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关键词

海量大思路

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、一键部署等技术不断成熟,各大中小互联网企业都在尝试切换将产品的技术,但是的技术有一个业内比较难以的问题 ,就是事务的处理,大部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,也可以说是对OceanBase的一些思路的总结,在这里写出来给大家享一下,也欢迎指出其中不合理或可改善的地。 并通过某种机制(时器或达到某个阈值),就备份本机,并提交到Data Transfer Station,提交成功后,清空本地。 另外,如果查询要做到强一致性,也应该这样做一个差异性合并,再转发给业务服务,这样就能做到信息的一致性和实时性。 以上仅提供一种思路,实现可结合自己的业务,对该做一些更改,具体选取技术。

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MySQLTenDB Cluster正开源~

TenDB Cluster是腾讯游戏CROS DBA团队提供的MySQL关系型,主要包括兼容MySQL协议、透明表、负载均衡、高可用、在线扩展等特点。 TSpider基于MariaDB 10.3.7上的开源存储引擎spider制研发而成,是游戏场景中规模最大的MySQL存储引擎。 spider存储引擎类似MySQL区表的运作机制,spider原作者Kentoku SHIBA极具创新性的实现了跨机网络区特性,为MySQL生态扩展性问题,提供了更好选择。 ? TenDB基于Percona Server 5.7.20制而成,额外提供在线加字段、大字段压缩、binlog压缩/限速等特性及性能优化、事务优化、BUG FIX等。 通常一个集群会有多个TenDB实例,均衡的存储集群。每个TenDB可以使用主备部署或者MGR的来保证存储层的可用性。 Tdbctl是TenDB Cluster集群的中央控制模块。

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    打造基于 PostgreSQLopenGauss 的

    ShardingSphere-Proxy 与 PostgreSQL 的生态对接,让用户能够在 PostgreSQL 的基础上获得如片、读写离、影子加密/脱敏、治理等透明化的增量能力 除了 PostgreSQL 面,由华为开源的国产 openGauss 的热度持续攀升。 openGauss 具备优秀的单机性能,配合 ShardingSphere 的能力和生态,能够打造出覆盖更多场景的国产。 ShardingSphere PostgreSQL/openGauss Proxy 目前能够支持片、读写离、影子加密/脱敏、治理等 Apache ShardingSphere 生态中大部能力 ShardingSphere-Proxy 介绍 ShardingSphere-Proxy 是 ShardingSphere 生态中的一个接入端,位为对客户端透明的代理。

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    Session

    来源:https://www.cnblogs.com/SimpleWu/p/10118674.html Session存在的问题? 目前项目中存在的问题 如何这两个服务之间的共享问题呢? Session存在的问题? : 使用cookie来完成(很明显这种不安全的操作并不可靠) 使用Nginx中的ip绑策略,同一个ip只能在指的同一个机器访问(不支持负载均衡) 利用同步session(效率不高) 使用 tomcat内置的session同步(同步可能会产生延迟) 使用token代替session 我们使用spring-session以及集成好的,存放在redis中 目前项目中存在的问题 启动两个项目端口号别为 如何这两个服务之间的共享问题呢? spring已经给我们想好了问题并且已经提供出:spring-session 不了的可以去百度了下。

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    下面说一下实现的几种: 一、悲观锁 所谓的悲观锁:顾名思义,就是很悲观,每次去拿的时候都认为别人会修改,所以每次拿的时候都会上锁。 该,在高并发时显然不适用,依赖于的性能以及锁机制,会造成锁无法释放。 二、乐观锁 所谓的乐观锁:就是很乐观,每次去拿的时候都认为别人不会修改,所以不会上锁,但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个。 一般的都是加一个版本号字段(version),在查询时将版本号带出来,更新后将版本号+1,如果版本号一致才更新,并获取影响行,如果没更新则报错。 5.当调用完共享资源后,调用unlock()法,关闭zk,进而可以引发监听事件,释放该锁。 实现的锁是严格的按照顺序访问的并发锁。

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    下面说一下实现的几种: 一、悲观锁 所谓的悲观锁:顾名思义,就是很悲观,每次去拿的时候都认为别人会修改,所以每次拿的时候都会上锁。这样别人拿的时候就要等待直到锁的释放。 该,在高并发时显然不适用,依赖于的性能以及锁机制,会造成锁无法释放。 二、乐观锁 所谓的乐观锁:就是很乐观,每次去拿的时候都认为别人不会修改,所以不会上锁,但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个。 一般的都是加一个版本号字段(version),在查询时将版本号带出来,更新后将版本号+1,如果版本号一致才更新,并获取影响行,如果没更新则报错。 5.当调用完共享资源后,调用unlock()法,关闭zk,进而可以引发监听事件,释放该锁。 实现的锁是严格的按照顺序访问的并发锁。

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    Session

    Session存在的问题? : 使用cookie来完成(很明显这种不安全的操作并不可靠) 使用Nginx中的ip绑策略,同一个ip只能在指的同一个机器访问(不支持负载均衡) 利用同步session(效率不高) 使用 tomcat内置的session同步(同步可能会产生延迟) 使用token代替session 我们使用spring-session以及集成好的,存放在redis中 目前项目中存在的问题 启动两个项目端口号别为 如何这两个服务之间的共享问题呢? spring已经给我们想好了问题并且已经提供出:spring-session 不了的可以去百度了下。 Web服务器之间通过连接第三服务来共享,实现Session共享! (完) 【推荐阅读】 Java中的注是如何工作的? 高并发的核心技术 - 幂等的实现 (完) ?

