微服務思想如何實現了去中心化
Ⅰ 去中心化是一種什麼的計算思想
去中心化計算，又稱分散式計算，是將硬體和軟體資源分配到每個單獨的工作站或辦公地點。相比之下，集中計算在大多數功能被執行時存在，或者從遠程集中位置獲得。分散式計算是現代商業環境中的一種趨勢。這與計算機早期流行的集中計算相反。分散式計算機系統比傳統的集中式網路有許多優點。台式電腦的發展如此迅速，以至於它們的潛在性能遠遠超過了大多數的要求商業應用。這導致大多數台式計算機保持閑置狀態（與其全部潛力相關）。分散的系統可以利用這些系統的潛力來最大限度地提高效率。
Ⅱ SOA和微服務架構的區別
SOA與微服務架構，在架構劃分、技術平台選擇等方面，均存在一定的區別。
一、架構劃分不同
1、SOA強調按水平架構劃分為：前、後端、資料庫、測試等；
2、微服務強調按垂直架構劃分，按業務能力劃分，每個服務完成一種特定的功能，服務即產品。
二、技術平台選擇不同
1、SOA應用傾向於使用統一的技術平台來解決所有問題；
2、微服務可以針對不同業務特徵選擇不同技術平台，去中心統一化，發揮各種技術平台的特長。
三、系統間邊界處理機制不同
1、SOA架構強調的是異構系統之間的通信和解耦合；（一種粗粒度、松耦合的服務架構）；
2、微服務架構強調的是系統按業務邊界做細粒度的拆分和部署。
四、主要目標不同
1、SOA架構，主要目標是確保應用能夠交互操作；
2、微服務架構，主要目標是實現新功能、並可以快速拓展開發團隊。
參考資料
網路-SOA
網路-微服務架構
Ⅲ 位元組跳動是如何去中心化的
居中對齊？
1.在word上面的菜單欄里點擊「開始」選項。
2.選中你要放在中間的詞句
3.點擊「段落」裡面的居中對齊就可以了。
Ⅳ 我開始領會到大型任務如何通過去中心化的方法並藉助最少的規則來完成
。我開始領會到大型任務如何通過去中心化的方法並藉助最少的規則來完成；我懂得了並非所有的事情都要事先計劃好。印度街道上車水馬龍的畫面始終浮現在我腦海里：熙熙攘攘的人群，佇立不動的牛群，鑽來鑽去的自行車，慢慢悠悠的牛車，飛馳而過的摩托車，體積龐大的貨車，橫沖直撞的公交車——車流混雜著羊群、牛群在僅有兩條車道的路面上蠕動，卻彼此相安無事。亞洲給了我新的視角。
打個比方，一個村裡 我向你借錢，正常情況是如果我怕你借錢不還，可以找一個大家都認可的中間人比如村長作為擔保方並簽訂一張欠條，這樣如果你到時候你賴賬了，我可以找中間人證明你確實欠我錢來要錢，但是其中有2個問題 1.萬一村長發現對面是他失散多年的兒子 串通的就是來騙你錢咋辦，2.第二天中間人當場去世咋辦！這就涉及到信任和安全的問題。如果用區塊鏈的手段就是給你做證明人的是全村（分布式），這樣每個人都知道這件事，對方無法賴賬，第二就算有少部分人或者村長否認（部分節點作惡）丟了欠條或者篡改內容還是會有其他人做依據。
以上，解釋樓主的2個問題 1.去中心化因為賬本記錄在每個參與人的手裡沒有中心化 並且你儲存了記賬了自然會得到報酬 2.既然我儲存並記賬可以獲得獎勵，那我只記賬不想儲存可不可以？就有了礦池 你幫礦池一起記賬，礦池幫你儲存這樣你還是可以獲得很好的獎勵 礦池全球就那麼幾個，所以說又是中心化的
Ⅵ 微服務,一個服務會影響整個系統嗎
摘要： 最近大家都在談微服務，隨著越來越多的在線業務需要提供更大並發的scale-up 和 scale out能力，微服務確實提供了比較好分布式服務的解決方案。
阿里雲高級解決方案架構師 楊旭
