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分布式存储

分布式存储 分布式存储的思想是什么 分布式存储的思想是将数据分散存储在多个节点上,以提高数据的可靠性、可扩展性和性能。...可扩展性:分布式存储系统可以根据需求动态扩展。当需要增加存储容量或处理能力时,可以简单地添加新的节点到系统中。...定期进行数据备份是保护重要数据安全的重要措施 分布式存储的组成元素:数据的使用者、数据的索引者、数据的存储分布式存储是一种将数据存储在多个节点上的存储系统,它包含以下三个主要组成元素: 数据的使用者...索引和存储节点之间的协作使得分布式存储系统能够提供高性能、高可用性和可扩展性的数据访问服务。 分布式数据库 分布式数据库是一种将数据存储在多个节点上的数据库系统。...分布式缓存 分布式缓存是一种将数据缓存在多个节点上的缓存系统。它通过将数据分散存储在多个节点上,以提供更高的读写性能和可扩展性。

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分布式锁解决方案

分布式锁解决方案 背景 要说现在在高并发场景中,哪个概念最火,那当属“秒杀”了。那么秒杀也是有自己的一些特点的: 大量用户同一时间访问,造成瞬时访问量激增。...虽然商家都希望自己的东西的越多越好,但是大多数场景下,秒杀的库存并不是特别多,这时候我们就得避免“超”问题的发生了。...而且也能够保证订单不会超,因为创建订单之后就减库存,已经封装成了一个原子操作。 但是这样也有很明显的缺点:并发高了,操作数据库的次数会增加,对数据库的压力不用想都知道很高。...在分布式场景中,我们为了实现不同客户端的线程对代码和资源的同步访问,保证在多线程下处理共享数据的安全性,就需要用到分布式锁技术。本篇文章的主角就来了——Redis分布式锁。...它不仅提供了一系列的分布式的Java常用对象,还提供了许多分布式服务。

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longhorn分布式存储

1 简介 Longhorn是用于Kubernetes的开源分布式存储系统; 如今,基于云和容器的部署规模日益扩大,分布式存储系统也正变得越来越复杂,单个存储控制器上的volume...2000年代初,存储控制器上的volume数量只有几十个,但现代云环境却需要数万到数百万的分布式存储卷。存储控制器变成了高度复杂的分布式系统。...分布式存储本身比其他形式的分布式存储(如文件系统)更简单。无论系统中有多少volume,每个volume只能由单个主机进行装载。...replica是在底层磁盘或网络存储上精简配置的。 为每个volume创建一个专用的存储控制器:这可能是与大多数现有的分布式存储系统相比,Longhorn最具特色的功能。...大多数现有的分布式存储系统通常采用复杂的控制器软件来服务于从数百到数百万不等的volume。

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存储05-传统存储分布式存储对比

传统存储经过这些年的发展,目前已经进入逐步沦落为烂大街的现象;而这几年分布式存储在如火如荼的发展中,尤其是在X86服务器作为存储硬件的事实标准下大大降低了存储的准入门槛,引发了无数的新兴创业公司涌入存储领域...客户使用4-5年的时候厂家停止维保,生命周期周期结束) 3)存储生命周期结束之前1年,客户要进行新存储采购和数据迁移 4)容量和性能水平扩展性有限 5)数据迁移期间业务有感知,各种协调业务 2.分布式存储的优点...4)可以避免每隔几年就进行一次数据迁移(重复劳动且没有任何意义,纯粹为了换硬件而迁移) 5)对业务友好,对存储管理部门友好(底层操作对业务来说无感知,业务不需要陪着存储部门一起折腾) 特别说明 1)分布式存储也不便宜...,和传统存储一样价格高昂;反正都是价格高昂,但是分布式存储可以避免后面一系列的因为产品寿命到期替换折腾。...2)分布式存储贵是贵在软件上;传统存储不仅软件贵,硬件也同样贵 3)分布式特指存储产品的架构,可以scale-out 4)分布式存储完全可以满足各种业务场景(如数据库、海量文件存储等) ?

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飞天茅台超事故:Redis分布式锁请慎用!

这是超的直接原因。 ③非原子性的库存校验 非原子性的库存校验导致在并发场景下,库存校验的结果不准确。这是超的根本原因。 通过以上分析,问题的根本原因在于库存校验严重依赖了分布式锁。...改进之后,其实可以发现,我们借助于 Redis 本身的原子性扣减库存,也是可以保证不会超的。...基于分布式锁可以在一定程度上拦截一些流量。 ②分布式锁的选型 有人提出用 RedLock 来实现分布式锁。RedLock 的可靠性更高,但其代价是牺牲一定的性能。...实际证明,这个优化是成功的,性能方面略微提升了一些,并在分布式锁失效的情况下,没有出现超的情况。 然而,还有没有优化空间呢?有的!...当然,此方案没有考虑到机器的动态扩容、缩容等复杂场景,如果还要考虑这些话,则不如直接考虑分布式锁的解决方案。 总结 稀缺商品超绝对是重大事故。

