1.深入理解 IPFS - DHT 网络（1）
2.Redis 分布实现分布式锁 +Redisson 源码解析
3.Springboot之分布式事务框架Seata实现原理源码分析
4.阿里巴巴分布式调度引擎tbschedule实战二源码环境搭建
5.万字长文带你解读Redisson分布式锁的源码
6.分布式链路追踪 SkyWalking 源码分析 —— DataCarrier 异步处理库

深入理解 IPFS - DHT 网络（1）

       深入理解 IPFS - DHT 网络（1）

       在探讨 IPFS 架构时，DHT（分布式哈希表）扮演着关键角色。式架本篇文章将从应用、构源原理两个角度深入剖析 DHT 网络。码分

       在 IPFS 网络层中，布式源码位于 libp2p。架构资料审核系统源码利用 go-libp2p 进行分析。源码

       假设两个节点，分布分别为 earth 和 mars，式架各自加入 DHT 网络。构源随后，码分他们需找到对方并互相发送消息。布式

       （一）节点初始化

       初始化节点仅需一行代码：libp2p.New()。架构自定义参数如监听地址与端口号 /ip4/.0.0.1/tcp/，源码相当于 .0.0.1:，分布但自解释性更强。通过 /ip4/1.2.3.4/tcp//p2p/QmcEPrat8ShnCph8WjkREzt5CPXF2RwhYxYBALDcLC1iV6，可以看到 PeerId QmcEPrat8ShnCph8WjkREzt5CPXF2RwhYxYBALDcLC1iV6，不仅通过 IP+端口寻址，通过 PeerId 也能直接定位到节点。

       初始化后，生成节点，ID 以 btcencode 编码，即 QmcEPrat8ShnCph8WjkREzt5CPXF2RwhYxYBALDcLC1iV6，即上文提及的 PeerID。完成初始化后，配置 端口的 handler。

       handleStream 函数实现类似于普通 socket 编程，读写数据即可。

       （二）加入 DHT 网络

       节点建立完成后，加入 DHT 网络是接下来的关键步骤。无论在比特币、实时监测源码java以太坊还是早期的 BT 网络中，新节点加入网络时都需要种子（bootstrap）节点作为起点，扩展自己的路由表。

       （三）广而告之

       回到开头场景，假设初始化节点名为 mars，加入 DHT 网络后，需要向所有节点宣布自己是 mars 节点。

       原理将在下篇文章中深入分析。nodeName 转换为内容哈希，节点通过 Advertise 方法告知其他节点自己拥有此哈希，其他节点会更新路由表。当有请求查找此内容时，会告知拥有此内容的节点或更接近的节点。

       （四）寻找节点

       FindPeers 实现逻辑是寻找 earth 这个哈希地址，找到后建立双工连接，实现了服务端与客户端的通信。

       （五）演示

       （六）完善

       以上例子存在一个风险，任何节点都可声称自己是 mars 节点，通信双方难以信任。因此，适用于聊天室场景的这种模式。通过将内容寻址改为节点寻址，可找到可信的通信方，前提是已知要通信的节点 ID。

       以下是代码示例。

Redis 实现分布式锁 +Redisson 源码解析

       在一些场景中，多个进程需要以互斥的方式独占共享资源，这时分布式锁成为了一个非常有用的工具。

       随着互联网技术的快速发展，数据规模在不断扩大，分布式系统变得越来越普遍。小程序 源码泄露一个应用往往会部署在多台机器上（多节点），在某些情况下，为了保证数据不重复，同一任务在同一时刻只能在一个节点上运行，即确保某一方法在同一时刻只能被一个线程执行。在单机环境中，应用是在同一进程下的，仅需通过Java提供的 volatile、ReentrantLock、synchronized 及 concurrent 并发包下的线程安全类等来保证线程安全性。而在多机部署环境中，不同机器不同进程，需要在多进程下保证线程的安全性，因此分布式锁应运而生。

       实现分布式锁的三种主要方式包括：zookeeper、Redis和Redisson。这三种方式都可以实现分布式锁，但基于Redis实现的性能通常会更好，具体选择取决于业务需求。

       本文主要探讨基于Redis实现分布式锁的方案，以及分析对比Redisson的RedissonLock、RedissonRedLock源码。

       为了确保分布式锁的可用性，实现至少需要满足以下四个条件：互斥性、过期自动解锁、请求标识和正确解锁。实现方式通过Redis的set命令加上nx、px参数实现加锁，以及使用Lua脚本进行解锁。实现代码包括加锁和解锁流程，核心实现命令和Lua脚本。趋势买卖源码公式这种实现方式的主要优点是能够确保互斥性和自动解锁，但存在单点风险，即如果Redis存储锁对应key的节点挂掉，可能会导致锁丢失，导致多个客户端持有锁的情况。

