对于replica set 中的secondary 节点默认是不可读的。在写多读少的应用中,使用Replica Sets来实现读写分离。通过在连接时指定或者在主库指定slaveOk,由Secondary来分担读的压力,Primary只承担写操作。
每个Chubby文件和目录都可以作为一个读写锁:一个客户端句柄可以在独占(写)模式下持有该锁,或者任何数量的客户端句柄可以在共享(读)模式下持有该锁。就像大多数程序员所知道的mutexes,锁是建议性的。也就是说,它们只与其他试图获得相同锁的人发生冲突:持有一个名为F的锁既不是访问文件F的必要条件,也不会阻止其他客户这样做。我们不使用强制锁,它使被锁的对象无法被未持有其锁的客户端访问。
当我们在使用单机系统时,它通常以一种相当可预测的方式工作:要么它正常工作,要么不工作。
这是一篇主要是讲java的同步和内存模型相关的知识点。作者是java大神人物 Doug Lea,文章的质量肯定有保证。
在计算机科学中,比较和交换(Conmpare And Swap)是用于实现多线程同步的原子指令。它将内存位置的内容与给定值进行比较,只有在相同的情况下,将该内存位置的内容修改为新的给定值。这是作为单个原子操作完成的。 原子性保证新值基于最新信息计算; 如果该值在同一时间被另一个线程更新,则写入将失败。操作结果必须说明是否进行替换; 这可以通过一个简单的布尔响应(这个变体通常称为比较和设置),或通过返回从内存位置读取的值来完成。
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/728/1.html (复制链接,打开浏览器即可查看)
在网站建设的初步设计中,你有多种选择,机会似乎层出不穷,能做的事情远远超出想象。虽然网站建设的潜力是无限的,但是有很多常见的错误会导致网站设计的失败,使你无法达到为企业增值的目的。对于企业网站,我列出了十个常见的设计错误。当然,这些问题也适用于个人网站、业余网站和非营利性网站。在任何情况下,请尽量避免这些常见和非常严重的错误。
墨墨导读:根据加锁的范围,MySQL里面的锁大致可以分成全局锁,表级锁,行锁。本文主要讲述MySQL全局锁和表锁。
题记: 文章内容输出来源:拉勾教育Java高薪训练营。 本篇文章是 MySQL 学习课程中的一部分笔记。
MongoDB 是由 C++语言编写的,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。 在高负载的情况下,添加更多的节点,可以保证服务器性能。 MongoDB 旨在给 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
延迟双删(Delay Double Delete)是一种在数据更新或删除时为了保证数据一致性而采取的策略。这种策略通常用于解决数据在缓存和数据库中不一致的问题。 具体来说,在某些场景下,我们需要先更新或删除数据库中的数据,然后再更新或删除缓存中的数据,以保证数据的一致性。。
之前部署了Mysql主从复制环境(Mysql主从同步(1)-主从/主主环境部署梳理),在mysql同步过程中会出现很多问题,导致数据同步异常。 以下梳理了几种主从同步中可能存在的问题: 1)slave运行过慢不能与master同步,也就是MySQL数据库主从同步延迟 MySQL数据库slave服务器延迟的现象是非常普遍的,MySQL复制允许从机进行SELECT操作,但是在实际线上环境下,由于从机延迟的关系,很难将读取操作转向到从机。这就导致了有了以下一些潜规则:“实时性要求不高的读取操作可以放到slave服
来源: https://martinfowler.com/articles/patterns-of-distributed-systems/
如果服务性能的增长与资源的增加是成比例的,服务就是可扩展的。通常,提高性能意味着服务于更多的工作单元,另一方面,当数据集增长时,同样也可以处理更大的工作单位。1
对于组复制这样的分布式系统来说,主要的需求之一是它需要有数据的一致性保证。换句话说,需要保证在组成员之间分布的事务的全局同步的一致性。本节将介绍组复制如何根据组中发生的事件处理一致性保证、以及如何最佳配置组的一致性保证。
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了解系统状态对于确保应用程序和服务的可靠性和稳定性至关重要。有关部署运行状况和性能的信息不仅可以帮助您的团队对问题做出反应,还可以让他们放心地进行更改。获得这种洞察力的最佳方法之一是使用强大的监控系统,该系统可以收集指标、可视化数据并在出现问题时提醒操作员。
绝大多数计算机系统都具有某种状态,而且很可能还依赖于一个存储系统。我对数据库的知识也是逐渐累积起来的,但在累积的过程中,我们的设计错误曾导致过数据丢失和中断问题。在严重依赖数据的系统中,数据库是系统设计的目标和权衡的核心。尽管我们不可能忽略数据库的工作方式,但应用开发者可以预见或实际经历的问题往往都只是冰山一角。在本系列文章中,我将分享一些我专门找到的对不擅长数据库领域的开发者很有用的见解:
