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编译分布式存储上限

发布时间: 2024-07-25 11:53:52

Ⅰ 比特币是什么货币

比特币是电子货币/网络虚拟货币的一种。

比特币:又称“比特金”,是一种网络虚拟货币,网民可以使用比特币购买一些虚拟物品,比如网络游戏当中的衣服、帽子、装备等,网民之间也有用来购买现实物品的情况。

西维吉尼亚州民主党参议员乔·曼钦(Joe Manchin)2014年2月26日向美国联邦政府多个监管部门发出公开信,希望有关机构能够就比特币鼓励非法活动和扰乱金融秩序的现状予以重视,并要求能尽快采取行动,以全面封杀该电子货币。

2017年1月24日中午12:00起,中国三大比特币平台正式开始收取交易费。

(1)编译分布式存储上限扩展阅读:

货币特征:

1,去中心化:比特币是第一种分布式的虚拟货币,整个网络由用户构成,没有中央银行。去中心化是比特币安全与自由的保证 。

2,全世界流通:比特币可以在任意一台接入互联网的电脑上管理。不管身处何方,任何人都可以挖掘、购买、出售或收取比特币。

3,专属所有权:操控比特币需要私钥,它可以被隔离保存在任何存储介质。除了用户自己之外无人可以获取。

4,低交易费用:可以免费汇出比特币,但最终对每笔交易将收取约1比特分的交易费以确保交易更快执行。

5,无隐藏成本:作为由A到B的支付手段,比特币没有繁琐的额度与手续限制。知道对方比特币地址就可以进行支付。

6,跨平台挖掘:用户可以在众多平台上发掘不同硬件的计算能力。

比特币优点:

1,完全去处中心化,没有发行机构,也就不可能操纵发行数量。其发行与流通,是通过开源的p2p算法实现。

2,匿名、免税、免监管。

3,健壮性。比特币完全依赖p2p网络,无发行中心,所以外部无法关闭它。比特币价格可能波动、崩盘,多国政府可能宣布它非法,但比特币和比特币庞大的p2p网络不会消失。

4,无国界、跨境。跨国汇款,会经过层层外汇管制机构,而且交易记录会被多方记录在案。但如果用比特币交易,直接输入数字地址,点一下鼠标,等待p2p网络确认交易后,大量资金就过去了。不经过任何管控机构,也不会留下任何跨境交易记录。

5,山寨者难于生存。由于比特币算法是完全开源的,谁都可以下载到源码,修改些参数,重新编译下,就能创造一种新的p2p货币。

但这些山寨货币很脆弱,极易遭到51%攻击。任何个人或组织,只要控制一种p2p货币网络51%的运算能力,就可以随意操纵交易、币值,这会对p2p货币构成毁灭性打击。

很多山寨币,就是死在了这一环节上。而比特币网络已经足够健壮,想要控制比特币网络51%的运算力,所需要的cpu/gpu数量将是一个天文数字。

比特币缺点

1,交易平台的脆弱性。比特币网络很健壮,但比特币交易平台很脆弱。交易平台通常是一个网站,而网站会遭到黑客攻击,或者遭到主管部门的关闭。

2,交易确认时间长。比特币钱包初次安装时,会消耗大量时间下载历史交易数据块。而比特币交易时,为了确认数据准确性,会消耗一些时间,与p2p网络进行交互,得到全网确认后,交易才算完成。

3,价格波动极大。由于大量炒家介入,导致比特币兑换现金的价格如过山车一般起伏。使得比特币更适合投机,而不是匿名交易。

4,大众对原理不理解,以及传统金融从业人员的抵制。活跃网民了解p2p网络的原理,知道比特币无法人为操纵和控制。

但大众并不理解,很多人甚至无法分清比特币和Q币的区别。“没有发行者”是比特币的优点,但在传统金融从业人员看来,“没有发行者”的货币毫无价值。

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Ⅲ 基于mogileFS搭建分布式文件系统--海量小文件的存储利器

1.简介

分布式文件系统(Distributed File System)是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上,而是通过计算机网络与节点相连。分布式文件系统的设计基于客户机/服务器模式。一个典型的网络可能包括多个供多用户访问的服务器。另外,对等特性允许一些系统扮演客户机和服务器的双重角色。例如,用户可以“发表”一个允许其他客户机访问的目录,一旦被访问,这个目录对客户机来说就像使用本地驱动器一样。

