浅谈分布式架构 分布式架构单看这个名字给人的感觉就是高逼格，但其实从历史的角度来分析一下就比较明了了。 我们拿一个电商系统来说： 单系统 ?...从架构的层面简单的理解了，接下来看看如何编码实现。 基于dubbo的实现 dubbo应该算是国内使用最多的分布式服务框架，基于此来实现对新入门的同学应该很有帮助。...总结 这样一个基于dubbo的分布式服务已经讲的差不多了，在实际的开发中我们便会开发一个大系统中的某一个子应用，这样就算一个子应用出问题了也不会影响到整个大的项目。
(二) MdbCluster分布式内存数据库——分布式架构1 分布式架构是MdbCluster的核心关键，业界有很多相关的实现，却很少有文章详细的解释每个架构实现背后的细节和这么做的原因。...本文试图总结这一年来我们交的经验税，来详细阐述那些看似简单架构设计背后的复杂细节。 ...接我们上一章单节点的架构图，两个节点的架构图如下： MdbClient与每个节点的MdbAgent建立连接，但只与Master节点进行业务通讯。...这个架构本身很简单，几乎可以从1-N无限复制，是一个完全的分布式架构，无单点故障。下面我们通过假设读者的问题，来一步步的介绍整个架构。 1. 数据是根据什么策略来进行分片的? 2.
此时常见的做法是把项目进行分布式部署，分散单台服务器的流量，从而可以暂时缓解用户增长带来的应用服务器压力。此时的项目架构图如下所示： ?...分布式部署-单数据库架构 但随着我们部署的应用服务器越来越多，后端的单台数据库服务器已经无法承受如此巨大的流量了。...分布式部署-缓存-单数据库架构 但是增加数据库缓存层只能缓解数据库访问压力，拦截部分数据库访问请求。随着用户访问量的进一步增长，数据库访问的瓶颈还是会进一步凸显。...水平切分数据库架构 当数据库架构经历了主从架构、垂直拆分架构之后，应对一般的业务读写是没有什么问题了。但对于一些核心的业务数据，可能还是会有瓶颈问题，例如用户模块。...推荐一个交流学习裙：69---7-57-9-7-5-1 里面会分享一些资深架构师录制的视频录像：有Spring，MyBatis，Netty源码分析，高并发、高性能、分布式、微服务架构的原理，JVM性能优化这些成为架构师必备的知识体系
本文主要分析一下on premise 数据库，特别是分布式数据库。...现在的分布式数据库基本上都借鉴Google的spanner/F1论文,采用paxos/raft协议来保证数据的强一致性，所以从架构上来都类似，可以明显区分出计算节点和存储节点。...但Oracle Exadata脱胎于集中式的共享存储，令人惊讶的是，它的架构与这些分布式数据库不谋而合。...TIDB TiDB是近几年很火的分布式数据库，它的架构最近似Oracle，下图和主要组件的解释来自官网。 ?...详细的技术解释可以参考《腾讯自主可控数据库TDSQL的架构演进》。 达梦DM 达梦数据库架构图： ?
