微服务思想如何实现了去中心化
Ⅰ 去中心化是一种什么的计算思想
去中心化计算，又称分散式计算，是将硬件和软件资源分配到每个单独的工作站或办公地点。相比之下，集中计算在大多数功能被执行时存在，或者从远程集中位置获得。分散式计算是现代商业环境中的一种趋势。这与计算机早期流行的集中计算相反。分散式计算机系统比传统的集中式网络有许多优点。台式电脑的发展如此迅速，以至于它们的潜在性能远远超过了大多数的要求商业应用。这导致大多数台式计算机保持闲置状态（与其全部潜力相关）。分散的系统可以利用这些系统的潜力来最大限度地提高效率。
Ⅱ SOA和微服务架构的区别
SOA与微服务架构，在架构划分、技术平台选择等方面，均存在一定的区别。
一、架构划分不同
1、SOA强调按水平架构划分为：前、后端、数据库、测试等；
2、微服务强调按垂直架构划分，按业务能力划分，每个服务完成一种特定的功能，服务即产品。
二、技术平台选择不同
1、SOA应用倾向于使用统一的技术平台来解决所有问题；
2、微服务可以针对不同业务特征选择不同技术平台，去中心统一化，发挥各种技术平台的特长。
三、系统间边界处理机制不同
1、SOA架构强调的是异构系统之间的通信和解耦合；（一种粗粒度、松耦合的服务架构）；
2、微服务架构强调的是系统按业务边界做细粒度的拆分和部署。
四、主要目标不同
1、SOA架构，主要目标是确保应用能够交互操作；
2、微服务架构，主要目标是实现新功能、并可以快速拓展开发团队。
参考资料
网络-SOA
网络-微服务架构
Ⅲ 字节跳动是如何去中心化的
居中对齐？
1.在word上面的菜单栏里点击“开始”选项。
2.选中你要放在中间的词句
3.点击“段落”里面的居中对齐就可以了。
Ⅳ 我开始领会到大型任务如何通过去中心化的方法并借助最少的规则来完成
。我开始领会到大型任务如何通过去中心化的方法并借助最少的规则来完成；我懂得了并非所有的事情都要事先计划好。印度街道上车水马龙的画面始终浮现在我脑海里：熙熙攘攘的人群，伫立不动的牛群，钻来钻去的自行车，慢慢悠悠的牛车，飞驰而过的摩托车，体积庞大的货车，横冲直撞的公交车——车流混杂着羊群、牛群在仅有两条车道的路面上蠕动，却彼此相安无事。亚洲给了我新的视角。
打个比方，一个村里 我向你借钱，正常情况是如果我怕你借钱不还，可以找一个大家都认可的中间人比如村长作为担保方并签订一张欠条，这样如果你到时候你赖账了，我可以找中间人证明你确实欠我钱来要钱，但是其中有2个问题 1.万一村长发现对面是他失散多年的儿子 串通的就是来骗你钱咋办，2.第二天中间人当场去世咋办！这就涉及到信任和安全的问题。如果用区块链的手段就是给你做证明人的是全村（分布式），这样每个人都知道这件事，对方无法赖账，第二就算有少部分人或者村长否认（部分节点作恶）丢了欠条或者篡改内容还是会有其他人做依据。
以上，解释楼主的2个问题 1.去中心化因为账本记录在每个参与人的手里没有中心化 并且你储存了记账了自然会得到报酬 2.既然我储存并记账可以获得奖励，那我只记账不想储存可不可以？就有了矿池 你帮矿池一起记账，矿池帮你储存这样你还是可以获得很好的奖励 矿池全球就那么几个，所以说又是中心化的
Ⅵ 微服务,一个服务会影响整个系统吗
摘要： 最近大家都在谈微服务，随着越来越多的在线业务需要提供更大并发的scale-up 和 scale out能力，微服务确实提供了比较好分布式服务的解决方案。
阿里云高级解决方案架构师 杨旭