当下我们处在一个互联网飞速发展的信息 社会 ,在海量并发连接的驱动下每天所产生的数据量必然以几何方式增长,随着信息连接方式日益多样化,数据存储的结构也随着发生了变化。在这样的压力下使得人们不得不重新审视大量数据的存储所带来的挑战,例如:数据采集、数据存储、数据搜索、数据共享、数据传输、数据分析、数据可视化等一系列问题。

传统存储在面对海量数据存储表现出的力不从心已经是不争的事实,例如:纵向扩展受阵列空间限制、横向扩展受交换设备限制、节点受文件系统限制。

然而分布式存储的出现在一定程度上有效的缓解了这一问题,之所以称之为缓解是因为分布式存储在面对海量数据存储时也并非十全十美毫无压力,依然存在的难点与挑战例如:节点间通信、数据存储、数据空间平衡、容错、文件系统支持等一系列问题仍处在不断摸索和完善中。

2.分布式文件系统的一些解决方案

Google Filesystem适合存储海量大个文件,元数据存储与内存中

HDFS(Hadoop Filesystem)GFS的山寨版,适合存储大量大个文件

TFS(Taobao Filesystem)淘宝的文件系统,在名称节点上将元数据存储与关系数据库中,文件数量不在受限于名称节点的内容空间,可以存储海量小文件LustreOracle开发的企业级分布式系统,较重量级MooseFS基于FUSE的格式,可以进行挂载使用MogileFS

擅长存储海量的小数据,元数据存储与关系型数据库中

1.简介

MogileFS是一个开源的分布式文件系统,用于组建分布式文件集群,由LiveJournal旗下DangaInteractive公司开发,Danga团队开发了包括 Memcached、MogileFS、Perlbal等不错的开源项目:(注:Perlbal是一个强大的Perl写的反向代理服务器)。MogileFS是一个开源的分布式文件系统。

目前使用 MogileFS 的公司非常多,比如国外的一些公司,日本前几名的公司基本都在使用这个.

国内所知道的使用 MogileFS 的公司有图片托管网站 yupoo又拍,digg, 薯仔, 豆瓣,1 号店, 大众点评,搜狗,安居客等等网站.基本很多网站容量,图片都超过 30T 以上。

2.MogileFS特性

1) 应用层提供服务,不需要使用核心组件

2)无单点失败,主要有三个组件组成,分为tracker(跟踪节点)、mogstore(存储节点)、database(数据库节点)

3)自动复制文件,复制文件的最小单位不是文件,而是class

4)传输中立,无特殊协议,可以通过NFS或HTTP实现通信

5)简单的命名空间:没有目录,直接存在与存储空间上,通过域来实现

6)不用共享任何数据

3.MogileFS的组成

1)Tracker--跟踪器,调度器

MogileFS的核心,是一个调度器,mogilefsd进程就是trackers进程程序,trackers的主要职责有:删除数据、复制数据、监控、查询等等.这个是基于事件的( event-based ) 父进程/消息总线来管理所有来之于客户端应用的交互(requesting operations to be performed), 包括将请求负载平衡到多个"query workers"中,然后让 mogilefs的子进程去处理.

mogadm,mogtool的所有操作都要跟trackers打交道,Client的一些操作也需要定义好trackers,因此最好同时运行多个trackers来做负载均衡.trackers也可以只运行在一台机器上,使用负载均衡时可以使用搞一些简单的负载均衡解决方案,如haproxy,lvs,nginx等,

tarcker的配置文件为/etc/mogilefs/mogilefsd.conf,监听在TCP的7001端口

2)Database--数据库部分

主要用来存储mogilefs的元数据,所有的元数据都存储在数据库中,因此,这个数据相当重要,如果数据库挂掉,所有的数据都不能用于访问,因此,建议应该对数据库做高可用

3)mogstored--存储节点

数据存储的位置,通常是一个HTTP(webDAV)服务器,用来做数据的创建、删除、获取,任何 WebDAV 服务器都可以, 不过推荐使用 mogstored . mogilefsd可以配置到两个机器上使用不同端口… mogstored 来进行所有的 DAV 操作和流量,IO监测, 并且你自己选择的HTTP服务器(默认为 perlbal)用来做 GET 操作给客户端提供文件.