来自:https://medium.com/@rakyll/things-i-wished-more-developers-knew-about-databases-2d0178464f78
通常我们说的 MySQL 读写分离是指:对于修改操作在主库上执行,而对于查询操作,在从库上执行。主要目的是分担主库的压力。
TP和AP最重要的区别就是事物。事务是指对系统进行的一组操作,为了保证系统的完整性,事务需要具有ACID特性,具体指原子性(Atomic)一致性(Consistency)隔离性(Isolation)持
上篇文章我们提到了数据系统常用的模型,当提交新数据时,必须将它发送给Leader节点,但是当用户查询数据时,可以从一个Follower节点读取该数据。 这样的模型使十分适合Web应用的读多写少的特点。
本文讲述了一种分布预写式日志系统Waltz,文中介绍了在实现预写式日志系统时遇到的问题及其解决方案,可以为类似的需求提供一定的启发。
12 月 3 日、4日,2022 Apache IoTDB 物联网生态大会在线上圆满落幕。大会上发布 Apache IoTDB 的分布式 1.0 版本,并分享 Apache IoTDB 实现的数据管理技术与物联网场景实践案例,深入探讨了 Apache IoTDB 与物联网企业如何共建活跃生态,企业如何与开源社区紧密配合,实现共赢。
Mysql 的主从延迟 指的是 主库受写入 后 到这个写入能体现在 从库上 的这段时间
原题:Design Considerations in a read local write local multi-master data store
为了提供高可用能力、避免数据丢失,在分布式数据库或存储系统中需要设立数据副本机制,而副本的引入,可以说是分布式存储中的“万恶之源”。多副本之间应该满足强一致吗?强一致会导致请求延迟增加多少?强一致约束下能提供哪些可用性?诸如此类,种种问题,不一而足。
1 使用魔法函数__call结合call_user_func来实现 2 使用魔法函数__call结合call_user_func_array来实现
---- 新智元报道 编辑:桃子 拉燕 【新智元导读】手机12秒一键生图?谷歌最新研究做到了。 手机生图只要12秒? 这不是吹的,谷歌就给实现了。 最新研究中,谷歌研究人员对4个GPU分层优化,在三星手机上成功运行Stable Diffusion 1.4。 实现了11.5秒生成图像,重要的是,内存使用量也大幅减少。 正所谓,Speed Is All You Need! 论文地址:https://arxiv.org/abs/2304.11267 谷歌最新提出的方法是通用的,可以对所有扩散模型的
Roblox为其平台上5000万要求极高的青少年和青春期前的儿童提供游戏制作服务。 本周,该公司发布了一份内容冗长、极其详细的事后分析报告,描述了去年持续整整三天的重大故障事件,所有从事企业基础架构工作的人都应该认真读一读。 Roblox声称:“无论持续时间还是复杂程度,这次故障都是独一无二的。”而这种说法未免轻描淡写。在互联网上,三天这段时间实在太长了;去年10月的一天,Facebook宕机了短短几小时,全世界就一度为之抓狂。 Roblox管理自己的基础架构,这对于一家成立于2004年的公司来说并不罕见
CAS(compare and swap),比较并交换。可以解决多线程并行情况下使用锁造成性能损耗的一种机制.CAS 操作包含三个操作数—内存位置(V)、预期原值(A)和新值(B)。如果内存位置的值与预期原值相匹配,那么处理器会自动将该位置值更新为新值。否则,处理器不做任何操作。一个线程从主内存中得到num值,并对num进行操作,写入值的时候,线程会把第一次取到的num值和主内存中num值进行比较,如果相等,就会将改变后的num写入主内存,如果不相等,则一直循环对比,知道成功为止。
在商业数据处理的早期阶段,写入数据库通常对应于商业的交易场景,如: 销售,订单等涉及金钱交易的场景,交易的英文为transaction,也就是事务一词的来源,在计算机领域代表一个逻辑单元的一组读写操作。
在本文中,我们将深入探讨Flink新颖的检查点机制是如何工作的,以及它是如何取代旧架构以实现流容错和恢复。我们在各种类型的流处理应用程序上对Flink性能进行测试,并通过在Apache Storm(一种广泛使用的低延迟流处理器)上运行相同的实验来进行对比。
无论是 SOA 或者微服务架构,都是必须要面对和解决一些分布式场景下的问题。如果确实用不到微服务,或者勇哥简单的主备就解决了。那么对于程序员来说那真是太幸福了,bug都会少很多。
95道MongoDB面试题(含答案),1万字详细解析!
