net分布式框架哪个好？

一、net分布式框架哪个好？

目前，net分布式框架较为流行的有Service Fabric、NServiceBus、ProtoActor等。其中，Service Fabric和NServiceBus都是微软官方推出的框架，支持.NET，专注于高可用性、伸缩性和可维护性，适用于大规模的企业级应用场景。

而ProtoActor是一款用Go语言开发的开源分布式框架，支持.NET、C#和JavaScript，能够支持多种协议，提供故障恢复、负载均衡、远程调用等功能。

二、net分布式开发是什么？

net分布式开发，是讲隔离开发配合或者透明开发配合的一个开发模式，本质是工作模式。

分布式应用开发，是讲分布式应用服务系统的开发内容和结构，本质是IT系统结构。

分布式应用开发模式：

在数据库应用程序的开发过程中，网络已走到社会的各个角落。从金融行业的银行联网、交通​行业的售票系统、公安系统的全国户籍管理等等，这些企业或行业单位之间地理分布性或业务分布性，使得一个企业或行业拥有多个网络服务器，如何在这种分布式的网络环境下实现高效的数据库应用程序的开发是一个重要的问题。

三、net分布式缓存框架哪个好？

我们公司用的也是力软的，工作流都有的，比较全，还有技术支持的

四、ASP.NET C# 如何做分布式负载均衡？具体思路？

如果要做负载均衡，其实建议直接购买云服务或者硬件设备，这样基本上不需要什么配置和学习就可以轻松的搭建负载均衡。不要跟风各种反代nginx，说白了有钱的话买个设备比自己鼓捣靠谱多了，没钱买设备用云服务也是很划算的。

做负载均衡之前最重要的是你的网站应用是否针对负载均衡做好了准备，譬如说是不是已经做了Sessionless，请求处理时间是不是均匀（会不会有几秒钟处理一个请求的情况？）。代码里面是否有依赖全局锁（对static对象的锁）

如果对于上面的几点还没有做好，例如严重的Session依赖、请求处理时间长则几十秒，短则一秒钟处理上百个，代码里面各种静态的非线程安全的共享资源。建议你们先对系统进行重构，然后再考虑负载均衡这回事儿。

要做负载均衡，一般来说一开始就已经做了一些工作，解除Session依赖和避免全局锁是最基本的。然后就是配置

machineKey

，如果无法解除Session依赖，改用StateServer模式，当然最好还是直接解除Session依赖。

然后就是测试了，IIS的WebFarm可以使用多个进程来处理请求，但是因为是在一台机器上测试，很多情况是无法测试到的（例如machineKey不一致导致的问题）。

现在真是一个非常好的时代，因为云计算已经非常成熟，所以负载均衡的测试可以直接丢到云上去测试。如果以按需实例来购买的话，大概购买几台最便宜的虚拟机，再使用云负载均衡测试，测试一周时间算下也就两三百块钱到顶了，这种测试和实际情况几乎没有任何区别，如果你以后是部署在云上的话，那更是根本不存在区别了。

经过云测试后，基本确定系统在负载均衡环境可以稳定运行，这时候可以针对一些高度怀疑可能出问题的地方进行补充测试，例如PostBack到不同的服务器，登录和注销在不同的服务器等。此时可以直接开Fiddler override掉DNS的解析，手动指定服务器对各种可能出问题的场景进行测试。

这些都完成后可以进行压力测试，有些问题在压力的情况下才会暴露。同时可以测试一下增加负载节点时所能承受的压力阈值是否线性增长，如果不是线性增长，说明网站架构有问题不能很好地利用负载均衡。

最后这些都完成后，需要部署到生产环境之前，还需要进行负载均衡器的监测测试。也就是确认负载均衡器能自动发现节点故障，自动迁移节点。高级一点的负载均衡器还能根据节点负载情况动态分配请求，以及尽可能的对于同一客户端的请求分配到同一服务器。这些都需要进行测试，而不是到了线上服务器挂了才发现各种没有配置。

做完这些，就可以开始部署了。这个时候你就需要考虑以后升级更新的问题，一旦网站进行负载均衡，升级更新就不能用原来的经验。一般来说可以这样做：

在更新网站时，先将一台网站服务器从负载均衡节点中移除，对其进行更新，测试完毕后，再将一半的网站服务器从负载均衡节点中移除，将这些服务器全部更新到最新版本。对安装到最新版本的网站群进行压力和负载均衡测试，测试通过后，将负载均衡器整体切换到更新了的网站群。最后将剩下的网站服务器全部更新，再纳入到负载均衡节点中。

