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关键词

基础:故障

系统常见的故障主要有事务故障、系统故障、介质故障、网络引起的故障。事务故障:计算溢出、完整性破坏、操作员干预、输入输出报错等。介质故障:存放的介质发生的故障,比如磁盘、磁盘的损坏等等。 通信故障又可以划为报文故障、网络割故障。报文故障:收到的报文格错误、报文先后次序不正确、丢失了部报文、长时间收不到报文。 网络割故障:系统中一部的节点和另外一部节点完全失去了联系,两组节点无法正常通信。处理网络割故障比处理站点故障和报文故障要困难很多,但其发生频率也比站点故障和报文故障低一些。 按照故障处理难度升序排列:仅发生站点故障站点故障与报文故障同时存在站点故障、报文故障和网络割同时存在。

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定义:是由一组组成的,这组在计算机网络的不同计算机上,网络中的每个节点具有独立处理的能力(称为场地自洽),可以执行局部应用。 目标:本地自治、非集中管理、高可用性(最基本的特征)位置独立性、片独立性、复制独立性(透明性)独立性、事务管理(复杂性)硬件独立性、操作系统独立性、网络独立性、管理独立性 :所有全局有且只有一份割成若干被配在特定场地上的片段全复制:全局由多个副本,每一个场地上有一个完整的副本混合:介于割与全复制之间透明性: 片透明性:用户无需考虑片 位置透明性:用户只需考虑片情况,无需考虑片位置 局部模型透明性:既要了解全局片情况,还要了解各片段的副本复制 情况及位置配情况查询: 用户与系统的接口。 集中系统中查询代价主要是由CPU代价和IO代价来衡量的 在系统中,由于在多个不同的场地上,使得查询处理中还要考虑站点处传输的通信代价END

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    HBase

    我从来没见过我们单位的主系统,无论是小机或者EMC。如果哪天在值班时,收到通知主挂了,我会觉得是一个深藏在机房沉重铁门里的家伙,冒了几缕青烟,紧接着监控上各种Web小图标就都红了.... 在5、6年前,我们就希望能用存储和来替代集中存储,觉得廉价,而且高可靠。其实,存储不能替代集中存储。如果你问一个老鸟,他会给你一个关键字--事务。 传统的集中存储有很强的事务支持能力,而系统不支持事务。菜鸟就会很懵逼,事务?增删改查是事务吗? 什么是事务,我确实也不清楚,但我觉得不能替换集中存储,主要因为性能,在小量规模下集中存储提供更高的性能。1000万条选择Mysql,1亿左右选择Oracle,10亿条。 虽然Google没有公这三个产品的源码,但是他发了这三个产品的详细设计论文,奠定了风靡全球的算法的基础!

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    618,苏宁如何通过citus打造抗住DB高负载

    内容来源:2017 年 10 月 20 日,苏宁云商IT总部资深技术经理陈华军在“PostgreSQL 2017中国技术会”进行《苏宁citus应用实践》演讲享。 阅读字:5089 | 13钟阅读摘要本次享主要介绍了如何通过Citus打造,对具体的部署情况进行了讲解。 这套系统中我们采用的是DB 2,平时的CPU负载都达到了50%左右,期间更是超过了80%,可以算是不堪重负。DB负载在哪?如此高的负载,到底问题是出在那些地方? 基于元master可以生成执行计划,比如聚合查询就会生成如上图所示的执行计划。上半部是在每个worker上预聚合,每个片并行执行,下面则是master对worker的结果做最终的聚合。 推荐文章 Sharding-JDBC:微服务访问框架的设计与实现 你是否知道怎样借助ES在不同场景下构建 强一致性的灵魂 - Raft 算法

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    NewSQLTiDB

    TiDB 是 PingCAP 公司基于 Google Spanner F1 论文实现的开源 NewSQL 。 https:github.compingcapdocs-cnblobmasterop-guidedocker-deployment.md)特性SQL支持 (TiDB 是 MySQL 兼容的)水平线性弹性扩展事务跨中心强一致性保证故障自恢复的高可用 TiKV ServerTiKV Server 负责存储,从外部看 TiKV 是一个的提供事务的 Key-Value 存储引擎。 在多个 TiKV 之间的负载均衡由 PD 调度,这里也是以 Region 为单位进行调度。核心特性水平扩展无限水平扩展是 TiDB 的一特点,这里说的水平扩展包括两方面:计算能力和存储能力。 PD 会在 TiKV 节点之间以 Region 为单位做调度,将部迁移到新加的节点上。