       Redisson提供了一种更高级的实现方式，实现了分布式可重入锁，包括RedLock算法。Redisson不仅支持单点模式、主从模式、哨兵模式和集群模式，还提供了一系列分布式的Java常用对象和锁实现，如可重入锁、公平锁、联锁、读写锁等。Redisson的使用方法简单，旨在分离对Redis的关注，让开发者更专注于业务逻辑。

       通过Redisson实现分布式锁，相比于纯Redis实现，有更完善的特性，如可重入锁、失败重试、最大等待时间设置等。同时，RedissonLock同样面临节点挂掉时可能丢失锁的风险。为了解决这个问题，Redisson提供了实现了RedLock算法的RedissonRedLock，能够真正解决单点故障的问题，但需要额外为RedissonRedLock搭建Redis环境。我爱源码论坛

       如果业务场景可以容忍这种小概率的错误，推荐使用RedissonLock。如果无法容忍，推荐使用RedissonRedLock。此外，RedLock算法假设存在N个独立的Redis master节点，并确保在N个实例上获取和释放锁，以提高分布式系统中的可靠性。

       在实现分布式锁时，还需要注意到实现RedLock算法所需的Redission节点的搭建，这些节点既可以是单机模式、主从模式、哨兵模式或集群模式，以确保在任一节点挂掉时仍能保持分布式锁的可用性。

       在使用Redisson实现分布式锁时，通过RedissonMultiLock尝试获取和释放锁的核心代码，为实现RedLock算法提供了支持。

Springboot之分布式事务框架Seata实现原理源码分析

       在Springboot 2.2. + Seata 1.3.0环境中，Seata通过GlobalTransactionScanner实现全局事务管理。首先，它会扫描带有@GlobalTransactional注解的方法类，作为BeanPostProcessor处理器，通过InstantiationAwareBeanPostProcessor的postProcessAfterInitialization方法中的wrapIfNecessary方法进行全局事务拦截。

       GlobalTransactionScanner判断类方法是否有@GlobalTransactional注解，如果没有则直接返回，否则创建GlobalTransactionalInterceptor。拦截器负责全局事务的执行，包括事务开始、执行本地业务、提交和回滚等步骤。例如，事务开始时，Seata通过SPI技术将xid绑定到当前线程，执行过程中会记录undo log以实现回滚。

       Seata自动配置会创建代理数据源（DataSourceProxy），在数据源方法调用时进行代理处理。当调用带有全局事务的方法时，如RestTemplate和Feign，拦截器会传递XID到请求头中，确保跨服务的事务一致性。参与者（被调用服务）通过SeataHandlerInterceptor拦截器获取并绑定XID，然后通过ConnectionProxy代理进行数据库操作，其中ConnectionContext用于判断是否为全局事务。

       总结来说，Seata的核心机制是通过代理、拦截器和XID的传递，确保分布式环境下的事务处理协调和一致性。

阿里巴巴分布式调度引擎tbschedule实战二源码环境搭建

       在深入探讨阿里巴巴分布式调度引擎tbschedule的实战操作和源码搭建之前，我们先来了解一下tbschedule的基本结构和功能。tbschedule主要由三个部分构成：Doc目录、tbschedule-core核心jar工程以及tbschedule-console web工程。其中，tbschedule-core是分布式调度引擎的核心，负责执行复杂的调度逻辑；tbschedule-console则是一个Web管理界面，用于监控调度数据、配置策略和任务。

       接下来，让我们一起步入源码环境搭建的实践。首先，访问github的tbschedule仓库，下载源码。同时，下载并运行test-tbschedule项目作为实战demo，该工程的代码已共享在qq讨论群中，以供深入学习和探讨。

       源码环境搭建主要分为两个步骤：源码工程的搭建与zk数据中心的安装。第一步，准备所需的源码，包括tbschedule工程、test-tbschedule工程以及数据库脚本文件。第二步，将三个源码导入至Eclipse开发环境，并进行相应的配置，如设置maven、导入本地maven工程、配置测试以及安装zookeeper数据中 心等。

       在源码导入Eclipse后，进行一系列配置工作以确保环境的正确运行。例如，对test-tbschedule项目的spring-mybatis.xml文件进行数据库配置修改，设置main类中的zkurl为自己的路径，并在scheduleConsole项目中添加tomcat插件。所有配置完成后，通过运行tomcat7:run命令启动scheduleConsole项目，访问指定地址验证环境搭建是否成功。