世界最大混合雲的總架構師，4年前，開始作為雙11阿里雲技術負責人，負責搭建全球最大的混合雲結構，把 「雙11」的電商業務和技術場景在阿里雲上實現，並保障這個混合雲在雙11當天能夠滿足全球客戶的購物需求。
正文：
最近大家都在談微服務，隨著越來越多的在線業務需要提供更大並發的scale-up 和 scale out能力，微服務確實提供了比較好分布式服務的解決方案。
微服務並不陌生，知道SOA其實也就很容易理解微服務，可以把微服務當做去除了ESB的SOA。ESB是SOA企業服務架構中的匯流排，而微服務是去中心化的分布式軟體架構，個人認為最大的設計區別在於設計初衷：
SOA是為了最大化的實現復雜系統代碼的可復用性
而微服務是為了最大限度的解耦，不同業務系統甚至可以是不同語言之間的通信
沒有最優的架構，只有最合適的架構，一切系統設計原則都要以解決業務問題為最終目標，脫離實際業務的技術情懷架構往往會給系統帶入大坑。所有問題的前提要搞清楚我們今天面臨的業務量有多大，增長走勢是什麼樣，而且解決高並發的過程，一定是一個循序漸進逐步的過程。
網上的一張圖很經典，總結的非常好：
整個系統進化分為三個階段：
x軸，水平擴展階段，通過負載均衡伺服器不斷的橫向擴充應用伺服器，水平擴展最重要的問題是需要注意不用伺服器之間的如何保持session和會話同步，不能讓用戶在不通伺服器之間切換時有感知應用擴展後自然遇到的問題就是DB的瓶頸：連接數，iops等。
z軸，就是對資料庫的拆分，難度上了一個台階，Sharding的基本思想就要把一個資料庫如何進行切分，可以分為水平切分和垂直切分，水平切分相對簡單，一主多從，多主都可以，根據業務的需要，多主切分設計時需要注意主鍵的關系，解決多寫在進行數據同步時候的沖突問題，垂直拆分更加復雜，一般都會涉及到架構邏輯的改造，需要引入中間件，來進行數據源的管理，垂直拆分時把關系緊密（比如同一模塊）的表切分出來放在一個庫上，或者通過hash進行拆分，從而將原有資料庫切分成類似矩陣一樣可以無限擴充的隊列。
y軸擴展，最後就是功能分解了，也就是我們講的微服務切分。微服務拆分將巨型應用按照功能模塊分解為一組組不同的服務，淘寶的系統當年也經歷了這樣的過程，通過五彩石項目從單一的war包拆分成了今天的大家看到買家，賣家中心，交易等系統。
引入微服務前你要知道的兩三事：
1、成本升高，引入微服務架構，需要對原來單一系統進行拆分，1到100以後多服務的部署會帶來成本的升高
2、解決分布式事務一致性問題
以前單一的系統好處很多，一條sql解決完成所有業務邏輯，微服務做完一件事情需要涉及多系統調用，系統間網路的不確定性給結果帶來很多不確定性，如今天淘寶的系統，完成一次交易下單需要在上百個系統之間調用，如何保證系統的可靠性，以及核心數據如錢的最終一致性是設計之初就要想明白的，這里大多都要藉助中間件來實現。
3、微服務的邏輯設計原則
隨著不斷拆分微服務，以及業務的迭代發展，系統之間極有可能出現混亂調用，所以微服務的頂層設計顯得尤為重要，架構師需要搞清楚微服務的架構模型。那核心的設計思想就在於如何進行服務的分層，以及服務的重用，通過分層將服務進行分配，上層服務包裝下層服務，下層服務負責原子性的操作，上層服務對下層服務進行業務性的組合編排，一定要理解業務，微服務拆分不是簡單的系統組合，再說一遍一定要理解業務，否則上層服務一定會出現大量的交叉調用，系統復雜度會指數級上升，好的微服務架構師一定是業務架構師，基於業務的建瓴，微服務設計三部曲，遵循自下而上的設計原則：
原子服務
