为了解决这个问题，业界又提出另外一种限流算法，即滑动窗口限流。滑动窗口限流解决固定窗口临界值的问题，可以保证在任意时间窗口内都不会超过阈值。相对于固定窗口，滑动窗口除了需要引入计数器之外还需要记录时间窗口内每个请求到达的时间点，因此对内存的占用会比较多。
API网关中针对一个API、API分组、接入应用APPID，IP等进行限流。这些限流条件都将会产生一个限流使用的key，在后续的限流中都是对这个key进行限流。限流算法通常在API网关中可以采用令牌桶算法实现。
redis 0 以后开始支持扩展模块， redis-cell 是一个用rust语言编写的基于令牌桶算法的的限流模块，提供原子性的限流功能，并允许突发流量，可以很方便的应用于分布式环境中。令牌桶算法的原理是定义一个按一定速率产生token的桶，每次去桶中申请token，若桶中没有足够的token则申请失败，否则成功。
为了减轻redis压力，需要对令牌桶数据做过期处理，对于使用频率不是很高的业务场景，可以及时清理。
我们的解决方案主要是通过Sentinel的限流、降级、熔断（增加服务器数量就不说了）以及消息中间件的削峰（我会专门写一期关于消息中间件的文章，到时候大家可以看看）。没错，本期的主角出现了，他就是 Sentinel ，阿里开源的面向分布式服务框架的轻量级流量控制框架。
确保系统的高可用，要做的事情非常多，比如使用Redis缓存数据库的数据，降低数据库的压力，同时也要注意缓存穿透、雪崩、击穿等问题；但要是说到“不要被突增的访问量击垮”，通常就会到我们常说的分布式架构三板斧：限流、熔断、降级。
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。
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。
常见的分布式事务解决方案 基于XA协议的两阶段提交 XA是一个分布式事务协议，由Tuxedo提出。XA中大致分为两部分：事务管理器和本地资源管理器。其中本地资源管理器往往由数据库实现，比如Oracle、DB2这些商业数据库都实现了XA接口，而事务管理器作为全局的调度者，负责各个本地资源的提交和回滚。
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。
在分布式事务解决方案的领域，XA协议犹如一位精密的指挥官，由Tuxedo初创，其架构包括事务管理器和资源管理器。事务管理器调度本地资源，资源管理器则在数据库的底层执行。2PC协议作为XA的关键组件，负责协调多个资源间的全局事务，通过双向通信的默契配合，确保事务的生命周期无缝进行。
PC和TCC的两阶段补偿的区别 但我们说的2PC指的是基于XA规范的两阶段提交。而XA规范定义的DTP分布式事务模型中TM和RM的交互。DTP 分布式事务模型中的三个角色： AP（应用程序）、TM（事务管理器）、RM（资源管理器）由此总结 3PC 但是两阶段提交是完美的么，答案是否定的。
1、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。
2、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。
3、总结来说，数据一致性解决方案如Paxos、RAFT和SAGA等，为解决分布式系统中的复杂问题提供了有力工具。它们在保证数据一致性的基础上，兼顾了高可用性、灵活性和扩展性，但同时也伴随着补偿策略的复杂性和场景适应性的考量。理解并优化这些技术，对于构建健壮的分布式系统至关重要。
4、在做服务器负载均衡时候可供选择的负载均衡的算法有很多，包括： 轮循算法（Round Robin）、哈希算法（HASH）、最少连接算法（Least Connection）、响应速度算法（Response Time）、加权法（Weighted ）等。
5、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。
1、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。
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、针对于大数据量高并发的问题，若不做处理，服务器的性能将会成为服务的瓶颈，解决的方案之一便是数据分片，将大数据量在集群中按照一定的规则分片，使数据按照一定的规则分布集群的不同服务器上，以减轻单个服务器的压力，保证服务集群的可用性。
4、深入理解事务，还需要掌握最左前缀匹配原则在MySQL查询优化中的应用，如索引策略、查询优化技术（如潜意识查询和链路追踪）、联合索引、索引下推，以及count（*）问题。
5、在分布式系统中，为了保证对数据的修改有最终一致性，通常使用分布式锁或者分布式事务。比如常见的多个系统同时修改商品，既依赖于现有数据也要修改数据，如果没有限制，高并发情况下很可能最终数据是错误的。
6、SAGA是一种更为灵活的分布式事务解决方案，通过本地事务和补偿事务的组合，实现事务的原子性。它在执行阶段和补偿阶段的划分，使得在高并发场景中处理分布式一致性问题更具扩展性和容错性。然而，补偿策略的多样性与场景特定性也带来了挑战。
1、当下，指挥中心各职能部门之间、本地与异地指挥中心之间的互联互通、协同办公是指挥中心建设的关键性任务，也是应用分布式KVM系统的价值所在。
2、业务范围包括KVM坐席功能、矩阵、中控、拼接融合、IP监控、视频会议、录播功能等 分布式系统让多媒体信息不受空间限制实时分享交互，方案可以安需随时扩充灵活高效。小规模分布式系统可以组建多间会议室、报告厅、多功能厅、多媒体展厅、多媒体教室互通互联信息共享。
3、分布式高清矩阵「KVM坐席管理系统」可以独立作为音视频， USB 0， KVM，RS232 ，红外和GPIO延长器发射端使用。加上中控控制单元NS中控网关，能组网成分布式矩阵KVM坐席系统应用于许多场景，包含音视频矩阵，电视墙功能支持高阶KVM应用，权限控制，用红外， RS232和GPIO控制外围设备控制等。
4、分布式KVM坐席管理系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上，彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统。
5、分布式输出盒、拼接中控、分布式综合管理平台、存储服务器以及分布式综合管理平台嵌入软件组合而成，实现管理平台采集、分配、传输、交换、显示、处理和控制功能。一个分布式综合管理平台可实现中控主机、高清矩阵、拼接处理器、局域网视频会议、KVM坐席协作、会议录播等众多系统功能。
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。