典型的应用是一个挂载点有一个大容量的SATA磁盘. 只要配置完配置文件后mogstored程序的启动将会使本机成为一个存储节点.当然还需要mogadm这个工具增加这台机器到Cluster中.

配置文件为/etc/mogilefs/mogstored.conf,监听在TCP的7500端口

4.基本工作流程

应用程序请求打开一个文件 (通过RPC 通知到 tracker, 找到一个可用的机器). 做一个 “create_open” 请求.

tracker 做一些负载均衡(load balancing)处理,决定应该去哪儿,然后给应用程序一些可能用的位置。

应用程序写到其中的一个位置去 (如果写失败,他会重新尝试并写到另外一个位置去).

应用程序 (client) 通过”create_close” 告诉tracker文件写到哪里去了.

tracker 将该名称和域命的名空间关联 (通过数据库来做的)

tracker, 在后台, 开始复制文件,知道他满足该文件类别设定的复制规则

然后,应用程序通过 “get_paths” 请求 domain+key (key == “filename”) 文件, tracker基于每一位置的I/O繁忙情况回复(在内部经过 database/memcache/etc 等的一些抉择处理), 该文件可用的完整 URLs地址列表.

应用程序然后按顺序尝试这些URL地址. (tracker’持续监测主机和设备的状态,因此不会返回死连接,默认情况下他对返回列表中的第一个元素做双重检查,除非你不要他这么做..)

1.拓扑图

说明:1.用户通过URL访问前端的nginx

2.nginx根据特定的挑选算法,挑选出后端一台tracker来响应nginx请求

3.tracker通过查找database数据库,获取到要访问的URL的值,并返回给nginx

4.nginx通过返回的值及某种挑选算法挑选一台mogstored发起请求

5.mogstored将结果返回给nginx

6.nginx构建响应报文返回给客户端

2.ip规划

角色运行软件ip地址反向代理nginx192.168.1.201存储节点与调度节点1

mogilefs192.168.1.202存储节点与调度节点2

mogilefs192.168.1.203数据库节点

MariaDB192.168.1.204

3.数据库的安装操作并为授权

关于数据库的编译安装,请参照本人相关博文http://wangfeng7399.blog.51cto.com/3518031/1393146,本处将不再累赘,本处使用的为yum源的安装方式安装mysql

4.安装mogilefs. 安装mogilefs,可以使用yum安装,也可以使用编译安装,本处通过yum安装

5.初始化数据库

可以看到在数据库中创建了一些表

6.修改配置文件,启动服务

7.配置mogilefs

添加存储主机

添加存储设备

添加域

添加class

8.配置192.168.1.203的mogilefs 。切记不要初始化数据库,配置应该与192.168.1.202一样

9.尝试上传数据,获取数据,客户端读取数据

上传数据,在任何一个节点上传都可以

获取数据

客户端查看数据

我们可以通过任何一个节点查看到数据

要想nginx能够实现对后端trucker的反向代理,必须结合第三方模块来实现

1.编译安装nginx

2.准备启动脚本

3.nginx与mofilefs互联

查看效果

5.配置后端truckers的集群

查看效果

大功告成了,后续思路,前段的nginx和数据库都存在单点故障,可以实现高可用集群

Ⅳ rust可以开发分布式系统吗

rust是可以开发分布式系统的。

引子

构建一个分布式系统 并不是一件容易的事情,我们需要考虑很多的问题,首先就是我们的系统到底需要提供什么样的功能,譬如:

  • 一致性:我们是否需要保证整个系统的线性一致性,还是能容忍短时间的数据不一致,只支持最终一致性。

  • 稳定性:我们能否保证系统 7 x 24 小时稳定运行。系统的可用性是 4 个 9,还有 5 个 9?如果出现了机器损坏等灾难情况,系统能否做的自动恢复。

  • 扩展性:当数据持续增多,能否通过添加机器就自动做到数据再次平衡,并且不影响外部服务。

  • 分布式事务:是否需要提供分布式事务支持,事务隔离等级需要支持到什么程度。

  • 上面的问题在系统设计之初,就需要考虑好,作为整个系统的设计目标。为了实现这些特性,我们就需要考虑到底采用哪一种实现方案,取舍各个方面的利弊等。

    后面,我将以我们开发的分布式 Key-Value TiKV 作为实际例子,来说明下我们是如何取舍并实现的。

    TiKV

    TiKV 是一个分布式 Key-Value store,它使用 Rust 开发,采用 Raft 一致性协议保证数据的强一致性,以及稳定性,同时通过 Raft 的 Configuration Change 机制实现了系统的可扩展性。