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    浅谈

    文章集中整理总结mysql表开源产品,的设计,以及实际应用案例等相关内容,部附上本文作者实际应用过程中的理解。本文感谢sjdbc,mycat,姜承尧,林涛等文章提供的精彩介绍。 2) 片(sharding),片解决扩展性问题,属于水平拆,引入片,就引入了路由和区键的概念。表解决的是量过的问题,解决的是性能瓶颈的问题。  ?​ 单纯的表虽然可以解决量过导致检索变慢的问题,但无法解决过多并发请求访问同一个,导致响应变慢的问题。所以通常水平拆都至少要采用的方,用于一并解决量和高并发的问题。 这也是部开源的中间件只支持的原因。3.4 事务?​ 但表也有不可替代的适用场景。最常见的表需求是事务问题。 同在一个则不需考虑事务,善于使用同不同表可有效避免事务带来的麻烦。目前强一致性的事务由于性能问题,导致使用起来并不一定比不表快。目前采用最终一致性的柔性事务居多。

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    事务

    事务事务事务就是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器别位于不同的系统的不同节点之上。 理论当我们的单个的性能产生瓶颈的时候,我们可能会对进行区,这里所说的区指的是物理区,区之后可能不同的就处于不同的服务器上了,这个时候单个的ACID已经不能适应这种情况了 事务的产生的原因表当单表一年产生的超过1000W,那么就要考虑表,具体表的原理在此不做解释,以后有空详细说,简单的说就是原来的一个变成了多个。 这时候如果要同时对订单和存进行操作,那么就会涉及到订单,为了保证一致性,就需要用到事务。?以上两种情况表象不同,但是本质相同,都是因为要操作的变多了! 总结事务,本质上是对多个的事务进行统一控制,按照控制力度可以为:不控制、部控制和完全控制。

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    RethinkDB 2.0 发

    RethinkDB在官网宣,经过五年的发展,RethinkDB 2.0 正,用于实践! 同时还可以采用 RethinkDB 的架构优势来扩展应用程序。 和 Narrative Clip使用RethinkDB来强化设备云连接Platzi 和 Workshape.io借RethinkDB来获得强的实时析能力CMUNE 和 NodeCraft 使用RethinkDB 实现规模的可扩展多人游戏RethinkDB是风险投资项目,一个开源,团队里有15个全职工作队员。 在一切开始前,你最好先看一下RethinkDB给出的一个十钟指南。

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    的含义与腾讯云排名

    因其强的安全性与便利性,受到广企业的一致好评。作为云的其中一种类型也是非常受欢迎的。现在我们就来讲讲的含义与腾讯云排名。 的含义其实也可以说是非关联性,也就是之间不存在二维表格的关联性的。 是通过将不同的整合在一起的,而且它的表现形也是各异的,有图文的形,有表格的形,有游戏的形等等。 就是一个可以将不同地点的很多台计算机以网络的形产生关联,然后共同组成一个完整的型的。因此非常的适用于的公司,像是金融,电信,电商等行业。 腾讯云排名腾讯云TDSQL是腾讯自己研发出来的一款公,在排名前三,属于云原生。TDSQL的深度性能比常见的MySQL要好。

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    概念解析:存储与

    技术当中,在海量的存储环节,涉及到两个重要的概念,就是存储与,稳定高效安全的存储,才能为后续的计算析环节,提供稳固的支持。 今天的概念解析,我们来讲讲存储与。进入时代,特征发生了明显的变化,规模、非结构化半结构化的多,使得存储本身也需要克服很多的问题。 关系型关系型是建立在关系模型基础上的,借助于集合代学概念和方法来处理中的。 目前业界比较流行的键值存储包括:Redis、Memcached、Tair等。10.jpg关于概念解析,存储与,以上就为家做了一个简单的介绍了。 存储环节,涉及到,是需要重点去掌握的一部,对于主流的技术架构也需要有相应程度的掌握。

