阿里云的盘古：这一分布式存储系统为阿里云的众多产品提供了坚实的存储和计算支持。 腾讯的PaxosStore：同样作为腾讯的关键存储解决方案，PaxosStore支撑了腾讯系产品的存储需求。 新华三的ONEStor：在私有云存储领域，ONEStor是新华三推出的分布式存储产品。
私有云方面：国外的有VMware的vSAN，谷歌的Google Megastore等；国内的有新华三的ONEStor、华为的FusionStorage、云宏的WinStore等。
当前广泛使用的分布式数据库中，OceanBase作为一款百分百国产产品，其流行度相当高。最新版本OceanBase社区版1已经发布。针对OceanBase及其相关产品，进行了全面测评，详情可见《爱可生云数据库：OceanBase 1全面测评及部署流程，看这篇就够了【建议收藏】》。
深信服EDS融入了巨量元数据能力、全局IO动态整合、自适应三级缓存和协议增强支持等创新技术，基于自研的凤凰分布式高性能文件系统，针对元数据高并发、小文件密集型、大文件高吞吐和混合负载四种场景，让卓越性能与弹性扩展可以兼得。
1、同时，事务的处理则要求在多个数据库操作间实现并发与协调，这一问题的解决不仅涉及功能、性能的取舍，还反映了与分布式副本一致性问题类似的复杂性。本文着眼于ArcGraph分布式图数据库的构建与实现，旨在探讨如何融合事务日志与Raft日志策略，以解决分布式事务与数据强一致性难题。
2、然而，CAP理论并不适用于所有情况，比如在处理数据库事务时，eBay提出了BASE理论。BASE强调基本可用性、软状态和最终一致性，允许在一定程度上牺牲事务的严格ACID特性以换取更高的系统可用性和扩展性。最后，让我们澄清一下集群与分布式的关系。
3、Seata 是一款开源的分布式事务解决方案，致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务。Seata 将为用户提供了 AT、TCC、SAGA 和 XA 事务模式，为用户打造一站式的分布式解决方案。
4、优点明显，如在低冲突情况下事务延迟较小，避免了死锁问题。然而，高并发下多版本TO可能导致事务重启，且客户端故障时可能产生Lock信息的遗留问题，影响系统性能。总的来说，Percolator是一种有效的分布式事务解决方案，但需权衡并发控制和性能之间的平衡。
5、业务场景应用： 当业务需求扩展到多个服务器或数据中心时，分布式的架构设计能够提升系统的可扩展性和容错性，如处理高并发、地域性数据访问等复杂场景。 Session 分布式： 为了解决单点登录和数据一致性问题，Session 分布式方案通过分布式存储和共享会话信息，确保用户在多节点间的无缝切换。
TCC是事务完成确认的缩写。它是分布式事务处理中的一种关键技术或协议。下面详细介绍TCC的含义和应用场景。事务完成确认是其核心思想的具体体现。在分布式系统中，TCC起到的作用是确保多个事务的参与者之间的事务完整性和一致性。
阿里TCC是阿里巴巴集团提出的一种分布式事务解决方案。TCC是“Try-Confirm-Cancel”（尝试-确认-取消）的缩写。它的核心思想是将一个大的分布式事务拆分成多个小的本地事务，然后在每个本地事务中实现TCC流程，最终确保整个分布式事务的一致性和可靠性。
在Seata框架中，我们已经深入探讨了AT模式，但今天要转向另一种模式：TCC（Try-Confirm-Cancel）。它是蚂蚁金服为社区贡献的一种分布式事务处理策略。TCC的核心思想同样是二阶段提交，但与AT模式不同的是，它需要开发者自行设计业务逻辑，实现Try、Confirm和Cancel三个服务接口。
TCC的意思是指事务完整性和一致性的控制。它在分布式系统中扮演着关键角色，确保数据的完整性和一致性。特别是在微服务架构和大型分布式系统中，TCC的作用尤为重要。以下是详细的解释：事务完整性和一致性的基本概念 在计算机系统尤其是数据库系统中，事务被视为一个最小的单一逻辑工作单位。