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    基于实现锁 在中创建一个表,表中包含法名等字段,并在法名字段上创建唯一索引,想要执行某个法,就使用这个法名向表中插入,成功插入则获取锁,执行完成后删除对应的行释放锁。 ,会保证只有一个操作可以成功,那么就可以认为操作成功的那个线程获得了该法的锁,可以执行法体内容。 另外基于Redission也可以实现锁。 3. 基于Zookeeper实现锁 基于ZooKeeper实现锁的步骤如下: (1)创建一个目录mylock。 总结 ZooKeeper版本的锁问题相对比较来说少。 是否单点故障:Redis本身有很多中玩法,如客户端一致性hash,服务器端sentinel或者cluster,很难做到一种能应对所有这些

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    系统:一致性

    系统中,随着系统架构演进,原来的原子性操作会随着系统拆而无法保障原子性从而产生一致性问题,但业务实际又需要保障一致性,下面我从学习和实战运用总结一下一致性。 1. 如果重试还是不能问题,那么需要使用事务来。 3. 事务 对于一致性问题可以采用事务来。 下面简单介绍几种实现。 3.4.1 本地事务管理器 对于简单的业务可能只要保障2个之间的一致,这样在本地实现事务管理器比较快成本也不高。 ? 1. ,消费者消费消息做自己的业务逻辑,按正常逻辑消息会在变更后发出,如果消息发送超时且失败那么DB和MQ之间就产生了不一致问题,如何呢? 兜底核对 虽然有了事务,但是在实际场景中可能会因为bug导致不一致,这时需要兜底来做最后一道防线,通过时核对是否一致,如不一致手动/自动进行订正。

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    表事务

    utm_source=tuicool&utm_medium=referral 本篇文章是基于非事务消息的异步确保的来完成表中的事务问题。 二、需要问题 2.1 原有事务 由于表之后,新表在另外一个中,如何保证主的事务性是必须要的问题。 办法:通过在主中创建一个流水表,把操作的逻辑映射为一条流水记录。当整个大事务执行完毕后(流水被插入到流水表),然后通过其他来执行这段流水,保证最终一致性。 ? 2.2 流水 所谓流水,可以理为一条事务消息 上面通过在中创建一张流水表,使用一条流水记录代表一个业务处理逻辑,因此,一个流水一是能最终正确执行的.因此,当把一段业务代码提取流水中必须要考虑到 办法是:在中创建一个流水表,当流失处理完成以后,不是去更新老表状态,而是插入流水表中、 这样做的好处: 一般会对流水做唯一索引,那么如果流水重复多次执行的时候,插入流水表的时候肯由于唯一索引检测不通过

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    Spider 引擎(最全的 spider 教程)

    场景 2:由于容量的瓶颈或者是由于访问性能的瓶颈,将一某一个大、大表或者访问量非常大的表进行拆,然后到不同的实例中。 还有一个 spider 引擎,非常适合前面我们讨论的两个场景,下来将会做深入的介绍,该引擎目前已经集成到了 MariaDB 中,目前最新的版本是 Spider 3.2.37。 本文就是基于 spider 的,下面就来详细介绍: 一、Spider 引擎简介 1、spider 引擎是什么 spider 引擎是一个内置的支持片特性的存储引擎,支持区和 b、便横向扩展,能单台 mysql 得性能和存储瓶颈问题 c、对后端的存储引擎没有限制 d、间接实现垂直拆和水平拆功能 通过 spider 和后端的连接,可以是独立的表,也可以是基于区表 至少提升 30%,目前 Tspider 已经发展到了 Tspider 1.9 版本,Tspider 经过了腾讯游戏海量访问以及高安全性的考验,整体已经非常成熟,目前财付通也有部服务器使用了互娱的

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    Redis

    我们知道锁的特性是排他、避免死锁、高可用。 锁的实现可以通过的乐观锁(通过版本号)或者悲观锁(通过for update)、Redis的setnx()命令、Zookeeper(在某个持久节点添加临时有序节点,判断当前节点是否是序列中最小的节点 redis.png 本篇文章,主要讲如何用Redis的形实现锁。后续文章会讲热点KEY读取,缓存穿透和缓存雪崩的场景和、缓存更新策略等等知识点,理论知识点较多。 测试锁是否可行。 所以我们要重写lock与unlock()的逻辑,看到网上已经有很多的

