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分布式服务配置管理和服务注册与发现是微服务架构的核心组件。选择合适的工具需根据具体需求（如一致性、性能、功能全面性）和生态集成（如Spring Cloud、Kubernetes）进行权衡。常用工具包括Spring Cloud Config、Apollo、Nacos、Consul等，各有优缺点，需结合实际场景选择。

分布式缓存是一种将数据分散存储在多个节点上的缓存机制，旨在解决在大规模分布式系统中，单一缓存服务器无法满足高并发、大数据量的缓存需求问题。

分布式服务注册与发现是微服务架构的核心组件，通过动态管理服务实例信息，提升系统的弹性和可用性。常用工具包括Eureka、Consul、Zookeeper等，选择时需根据一致性、性能和生态需求进行权衡。注册中心基础概念角色与功能：注册中心涉及服务提供者、服务消费者和服务注册中心三个角色。其需具备服务注册、注销、心跳检查、查询、变更查询等功能，还要保证服务高可用，进行健康检查、状态变更通知，部分有白名单机制。CAP 理论：分布式架构中，一致性（C）、可用性（A）、分区容错性（P）无法同时满足。

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数据库号段模式是一种分布式ID生成策略，通过从数据库预分配一段唯一ID，减少数据库访问次数，提升性能。通过数据库号段模式，可以在分布式系统中高效生成唯一ID，同时保持系统简单性和高可用性。Tinyid(滴滴)：是滴滴开源的一款基于数据库号段模式的唯一 ID 生成器。从数据库预分配的一段连续ID，应用在内存中使用这些ID，用完后再次申请。数据库依赖：仍依赖数据库，数据库故障可能影响ID生成。ID不连续：号段用完后，新号段可能导致ID不连续。应用从内存中的号段分配ID，用完后重新获取新号段。

目录分布式理论&算法&协议CAP & BASE理论Paxos 算法Raft 算法Gossip 协议分布式ID分布式锁分布式事务分布式缓存分布式任务分布式会话分布式服务注册与发现分布式服务配置管理分布式服务监控

负责任务的注册、监控和状态管理，包括任务的提交、取消和重试等操作。根据系统资源的实时情况，决定任务应该在哪个节点上执行，以确保资源的最优利用。处理节点故障、或任务执行失败的情况，保证任务能够被、及时重新调度和执行。确保任务调度系统本身的高可用性，防止单点故障对整个系统造成影响。通常在分布式任务调度系统中，会涉及到以下三个重要的组件：Scheduler 负责任务的合理调度，Trigger 负责根据条件触发任务的执行，而 Job 则是具体的执行单元，执行任务的实际逻辑。

步骤1：服务提供方启动时将服务注册到注册中心。步骤2：服务消费方启动时从注册中心订阅自己需要服务的地址。步骤3：注册中心把已经注册的服务提供者地址，返回给消费方。步骤4：消费方根据路由规则与负载均衡策略，选择一个提供者地址进行调用。步骤5：调用双方与监控平台建立定时发送机制，用来统计调用次数与耗时等相关数据。

Broker端的配置，若想很严格的保证Broker存储消息阶段消息不丢失，则需要如下配置# master 节点配置# slave 节点配置上面这个配置含义是：Producer发消息到Broker后，Broker的Master节点先持久化到磁盘中，然后同步数据给Slave节点，Slave节点同步完且落盘完成后才会返回给Producer说消息ok了。严格的消息刷盘机制 + 严格的消息同步机制，能够确保 Broker端保证消息不丢失。

转载自：http://www.primeton.com/read.php?id=2244&his=1微服务架构下分布式SESSION管理 一、应用架构变迁下的Session管理1.1 单体架构1.2 分布式架构1.3 微服务架构二、微服务架构下分布式Session管理2.1 Session存储介质2.2 管理方案实现三、微服务架构下分布式Sessio...