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关键词

首先面对的问题是当我们采用来提高性能时,首先面对的问题是面对和处理处理数据:数据区:把数据块放在不同的器上,采用一致性hash;数据镜像:让所有器都有相同的数据,提供相同的;第一种问题,单台机器出现问题,会存在数据丢失的问题。 数据的高可用只能通过第二种方完成数据冗余存储。存储节点越多,跨的事数据一致性就越复杂。数据不丢失,通过冗余手段,数据的区都需要数据冗余处理。 这就是数据副本:出现某个节点的数据丢失时可以从副本读到,数据副本是解决数据丢失的唯一手段。 方:MS方,读写离,主从;MM方,多个主节点,都做读写;2PC3PC,阶段提交,每个节点都知道自己成功失败,无法知道其他节点状态,需要引入一个协调者一掌控所有节点的操作结果,最终指示节点是否把操作结果进行真正的提交

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Dubbo治理篇——的划

化的目标1. 将中独立的业抽取出来,按业的独立性进行垂直划,抽象出基础层。2.基础为上游业的功能 实现提供支撑,基础应用本身无状态,可随着的负荷灵活伸缩来提供能力。 的数量把控过多:可能划过细,破坏业的独立性(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的数量把控过少:没能很好地解耦,开发维护不好工,升级维护影响面大注意事项 :不要出现A中的SQL需要链接查询到B中的表等情况,这样在A与B进行垂直拆库时就会出错间避出现环状的依赖调用 (A依赖B,B依赖C,C依赖A)间的依赖关不要过长( A依赖B,B依赖C,C依赖D..... ,最好不要超过三个,可能划不好,或者过细)尽量避(尽量把做的事情放在一个内,即同一事内)

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    理论基础8:zookeeper协调

    github.comh2plJava-Tutorial喜欢的话麻烦点下Star哈本文也将同步到我的个人博客:www.how2playlife.com该列博文会告诉你什么是,这对后端工程师来说是很重要的一门学问 协调员zookeeper - 应用场景和监控zookeeper在中作为协调员的角色,可应用于Leader选举、锁、配置管理等的实现。 锁的实现与以上Leader选举的实现相同,稍作修改,我们还可以基于ZK实现lease机制(有期限的授权)。 配置管理znode可以存储数据,基于这一点,我们可以用ZK实现的配置管理,假设有A,A扩容设备时需要将相应新增的ipport同步到全网器的A.conf配置,实现过程如下:1、A扩容时, 在各种中,我们经常可以看到zookeeper的身影。

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    概念-如何访问到中的

    之前的文章我们介绍了什么是,以及的一些特点和存在的问题。 我们知道的是多台计算机通过网络链接,协同完成计算任。 通过节点的水平扩展我们可以解决计算能力和存储能力的瓶颈问题。 那么如何将一个任配到的节点中运行,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中的的话题。 中,我们可以将一个大的任割到多个节点进行处理,每个节点负责大任的一个子集,这个过程任配的过程是负载均衡。 和按数据范围划一样,我们还是需要记录每个数据的索引和offset信息的情况到元数据关的。 数据量可以解决前面提到的数据倾斜问题,数据可以均衡的切到多个节点或集群中去。 为将数据散到整个中,我们一般不是简单的将一台器作为一个数据节点,而是将每个数据划为更小的范畴。

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    Java微解决方案

    1 CAP 定理 1.1 概念 CAP 理论在中 一致性:环境下多个节点的数据是否强一致 可用性:能一直保证可用状态。 结论:中,最重要的是满足业需求,而不是追求抽象、绝对的特性。 只要聊到做了,必问,若你对一无所知的话,确实很坑,起码得知道有哪些方案,一般怎么来做,每个方案的优缺点是什么。 现在面试,成了标配,而带来的也成了标配. 你做肯定要用事,那你用事的话,之后肯定要用. 图解 7 最大努力通知方案 7.1 简介 A本地事执行完后,发送一个消息到MQ 有一专门消MQ的最大努力通知,会消MQ,然后写入数据库中记录下来,亦可是放入内存队列,接着调用B的接口

