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Dubbo服务治理篇——分布式服务系统的划分

服务化的目标 1. 将系统中独立的业务抽取出来,按业务的独立性进行垂直划分,抽象出基础服务层。 2.基础服务为上游业务的功能 实现提供支撑,基础服务应用本身无状态,可随着系统的负荷灵活伸缩来提供服务能力。 服务系统的数量把控过多:可能划分过细,破坏业务子系统的独立性(如支付订单、退款订单、用户、账户),部署维护工作量大,独立进程占用内存多 服务系统的数量把控过少:没能很好地解耦,开发维护不好分工,升级维护影响面大 服务系统划分注意事项: 不要出现A服务中的SQL需要链接查询到B服务中的表等情况,这样在A服务与B服务进行垂直拆库时就会出错 服务系统间避免出现环状的依赖调用 (A依赖B,B依赖C,C依赖A) 服务系统间的依赖关系不要过长 ,最好不要超过三个,可能划分不好,或者过细) 尽量避免分布式事务(尽量把做的事情放在一个服务内,即同一事务内)

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分布式概念-如何访问到分布式系统中的服务

之前的文章我们介绍了什么是分布式系统,以及分布式系统的一些特点和存在的问题。 我们知道的分布式系统是多台计算机通过网络链接,协同完成计算任务的系统。 通过节点的水平扩展我们可以解决系统计算能力和存储能力的瓶颈问题。 那么如何将一个任务分配到分布式系统的节点中运行,并在执行成功之后ack给客户端呢? 就引入了我们今天要讨论的如何访问到分布式系统中的服务的话题。 分布式系统中,我们可以将一个大的任务分割到多个节点进行处理,每个节点负责大任务的一个子集,这个过程任务分配的过程是负载均衡。 对于无状态服务我们常采用的方式是哈希算法或是其变种算法。对于有状态服务我们常采用的方式是哈希算法或是范围查找。 哈希算法是最常用的一种方式,对哈希值和约定节点数量做取模操作。 ? 为将数据分散到整个分布式系统中,我们一般不是简单的将一台服务器作为一个数据节点,而是将每个数据划分为更小的范畴。

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    附带影响:分布式系统作为服务进行测试

    所有现代分布式系统都将性能和可扩展性列为其核心优势。考虑到最佳性能需要仔细选择配置选项,并且典型的集群大小可以从2到300个节点不等,因此任何两个集群都很少完全相同。 如果没有贯穿整个软件堆栈的自动化,那么在如此大的配置空间中验证分布式系统的行为和性能是一项挑战。 在本文中,我们将介绍Fallout,这是一种开源的分布式系统测试服务,它可以自动提供和配置分布式系统和客户端,支持运行各种工作负载和基准测试,并基于收集的度量生成性能报告,以供可视化分析。 我们在DataStax内部运行Fallout服务已经5年多了,最近已经将其开源,以支持我们与Apache Cassandra、Pulsar和其他开源项目的合作。 我们描述了Fallout的体系结构及其设计的演变,以及我们在动态环境中运行此服务所学到的经验教训,在动态环境中,团队工作于不同的产品并支持不同的基准测试工具。

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    免费腾讯云服务器体验 Ubuntu 系统 CVM

    实验内容 云服务器(Cloud Virtual Machine,CVM)为您提供安全可靠的弹性计算服务。 只需几分钟,您就可以在云端获取和启用 CVM,来实现您的计算需求。 本实验将免费为你提供一台 Ubuntu 系统的 CVM,让你完成 CVM 的初体验。 实验资源 免费腾讯云服务器 软件环境 Ubuntu 16.04.1 LTS 64 位 使用 WebIDE 体验 CVM 任务时间:10min 使用文件浏览器 在 WebIDE 的左侧是文件浏览器,您可以通过文件浏览器操作 自由体验 CVM 体验完成 免费腾讯云服务

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    免费腾讯云服务器体验CentOS 系统 CVM

    实验内容 云服务器(Cloud Virtual Machine,CVM)为您提供安全可靠的弹性计算服务。 只需几分钟,您就可以在云端获取和启用 CVM,来实现您的计算需求。 本实验将免费为你提供一台 CentOS 系统的 CVM,让你完成 CVM 的初体验。 实验资源 免费腾讯云服务器 软件环境 CentOS 7.2 64 位 使用 WebIDE 体验 CVM 任务时间:10min 使用文件浏览器 在 WebIDE 的左侧是文件浏览器,您可以通过文件浏览器操作 免费腾讯云服务

