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关键词

快速学习-

1 1.1 技术应用场景解决了海量存储及传输访问的瓶颈问题,对海量视频的管理、对海量图片的管理等。 ? 1.2 1.2.1 引用“百度百科”中的描述: ? 总结:负责管理和存储,它操作和硬驱动之间的桥梁,操作通过 提供的接口去存取,用户通过操作访问磁盘上的。如下图: ? 1.2.2 引用“百度百科”中的描述: ?为会有呢? 面对互联网的需求而产生,互联网时代对海量数据如何存储? 采用可以将多个地点的通过网络连接起来,组成一个网络,结点之间通过网络进 行通信,一台的存储和传输能力有限,我们让在多台计算机上存储,通过多台计算共同传输。

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其组在连网的计算机上 组之间通过传递消息进行通信和动作协调的。 人们可以期望多媒体支持离散类型媒体(如图片或正消息)的存储、传输和展示。 的开放性主要取决于新的资源共享服务能被增加和供多种客户程序使用的程度。 除非软开发者能获得的关键软接口的规约和档,否则无法实现开放性。一句话,发关键接口。 然而,发接口仅增加和扩展服务的起点。设计者所面临的挑战解决由不同人构造的由许多组组成的的复杂性。 如果资源数量和用户数量激增,仍能保持其有效性,那就称为可伸缩的。故障处理的故障的,也就说,有些组出了故障而有些组运行正常。因此故障的处理相当困难。等等

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    根据代价守恒定律,代价不会凭空消失,硬成本降下来了,软设计成本便会提升。而理论,则帮我们降低这个软成本的钥匙。 奠基者 Leslie Lamport 在其最重要的论之一 ”Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System 我们考虑两个时间尺度:进程间消息传递延迟和进程内事间隔,如果前者相对后者不可忽略,则这组进程就一个。 作者:青藤木鸟 https:www.qtmuniao.com20211010what-is-distributed-system, 转载请注明出处有特点在构建时,在逻辑上要注意以下这些方面 :https:www.splunk.comen_usdata-insiderwhat-are-distributed-systems.html

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    概念-

    故事从一次内部享开始,我们每周组织组内享,会享一些技术,中间,研发流程规范或者业务架构等内容,在进行了一列中间技术享之后,会发现其中提及一列通用的概念,这些所共有的,所以我们简单聊聊概念 呢? 从百度百科得到:建立在网络之上的软,拥有软特性,所以具有高度内聚性,和透明性。建设于网络之上的高层软,而不。 因为建立在网络之上,由多个独立操作组成,所以对比独立部署并运行于单一操作之上的软来说存在要解决通信和共识等问题。 除了数据安全性提升之外,多副本也可以提升查询吞吐能力,当然这个需要看设计了。 最终一致性一般我们做设计时采用的方案,而这个最终一致性的时间承诺来自于每个,中间的SLA。

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    ,如何学习

    虽然本人在前面也写过好几篇相关的章,主要包括CAP理论、存储与事务,但对于,并没有一个跟清晰的概念。 因此,一致希望能对有一个更全面的认识,至少能够把中的各个技术、理论串起来,了解他们在别解决问题,有哪些优秀的实现。 由一组通过网络进行通信、为了完成共同的任务而协调工作的计算机节点组成的的出现为了用廉价的、普通的机器完成单个计算机无法完成的计算、存储任务。 组、理论、协议假设这一个对外提供服务的大型,用户连接到,做一些操作,产生一些需要存储的数据,那在这个过程中,会遇到哪些组、理论与协议呢用一个请求串起来用户使用Web、APP、SDK 网上的诸多回答,上来就看各种论,google三大、paxos的,个人觉得不很实用。