分布式一致性算法是确保分布式系统中数据一致性的重要工具，核心目标是确保多个节点的数据值保持同步。这里有几种常见的算法：Paxos、Raft、ZAB和Gossip。Paxos算法通过定时器和Leader选举实现一致性。当没有Leader或Leader失联时，Follower会竞选成为新Leader。
消息日志方案的核心是保证服务接口的幂等性。 考虑到网络通讯失败、数据丢包等原因，如果接口不能保证幂等性，数据的唯一性将很难保证。 eBay 方式的主要思路如下。
异步复制：使用数据复制的异步机制可以提高系统的可用性和性能。数据更改可以被快速接受和处理，而副本的一致性会在后台异步更新。 两阶段提交（2PC）：2PC是一种常见的协议，用于在分布式系统中实现数据一致性。它将多个参与者（节点）进行协调，确保在提交更改之前，所有节点都就更改达成一致意见。
副本复制：在分布式系统中，可以使用副本复制机制来保证数据的一致性。当一个服务写入数据时，可以将数据复制到其他的副本中，确保数据在多个服务之间保持同步。 一致性协议：使用一致性协议可以确保数据在多个服务之间的一致性。
使得受到影响的请求尽可能的少呢？在Memcached、Key-Value Store、Bittorrent DHT、LVS中都采用了Consistent Hashing算法，可以说Consistent Hashing 是分布式系统负载均衡的首选算法。Consistent Hashing算法描述 下面以Memcached中的Consisten Hashing算法为例说明。
因此存在CP、AP两种分布式集群的实现。 CP集群，即满足一致性和分区容错性，如zookpeer AP集群，即满足可用性和分区容错性，如redis-cluster 下面，针对与上述的CP和AP问题，我们展开话题。 对于分布式系统，学习了解多了之后，发现其内在的解决方案基本上都是一样的，所谓万变不离其中。
1、在设计模式中， Saga 理解为分布式事务解决方案，尤其适用于事件驱动的微服务，以及非关系数据库的一致性管理。而 则通过优化后端服务以适应不同UI需求，提高了安全性和性能，但也可能带来代码冗余的问题。
2、缺点： 复杂性增加：微服务架构带来了更多的服务间通信和协调问题，导致系统的复杂性增加。需要处理服务间的通信协议、数据同步等问题，这增加了开发和运维的难度。 分布式事务管理挑战：在微服务架构中，由于服务间的分布式特性，事务管理变得更加复杂。
3、传统的解决问题办法不能用于解决这么复杂的问题。接续而来，成功部署一个微服务应用需要开发者有足够的控制部署方法，并高度自动化。
4、架构类型：分布式、SOA架构、单体式。 分布式架构 分布式应用架构中，相互独立，代码独立开发，独立部署，通过API接口互相通信。通讯协议一般使用HTTP，数据格式是JSON（是一种轻量级的数据交换格式），应用集成方式比较简化。
第一种方案：可靠消息最终一致性，需要业务系统结合MQ消息中间件实现，在实现过程中需要保证消息的成功发送及成功消费。即需要通过业务系统控制MQ的消息状态 第二种方案：TCC补偿性，分为三个阶段TRYING-CONFIRMING-CANCELING。每个阶段做不同的处理。
ActiveMQ工作原理：首先来看本地通讯的情况，应用程序A和应用程序B运行于同一系统A，它们之间可以借助消息队列技术进行彼此的通讯：应用程序A向队列1发送一条信息，而当应用程序B需要时就可以得到该信息。
用途就是用来处理消息，也就是处理JMS的。消息队列在大型电子商务类网站，如京东、淘宝、去哪儿等网站有着深入的应用，队列的主要作用是消除高并发访问高峰，加快网站的响应速度。
MQ是消息中间件，是一种在分布式系统中应用程序借以传递消息的媒介，常用的有ActiveMQ，RabbitMQ，kafka。支持多种语言编写客户端 对spring的支持，很容易和spring整合 支持多种传输协议：TCP，SSL，NIO，UDP等 支持AJAX apache的ActiveMQ，就是message queue，指的是消息队列的意思。