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分布式基础概念-分布式存储

如何实现分库分表 将原本存储于单个数据库上的数据拆分到多个数据库,把原来存储在单张数据表的数据拆分到多张数据表中,实现数据切分,从而提升数据库操作性能。...使用覆盖索引)或者在缓存中维护 基因法:分区键的后x个bit位由查询字段进行hash后占用,分区键直接取x个bit位获取分区,查询字段进行hash获取分区,适合非分区键查询字段只有一个的情况 冗余:查询字段冗余存储...Session的分布式方案 采用无状态服务,抛弃session 存入cookie(有安全风险) 服务器之间进行Session同步,这样可以保证每个服务器上都有全部的Session信息,不过当服务器数量比较多的时候...使用Nginx(或其他复杂均衡软硬件)中的IP绑定策略,同一个IP只能在指定的同一个机器访问,但是这样做失去了负载均衡的意义,当挂掉一台服务器的时候,会影响一批用户的使用,风险很大; 使用Redis存储...把Session放到Redis中存储,虽然架构上变得复杂,并且需要多访问一次Redis,但是这种方案带来的好处也是很大的: 实现了Session共享; 可以水平扩展(增加Redis服务器); 服务器重启

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飞天茅台超事故:Redis分布式锁请慎用!

基于 Redis 使用分布式锁在当今已经不是什么新鲜事了。本篇文章主要是基于我们实际项目中因为 Redis 分布式锁造成的事故分析及解决方案。 背景 我们项目中的抢购订单采用的是分布式锁来解决的。...这是超的直接原因。 ③非原子性的库存校验 非原子性的库存校验导致在并发场景下,库存校验的结果不准确。这是超的根本原因。 通过以上分析,问题的根本原因在于库存校验严重依赖了分布式锁。...改进之后,其实可以发现,我们借助于 Redis 本身的原子性扣减库存,也是可以保证不会超的。...实际证明,这个优化是成功的,性能方面略微提升了一些,并在分布式锁失效的情况下,没有出现超的情况。 然而,还有没有优化空间呢?有的!...当然,此方案没有考虑到机器的动态扩容、缩容等复杂场景,如果还要考虑这些话,则不如直接考虑分布式锁的解决方案。 总结 稀缺商品超绝对是重大事故。

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飞天茅台超事故:Redis分布式锁请慎用!

,主要集中在三个地方: ①没有其他系统风险容错处理 由于用户服务吃紧,网关响应延迟,但没有任何应对方式,这是超的导火索。...这是超的直接原因。 ③非原子性的库存校验 非原子性的库存校验导致在并发场景下,库存校验的结果不准确。这是超的根本原因。 通过以上分析,问题的根本原因在于库存校验严重依赖了分布式锁。...改进之后,其实可以发现,我们借助于 Redis 本身的原子性扣减库存,也是可以保证不会超的。...实际证明,这个优化是成功的,性能方面略微提升了一些,并在分布式锁失效的情况下,没有出现超的情况。 然而,还有没有优化空间呢?有的!...当然,此方案没有考虑到机器的动态扩容、缩容等复杂场景,如果还要考虑这些话,则不如直接考虑分布式锁的解决方案。 总结 稀缺商品超绝对是重大事故。

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秒杀商品超事故:Redis分布式锁请慎用!

前言 基于Redis使用分布式锁在当今已经不是什么新鲜事了。本篇文章主要是基于我们实际项目中因为redis分布式锁造成的事故分析及解决方案。 背景:我们项目中的抢购订单采用的是分布式锁来解决的。...这是超的直接原因。 非原子性的库存校验非原子性的库存校验导致在并发场景下,库存校验的结果不准确。这是超的根本原因。 通过以上分析,问题的根本原因在于库存校验严重依赖了分布式锁。...改进之后,其实可以发现,我们借助于redis本身的原子性扣减库存,也是可以保证不会超的。...实际证明,这个优化是成功的,性能方面略微提升了一些,并在分布式锁失效的情况下,没有出现超的情况。然而,还有没有优化空间呢?有的!...当然,此方案没有考虑到机器的动态扩容、缩容等复杂场景,如果还要考虑这些话,则不如直接考虑分布式锁的解决方案。 总结 稀缺商品超绝对是重大事故。

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分布式文件存储——简介

1、分布式文件系统种类简介: 常见的分布式文件系统有:GlusterFS、GoogleFS、FastDFS、TFS等,各自适用的领域不同,它们都不是系统级的分布式文件系统,而是应用级的分布式文件存储服务...用于大型的、分布式的、对大数据进行访问的应用。运用在廉价的硬件上。...FastDFS:一个开源的轻量级分布式文件系统,它对文件进行管理,功能包括:文件存储、文件同步、文件访问(文件上传、文件下载)等,解决了大容量存储和负载均衡的问题。...TFS:TFS(Taobao FileSystem)是一个高可扩展、高可用、高性能、面向互联网服务的分布式文件系统,主要针对海量的非结构化数据,它构筑在普通的Linux机器集群上,可为外部提供高可靠和高并发的存储访问...2、fastDFS简介: FastDFS是一个开源的高性能分布式文件系统(DFS)。 它的主要功能包括:文件存储,文件同步和文件访问,以及高容量和负载平衡。

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