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    腾讯云器体验CentOS CVM

    实验内容云器(Cloud Virtual Machine,CVM)为您提供安全可靠的弹性计算。 只需几钟,您就可以在云端获取和启用 CVM,来实现您的计算需求。 本实验将为你提供一台 CentOS 的 CVM,让你完成 CVM 的初体验。 实验资源腾讯云器软件环境CentOS 7.2 64 位使用 WebIDE 体验 CVM任时间: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 CVM 上的文件 使用文档编辑器在 WebIDE 中间的上部是文档编辑器,您可以通过文档编辑器编辑文件浏览器选中的 CVM 上的文件。 腾讯云

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    腾讯云器体验 Ubuntu CVM

    实验内容云器(Cloud Virtual Machine,CVM)为您提供安全可靠的弹性计算。 只需几钟,您就可以在云端获取和启用 CVM,来实现您的计算需求。 本实验将为你提供一台 Ubuntu 的 CVM,让你完成 CVM 的初体验。 实验资源腾讯云器软件环境Ubuntu 16.04.1 LTS 64 位使用 WebIDE 体验 CVM任时间: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 使用文档编辑器在 WebIDE 中间的上部是文档编辑器,您可以通过文档编辑器编辑文件浏览器选中的 CVM 上的文件。 使用 shell 终端在 WebIDE 中间的下部是 shell 终端,您可以通过 shell 终端在 CVM 上执行各种 shell 命令。自由体验 CVM体验完成腾讯云

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    建设ERP

    这样来组成一个大,具体来说就是“”、“化”的互联网思维。让在架构设计上就是一个先天支持高度可扩展的。怎么做呢? 而新设计方案是写库是离的,每个子有自己的数据库。其次,就是更新非常方便,各个子以后台微的方存在。前台一个单独的web项目,这个web项目调用后台这些子接口。 也许有人又又问了,ERP很多操作都要求事性,你拆后怎么实现事性,保障数据一致性呢?这个问题很好,也是我决定写这篇文章前思考的最后一个问题。 在微架构中,实现夸的事并不容易,至少不像本地应用使用本地数据库事那样方便,性能高效,数据一致性好。也许你听过这个概念。 有两种情景,一种是一个应用中使用多个数据库,为保障数据一致性,需要使用。还有一种情况就是针对我们这个架构而言的。微环境下的,具体来说打个比方。

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    +JVM+多线程+spring+微+面试(文末PDF获取)

    先大概来看下目录都有啥:一.Java 篇接下来阿粉带你看看具体都有啥,Java 篇,从基础到进阶都有,帮你夯实 Java 技能二.面试篇可以说是篇篇经典了,这里面有真实的面经享,有高频面试点享,如果能够认认真真读完的话 ,以后和面试官扯皮再也不怕了三.容器篇我知道现在云原生的概念这么火,那么懂容器的概念,会使用 docker ,只是这一点就足以让你的职业生涯再添一笔辉煌的经验,所以阿粉在容器篇整理了一个列,从入门安装到手把手部署网站 六.Spring Boot阿粉知道 Spring Boot 现在也是很火的,那我这个暖男,肯定也给亲爱的读者们准备好了,帮你从基础到进阶,还有真实案例享,就问你阿粉暖不暖?