    TiKV 提供了基本的 KV API 支持,也就是通常的 Get,Set,Delete,Scan 这样的 API。TiKV 也提供了支持 ACID 事务的 Transaction API,我们可以使用 Begin 开启一个事务,在事务里面对 Key 进行操作,最后再用 Commit 提交一个事务,TiKV 支持 SI 以及 SSI 事务隔离级别,用来满足用户的不同业务场景。

    Rust

    在规划好 TiKV 的特性之后,我们就要开始进行 TiKV 的开发。这时候,我们面临的第一个问题就是采用什么样的语言进行开发。当时,摆在我们眼前的有几个选择:

  • Go,Go 是我们团队最擅长的一门语言,而且 Go 提供的 goroutine,channel 这些机制,天生的适合大规模分布式系统的开发,但灵活方便的同时也有一些甜蜜的负担,首先就是 GC,虽然现在 Go 的 GC 越来越完善,但总归会有短暂的卡顿,另外 goroutine 的调度也会有切换开销,这些都可能会造成请求的延迟增高。

  • Java,现在世面上面有太多基于 Java 做的分布式系统了,但 Java 一样有 GC 等开销问题,同时我们团队在 Java 上面没有任何开发经验,所以没有采用。

  • C++,C++ 可以认为是开发高性能系统的代名词,但我们团队没有特别多的同学能熟练掌握 C++,所以开发大型 C++ 项目并不是一件非常容易的事情。虽然使用现代 C++ 的编程方式能大量减少 data race,dangling pointer 等风险,我们仍然可能犯错。

  • 当我们排除了上面几种主流语言之后,我们发现,为了开发 TiKV,我们需要这门语言具有如下特性:

  • 静态语言,这样才能最大限度的保证运行性能。

  • 无 GC,完全手动控制内存。

  • Memory safe,尽量避免 dangling pointer,memory leak 等问题。

  • Thread safe,不会遇到 data race 等问题。

  • 包管理,我们可以非常方便的使用第三方库。

  • 高效的 C 绑定,因为我们还可能使用一些 C library,所以跟 C 交互不能有开销。

  • 综上,我们决定使用 Rust,Rust 是一门系统编程语言,它提供了我们上面想要的语言特性,但选择 Rust 对我们来说也是很有风险的,主要有两点:

  • 我们团队没有任何 Rust 开发经验,全部都需要花时间学习 Rust,而偏偏 Rust 有一个非常陡峭的学习曲线。

  • 基础网络库的缺失,虽然那个时候 Rust 已经出了 1.0,但我们发现很多基础库都没有,譬如在网络库上面只有 mio,没有好用的 RPC 框架,HTTP 也不成熟。

  • 但我们还是决定使用 Rust,对于第一点,我们团队花了将近一个月的时间来学习 Rust,跟 Rust 编译器作斗争,而对于第二点,我们就完全开始自己写。

    幸运的,当我们越过 Rust 那段阵痛期之后,发现用 Rust 开发 TiKV 异常的高效,这也就是为啥我们能在短时间开发出 TiKV 并在生产环境中上线的原因。

    一致性协议

    对于分布式系统来说,CAP 是一个不得不考虑的问题,因为 P 也就是 Partition Tolerance 是一定存在的,所以我们就要考虑到底是选择 C - Consistency 还是 A - Availability。

    我们在设计 TiKV 的时候就决定 - 完全保证数据安全性,所以自然就会选择 C,但其实我们并没有完全放弃 A,因为多数时候,毕竟断网,机器停电不会特别频繁,我们只需要保证 HA - High Availability,也就是 4 个 9 或者 5 个 9 的可用性就可以了。

    既然选择了 C,我们下一个就考虑的是选用哪一种分布式一致性算法,现在流行的无非就是 Paxos 或者 Raft,而 Raft 因为简单,容易理解,以及有很多现成的开源库可以参考,自然就成了我们的首要选择。

    在 Raft 的实现上,我们直接参考的 etcd 的 Raft。etcd 已经被大量的公司在生产环境中使用,所以它的 Raft 库质量是很有保障的。虽然 etcd 是用 Go 实现的,但它的 Raft library 是类似 C 的实现,所以非常便于我们用 Rust 直接翻译。在翻译的过程中,我们也给 etcd 的 Raft fix 了一些 bug,添加了一些功能,让其变得更加健壮和易用。

