参考对象。 主要技术特点包括： 假设硬件故障是常态（容错能力强）， 64MB大块， 单Master设计，Lease/链式复制， 支持追加写不支持随机写. 《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》介绍:支持PB数据量级的多维非关系型大表， 在google内部应用广泛，大数据的奠基作品之一 ， Hbase就是参考BigTable设计。 Bigtable的主要技术特点包括： 基于GFS实现数据高可靠， 使用非原地更新技术（LSM树）实现数据修改， 通过range分区并实现自动伸缩等.中文版 《PacificA: Replication in Log-Based Distributed Storage Systems》介绍:面向log-based存储的强一致的主从复制协议， 具有较强实用性。 这篇文章系统地讲述了主从复制系统应该考虑的问题， 能加深对主从强一致复制的理解程度。 技术特点： 支持强一致主从复制协议， 允许多种存储实现， 分布式的故障检测/Lease/集群成员管理方法. 《Object Storage on CRAQ, High-throughput chain replication for read-mostly workloads》介绍:分布式存储论文:支持强一直的链式复制方法， 支持从多个副本读取数据,实现code. 《Finding a needle in Haystack: Facebook’s photo storage》介绍:Facebook分布式Blob存储,主要用于存储图片. 主要技术特色:小文件合并成大文件,小文件元数据放在内存因此读写只需一次IO. 《Windows Azure Storage: A Highly Available Cloud Storage Service with Strong Consistency》介绍: 微软的分布式存储平台, 除了支持类S3对象存储，还支持表格、队列等数据模型. 主要技术特点：采用Stream/Partition两层设计（类似BigTable）;写错（写满）就封存Extent,使得副本字节一致, 简化了选主和恢复操作; 将S3对象存储、表格、队列、块设备等融入到统一的底层存储架构中. 《Paxos Made Live – An Engineering Perspective》介绍:从工程实现角度说明了Paxo在chubby系统的应用， 是理解Paxo协议及其应用场景的必备论文。 主要技术特点： paxo协议， replicated log， multi-paxo.参考阅读:关于Paxos的历史 《Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-Value Store》介绍:Amazon设计的高可用的kv系统,主要技术特点：综和运用一致性哈希,vector clock,最终一致性构建一个高可用的kv系统， 可应用于amazon购物车场景.新内容来自分布式存储必读论文 《Efficient Replica Maintenance for Distributed Storage Systems》介绍:分布式存储系统中的副本存储问题. 《PADS: A Policy Architecture for Distributed Storage Systems》介绍:分布式存储系统架构. 《The Chirp Distributed Filesystem》介绍:开源分布式文件系统Chirp,对于想深入研究的开发者可以阅读文章的相关Papers. 《Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System》介绍:经典论文分布式时钟顺序的实现原理. 《Making reliable distributed systems in the presence of sodware errors》介绍:面向软件错误构建可靠的分布式系统,中文笔记. 《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》介绍:MapReduce:超大集群的简单数据处理. 《Distributed Computer Systems Engineering》介绍:麻省理工的分布式计算课程主页,里面的ppt和阅读列表很多干货. 《The Styx Architecture for Distributed Systems》介绍:分布式系统Styx的架构剖析. 《What are some good resources for learning about distributed computing? Why?》介绍:Quora上面的一个问答:有哪些关于分布式计算学习的好资源. 《RebornDB: The Next Generation Distributed Key-Value Store》介绍:下一代分布式k-v存储数据库. 《Operating System Concepts Ninth Edition》介绍:分布式系统归根结底还是需要操作系统的知识,这是耶鲁大学的操作系统概念书籍首页,里面有提供了第8版的在线电子版和最新的学习操作系统指南,学习分布式最好先学习操作系统. 《The Log: What every software engineer should know about real-time data's unifying abstraction》介绍:分布式系统Log剖析,非常的详细与精彩. 中文翻译 | 中文版笔记. 《Operating Systems Study Guide》介绍:分布式系统基础之操作系统学习指南. 《分布式系统领域经典论文翻译集》介绍:分布式系统领域经典论文翻译集. 《Maintaining performance in distributed systems》介绍:分布式系统性能维护. 《Computer Science from the Bottom Up》介绍:计算机科学，自底向上,小到机器码,大到操作系统内部体系架构,学习操作系统的另一个在线好材料. 《Operating Systems: Three Easy Pieces》介绍:<操作系统:三部曲>在线电子书,虚拟、并发、持续. 《Database Systems: reading list》介绍:数据库系统经典论文阅读列,此外推送github上面的db reading. 《Unix System Administration》介绍:Unix System Administration ebook. 