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    聊一聊

    后来逐渐成为解决一致性的选择,目前产品已经比较成熟,支持ACID事务,本文就来聊一聊。 如果需要表,这时架构就需要调整,如下图:这个架构增加了代理层,它的功能包括客户端接入、简单的查询处理、进程管理和片信息管理。这时因为在不同的切片上,使用的复杂性也幅度增加。 NewSQLNewSQL有很的架构上的优势,但是首先难度也很,我们来看一下目前主流的产品。 在基于BigTable键值的基础上增加事务支持,就演变成了NewSQL,是的另一个支。 amazon推出Aurora并不算是上面2种架构的一种,并没有解决场景下的写入压力,但也是一种的风格。

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    自增ID

    作者 | 陌无崖转载请联系授权 引言今天在写项目的时候学习了一个用代码编写的自增的ID,其实是一个ID缓冲池。使用了golang中chan类型。 建表我们希望该ID缓冲池可以为我们其他不同的表进行ID的生成,因此需要建一个如下表:CREATE TABLE `uid` ( `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT (`business_id`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT=自增主键 db, businessId: businessId, ch: make(chan int64, len), } go lid.produceId() return &lid, nil} 生产ID首先从中加载获得当前的最值循环生成自增 IDfunc (u *Uid) produceId() { 从中获取id u.reload() for { if u.min >= u.max { 从中获取id u.reload() }

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    锁:、Redis、ZK

    一.简介锁的实现方有以下三种方:「锁、Redis实现锁、ZooKeeper实现锁」。为什么需要锁呢? 下面我们详细的聊一聊上面说的三种锁的实现原理,先来看看锁。二.锁在锁的实现中,为「悲观锁和乐观锁」,「悲观锁的实现依赖于自身的锁机制实现」。 乐观锁的方实现锁是基于「版本号控制」的方实现,类似于「CAS的思想」,它认为操作的过程并不会存在并发的情况,只有在update version的时候才会去比较。 乐观锁的方实现锁要基于表的方进行实现,我们认为在表中成功存储该某方法的线程获取到该方法的锁,才能操作该方法。 上面就是两种基于实现锁的方,但是,实现锁的方只作为学习的例子,实际中不会使用它作为实现锁,重要的是学习解决问题的思路和思想。

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    遇到

    通常有着完善的事务支持,但是局限于单机的存储和性能,于是就出现了各种解决方案。 但也带来了新的困难,要支持跨区的写入和读取。区方 区的目标是将和查询负载均匀的在各个节点上。 写入的每个文档都会立即反映在索引中。在基于关键词的全局索引中,这需要跨区的事务,并不是所有的都支持。在实践中,对全局二级索引的更新通常是异步的。 个人理解,在副本的领域中,不太可能找到 除了时序之外,各个进程能够一致认可的顺序。所以在副本领域参考意义不,更容易造成疑惑。 TiDB(开源HTAP,兼顾事务性和析性)。

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    CAP原理

    :一个系统不可能同时很好的满足一致性,可用性和区容错性这三个需求,最多只能同时较好的满足两个因此,根 CAP 原理将 NoSQL 成了满足 CA 原则、满足 CP 原则和满足 AP 原则三 应用场景AP是多网站架构的选择,CAP理论就是说在存储系统中,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,所以区容忍性是我们必须需要实现的。 注意:架构的时候必须做出取舍。 一致性和可用性之间取一个平衡。多余web应用,其实并不需要强一致性。因此牺牲C换取P,这是目前产品的方向。 往往更多的只是单表的主键查询,以及单表的简单条件页查询,SQL的功能被极的弱化了。BASEBASE就是为了解决关系强一致性引起的问题而引起的可用性降低而提出的解决方案。 缘由就在于型系统往往由于地域和极高性能的要求,不可能采用事务来完成这些指标,要想获得这些指标,我们必须采用另外一种方来完成,这里BASE就是解决这个问题的办法。