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    关键技术之调度

    而我们这个集群控制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。资源调度和资源调度有点类似操作。 操作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,可以让不同进程在一起协同工作。而调度有以下一些关键技术。状态的维持和拟合的弹性伸缩和故障迁移。作业的应用调度。 此外,正在运行的也有可能出现问题,离开了我们想要的状态,而控制检测到后,会强行维持状态。Kubernetes就是干这个的,没有这种控制的都不能称之为PaaS。 工作流和编排一个好的操作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。 在调度中,这个工作就叫做Orchestration,国内叫做编排传的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、编制和业规则应用等。

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    化的ERP架构设计

    这样来组成一个大,具体来说就是“”、“化”的互联网思维。让在架构设计上就是一个先天支持高度可扩展的。 怎么做呢? 而新设计方案是写库是离的,每个子有自己的数据库。----其次,就是更新非常方便,各个子以后台微的方存在。前台一个单独的web项目,这个web项目调用后台这些子接口。 ----也许有人又又问了,ERP很多操作都要求事性,你拆后怎么实现事性,保障数据一致性呢? 这个问题很好,也是我决定写这篇文章前思考的最后一个问题。 在微架构中,实现夸的事并不容易,至少不像本地应用使用本地数据库事那样方便,性能高效,数据一致性好。----也许你听过这个概念。 有两种情景,一种是一个应用中使用多个数据库,为保障数据一致性,需要使用。还有一种情况就是针对我们这个架构而言的。微环境下的,具体来说打个比方。

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    化构建-基本特征

    ZooKeeper是一种为应用所设计的高可用、高性能且一致的开源协调,它提供了一项基本。 只要通过网络交换数据,就无法避这个问题。所以解决这个问题的办法就是绕过这个问题。那么问题就变成了:如果消端收到两条一样的消息,应该怎样处理?a. 消端处理消息的业逻辑保持幂等性;b. 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】3Redis部署模型本节点通过复制和哨兵的概念介绍的另外一个特性 ,副本副本(Replica)是最常见的概念之一,指对数据和提供的一种冗余方。 在常见的中,为了对外提供高可用的,我们往往会对数据和进行副本处理。有副本的概念,就会关联到副本数据一致性问题。

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    Consul---发现与配置

    一、consul简介Consul 是 HashiCorp 公司推出的开源工具,用于实现发现与配置。 与其他注册与发现的方案相比(例如:zookeeper,eureka,etcd等),Consul的方案更“一站”,内置了注册与发现框架、一致性协议实现、健康检查、KeyValue存储、 这样的方就可以解决上面的问题,即客户端完全不需要记录这些网络位置,客户端和端完全解耦!consul是的、高可用、横向扩展的。 和发现的集成,可以防止转发到故障的上面。3. keyvalue storage:一个用来存储动态配置的。提供简单的HTTP接口,可以在任何地方操作。 多数据中心集群可以避单数据中心的单点故障,而其部署则需要考虑网络延迟, 片等情况等. zookeeper 和 etcd 均不提供多数据中心功能的支持. 支持健康检查. etcd 不提供此功能.

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    的消息&简单总结

    的消息&简单总结在一个中,有各种消息的处理,有各种,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中,器把信息“推”给用户终端。虽然两者数据传输的方向都是从器流向用户,但操作的发起者是不同的。 反映在OLTP程序中,一个交易就是一个任。如程序一次只完成一个交易,在这个交易没有完成前,程序不接受其他交易,这就是同步模。 如程序把交易任拆成几个独立的子进程,每个子进程独立完成交易的一个子任,几个子进程同时运行,这就是异步模。 总之,MSF的这种之间的通信都是通过消息进行的,对象之间只有消息,并且是的消息,所以,MSF是一个真正的Actor编程模型。

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    美团通信框架及治理OCTO

    一、什么是OCTO定义:    OCTO是美团的通信框架及治理,属于公司级基础设施,目前尚未开源。 目标:    为公司所有业提供一的通信框架,使业具备良好的运营能力,轻松实现注册、自动发现、负载均衡、容错、灰度发、调用数据可视化等,持续提升高可用性、运维效率。 阶段2 - 早期阶段    随着规模的扩大,之间需要进一步拆。将相同的操作抽象出来走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。 - 未实现全生命周期自动化运维:缺乏数据采集析、监控报警等运维机制;难以推进规范化、标准化;路由策略单一    为了解决上述问题,OCTO应运而生。三、治理设计特点整体架构图如下:? - 提升可用性:代理缓存解决了zk挂业就挂的问题。自身又采用了基于冗余的高可用设计,整体大幅度提高了可用性。特点2 - 状态检查提高可用性    数据一致性问题一直是的要点和难点。