    现在 Raft 的代码仍然在 TiKV 工程里面,但我们很快会将独立出去,变成独立的 library,这样大家就能在自己的 Rust 项目中使用 Raft 了。

    使用 Raft 不光能保证数据的一致性,也可以借助 Raft 的 Configuration Change 机制实现系统的水平扩展,这个我们会在后面的文章中详细的说明。

    存储引擎

    选择了分布式一致性协议,下一个就要考虑数据存储的问题了。在 TiKV 里面,我们会存储 Raft log,然后也会将 Raft log 里面实际的客户请求应用到状态机里面。

    首先来看状态机,因为它会存放用户的实际数据,而这些数据完全可能是随机的 key - value,为了高效的处理随机的数据插入,自然我们就考虑使用现在通用的 LSM Tree 模型。而在这种模型下,RocksDB 可以认为是现阶段最优的一个选择。

    RocksDB 是 Facebook 团队在 LevelDB 的基础上面做的高性能 Key-Value Storage,它提供了很多配置选项,能让大家根据不同的硬件环境去调优。这里有一个梗,说的是因为 RocksDB 配置太多,以至于连 RocksDB team 的同学都不清楚所有配置的意义。

    关于我们在 TiKV 中如何使用,优化 RocksDB,以及给 RocksDB 添加功能,fix bug 这些,我们会在后面文章中详细说明。

    而对于 Raft Log,因为任意 Log 的 index 是完全单调递增的,譬如 Log 1,那么下一个 Log 一定是 Log 2,所以 Log 的插入可以认为是顺序插入。这种的,最通常的做法就是自己写一个 Segment File,但现在我们仍然使用的是 RocksDB,因为 RocksDB 对于顺序写入也有非常高的性能,也能满足我们的需求。但我们不排除后面使用自己的引擎。

    因为 RocksDB 提供了 C API,所以可以直接在 Rust 里面使用,大家也可以在自己的 Rust 项目里面通过 rust-rocksdb 这个库来使用 RocksDB。

    分布式事务

    要支持分布式事务,首先要解决的就是分布式系统时间的问题,也就是我们用什么来标识不同事务的顺序。通常有几种做法:

  • TrueTime,TrueTime 是 Google Spanner 使用的方式,不过它需要硬件 GPS + 原子钟支持,而且 Spanner 并没有在论文里面详细说明硬件环境是如何搭建的,外面要自己实现难度比较大。

  • HLC,HLC 是一种混合逻辑时钟,它使用 Physical Time 和 Logical Clock 来确定事件的先后顺序,HLC 已经在一些应用中使用,但 HLC 依赖 NTP,如果 NTP 精度误差比较大,很可能会影响 commit wait time。

  • TSO,TSO 是一个全局授时器,它直接使用一个单点服务来分配时间。TSO 的方式很简单,但会有单点故障问题,单点也可能会有性能问题。

  • TiKV 采用了 TSO 的方式进行全局授时,主要是为了简单。至于单点故障问题,我们通过 Raft 做到了自动 fallover 处理。而对于单点性能问题,TiKV 主要针对的是 PB 以及 PB 以下级别的中小规模集群,所以在性能上面只要能保证每秒百万级别的时间分配就可以了,而网络延迟上面,TiKV 并没有全球跨 IDC 的需求,在单 IDC 或者同城 IDC 情况下,网络速度都很快,即使是异地 IDC,也因为有专线不会有太大的延迟。

    解决了时间问题,下一个问题就是我们采用何种的分布式事务算法,最通常的就是使用 2 PC,但通常的 2 PC 算法在一些极端情况下面会有问题,所以业界要不通过 Paxos,要不就是使用 3 PC 等算法。在这里,TiKV 参考 Percolator,使用了另一种增强版的 2 PC 算法。

    这里先简单介绍下 Percolator 的分布式事务算法,Percolator 使用了乐观锁,也就是会先缓存事务要修改的数据,然后在 Commit 提交的时候,对要更改的数据进行加锁处理,然后再更新。采用乐观锁的好处在于对于很多场景能提高整个系统的并发处理能力,但在冲突严重的情况下反而没有悲观锁高效。