世界最大混合云的总架构师，4年前，开始作为双11阿里云技术负责人，负责搭建全球最大的混合云结构，把 “双11”的电商业务和技术场景在阿里云上实现，并保障这个混合云在双11当天能够满足全球客户的购物需求。
正文：
最近大家都在谈微服务，随着越来越多的在线业务需要提供更大并发的scale-up 和 scale out能力，微服务确实提供了比较好分布式服务的解决方案。
微服务并不陌生，知道SOA其实也就很容易理解微服务，可以把微服务当做去除了ESB的SOA。ESB是SOA企业服务架构中的总线，而微服务是去中心化的分布式软件架构，个人认为最大的设计区别在于设计初衷：
SOA是为了最大化的实现复杂系统代码的可复用性
而微服务是为了最大限度的解耦，不同业务系统甚至可以是不同语言之间的通信
没有最优的架构，只有最合适的架构，一切系统设计原则都要以解决业务问题为最终目标，脱离实际业务的技术情怀架构往往会给系统带入大坑。所有问题的前提要搞清楚我们今天面临的业务量有多大，增长走势是什么样，而且解决高并发的过程，一定是一个循序渐进逐步的过程。
网上的一张图很经典，总结的非常好：
整个系统进化分为三个阶段：
x轴，水平扩展阶段，通过负载均衡服务器不断的横向扩充应用服务器，水平扩展最重要的问题是需要注意不用服务器之间的如何保持session和会话同步，不能让用户在不通服务器之间切换时有感知应用扩展后自然遇到的问题就是DB的瓶颈：连接数，iops等。
z轴，就是对数据库的拆分，难度上了一个台阶，Sharding的基本思想就要把一个数据库如何进行切分，可以分为水平切分和垂直切分，水平切分相对简单，一主多从，多主都可以，根据业务的需要，多主切分设计时需要注意主键的关系，解决多写在进行数据同步时候的冲突问题，垂直拆分更加复杂，一般都会涉及到架构逻辑的改造，需要引入中间件，来进行数据源的管理，垂直拆分时把关系紧密（比如同一模块）的表切分出来放在一个库上，或者通过hash进行拆分，从而将原有数据库切分成类似矩阵一样可以无限扩充的队列。
y轴扩展，最后就是功能分解了，也就是我们讲的微服务切分。微服务拆分将巨型应用按照功能模块分解为一组组不同的服务，淘宝的系统当年也经历了这样的过程，通过五彩石项目从单一的war包拆分成了今天的大家看到买家，卖家中心，交易等系统。
引入微服务前你要知道的两三事：
1、成本升高，引入微服务架构，需要对原来单一系统进行拆分，1到100以后多服务的部署会带来成本的升高
2、解决分布式事务一致性问题
以前单一的系统好处很多，一条sql解决完成所有业务逻辑，微服务做完一件事情需要涉及多系统调用，系统间网络的不确定性给结果带来很多不确定性，如今天淘宝的系统，完成一次交易下单需要在上百个系统之间调用，如何保证系统的可靠性，以及核心数据如钱的最终一致性是设计之初就要想明白的，这里大多都要借助中间件来实现。
3、微服务的逻辑设计原则
随着不断拆分微服务，以及业务的迭代发展，系统之间极有可能出现混乱调用，所以微服务的顶层设计显得尤为重要，架构师需要搞清楚微服务的架构模型。那核心的设计思想就在于如何进行服务的分层，以及服务的重用，通过分层将服务进行分配，上层服务包装下层服务，下层服务负责原子性的操作，上层服务对下层服务进行业务性的组合编排，一定要理解业务，微服务拆分不是简单的系统组合，再说一遍一定要理解业务，否则上层服务一定会出现大量的交叉调用，系统复杂度会指数级上升，好的微服务架构师一定是业务架构师，基于业务的建瓴，微服务设计三部曲，遵循自下而上的设计原则：
原子服务