「产品新鲜事」 告诉你腾讯云服务器每月产品动态与优惠活动 下个月的事，咱们下个月再聊 祝大家十一月快乐! 推荐阅读 九月｜轻量数据库服务正式上线，全新一代黑石架构实例正式上线
(一) MdbCluster分布式内存数据库——基础架构介绍 这个项目是怎么开始的我已经有些记不清楚了，大概是原来的内存数据库很不好用，一次次地让我们踩坑，我又自以为是地觉得可以做一个更好的出来。...分布式内存数据库恰是这样一个具有挑战性，又在我们能力可控范围内的项目。于是我和团队的两个小伙伴利用工作的空隙完成了这个产品。 ...“数据库”是一个庞大的产品，更何况是分布式内存数据库。设计的时候是如何考虑做减法的？首先，我们用fastdb做基层内存数据库，这不是我们要解决的重点。...其次，在业务层面，我们不需要实现所有数据库的复杂操作，对于内存数据库的使用，为了追求性能，一直推荐进行单表操作的，从而暂时避开了复杂的多表关联问题。...最后，我们集中力量解决的是节点分片、节点主备、节点在线扩容缩容、节点故障检测、故障节点恢复、节点状态管理等等分布式的问题。
腾讯云分布式数据库是一个适用于OLTP场景且与MySQL 5.5 、5.6兼容的分布式关系型数据库。...下面主要介绍TDSQL的核心架构和应用场景。...在后续两年时间，陆续支撑米大师（Midas）、微众银行（WeBank）等多个兄弟业务的上线，并针对银行场景的数据关系模型设计了关系紧密的数据聚合，同时将跨节点的分布式架构转换扩展到单机架构，有效的覆盖了大中小多层次的用户...2017年，腾讯云CDB for TDSQL更名为CDB for MariaDB，同时正式推出分布式数据库DCDB 架构： 系统由三个模块组成：Scheduler、Agent、网关，三个模块的信息交换都是通过...分布式数据库的未来规划 DCDB支持小表广播、分布式事务等 DCDB支持复杂查询
单数据库架构 一个项目在初期的时候，为了尽可能快地验证市场，其对业务系统的最大要求是快速实现。...此时常见的做法是把项目进行分布式部署，分散单台服务器的流量，从而可以暂时缓解用户增长带来的应用服务器压力。此时的项目架构图如下所示： ?...主从数据库架构 这个时候常用的解决方案就是将原本单台数据库服务器变成主从模式的数据库服务器，即一台数据库作为主库支持写入数据，一台数据库作为读库支持查询数据。此时项目的架构图如下所示： ?...水平切分数据库架构 当数据库架构经历了主从架构、垂直拆分架构之后，应对一般的业务读写是没有什么问题了。但对于一些核心的业务数据，可能还是会有瓶颈问题，例如用户模块。...总结 从单一的数据库架构，到主从读写分离的数据库架构，再到垂直拆分、水平拆分的数据库架构。我们可以看到 MyCat 帮我们解决了读写数据源判断、繁杂数据源地址、分表判断这三个机械的重复性的问题。
那么什么是分布式数据库，其分布式、强一致性、高可用以及无损升级等特性又是如何实现的呢。今天我们在这篇文中使用 TDSQL 技术架构来进行学习和理解。...传统的 Oracle 和 DB2 都属于传统的单体数据库架构。由于数据的进一步的大规模的增长，这种传统架构出现了不少的弊端。一个弊端就是扩展性问题。...TDSQL 是一个对应用层透明的分布式数据库。应用可以像使用单机数据库一样简单地使用，不必像分库分表那样关心底层的划分策略。数据库自己内部封装事务、分片、灾备、扩展性等功能。...从这个架构图中可见，用户请求只需要和负载均衡通信即可，完全不用关心数据库底层的实现。 而在架构内部主要是三部分组成，一是管理节点、二是计算节点、三是存储节点。...这是分布式数据库的首要目标，对用户屏蔽分布式，只在逻辑上提供整张的表访问，简化用户使用数据库的方式。 由于 SQL 引擎只负责计算，不负责存储，本身是无状态的。
在很早之前就采集过关于淘宝双11的数据，之前也只是做了比较简单的数据分析，那么就在假日的最后，作一番比较深入的分析吧。我们的目标是：分析双十一销量的影响要素，以及要素在影响销量的比重。...具体的数据说明如下图，我们把双十一的销量作为分析的因变量，要探究的最终目标是包括各种优惠活动信息、评分信息等维度对销量的影响，以及分别的影响因素是什么。...9、商品优惠活动与销量之间的关系分析 通过下图可以看到，双十一红包和满减券在促进销量提升中还是很有帮助的，但是并不是优惠越多越好，数据表明，优惠个数在1-2个之间的效果是最好的。 ?...从下图中可以发现，售价越高的商品是不容易产生销量的，从品类来看，女鞋类的产品是更容易提升销量的，从优惠活动来看，双十一的直接降价是对商品销售有直接的促进作用；关键词中含有冬装、学院等关键词的商品销量提高的可能性很高...接下来对销量大于0的商品做对数线下模型分析，在控制其他因素不变的情况下，当价格每增加10元，销量下降4%；在品类中，女鞋的销量是最高的，比男性饰品平均高1.16倍，有2个优惠活动的商品更吸引消费者，用户评价中