《The Amoeba Distributed Operating System》介绍:分布式系统经典论文. 《Principles of Computer Systems》介绍:计算机系统概念，以分布式为主.此外推荐Introduction to Operating Systems笔记 《Person page of EMİN GÜN SİRER》介绍:推荐康奈尔大学的教授EMİN GÜN SİRER的主页,他的研究项目有分布式,数据存储。例如HyperDex数据库就是他的其中一个项目之一. 《Scalable, Secure, and Highly Available Distributed File Access》介绍:来自卡内基梅隆如何构建可扩展的、安全、高可用性的分布式文件系统,其他papers. 《Distributed (Deep) Machine Learning Common》介绍:分布式机器学习常用库. 《The Datacenter as a Computer》介绍:介绍了如何构建仓储式数据中心,尤其是对于现在的云计算,分布式学习来说很有帮助.本书是Synthesis Lectures on Computer Architecture系列的书籍之一,这套丛书还有 《The Memory System》,《Automatic Parallelization》,《Computer Architecture Techniques for Power Efficiency》,《Performance Analysis and Tuning for General Purpose Graphics Processing Units》,《Introduction to Reconfigurable Supercomputing》,Memory Systems Cache, DRAM, Disk 等 《helsinki:Distributed Systems Course slider》介绍:来自芬兰赫尔辛基的分布式系统课程课件:什么是分布式,复制,一致性,容错,同步,通信. 《TiDB is a distributed SQL database》介绍:分布式数据库TiDB,Golang开发. 《S897: Large-Scale Systems》介绍:课程资料:大规模系统. 《Large-scale L-BFGS using MapReduce》介绍:使用MapReduce进行大规模分布式集群环境下并行L-BFGS. 《Twitter是如何构建高性能分布式日志的》介绍:Twitter是如何构建高性能分布式日志的. 《Distributed Systems: When Limping Hardware Is Worse Than Dead Hardware》介绍:在分布式系统中某个组件彻底死了影响很小，但半死不活（网络/磁盘），对整个系统却是毁灭性的. 《Tera - 高性能、可伸缩的结构化数据库》介绍:来自百度的分布式数据库. 《SequoiaDB is a distributed document-oriented NoSQL Database》介绍:SequoiaDB分布式文档数据库开源. 《Readings in distributed systems》介绍:这个网址里收集了一堆各TOP大学分布式相关的课程. 《Paxos vs Raft》介绍:这个网站是Raft算法的作者为教授Paxos和Raft算法做的，其中有两个视频链接，分别讲上述两个算法.参考阅读:关于Paxos的历史 《A Scalable Content-Addressable Network》介绍:A Scalable Content-Addressable Network. 《500 Lines or Less》介绍:这个项目其实是一本书（ The Architecture of Open Source Applications）的源代码附录，是一堆大牛合写的. 《MIT 6.824 Distributed System》介绍:这只是一个课程主页，没有上课的视频，但是并不影响你跟着它上课：每一周读两篇课程指定的论文，读完之后看lecture-notes里对该论文内容的讨论，回答里面的问题来加深理解，最后在课程lab里把所看的论文实现。当你把这门课的作业刷完后，你会发现自己实现了一个分布式数据库. 《HDFS-alike in Go》介绍:使用go开发的分布式文件系统. 《What are some good resources for learning about distributed computing? Why?》介绍:Quora上关于学习分布式的资源问答. 《SeaweedFS is a simple and highly scalable distributed file system》介绍:SeaweedFS是使用go开发的分布式文件系统项目,代码简单，逻辑清晰. 《Codis - yet another fast distributed solution for Redis》介绍:Codis 是一个分布式 Redis 解决方案, 对于上层的应用来说, 连接到 Codis Proxy 和连接原生的 Redis Server 没有明显的区别 《Paper: Coordination Avoidance In Distributed Databases By Peter Bailis》介绍:Coordination Avoidance In Distributed Databases. 《从零开始写分布式数据库》介绍:本文以TiDB 源码为例. 《what we talk about when we talk about distributed systems》介绍:分布式系统概念梳理,为分布式系统涉及的主要概念进行了梳理. 《Distributed locks with Redis》介绍:使用Redis实现分布式锁. 《CS244b: Distributed Systems》介绍: 斯坦福2014年秋季分布式课程. 《RAMP Made Easy》介绍: 分布式的“读原子性”. 《Strategies and Principles of Distributed Machine Learning on Big Data》介绍: 大数据分布式机器学习的策略与原理. 《Distributed Systems: What is the CAP theorem?》介绍: 分布式CAP法则. 《How should I start to learn distributed storage system as a beginner?》