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二大块是物理架构。大家在阿里可能都听说过，我们有一个比较有名的单元化架构，其实不光阿里有单元化架构，很多公司都有类似的架构。比如微信。阿里和他们的单元化架构其实有一些本质的区别。

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数据库的储存同步、多点写，还有消息。这些东西其实平时同学们都在用，但架构师不仅在用，架构师真的是要去把玩，彻底了解透彻这些东西，这是关键点。

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这个一定要到实践中去，不是业务离不开架构，而是架构离不开业务，业务、架构、技术要三位一体才能达到最佳的效果。我们平时学习、实践的过程就在磨刀，但你不能说你天天在磨刀，总得要用这个刀。这就是跟业务结合起来，用不一样的思路解决实际的业务问题，会带来更低的成本、更高的效率。

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• SNAPSHOT_TS 用于判断其他事务提交数据对当前事务的可见性，统一了一个分布式事务在每个分片上进行读取发生的时间。SNAPSHOT_TS 决定了当前事务的快照。

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单机多分片优化
如果分布式事务的多个分区位于同一个 DN 节点上时，实际上可以将它们共同视作一个单机事务。这种情况下，可以将多个 RPC 合并，一次性地完成多个分片的 PREPARE 和 COMMIT。如果所有分片均在同一个 DN 节点上，甚至可以将事务以 1PC 的方式提交。

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The Cloud Native Computing Foundation seeks to drive adoption of this paradigm by fostering and sustaining an ecosystem of open source, vendor-neutral projects. We democratize state-of-the-art patterns to make these innovations accessible for everyone.

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几乎所有成功的微服务架构都是从一个巨大的单体架构开始的，并且都是由于单体架构太大而被拆分为微服务架构。

在所一开始就构建微服务架构的故事中，往往都有人遇到了巨大的麻烦。

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性能指标
响应时间（Latency），就是发送请求和返回结果的耗时。
吞吐量（Throughput），就是单位时间内的响应次数。

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以数据为中心的一致性模型
从数据存储的角度出发的，包括数据库、文件等。

严格一致性（Strict Consistency）
顺序一致性（Sequential Consistency）
因果一致性（Causal Consistency）

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TCC 事务模型：两阶段提交是依赖于数据库提供的事务机制，再配合外部的资源协调器来实现分布式事务。TCC（Try Confirm Cancel）事务模型的思想和两阶段提交虽然类似，但是却把相关的操作从数据库提到业务中，以此降低数据库的压力，并且不需要加锁，性能也得到了提升。