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    到底

    背景 说必须要说集中,集中中整个项目就一个独立的应用,整个应用也就整个项目,所有的东西都在一个应用里面。如下图所示? 集中很明显的弊端就不易扩展,每次更新都必须更新所有的应用。而且,一个有问题意味着所有的应用都有问题。当越来越大,集中最大的瓶颈。? ;3、增加缓存、搜索、、消息队列、非关型数据库等中间;很明显,可以解决集中不便扩展的弊端,我们可以很方便的在任何一个环节扩展应用,就算一个应用出现问题也不会影响到别的应用。 虽好,也带来了的复杂性,如事务、锁、session、数据一致性等都现在中需要解决的难题,虽然已经有很多成熟的方案,但都不完美。 也增加了开发测试运维成本,工作量增加,管理不好反而会变成一种负担。如果你对技术有更好的见解,或者对本有异议,欢迎在下方留言。

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    到底

    当前被越来越多的开发者推崇,微服务化后,一个看似简单的功能,内部可能需要调用多个服务并操作多个数据库实现,服务调用的事务问题变的非常突出。 事务已经成为微服务落地最大的阻碍,也最具挑战性的一个技术难题。 1. 微服务化带来的事务问题? 我们希望把事务引入的性能损耗降到非常低的水平,让应用不因为事务的引入导致业务的可用性受影响。 2.2 既有的解决方案为不满足? 2.3 理想的方案应该样子?不可否认,侵入业务的事务方案都经过大量实践验证,能有效解决问题,在各种行业的业务应用中起着重要作用。但回到原点来思考,这些方案的采用实际上都迫于无奈。 至此,Fescar 的协议机制总体上看与 XA 一致的。 3.2 与 XA 的差别在地方?★架构层次?

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    到底

    章的第一篇,后续还会有的本质、的暗流、数据库如何确保操作被 100% 正确执行?等章陆续刊发,敬请期待。 如果现在让你阐述一下”,你脑子里第一下跳出来的?我想,此时可以用苏东坡先生的一句诗,来形象地描述大家对的认识:横看成岭侧成峰,远近高低各不同。 DAL(Data Access Layer,数据访问层)框架标准化了应用程序和数据库之间通讯的方。所以,虽然中会运用中间,但却 * 不仅仅停留在用了中间上。 那除了我们开发的,数据库也,前者负责运算,后者负责存储运算后的结果(也可称为“状态”),工协作。所以,“单程序 + 单数据库”为这个问题就很明白了。 我将在后续的章中,以一个项目的初期到成熟期作为路线图,带领你循序渐进地深入到中,层层递进地去剥开它的本质,并且围绕这个本质去思考(问题,有哪些方可以解决,时候该用何种种方等等)

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    的定义操作的一个重要组成部, 通过对操作所管理的存储空间的抽象, 向用户提供一的、 对象化的访问接口, 屏蔽对物理设备的直接操作和资源管理。 根据计算环境和所提供功能的不同, ⽂可划为四个层次, 从低到高依次: ¨  单处理器单用户的本地⽂  如DOS的⽂; ¨  多处理器单用户的本地⽂  如OS2的⽂ ; ¨  多处理器多用户的本地⽂  如Unix的本地⽂; ¨  多处理器多用户的  如Lustre⽂

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    核心——日志

    日志? 日志在中的应用? 我们利用这个特性实现解决中遇到的很多问题。 中可横向扩展一个相当重要的特性,加机器能解决的问题都不问题。那如何实现一个能够实现横向扩展的消息队列呢? 结语日志在中扮演了很重要的角色,理解各个组的关键,随着理解的深入,我们发现很多中间基于日志进行构建的,例如Zookeeper、HDFS、Kafka、RocketMQ、

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    中的幂等性

    最近很多人都在谈论幂等性,好吧,这回我也来聊聊这个话题,光看着俩字,一开始的确有点一头雾水,语不好嘛,词太专业嘛,对吧现如今我们的大多拆SOA,或者微服务,一套中包含了多个子服务 ,而一个子服务往往会去调用另一个服务,而服务调用服务无非就使用RPC通信或者restful,既然通信,那就有可能再服务器处理完毕后返回结果的时候挂掉,这个时候用户端发现很久没有反应,那就会多次点击按钮 ,这样请求有多次,那处理数据的结果否要一呢? 在以前的单应用中,我们只需要把数据操作放入事务中即可,发生错误立即回滚,但再响应客户端的时候也有可能出现网络中断或者异常等等。 ID查询此次操作否存在,如果存在则表示该操作已经执行过,直接返回结果;如果不存在,支付扣款,保存结果返回结果到客户端如果步骤4通信失败,用户再次发起请求,那最终结果还一样的 方法二、环境下各个服务相互调用这边就要举例我们的