介绍: 新手如何步入分布式存储系统. 《Cassandra - A Decentralized Structured Storage System》介绍: 分布式存储系统Cassandra剖析,推荐白皮书Introduction to Apache Cassandra. 《What is the best resource to learn about distributed systems?》介绍: 分布式系统学习资源. 《What are some high performance TCP hacks?》介绍: 一些高性能TCP黑客技巧. 《Maintaining performance in distributed systems》介绍:分布式系统性能提升. 《A simple totally ordered broadcast protocol》介绍:Benjamin Reed 和 Flavio P.Junqueira 所著论文,对Zab算法进行了介绍,zab算法是Zookeeper保持数据一致性的核心,在国内有很多公司都使用zookeeper做为分布式的解决方案.推荐与此相关的一篇文章ZooKeeper’s atomic broadcast protocol: Theory and practice. 《zFS - A Scalable Distributed File System Using Object Disk》介绍:可扩展的分布式文件系统ZFS,The Zettabyte File System,End-to-end Data Integrity for File Systems: A ZFS Case Study. 《A Distributed Haskell for the Modern Web》介绍:分布式Haskell在当前web中的应用. 《Reasoning about Consistency Choices in Distributed Systems》介绍:POPL2016的论文,关于分布式系统一致性选择的论述,POPL所接受的论文,github上已经有人整理. 《Paxos Made Simple》介绍:Paxos让分布式更简单.译文.参考阅读:关于Paxos的历史,understanding Paxos part1,Understanding Paxos – Part 2.Quora: What is a simple explanation of the Paxos algorithm?,Tutorial Summary: Paxos Explained from Scratch,Paxos algorithm explained, part 1: The essentials,Paxos algorithm explained, part 2: Insights 《Consensus Protocols: Paxos》介绍:分布式系统一致性协议:Paxos.参考阅读:关于Paxos的历史 《Consensus on Transaction Commit》介绍：事务提交的一致性探讨. 《The Part-Time Parliaments》介绍:在《The Part-Time Parliament》中描述了基本协议的交互过程。在基本协议的基础上完善各种问题得到了最终的议会协议。 为了让人更容易理解《The Part-Time Parliament》中描述的Paxos算法，Lamport在2001发表了《Paxos Made Simple》，以更平直的口头语言描述了Paxos，而没有包含正式的证明和数学术语。《Paxos Made Simple》中，将算法的参与者更细致的划分成了几个角色：Proposer、Acceptor、Learner。另外还有Leader和Client.参考阅读:关于Paxos的历史 《Paxos Made Practical》介绍:看这篇论文时可以先看看理解Paxos Made Practical. 《PaxosLease: Diskless Paxos for Leases》介绍：PaxosLease：实现租约的无盘Paxos算法,译文. 《Paxos Made Moderately Complex》介绍：Paxos算法实现,译文,同时推荐42 Paxos Made Moderately Complex. 《Hadoop Reading List》介绍：Hadoop学习清单. 《Hadoop Reading List》介绍：Hadoop学习清单. 《2010 NoSQL Summer Reading List》介绍：NoSQL知识清单,里面不仅仅包含了数据库阅读清单还包含了分布式系统资料. 《Raft: Understandable Distributed Consensus》介绍：Raft可视化图帮助理解分布式一致性 《Etcd:Distributed reliable key-value store for the most critical data of a distributed system》介绍：Etcd分布式Key-Value存储引擎 《Understanding Availability》介绍：理解peer-to-peer系统中的可用性究竟是指什么.同时推荐基于 Peer-to-Peer 的分布式存储系统的设计 《Process structuring, synchronization, and recovery using atomic actions》介绍：经典论文 《Programming Languages for Parallel Processing》介绍：并行处理的编程语音 《Analysis of Six Distributed File Systems》介绍：此篇论文对HDFS,MooseFS,iRODS,Ceph,GlusterFS,Lustre六个存储系统做了详细分析.如果是自己研发对应的存储系统推荐先阅读此篇论文 《A Survey of Distributed File Systems》介绍：分布式文件系统综述 《Concepts of Concurrent Programming》介绍：并行编程的概念,同时推荐卡内基梅隆FTP 《Concurrency Control Performance Modeling:Alternatives and Implications》介绍：并发控制性能建模：选择与意义 《Distributed Systems - 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