首先確認最基本業務最維度的原子服務，原子服務定義就是大家都會最大化重用的功能，需要在應用內的閉環操作，沒有任何跨其他服務的分支邏輯，杜絕對其他服務的調用，有自己獨立的數據存儲，作為最底層服務抽象存在，以淘寶為例，賣家數據，賣家數據，訂單數據就屬於最基本的原子服務。
服務組合
在業務場景下，一個功能都需要跨越多個原子服務來完成一個動作。組合服務就是將業務邏輯抽象拆成獨立自主的域，域之間需要保持隔離，服務組合會使用到多個原子服務來完成業務邏輯，如淘寶的交易平台會調用用戶，商品，庫存等系統。
業務編排
最外層就是面向用戶的業務流程，一個產品化的商業流程需要對組合服務進行邏輯編排來完成最終的業務結果，這個編排服務可以完全是自動化的，通過工作流引擎進行組合自動化來完成特定SOP定義，這對企業應用的自動化流程改進也很有意義。如淘寶類目的雙十一活動，通過對不通服務組合進行重用實現不通的營銷活動邏輯。
4、運維管理的復雜度提升
微服務讓應用數量增加很多，鏈路的集成、測試、部署都成為新的挑戰，以前一個war包解決的問題，需要通過多應用發布來完成，發布時服務之間的依賴影響，會導致功能不可用，測試階段的依賴性可能會讓用例跑不下去，這些都會是需要新考慮的問題，需要有平台化的工具來支撐，目前阿里通過aone產品來保證從日常到預發到線上的持續集成交付。
Ⅶ 如何實現分析去中心化的客戶行為分析平台
問題比較泛，只能粗略回答了 :) 一、精細化運營的目標 比如說你的產品只是個工具，那恐怕談不上過多的精細化運營，一般做好常規的用戶行為分析、再配合用戶定性研究，用於指導產品的設計即可;如果是內容型產品，或者功能和內容兼具的產品，那確實需要考慮。 2.設計統計框架 假設用戶在你的app上會頻繁進行交互和使用功能，同時還會瀏覽或者產生內容，那麼需要在產品設計的同時，把你的統計框架設計好。 二、簡要的操作流程 1.數據採集首先列出你需要的數據項，接著評估哪部分是需要APP上報的，哪部分是後台可以統計的，然後分別在前後台加上。一般來講，APP上報採集的數據，在發布前一定要經過謹慎的校驗和測試，因為一旦版本發布出去而數據採集出了問題，不僅之前的功夫都白做了，還會帶來一大堆臟數據，同時還有可能降低客戶端的運行效率，得不償失。 2.數據整理數據採集完之後，需要將各種原始數據加工成為產品經理需要的直觀的可看數據，這里需要做一些基本的數據邏輯關聯和展示，就不贅述了。 3.數據分析按照一開始設計的統計框架，你可以很清楚的看到自己需要的數據了。 當然以上只是基礎得不能再基礎的分析，再深入一點的，例如你拿到這些數據，可以分析使用A功能的用戶同時還喜歡B功能，二者關聯性較強，是否可以在前端設計時更多的考慮整合，或者界面上的調整;比如分析點擊流，大部分用戶訪問或使用APP的路徑是怎麼樣的，是不是把核心功能藏得太深了?再比如可以分析不同用戶屬性，比如男性用戶和女性用戶，他們在用戶行為上是否有明顯差異?等等。 不同產品的數據分析方式和模型差距非常大，沒法一下子就說清楚。所以以上更多的是舉例。 三、一些需要注意的原則 1.數據本身是客觀的，但被解讀出來的數據一定是主觀的，同樣的數據由不同的人分析很可能得出完全相反的結論，所以一定不能提前帶著觀點去分析(比如已經有了假設，再用數據去論證); 2.APP採集數據，一定是優先順序比較低的事情，不能因為數據的採集而影響產品的性能和用戶體驗，更不能採集用戶的隱私數據(雖然國內很多APP並沒有這么做); 3.數據不是萬能的，還是要相信自己的判斷。