基本上就这些了，其实主要还是看网站是否对负载均衡做好了准备，这个步骤是最为关键的，若网站做好了一切准备，那负载均衡其实就是点几个按钮的事情。

五、区块链分布式数据处理流程是什么？

区块链分布式数据处理流程是①全网广播 ②创建新交易 ③交易写入各节点账本 ④交易验证并传播结果。

六、分布式数据处理怎样实现其准确性？

数据采集这个环节，一般而言，会是准确性最常出问题的环节之一。我们在实际服务客户，进行数据校验和对比的过程中，也积累了相当多的经验，在这里共享给大家。

在这个环节，准确性问题会有两大类：

一类是与人有关的因素。例如，由于粗心或某种原因，在部分页面没有嵌入 SDK，遗漏了对某个关键操作的采集，或者在某个关键的代码埋点处采集错了某个重要的属性。整体上，一般软件开发过程中可能有的人为错误，在这里都有可能出现。

另一类则是与人无关的，纯粹技术性的因素

七、分布式三大特性？

1、分布性。数据处理的分布性。

2、并行性。一个大的任务可以划分为若干个子任务，分别在不同的主机上执行。 

3、全局性。分布式系统中必须存在一个单一的、全局的进程通信机制，使得任何一个进程都能与其他进程通信，并且不区分本地通信与远程通信。

八、掌握 .NET 大数据处理：技术框架与最佳实践

在当今的数据驱动时代，.NET大数据处理逐渐成为各大企业和开发者关注的重点。随着数据量的迅猛增长，如何高效地处理和分析这些数据，成为技术领域的一个重要课题。本文将深入探索.NET在大数据处理中的应用，包括相关框架、工具及最佳实践。

什么是大数据处理？

大数据处理指的是对超出传统数据处理能力的数据集进行的收集、存储、分析和可视化的过程。这些数据集通常具有以下特征：

• 体量大：数据集的规模通常达到TB或PB级别。
• 多样性：数据来源多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
• 高速：数据生成的速度快，需要实时或准实时的处理能力。
• 价值密度低：在庞大的数据集中，只有一小部分数据具有潜在的商业价值。

.NET框架概述

.NET框架是一套由微软开发的用于构建和运行应用程序的生态系统。它提供了多种编程语言的支持、丰富的类库以及开发工具，尤其适合开发复杂、灵活的企业级应用。随着数据处理需求的提升，.NET也提供了一些专门的工具和库来满足大数据处理的需求。

.NET在大数据处理中的应用

在使用.NET进行大数据处理时，开发者可以利用多个强大的库和框架，其中包括：

• Apache Spark for .NET：Spark是一个快速的分布式计算框架，而它的.NET接口（例如, .NET for Apache Spark）使得.NET开发者能够利用Spark进行大规模数据处理。
• ML.NET：这是一个开源机器学习框架，使得.NET开发者能够在应用中轻松实现机器学习功能，方便用于数据分析与预测。
• Azure Data Lake：微软的Azure云服务中的数据湖解决方案，支持大规模数据存储和处理，适合使用.NET开发的应用程序。
• Entity Framework：虽然主要用于关系数据库，但在与大数据解决方案集成中，Entity Framework可以提供便捷的数据访问方式。

如何实施.NET大数据处理

实施.NET大数据处理时，可以遵循以下几个步骤：

1. 需求分析：在开始之前，应明确数据处理的具体需求，包括数据源、数据格式、处理速度、分析目标等。
2. 选择合适的工具：根据需求选择最适合的工具和框架。比如，如果需要进行实时数据处理，可以选择ASP.NET和SignalR结合Apache Kafka进行流处理。
3. 数据集成：将数据从不同来源集成到一个统一的存储中，可以选择使用Azure Data Factory等ETL工具进行数据抽取和转换。
4. 数据处理和分析：利用Apache Spark进行大规模数据处理，使用ML.NET进行机器学习模型的创建和训练。
5. 可视化与报告：处理后的数据需要通过可视化工具展示，例如利用Power BI与ASP.NET应用结合，实现实时数据监控和分析。