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    系统服务化构建-分布式基本特征

    那么我们可以理解为Zookeeper 是提供解决整个发呢不是系统内单点故障,维护系统内负载均衡和服务的自治系统的保障者。 ZooKeeper是一种为分布式应用所设计的高可用、高性能且一致的开源协调服务,它提供了一项基本服务分布式服务。 幂等性的重点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同,在事务提交失败会重复提交达到最大重复次数时返回失败的 设计中 保持幂等性是尤为重要的】 3分布式Redis服务部署模型 本节点通过复制和哨兵的概念介绍分布式系统的另外一个特性 ,副本 副本(Replica)是分布式系统最常见的概念之一,指分布式系统对数据和服务提供的一种冗余方式。 在常见的分布式系统中,为了对外提供高可用的服务,我们往往会对数据和服务进行副本处理。有副本的概念,就会关联到副本数据一致性问题。

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    分布式系统的消息&服务模式简单总结

    分布式系统的消息&服务模式简单总结 在一个分布式系统中,有各种消息的处理,有各种服务模式,有同步异步,有高并发问题甚至应对高并发问题的Actor编程模型,本文尝试对这些问题做一个简单思考和总结。 在Push系统中,服务器把信息“推”给用户终端系统。虽然两者数据传输的方向都是从服务器流向用户,但操作的发起者是不同的。 反映在OLTP程序系统中,一个交易就是一个任务。如程序系统一次只完成一个交易,在这个交易没有完成前,程序系统不接受其他交易,这就是同步模式。 假设客户端A激活了服务端B服务,而服务端B服务又去调用服务端C服务,将激活服务端C服务.....一个分布式对象服务的链式激活过程开启了。 总之,MSF的这种服务之间的通信都是通过消息进行的,对象之间只有消息,并且是分布式的消息,所以,MSF是一个真正的分布式Actor编程模型。

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    美团分布式服务通信框架及服务治理系统OCTO

    一、什么是OCTO 定义:     OCTO是美团的分布式服务通信框架及服务治理系统,属于公司级基础设施,目前尚未开源。 阶段2 - 早期分布式阶段     随着规模的扩大,系统之间需要进一步拆分。将相同的操作抽象出来走服务化来实现复用和整合。这时候就需要使用RPC技术,初期使用HTTP+JSON来实现分布式。 三、服务治理系统设计特点 整体架构图如下: ? 特点2 - 状态检查提高可用性     数据一致性问题一直是分布式系统的要点和难点。对服务注册发现来说,最重要的数据就是服务的状态。 和HULK(容器团队,参见:欧阳老师的美团点评容器平台HULK的调度系统)团队的合作也是日渐紧密。静儿就是HULK团队的一员。合作的重要一点就是业界常提到的「流动计算架构」。

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    分布式系统关键技术之服务调度

    而我们这个集群控制系统需要解读并执行这个清单中的变更,以操作和管理整个集群中的相关变更。 资源/服务调度 服务和资源调度有点类似操作系统。 操作系统一方面把用户进程在硬件资源上进行调度,另一方面提供进程间通信方式,可以让不同进程在一起协同工作。 而服务调度有以下一些关键技术。 服务状态的维持和拟合 服务的弹性伸缩和故障迁移。 此外,正在运行的服务也有可能出现问题,离开了我们想要的状态,而控制系统检测到后,会强行维持服务状态。 Kubernetes就是干这个的,没有这种控制系统的都不能称之为PaaS。 服务工作流和编排 一个好的操作系统需要能够通过一定的机制把一堆独立工作的进程给协同起来。 在分布式服务调度中,这个工作就叫做"Orchestration",国内叫做"编排" 传统的SOA架构是通过ESB来完成的,其主要功能是通信路由、协议转换、服务编制和业务规则应用等。

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    分布式系统CAP原理及服务注册中心

    分布式系统CAP原理及服务注册中心 一. 分布式的CAP原理 分布式领域CAP理论 CAP理论:指的是在一个分布式系统中,Consistency(一致性)、 Availability(可用性)、Partition Tolerance(分区容错性 CAP特性介绍 C(Consistency,一致性):指在分布式系统中的所有数据备份进行同步的更新。即分布式系统中所有数据节点保存同步。 结论 CAP理论就是说在分布式存储系统中,最多只能实现上面的两点。而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题,所以分区容忍性是我们必须需要实现的。所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡。 也就是说,我们设计分布式系统时,只能考虑满足CP或者是AP。 二.

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