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    【简介】NoSQL

    NoSQL基本概念什么是NoSQL? NoSQL是一些非关系型的统称,它采用非关系的模型,弱化模或表结构、弱化完整性约束、弱化甚至取消事务机制,可能无法支持,或不能完整的支持SQL语句。 目的是实现强部署能力——一般包括区容错性、伸缩性和访问效率(可用性)。什么是HBase? 全称Hadoop Database,它是Google BigTable的开源实现,是一个高可靠、高性能、可伸缩、实时读写、列存储的NoSQL。 所以,它与Hive不同的是,它更适合存储非结构化、半结构化,其次是完全的列存储,并且支持实时读写;当然它们都是产品,就一定支持集群的动态伸缩、可靠性高、性能优异的特点。

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    海量解决方案思路

    前言  随着互联网的发展,技术的逐渐成熟,动态水平扩展和自动容灾备份、一键部署等技术方案不断成熟,各中小互联网企业都在尝试切换将产品的技术方案到的方案,但是的技术方案有一个业内比较难以解决的问题 ,就是事务的处理,都是将业务尽量限制在同中,避免跨事务,或者采用消息队列处理事务,或者采用DTC来处理,但是性能都不是太理想。 在阅读关于淘宝OceanBase的一些文章时受到启发,想到一个不成熟的方案,也可以说是对OceanBase的一些思路的总结,在这里写出来给享一下,也欢迎指出其中不合理或可改善的地方。 ,该节点并不保存所有,只是在需要更新时,将需要的从对应的查询中获取到,然后在本机做事务更新,完成后,也是提交到本机。 这里有一点还在考虑中,就是是否采用片,因为,不片肯定会导致单机的查询效率下降,片的话,如采用Hash算法计算片,会增加查询的复杂度,最主要是,下发时,需要考虑该更新的是在哪个片上

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    mysql中间件对比mysql中间件对比

    mysql中间件对比目前中间件有很多,基本这些中间件在下都有了解和使用,各种中间件优缺点及使用场景也都有些心的。所以总结一个关于中间件比较的系列,希望可以对家有帮助。 但是随着目前量不断的增我们就遇到了问题:单个表量太 单个量太 单台量服务器压力很 读写速度遇到瓶颈 当面临以上问题时,我们会想到的第一种解决方就是 向上扩展(scale up 中间件与读写离很多人都会把中间件认为是读写离,其实读写离只是中间件可以提供的一种功能,最主要的功能还是在于他可以 表 ,下面是一个读写离的示意图:中间件对比总结? 这就是一个简单的读写离,下面我们在看看表中间件。中间件对比总结? image.png中间件对比总结Cobar:阿里巴巴B2B开发的关系型系统,管理将近3000个MySQL实例。

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    有什么用?的总体特征有哪些?

    时代对处理能力的要求比较高,因而衍生出了很多种处理软件,比如能够储存为很多种类型,传统主要是集中,目前出现了新型的,下面为家简单介绍有什么用 有什么用属于的一种,其基本作用就是能够储存海量的属于最新的技术和新型网络技术结合的产物,除了能够储存外,还能够进行的管理和维护。 的总体特征有哪些知道的总体特征,才能够对有更深入的了解,那么的总体特征有哪些呢?1、具有较高的独立性。 有重复的过程,即使某部出现了问题,也能够解决单点故障的问题,使系统可靠性提高了。 上面别为家介绍了有什么用以及的总体特征有哪些,是相对于集中而言的和集中,各相比别有透明性、可靠性、可复制性等特点。

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    系列」:Apache Hive 项目介绍

    Apache Hive™软件有助于读取,编写和管理驻留在存储中的集并使用SQL语法进行查询Hive 特性Hive构建于Apache Hadoop™之上,提供以下功能:通过SQL轻松访问的工具 ,从而实现任务,如提取转换加载(ETL),报告和析。 一种在各种上强加结构的机制访问直接存储在Apache HDFS™或其他存储系统(如Apache HBase™)中的文件通过Apache Tez™,Apache Spark™或MapReduce Hive的SQL也可以通过用户定义的函(UDF),用户定义的聚合(UDAF)和用户定义的表来扩展用户代码函(UDTF)。没有唯一的“Hive格”存储。 它最适用于传统的任务。Hive旨在最限度地提高可伸缩性(通过向Hadoop集群动态添加更多计算机来扩展),性能,可扩展性,容错,与输入格松散耦合。

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      分布式数据库 TDSQL

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