HTAP (Hybrid Transactional / Analytical Processing)是近些年需求不断受到关注的技术名词,它描述了一个数据库能够同时满足交易以及分析两种作业。TiDB 4.0 是一个针对 HTAP 进行了特别的设计和架构强化,这次给大家带来一篇 VLDB 2020 HTAP 主题的论文解读,比较特殊的是这篇论文是 PingCAP 写的,关于 TiDB HTAP 架构。所以这篇解读,是以作者团队(中的一部分)的视角来写的。原文在此,欢迎指正。
(原本准备把内存模型单独放到某一篇文章的某个章节里面讲解,后来查阅了国外很多文档才发现其实JVM内存模型的内容还蛮多的,所以直接作为一个章节的基础知识来讲解,可能该章节概念的东西比较多。一个开发Java的开发者,一旦了解了JVM内存模型就能够更加深入地了解该语言的语言特性,可能这个章节更多的是概念,没有太多代码实例,所以希望读者谅解,有什么笔误来Email告知:
大数据文摘作品 编译:丁慧、笪洁琼、蒋宝尚 网络互联设备的增长带来了大量易于访问的时间序列数据。越来越多的公司对挖掘这些数据感兴趣,从而获取了有价值的信息并做出了相应的数据决策。 近几年技术的进步提高了收集,存储和分析时间序列数据的效率,同时也刺激了人们对这些数据的消费欲望。然而,这种时间序列的爆炸式增长,可能会破坏大多数初始时间序列数据的体系结构。 Netflix作为一家以数据为驱导的公司,对这些挑战并不陌生,多年来致力于寻找如何管理日益增长的数据。我们将分享Netflix如何通过多次扩展来解决时间序列
Dynamo风格数据库来源于亚马逊的Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store 论文,在该论文中论述了一种无主复制的数据库,受此启发,携程酒店开发了多存储介质预定库Hare和高可用性高性能的动态信息存储服务InfoKeeper。本文将介绍Dynamo风格的无主复制数据库,及其在携程酒店的实践。
总是假设最坏的情况,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁(共享资源每次只给一个线程使用,其它线程阻塞,用完后再把资源转让给其它线程)。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制,比如行锁,表锁等,读锁,写锁等,都是在做操作之前先上锁。Java中synchronized和ReentrantLock等独占锁就是悲观锁思想的实现。
MVStore是“多版本存储”(Multi-Version Store)的缩写,是一种持久化的基于日志结构的键值存储。它是H2的默认存储引擎,支持SQL、JDBC、事务、MVCC等。但也可以直接在应用程序中使用,而不使用JDBC或SQL。
journaling会激活额外的内存映射文件。这将进一步抑制32位版本上的数据库大小。因此,现在journaling在32位系统上默认是禁用的。
本文的目的是为了解释 Grafana Loki 服务的设计动机。本文档并不会深入描述设计的所有细节,但希望能够对一些关键点进行说明,使我们能够提前发现任何明显的错误。本文主要会回答以下几个相关的问题:我们将如何构建它,为什么还要构建它,可以用于什么场景以及谁会使用它。
自Java5.0版本引入注解之后,它就成为了Java平台中非常重要的一部分。开发过程中,我们也时常在应用代码中会看到诸如@Override,@Deprecated这样的注解。
在现代Web应用程序中,缓存是提高性能和可扩展性的关键因素之一。Redis是一种流行的内存缓存解决方案,它提供了快速的读取和写入速度,并支持各种数据结构。然而,在使用Redis缓存时,您可能会遇到一些常见的问题,例如缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿、缓存更新问题和缓存容量问题等。本文将介绍这些常见问题的原因和解决方案,并提供相应的Java代码示例。
本文为 design data-intensive applications 的读书笔记 第一部分:数据系统的基石 第一章:可靠性、可扩展性、可维护性 现今很多应用程序都是 数据密集型(data-intensive) 的,而非 计算密集型(compute- intensive)的。因此CPU很少成为这类应用的瓶颈,更大的问题通常来自数据量、数据复杂 性、以及数据的变更速度。 许多应 用程序都需要: 存储数据,以便自己或其他应用程序之后能再次找到 (数据库(database)) 记住开销昂贵操作的结果,加
设置: transaction-isolation 的值设置成 READ-COMMITTED
作者 | Pinterest Engineering 译者 | 王强 策划 | 蔡芳芳 Pinterest 的内部搜索引擎 Manas 是一个通用的信息检索平台。正如我们在上一篇文章中讨论的那样,Manas 被设计为兼具高性能、可用性和可伸缩性的搜索框架。如今,Manas 支持大多数 Pinterest 产品的搜索功能,包括广告、搜索、Homefeed、Related Pins、Visual 和 Shopping。 搜索系统的关键指标之一是索引延迟,也就是更新搜索索引以反映更改所花费的时间。随着我们系统的功
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