    对于要修改的一行数据,Percolator 会有三个字段与之对应,Lock,Write 和 Data:

  • Lock,就是要修改数据的实际 lock,在一个 Percolator 事务里面,有一个 primary key,还有其它 secondary keys, 只有 primary key 先加锁成功,我们才会再去尝试加锁后续的 secondary keys。

  • Write,保存的是数据实际提交写入的 commit timestamp,当一个事务提交成功之后,我们就会将对应的修改行的 commit timestamp 写入到 Write 上面。

  • Data,保存实际行的数据。

  • 当事务开始的时候,我们会首先得到一个 start timestamp,然后再去获取要修改行的数据,在 Get 的时候,如果这行数据上面已经有 Lock 了,那么就可能终止当前事务,或者尝试清理 Lock。

    当我们要提交事务的时候,先得到 commit timestamp,会有两个阶段:

  • Prewrite:先尝试给 primary key 加锁,然后尝试给 second keys 加锁。如果对应 key 上面已经有 Lock,或者在 start timestamp 之后,Write 上面已经有新的写入,Prewrite 就会失败,我们就会终止这次事务。在加锁的时候,我们也会顺带将数据写入到 Data 上面。

  • Commit:当所有涉及的数据都加锁成功之后,我们就可以提交 primay key,这时候会先判断之前加的 Lock 是否还在,如果还在,则删掉 Lock,将 commit timestamp 写入到 Write。当 primary key 提交成功之后,我们就可以异步提交 second keys,我们不用在乎 primary keys 是否能提交成功,即使失败了,也有机制能保证数据被正常提交。

Ⅳ 比特币到底是什么

比特币(Bitcoin)是一种基于去中心化,采用点对点网络与共识主动性,开放源代码,以区块链作为底层技术的虚拟加密货币,由中本聪在2008年提出,2009年诞生。 比特币没有一个集中的发行方,由网络节点的计算生成,可以在任意一台接入互联网的电脑上买卖,并且具有极强的稀缺性。

从比特币的本质说起,比特币的本质其实就是一堆复杂算法所生成的特解。特解是指方程组所能得到有限个解中的一组。而每一个特解都能解开方程并且是唯一的。以钞票来比喻的话,比特币就是钞票的冠字号码,你知道了某张钞票上的冠字号码,你就拥有了这张钞票。而挖矿的过程就是通过庞大的计算量不断的去寻求这个方程组的特解,这个方程组被设计成了只有 2100 万个特解,所以比特币的上限就是 2100 万个。

要挖掘比特币可以下载专用的比特币运算工具,然后注册各种合作网站,把注册来的用户名和密码填入计算程序中,再点击运算就正式开始。完成Bitcoin客户端安装后,可以直接获得一个Bitcoin地址,当别人付钱的时候,只需要自己把地址贴给别人,就能通过同样的客户端进行付款。在安装好比特币客户端后,它将会分配一个私钥和一个公钥。需要备份你包含私钥的钱包数据,才能保证财产不丢失。如果不幸完全格式化硬盘,个人的比特币将会完全丢失。

货币特征
去中心化:比特币是第一种分布式的虚拟货币,整个网络由用户构成,没有中央银行。去中心化是比特币安全与自由的保证 。

全世界流通:比特币可以在任意一台接入互联网的电脑上管理。不管身处何方,任何人都可以挖掘、购买、出售或收取比特币。

专属所有权:操控比特币需要私钥,它可以被隔离保存在任何存储介质。除了用户自己之外无人可以获取。

低交易费用:可以免费汇出比特币,但最终对每笔交易将收取约1比特分的交易费以确保交易更快执行。

无隐藏成本:作为由A到B的支付手段,比特币没有繁琐的额度与手续限制。知道对方比特币地址就可以进行支付。

跨平台挖掘:用户可以在众多平台上发掘不同硬件的计算能力。

优点
完全去处中心化,没有发行机构,也就不可能操纵发行数量。其发行与流通,是通过开源的p2p算法实现。

匿名、免税、免监管。

健壮性。比特币完全依赖p2p网络,无发行中心,所以外部无法关闭它。比特币价格可能波动、崩盘,多国政府可能宣布它非法,但比特币和比特币庞大的p2p网络不会消失。

无国界、跨境。跨国汇款,会经过层层外汇管制机构,而且交易记录会被多方记录在案。但如果用比特币交易,直接输入数字地址,点一下鼠标,等待p2p网络确认交易后,大量资金就过去了。不经过任何管控机构,也不会留下任何跨境交易记录。