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    中的CAP理论

    对于一个可用性的,每一个非故障的节点必须对每一个请求作出响应。也就,该使用的任何算法必须最终终止。当同时要求区容忍性时,这一个很强的定义:即使严重的网络错误,每个请求必须终止。 好的可用性主要能够很好的为用户服务,不出现用户操作失败或者访问超时等用户体验不好的情况。可用性通常情况下可用性和数据冗余,负载均衡等有着很大的关联。 of part of the system”,即在遇到某节点或网络区故障的时候,仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务。 区容错性和扩展性紧密相关。在应用中,可能因为一些的原因导致无法正常运转。好的区容错性要求能够使应用虽然一个,而看上去却好像在一个可以运转正常的整体。 比如现在的中有某一个或者几个机器宕掉了,其他剩下的机器还能够正常运转满足需求,或者机器之间有网络异常,将隔未独立的几个部,各个部还能维持的运作,这样就具有好的区容错性

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    大数据入门,

    简介(Distributed System)由集中演化来的,先来看下传的集中:就把所有的程序、功能都集中到一台主机上,从而往外提供服务的单体应用。 为了解决集中存在的缺陷问题,诞生并逐渐演化。 定义关于的定义有很多,这里引用《原理和范型》中的定义:若干独立计算机的集合,这些计算机对于用户来说就像单个相关。 目标的目标就要解决集中的各种缺陷,实现整个的高性能、高可用、可扩展。 大数据里常见的HDFS的其中一种(目前用得最广泛的一种),在使用HDFS的时候非常简单的:虽然HDFS存储到不同的机器上,但我去使用的时候把这些当做,存储在一台机器的方去使用

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    初探——的一致性,究竟

    在计算机的领域,一致性可以说一个高频词,可能出现的场景很多。从到数据库的事务,都有它的身影。之前我们在介绍数据库事务的时候,谈到过事务的一致性。 这个问题出现的原因很简单,因为当中,数据往往会有多个副本。如果一台数据库处理所有的数据请求,那通过ACID四原则,基本可以保证数据的一致性。而多个副本就需要保证数据会有多份拷贝。 也就说,在当中的一致性,指的数据一致性。这其实一个两难问题,为了解决流量过大的压力问题,我们设计了。 但又会带来数据多份拷贝不同步违反一致性的问题,我们既不能容忍数据出错,也不能放弃,唯一的办法就采取一些措施,来最大可能地降低这个问题的影响力。 总体上而言,对于性能的要求要高于一致性,所以大多的一致性模型,还基于弱一致性设计的。下面就来列举几种,比较经典的弱一致性模型的优化方案。

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    -HDFS

    RAID技术在传数据库及中应用比较广泛,改善计算机存储特性的重要手段。RAID技术只在单台服务器的多块磁盘上组成阵列,大数据需要更大规模的存储空间和访问速度。 将RAID技术原理应用到服务器集群上,就形成了HadoopHDFS的架构思想。 HDFS架构原理和RAID在多个磁盘上进行存储及并行读写一样思路,HDFS在一个大规模服务器集群上,对数据进行并行读写及冗余存储。 NameNode负责整个的元数据(MetaData)管理,也就路径名,数据block的ID以及存储位置等信息,承担着操作配表(FAT)的角色。 HDFS应用Hadoop可以象一般的那样进行访问:使用命令行或者编程语言API进行读写操作。我们以HDFS写为例看HDFS处理过程,如下图。?