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    中的必备良药 —— 治理

    的构建之中,治理是类似血液一样的存在,一个好的治理平台可以大大降低协作开发的成本和整体的版本迭代效率。 在治理之前,简单粗暴的RPC调用使用的点对点方,完全通过人为进行配置操作决定,运维成本高(每次置1套新的环境需要改一堆配置文件的IP),还容易出错,且整个运行期间的稳定性也无法很好的感知 如果图省事,可以引入一个协调器(也可以理解为一个配置中心)来实现,如:ZooKeeper、Consul等。 如果使用Zookeeper的话,首先我们需要别给每一个的提供方定义一个一的目录,作为各个的根节点。然后让该的每个独立的进程在这个根节点下Create一个临时节点。 5.内置的熔断机制,避整个产生雪崩效应。

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    FastDFS图片器(文件)学习。

    FastDFS是用c语言编写的一款开源的文件。 Storage server作用是文件存储,客户端上传的文件最终存储在Storage器上,Storage server没有实现自己的文件而是利用操作 的文件来管理文件。 客户端请求Tracker server采用轮询方,如果请求的tracker无法提供则换另一个tracker。2.2、Storage集群。  Storage集群采用了组存储方。 一个组的存储容量为该组内存储器容量最小的那个,由此可见组内存储器的软硬件配置最好是一致的。  采用组存储方的好处是灵活、可控性较强。 一个组的存储器访问压力较大时,可以在该组增加存储器来扩充能力(纵向扩容)。当容量不足时,可以增加组来扩充存储容量(横向扩容)。 2.3、Storage状态收集。

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    CAP原理及注册中心

    CAP原理及注册中心一. 的CAP原理 领域CAP理论 CAP理论:指的是在一个中,Consistency(一致性)、 Availability(可用性)、Partition Tolerance(区容错性 CAP特性介绍 C(Consistency,一致性):指在中的所有数据备份进行同步的更新。即中所有数据节点保存同步。 结论 CAP理论就是说在存储中,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,我们设计时,只能考虑满足CP或者是AP。 二.

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    的事处理

    这就是数据副本:当出现某个节点的数据丢失时可以从副本读到,数据副本是解决数据丢失异常的唯一手段。所以,在这篇文章中,简单起见,我们只讨论在数据冗余情况下考虑数据的一致性和性能的问题。 在中,每个节点虽然可以知晓自己的操作时成功或者失败,却无法知道其他节点的操作的成功或失败。 Paxos 算法解决的问题是在一个可能发生上述异常的中如何就某个值达成一致,保证不论发生以上任何异常,都不会破坏决议的一致性。 一个典型的场景是,在一个数据库中,如果各节点的初始状态一致,每个节点都执行相同的操作序列,那么他们最后能得到一个一致的状态。 近几年Paxos算法的普遍使用也证明它在一致性算法中的重要地位。

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    一致性

    作者:阿凡卢原文:https:www.cnblogs.comluxiaoxunp8832915.html一 特点现今互联网界,和微架构盛行。 业界著名的CAP理论也告诉我们,在设计和实现一个时,需要将数据一致性、可用性和区容忍性放在一起考虑。 软状态(Soft State):指允许存在中间状态,该中间状态不会影响到的整体可用性。 数据的强一致性、弱一致性和最终一致性可以通过Quorum NRW算法析。 这样子就避重复消的问题:?上诉的方是一种非常经典的实现,基本避,实现了“最终一致性”。但是,关型数据库的吞吐量和性能方面存在瓶颈,频繁的读写消息会给数据库造成压力。

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