最佳实践与挑战

在使用.NET进行大数据处理的过程中，有一些最佳实践需要遵循：

• 架构设计：使用微服务架构设计应用，保证数据处理流程的模块化和可扩展性。
• 性能优化：对于大数据处理，性能非常重要。可以通过并行计算、异步处理和内存管理来提升性能。
• 安全性：数据安全是重中之重，确保数据处理过程中的加密和访问控制。
• 监控与维护：使用监控工具（如Azure Monitor）及时发现和解决潜在问题，保证系统的稳定运行。

尽管.NET大数据处理具备诸多优势，但也面临一些挑战，如数据质量问题、技术获取难度、系统维护等。

结论

在数字化转型的浪潮下，掌握.NET大数据处理的能力是开发者和企业的必要选择。通过合理地选用工具和技术框架，结合最佳实践，可以高效地处理和分析海量数据。希望本文能帮助读者更好地理解和应用.NET进行大数据处理的相关知识。

感谢您阅读完这篇文章。通过本文，您可以获得关于如何利用.NET进行大数据处理的专业知识和实践经验，帮助您在未来的开发工作中更加游刃有余。

九、分布式led大屏原理？

分布式led大屏的原理是LED显示屏控制系统在显示信息时，不需要经过计算机对数据进行处理，是直接读取存放在显示器缓冲区中的信息来显示的，当需要更新信息时，显示屏的数据采集模块向显示模块发送新数据。

十、分布式三大消息作用？

分布式消息服务（Distributed Message Service）是一项基于高可用分布式集群技术的消息中间件服务，具有大规模、高可靠、高并发访问、可扩展且完全托管的特点。使云应用程序的组件去耦合，具有很高的成本效益。

产品优势

高级队列

提供高级队列，即开即用，安全可靠，支持高吞吐、高可靠两种应用场景。

普通队列

DMS支持普通队列和有序队列，提供高并发、低延时、稳定安全的消息中间件服务。

功能丰富

提供广播消息、延时消息、消息重投、消息查询、消息回溯、死信消息等，可根据业务需要定制队列处理能力。

应用场景

分布式消息服务可应用在多个领域，包括异步通信解耦、企业解决方案、金融支付、电信、电子商务、快递物流、广告营销、社交、即时通信、手游、视频、物联网、车联网等。

分布式消息服务可以应用但不局限于以下业务场景：

业务解耦

将业务中依赖其他系统同时属于非核心或不重要的部分使用消息通知即可，无需同步等待其他系统的处理结果。

如电商网站在促销期间抢购订单，抢到的商品订单信息放入消息队列，出库、发货等后续会从队列里读取任务信息然后执行。

最终一致性

在交易或支付系统中，不同的子系统/模块的状态需要最终保持一致，或都成功或都失败。子系统/模块之间传递的数据不能丢失，需要有可靠消息传递，能保证业务的连续性。DMS可以用于子系统/模块间的高可靠数据传递，实现两者之间的事务最终一致，降低实现难度和成本。

例如用户使用储蓄余额购买理财产品。由于理财系统一般对理财申购交易采用日终统一处理，允许用户的储蓄余额与理财系统资金余额存在一定时间段的不一致，或者说中间状态，因此，可以对理财产品的购买支付流程使用DMS服务的消息处理机制，保证储蓄余额与理财余额的最终一致，同时避免系统间对账不平。

错峰流控

在电子商务系统或大型网站中，上下游系统处理能力存在差异，处理能力高的上游系统的突发流量可能会对处理能力低的某些下游系统造成冲击，需要提高系统的可用性的同时降低系统实现的复杂性。电商大促销等流量洪流突然来袭时，可以通过队列服务堆积缓存订单等信息，在下游系统有能力处理消息的时候再处理，避免下游订阅系统因突发流量崩溃。消息队列提供亿级消息堆积能力，3天的保留时长，消息消费系统可以错峰进行消息处理。

日志同步

应用通过可靠异步方式将日志消息同步到消息服务，再通过其他组件对日志做实时或离线分析，也可用于关键日志信息收集进行应用监控。

使用DMS实现日志同步一般按以下流程：

日志采集客户端，负责用户应用服务的日志数据采集，以发送消息方式写入DMS消息队列。

DMS消息队列，负责日志数据的接收、存储和转发管理。

日志处理应用，订阅并消费DMS消息队列中的日志数据。