1。服务前的性能和延迟问题，业务通常由本地API调用，本地方法调用的性能损失较小。服务后，服务提供者和消费者之间采用远程网络通信，增加了额外的性能损失:1)客户端需要序列化消息，主要占用CPU计算资源。2)序列化过程中需要创建二进制数组，这会消耗JVM堆内存或堆外内存。3)客户端需要向服务器发送序列化的二进制数组，占用网络带宽资源。
5)服务器调用服务提供者通过反射实现类，反射本身对性能影响很大。6)服务器序列化响应结果，占用CPU计算资源。7)服务器向客户端发送响应码流，占用网络带宽资源。8)客户端读取响应码流，反序列化成响应消息，占用CPU资源。通过分析我们发现，一个简单的本地方法调用，切换到远程服务调用后，增加了很多额外的处理流程，不仅占用了大量的系统资源，还增加了延迟。
4、华为云存储的解决 方案为此，华为推出了基于云存储系统和云存储服务平台方案的端到端存储服务解决方案，帮助运营商提供云存储服务，快速、经济地发展用户。华为云存储系统具有灵活扩展、安全可靠、自动化管理、丰富的业务支撑能力等特点，能够满足海量数据存储和大规模业务承载的需求。灵活扩展:高效的存储基础架构需要支持性能和容量两方面的扩展。华为云存储系统基于Scaleout架构设计，为上层业务平台提供透明的存储资源服务，屏蔽底层硬件差异，可以帮助运营商扩展存储容量，提升业务性能。
5、有哪些 分布式 数据库,实现最终一致性的( 分布式 数据库与集中式 数据库的...one分布式-3/ Library在用户面前是一个单一的逻辑的数据 library，但实际上是由存储在几台电脑上的一组数据Library组成的。每个数据 library受其本地DBMS 分布式 数据每个库数据 library服务器协作维护全局数据 library的一致性。系统中的每台计算机都被调用。该节点名为数据库服务器。如果一个节点是向服务器请求信息的应用程序，在ORACLE中称为客户端，执行数据库应用程序，可以访问数据信息并与服务器中的用户交互，执行ORACLE软件。处理并发，共享/访问ORACLE数据library ORACLE允许上述两部分在同一台计算机上，但当客户端部分和服务器部分在通过网络连接的不同计算机上时，更有效的分布式处理是多个处理器共享一个任务的处理。ORACLE 数据 library系统中分布式处理的例子如下:客户端和服务器位于通过网络连接的不同计算机上。单台计算机上有多个处理器，不同的处理器分别执行客户端应用。SQL*NET是一个ORACLE网络接口，它允许在网络工作站的ORACLE工具和服务器上运行，并且可以在其他地方访问、修改、共享和存储。
6、Java 分布式系统处理 分布式事务有哪些经典解决方当我们在生产线上使用服务器提供数据服务时，我会遇到以下两个问题:1)一台服务器的性能不足以提供足够的容量来服务所有的网络请求。2)我们总是害怕自己的服务器宕机，导致服务无法使用或者数据丢失。因此，我们必须扩展我们的服务器，添加更多的机器来分担性能问题，并解决单点故障问题。通常我们会通过两种方式来扩展我们的数据service:1)数据 partition:即我们会把数据partition放在不同的服务器上(比如uid、一致hash等。).
第一种情况，无法解决数据丢失的问题。当单个服务器出现问题时，会丢失一些数据。所以数据服务的高可用性只能通过第二种方法来实现-3的冗余存储/(一般业界认为安全的备份数量应该是三个，比如Hadoop和Dynamo)。但是，增加更多的机器会使我们的数据服务变得非常复杂，尤其是跨服务器的事务处理，即跨服务器数据一致性。
7、 分布式系统一致性高可用的解决 方案总结基于redis、zookpeer、rocketmq、elasticsearch的学习总结，对于分布式系统学习来说，一定有一点是无法回避的，那就是CAP定理。什么是CAP定理？我就简单的在百度上复制摘录一下文案吧。CAP原理，也称为CAP定理，指的是a 分布式 system中的一致性、可用性和划分容忍度。
解释以上三个要素各自的含义:CAP定理说明以上三个要素不能兼顾，最多只能满足其中两个。在分布式 system中，一般是为了保证分区容错，在一致性和可用性之间进行权衡，所以有CP和AP 分布式 cluster两种实现方式。CP集群，即满足一致性和分区容错，如zookpeerAP集群，即满足可用性和分区容错，如rediscluster，下面，我们就来讨论一下上面提到的CP和AP问题。