山寨者难于生存。由于比特币算法是完全开源的,谁都可以下载到源码,修改些参数,重新编译下,就能创造一种新的p2p货币。但这些山寨货币很脆弱,极易遭到51%攻击。任何个人或组织,只要控制一种p2p货币网络51%的运算能力,就可以随意操纵交易、币值,这会对p2p货币构成毁灭性打击。很多山寨币,就是死在了这一环节上。而比特币网络已经足够健壮,想要控制比特币网络51%的运算力,所需要的CPU/GPU数量将是一个天文数字。

缺点
交易平台的脆弱性。比特币网络很健壮,但比特币交易平台很脆弱。交易平台通常是一个网站,而网站会遭到黑客攻击,或者遭到主管部门的关闭。

交易确认时间长。比特币钱包初次安装时,会消耗大量时间下载历史交易数据块。而比特币交易时,为了确认数据准确性,会消耗一些时间,与p2p网络进行交互,得到全网确认后,交易才算完成。

价格波动极大。由于大量炒家介入,导致比特币兑换现金的价格如过山车一般起伏。使得比特币更适合投机,而不是匿名交易。

大众对原理不理解,以及传统金融从业人员的抵制。活跃网民了解p2p网络的原理,知道比特币无法人为操纵和控制。但大众并不理解,很多人甚至无法分清比特币和Q币的区别。“没有发行者”是比特币的优点,但在传统金融从业人员看来,“没有发行者”的货币毫无价值。

Ⅵ 什么是DFS(分布式文件系统)以及DFS的优点

通过 DFS(分布式文件系统),一台服务器上的某个共享点能够作为驻留在其他服务器上的共享资源的宿主。DFS 以透明方式链接文件服务器和共享文件夹,然后将其映射到单个层次结构,以便可以从一个位置对其进行访问,而实际上数据却分布在不同的位置。用户不必再转至网络上的多个位置以查找所需的信息,而只需连接到:
\\DfsServer\Dfsroot

用户在访问此共享中的文件夹时将被重定向到包含共享资源的网络位置。这样,用户只需知道 DFS 根目录共享即可访问整个企业的共享资源。

DFS 拓扑从 DFS 树的根目录开始。位于逻辑层次结构顶部的 DFS 根目录映射到一个物理共享。DFS 链接将域名系统 (DNS) 名称映射到目标共享文件夹或目标 DFS 根目录的 UNC 名称。当 DFS 客户端访问 DFS 共享文件夹时,DFS 服务器将 DNS 名称映射到 UNC 名称并将引用返回给该客户端,以使它能够找到共享文件夹。将 DNS 名称映射到 UNC 名称使数据的物理位置对用户是透明的,这样用户便无须记住存储文件夹的服务器。当 DFS 客户端请求 DFS 共享的引用时,DFS 服务器将使用分区情况表 (PKT) 将 DFS 客户端定向到物理共享。对于基于域的 DFS,PKT 存储在 Active Directory 中;对于独立的 DFS,PKT 存储在注册表中。在网络环境中,PKT 维护有关 DFS 拓扑的所有信息,包括其到基础物理共享的映射。DFS 服务器将 DFS 客户端定向到与请求的 DFS 链接相对应的副本共享列表后,DFS 客户端使用 Active Directory 站点拓扑连接到同一站点中的一个副本,如果该站点中没有提供副本,则连接到该站点以外的一个副本。

分布式软件系统(Distributed Software Systems)是支持分布式处理的软件系统,是在由通信网络互联的多处理机体系结构上执行任务的系统。它包括分布式操作系统、分布式程序设计语言及其编译(解释)系统、分布式文件系统和分布式数据库系统等。

分布式操作系统负责管理分布式处理系统资源和控
分布式系统的类型,大致可以归为三类:

1、分布式数据,但只有一个总? 据库,没有局部数据库。

2、分层式处理,每一层都有自己的数据库。

3、充分分散的分布式网络,没有中央控制部分,各节点之间的联接方式又可以有多种,如松散的联接,紧密的联接,动态的联接,广播通知式联接等。

Ⅶ 楦胯挋绯荤粺瀵瑰唴瀛樻湁浠涔堣佹眰钖楋纻

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