首先确认最基本业务最维度的原子服务，原子服务定义就是大家都会最大化重用的功能，需要在应用内的闭环操作，没有任何跨其他服务的分支逻辑，杜绝对其他服务的调用，有自己独立的数据存储，作为最底层服务抽象存在，以淘宝为例，卖家数据，卖家数据，订单数据就属于最基本的原子服务。
服务组合
在业务场景下，一个功能都需要跨越多个原子服务来完成一个动作。组合服务就是将业务逻辑抽象拆成独立自主的域，域之间需要保持隔离，服务组合会使用到多个原子服务来完成业务逻辑，如淘宝的交易平台会调用用户，商品，库存等系统。
业务编排
最外层就是面向用户的业务流程，一个产品化的商业流程需要对组合服务进行逻辑编排来完成最终的业务结果，这个编排服务可以完全是自动化的，通过工作流引擎进行组合自动化来完成特定SOP定义，这对企业应用的自动化流程改进也很有意义。如淘宝类目的双十一活动，通过对不通服务组合进行重用实现不通的营销活动逻辑。
4、运维管理的复杂度提升
微服务让应用数量增加很多，链路的集成、测试、部署都成为新的挑战，以前一个war包解决的问题，需要通过多应用发布来完成，发布时服务之间的依赖影响，会导致功能不可用，测试阶段的依赖性可能会让用例跑不下去，这些都会是需要新考虑的问题，需要有平台化的工具来支撑，目前阿里通过aone产品来保证从日常到预发到线上的持续集成交付。
Ⅶ 如何实现分析去中心化的客户行为分析平台
问题比较泛，只能粗略回答了 :) 一、精细化运营的目标 比如说你的产品只是个工具，那恐怕谈不上过多的精细化运营，一般做好常规的用户行为分析、再配合用户定性研究，用于指导产品的设计即可;如果是内容型产品，或者功能和内容兼具的产品，那确实需要考虑。 2.设计统计框架 假设用户在你的app上会频繁进行交互和使用功能，同时还会浏览或者产生内容，那么需要在产品设计的同时，把你的统计框架设计好。 二、简要的操作流程 1.数据采集首先列出你需要的数据项，接着评估哪部分是需要APP上报的，哪部分是后台可以统计的，然后分别在前后台加上。一般来讲，APP上报采集的数据，在发布前一定要经过谨慎的校验和测试，因为一旦版本发布出去而数据采集出了问题，不仅之前的功夫都白做了，还会带来一大堆脏数据，同时还有可能降低客户端的运行效率，得不偿失。 2.数据整理数据采集完之后，需要将各种原始数据加工成为产品经理需要的直观的可看数据，这里需要做一些基本的数据逻辑关联和展示，就不赘述了。 3.数据分析按照一开始设计的统计框架，你可以很清楚的看到自己需要的数据了。 当然以上只是基础得不能再基础的分析，再深入一点的，例如你拿到这些数据，可以分析使用A功能的用户同时还喜欢B功能，二者关联性较强，是否可以在前端设计时更多的考虑整合，或者界面上的调整;比如分析点击流，大部分用户访问或使用APP的路径是怎么样的，是不是把核心功能藏得太深了?再比如可以分析不同用户属性，比如男性用户和女性用户，他们在用户行为上是否有明显差异?等等。 不同产品的数据分析方式和模型差距非常大，没法一下子就说清楚。所以以上更多的是举例。 三、一些需要注意的原则 1.数据本身是客观的，但被解读出来的数据一定是主观的，同样的数据由不同的人分析很可能得出完全相反的结论，所以一定不能提前带着观点去分析(比如已经有了假设，再用数据去论证); 2.APP采集数据，一定是优先级比较低的事情，不能因为数据的采集而影响产品的性能和用户体验，更不能采集用户的隐私数据(虽然国内很多APP并没有这么做); 3.数据不是万能的，还是要相信自己的判断。