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    fastdfs

    fastdfsFastDFS一款开源的轻量级纯C实现,支持Linux、FreeBSD等UNIX类google FS,不通用的,只能通过专有API访问,目前提供了C、Java 和PHP API为互联网应用量身定做,解决大容量存储问题,追求高性能和高扩展性FastDFS可以看做基于的key value pair存储,称作存储服务更为合适。? tcp 0 0 0.0.0.0:22122 0.0.0.0:* LISTEN 22547fdfs_trackerdstorage的安装与tracker安装类似,首先编译安装fastdfs,然后修改配置 storage.conf.sample storage.conf# cp storage.conf.sample storage.conf# vim storage.confdisabled=false #启用配置 #存储路径 store_path_count=1 group_count = 2#设置组的个数 # 从扩展名查找类型( nginx时为true) http.need_find_content_type

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    FastDFS

    一,简介 FastDFS一个开源的轻量级 ,它对进行管理,功能包括:存储、同步、访问(上传、下载)等,解决了大容量存储和负载均衡的问题。 特别适合以中小(建议范围:4KB < file_size 同步最大时间(如5钟) - 创建后,认为经过最大同步时间后,肯定已经同步到其他storage了。 3. 创建时间戳 < storage被同步到的时间戳。 - 同步时间戳之前的确定已经同步了 4. (当前时间-创建时间戳) > 同步延迟阀值(如一天)。 四,对比 FastDFS与HDFS,TFS等特性比较。TFS淘宝使用的,用于海量小的存储,但使用和部署过于复杂,不够轻量化。 HDFSHadoop计算使用的,主要解决并行计算中存储数据的问题。其单个数据通常很大,采用了块(切)存储的方

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    ---GlusterFS

    1.1 1.1.1   相对于本机端的而言,(英语:Distributed file system, DFS),或网络(英语:Network File System),一种允许通过网络在多台主机上享的,可让多机器上的多用户和存储空间。   在这样的中,客户端并非直接访问底层的数据存储区块,而通过网络,以特定的通信协议和服务器沟通。借由通信协议的设计,可以让客户端和服务器端都能根据访问控制清单或授权,来限制对于的访问。 1.1.2 glusterfs  Gluster一个。 它各种不同的存储服务器之上的组合,这些服务器由以太网或无限带宽技术Infiniband以及远程直接内存访问RDMA互相融汇,最终所形成的一个大的并行网络。?

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    MFS

    一、工作原理1、原理把一些散在多台计算机上的共享夹,集合到一个共享夹内,用户要访问这些夹的时候,只要打开一个夹,就可以的看到所有链接到此夹内的共享夹。 2、MFS原理MFS一个具有容错性的网络,它把数据散存放在多个物理服务器上,而呈现给用户的则一个一的资源。 1)MFS的组成元数据服务器(Master):在整个体中负责管理,维护元数据,目前不支持高可用。 客户端(Client):可以像挂载NFS一样挂载MFS? f.f.f.f-t.t.t.t IP段目录部的标示如下 标示MFS根 .表示MFSMETA权限部如下所示 ro——只读模共享 rw——读写模共享 alldirs——允许挂载任何指定的子目录

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    MFS

    mooseFS(moose 驼鹿)一款网络。它把数据散在多台服务器上,但对于用户来讲,看到的只一个源。 MooseFS一个具有容错性的网络。它把数据散存放在多个物理服务器上,而呈现给用户的则一个一的资源。 工具包2、SAN和MFS比较当我们存储服务器的容量达到瓶颈之后,那我们就需要采用来扩大存储容量,类似与百度云的存储,也采用存储! MooseFS的应用场景,其实就去谈的应用场景。 1)大规模高并发的数据存储及访问(小、大), 2)大规模的数据处理,如日志析5、MFS部署方案MooseFS 一种,MooseFS 结构包括以下四种角色:

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      云 HDFS(CHDFS)为您提供标准 HDFS 访问协议,您无需更改现有代码,即可使用高可用、高可靠、多维度安全、分层命名空间的分布式文件系统。 只需几分钟,您就可以在云端创建和挂载 CHDFS,来实现您大数据存储需求。随着业务需求的变化,您可以实时扩展或缩减存储资源,CHDFS 存储空间无上限,满足您海量大数据存储与分析业务需求。

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