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    事务

    、用户服务及他们对应的就是应用中的三个部。 由上面的两种思想,延伸出了很多的事务: XA TCC 可靠消息最终一致性 AT 3.4 二阶段提交 1) 正常情况 ? 这样就避免了资源的长期锁和阻塞等待,执行效率比较高,属于性能比较好的事务。 AT 模的一阶段、二阶段提交和回滚均由 Seata 框架自动生成,用户只需编写“业务 SQL”,便能轻松接入事务,AT 模是一种对业务无任何侵入的事务。 [参看]: 事务 系统一致性 https://ivanzz1001.github.io/records/post/distribute-systems/2018/05/30/

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    事务

    三、理论 CAP理 在一个系统中,以下三点特性无法同时满足: 一致性(C):undefined 在系统中的所有备份, 「在同一时刻是否拥有同样的值」 。 具体地讲在系统中,在任何设计中,一个Web应用 「至多只能同时支持上面的两个属性」 。显然,任何横向扩展策略都要依赖于区。因此,设计人员必须在一致性与可用性之间做出选择。 `以下就是事务。 因此,这种模并不能很好地被复用。 七、本地消息表 执行流程: 消息生产,需要额外建一个消息表,并记录消息发送状态。消息表和业务要在一个事务里提交,也就是说他们要在一个里面。 这种也是实现了 「最终一致性」 ,对比本地消息表实现,不需要再建消息表, 「不再依赖本地事务」 了,所以这种更适用于高并发的场景。

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    事务

    前言 前面已经聊了很多服务上的技术问题,说到微服务这里就不得不提事务的,下面先聊一下事务以及事务的一些理论 事务 严格意义上的事务实现应该是具备原子性、一致性、隔离性和持久性,简称 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 常用 XA模(2PC and 3 PC) 优点: 尽量保证了的强一致,适合对强一致要求很高的关键领域。 此的核心是将需要处理的任务通过消息日志的来异步执行。消息日志可以存储到本地文本、或消息队列,再通过业务规则自动或人工发起重试。 缺点: 实现难度大,主流MQ不支持,没有.NET客户端,RocketMQ事务消息部代码也未开源 总结 本文只是总结了事务的各种以及适应场景,在实际应用中可以根业务情况来选择

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    Mysql海量存储和之—DB

    3) 现有:通过提高网站性能,横向扩展层 水平切DB,有效降低了单台机器的负载,也减小了宕机的可能性。 集群DB宕机带来的单点DB不能访问问题。 Taobao的基于ibatis和Spring的的访问层,已有多年的应用,运行效率和生产实效性得到了开发人员和用户的肯。 这样一来,文章就很自然的被到了各个中,达到了的目的。接下来要的问题就是怎样找到具体的呢? 4)      接下来对海量的存访问题做进一步介绍 提供功能如下: (1)提供规则和路由规则(RouteRule简称RR),将上面的说明中提到的三中切规则直接内嵌入本系统 ,具体的嵌入在接下来的内容中进行详细的说明和论述; (2)引入集群(Group)的概念,容错性的问题,保证的高可用性; (3)引入负载均衡策略(LoadBalancePolicy简称LB);

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    选型—水平拆

    强同步的缺点时主副本写性能会下降,同时如果备副本不可用主副本也不能提供服务(变相的是复制降级为异步复制)。 如果这个业务请求有事务,那这就产生了事务。事务有两种,强一致的两阶段提交(XA)和最终一致的TCC。详情请参考《说说事务和开发(下)—— 事务》。 SQL线性扩展能力 当区路由问题也了后,运维和业务架构为业务的搭建了一个好的环境。 但是如果业务场景确实无法带上拆键,除了强制扫描所有区外,还有个就是全局索引表。 后面业务能否发挥的优势就取于业务SQL的写法是否有很好的线性扩展能力。最后简单总结了蚂蚁金服支付宝和网上银行在架构面的最佳实践。 -The End-

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    2019年末Java面试析总结:Java+Redis+++..

    2019年末Java面试析总结:Java+Redis+++.. 2019年末Java面试析总结:Java+Redis+++.. 2019年末Java面试析总结:Java+Redis+++.. Zookeeper 下 Server工作状态 篇 API接口安全设计 秒杀系统设计思路 事务 SSO单点登录 Redis缓存和MySQL一致性 表设计 缓存雪崩 Redis,大厂面试事务,设计模,算法,结构,MySQL等

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    (7)管理的挑战与

    挑战1:如何义每个微服务的边界 义微服务边界可能是任何人遇到的第一个挑战。每个微服务都必须是应用程序的一部,每个微服务都应该是自主的,具有它所传递的所有好处和挑战。但是你如何确这些界限呢? 首先,您需要关注应用程序的逻辑域模型和相关。尝试在同一个应用程序中识别离的孤岛和不同的上下文。每个上下文可以有不同的业务语言(不同的业务术语)。上下文应该独立义和管理。 例如,用户可以在身份或成员关系上下文中被称为用户,在CRM上下文中被称为客户,在订购上下文中被称为买,等等。 为每个上下文标识具有不同域的多个应用程序上下文之间的边界的,正是如何标识每个业务微服务及其相关域模型和的边界。您总是试图最小化这些微服务之间的耦合。 挑战2:如何创建从多个微服务检索的查询

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