       至此，tbschedule的源码环境搭建工作便已基本完成。对于深入理解tbschedule的工作原理以及实际应用，可以通过官方提供的文档和源码解析教程进行学习，例如访问java.com/kcdetail.htm获取更多详细信息。通过实践操作和理论学习的结合，相信您能够更好地掌握tbschedule的使用技巧。

万字长文带你解读Redisson分布式锁的源码

       通过深入解读 Redisson 分布式锁的源码，我们了解到其核心功能在于实现加锁、解锁以及设置锁超时这三个基本操作。而分布式锁的实现，离不开对 Redis 发布订阅（pub/sub）机制的利用。订阅者（sub）通过订阅特定频道（channel）来接收发布者（pub）发送的消息，实现不同客户端间的通信。在使用 Redisson 加锁前，需获取 RLock 实例对象，进而调用 lock 或 tryLock 方法来完成加锁过程。

       Redisson 中的 RLock 实例初始化时，会配置异步执行器、唯一 ID、等待获取锁的时间等参数。加锁逻辑主要涉及尝试获取锁（tryLock）和直接获取锁（lock）两种方式。tryLock 方法中，通过尝试获取锁并监听锁是否被释放来实现锁的获取和等待逻辑。这通过调用底层命令（整合成 Lua 脚本）与 Redis 进行交互来实现。Redis 的 Hash 结构被用于存储锁的持有情况，hincrby 命令用于在持有锁的线程释放锁时调整计数，确保锁的可重入性。

       解锁逻辑相对简单，通过调用 unlock 方法，Redisson 使用特定的 Lua 脚本命令来判断锁是否存在，是否为当前线程持有，并相应地执行删除或调整锁过期时间的操作。

       此外，Redisson 支持 RedLock 算法来提供一种更鲁棒的锁实现，通过多个无关联的 Redis 实例（Node）组成的分布式锁来防止单点故障。尽管 RedLock 算法能一定程度上提高系统可靠性，但并不保证强一致性。因此，在业务场景对锁的安全性有较高要求时，可采取业务层幂等处理作为补充。

       Redisson 的设计遵循了简化实现与高效性能的原则，通过 Lua 脚本与 Redis 的直接交互来实现分布式锁的原子操作。在源码中，通过巧妙利用并发工具和网络通信机制，实现了分布式锁的高效执行。尽管 Redisson 在注释方面可能稍显不足，但其源码中蕴含的并发与网络通信的最佳实践仍然值得深入学习与研究。

分布式链路追踪 SkyWalking 源码分析 —— DataCarrier 异步处理库

       本文基于 SkyWalking 3.2.6 正式版，主要分享 SkyWalking Collector Remote 远程通信服务，用于 Collector 集群内部通信。Remote Module 应用于 SkyWalking 架构中，实现跨节点的流式处理。

       本文从接口到实现顺序解析 SkyWalking Collector Remote 的项目结构和组件，包括 RemoteModule、RemoteSenderService、RemoteClientService、RemoteClient、CommonRemoteDataRegisterService、RemoteDataRegisterService、RemoteDataIDGetter、RemoteDataInstanceCreatorGetter、RemoteSerializeService、RemoteDeserializeService。RemoteModule 实现 Module 抽象类，定义服务如 RemoteSenderService、RemoteDataRegisterService，创建 RemoteClient 实现远程通信。CommonRemoteDataRegisterService 用于注册数据类型对应的远程数据创建器和获取数据协议编号。

       接着，本文深入探讨基于 Google gRPC 的远程通信实现，包括 RemoteModuleGRPCProvider、GRPCRemoteSenderService、GRPCRemoteClientService、GRPCRemoteClient、RemoteCommonServiceHandler、GRPCRemoteSerializeService、GRPCRemoteDeserializeService。RemoteModuleGRPCProvider 提供基于 gRPC 的组件服务实现类，实现远程发送服务、客户端选择器和远程客户端服务。GRPCRemoteClient 实现基于 gRPC 的远程客户端，支持异步发送消息。

       最后，本文提及 SkyWalking Collector Remote 也支持基于 Kafka 的远程通信实现，但目前暂未完成。为了进一步学习 SkyWalking 的分布式链路追踪和远程通信机制，读者可以关注公众号芋道源码，获取 Java 源码解析、原理讲解、面试题、学习指南，回复「书籍」领取 Java 从入门到架构的 本书籍，加入技术群讨论 Java、后端、架构相关技术。