进入十一月，最火热的话题与期待的日子自然是双十一狂欢购物节了，作为程序员的你除了要清空自己的购物车之外，最关心的是不是双十一架构技术是如何承受亿级用户流量的冲击，又是如何在分布式架构中实现单点登陆，形成支持高并发...一、初识分布式架构： 1、初识分布式架构及意义 2、如何把应用从单机架构扩展到分布式 3、大型分布式架构的演进过程 4、构建分布式架构的重要因素 （1）CDN加速静态访问 （2）分布式储存 （3）分布式搜索引擎...（1）从入门到精通，Redis数据结构与分析 （2）Redis主从复制原理及无磁盘复制分析 （3）Redis管道模式详解 （4）Redis缓存与数据库一致性问题解决方案 （5）基于Redis实现分布式锁实战...MongDB企业级集群解决方案 （6）MongDB聚合、索引及基本执行命令 （7）MongDB数据分片、转存及恢复策略 （8）MySQL主从复制及读写分离实战 （9）MySQL+keepalived实现双主高可用方案实践...（10）MySQL高性能解决方案之分库分表 （11）数据库中间件之初识Mycat （12）基于Mycat实现MySQL数据库读写分离 （13）基于Mycat实战之数据库切分策略剖析 （14）Mycat
A、架构设计 B、问题分析与建模 C、属性模型构造和分析 D、质量建模 答案：C 解析： 体系结构权衡分析法：场景和需求搜集、体系结构视图和场景实现、属性模型构造和分析中。...A、问题说明 B、问题建模 C、体系结构描述 D、需求建模 答案：C 解析： 场景架构分析方法主要输入是 问题描述、需求声明和体系结构描述。...A、注册表 B、中央数据结构 C、事件 D、数据库 答案：B A、独立构件 B、数据结构 C、知识源 D、共享数据 答案：A 7、（2019年）分布式数据库除了包含集中式数据库系统的模式结构外，...还增加了几个模式级别，其中（）定义分布式数据库中数据的整体逻辑结构，使得数据使用方便，如同没有分布式。...A、分片模式 B、全局外观模式 C、分布模式 D、全局概念模式 答案：D 解析： 分布式数据库在各结点独立，在全局统一。
随着数据库瓶颈的凸显，进行分布式改造迫在眉睫。 数据库分布式改造的途径 数据库进行分布式改造主要有三种途径：分布式访问客户端、分布式访问中间件、分布式数据库。...由于其分布式能力实现在不同的层次（应用层、中间层、数据库层），对应用程序有不同的侵入程度，其中分布式访问客户端对应用侵入性最大，改造难度最大，而分布式数据库方案对应用侵入性最小，但是架构设计及研发难度最大...分布式数据库总体架构 其实当前市面上的分布式数据库总体架构都是类似的，由必不可缺的三个组件组成：接入节点、数据节点、全局事务管理器。...总体架构如下，协调节点负责sql解析，生成分布式执行计划，sql转发，数据汇总等；数据节点负责数据存储与运算；全局事务管理器负责全局事务号的生成，保证事务的全局一致性。...在线扩容是分布式数据库的一项巨大优点，而扩容数据节点必然涉及到数据向新节点的迁移，目前市面上的分布式数据库基本上都做到了自动的数据重分布。
分布式数据库总体架构 分布式数据库总体设计有两个思路和方向，一个是基于共享存储的架构(share everything)，另一个是基于数据分片的架构(share nothing)。...这种架构的数据库严格意义上不能称之为分布式数据库。...SQL解析和转发，这是目前典型的分布式数据库架构，也是本文讨论的重点。...目前分布式数据库的总体架构设计基本都和下图相差不大，每种产品在不同组件的实现上存在差异，但大体架构上类似。 从图中可以看到分布式数据库三大组件：协调节点、数据节点、全局事务管理器。...下面分别介绍一下目前主流的分布式数据库的架构以及设计差异。
为什么要分库分表 数据库中的数据量不一定是可控的，在未进行分库分表的情况下，随着时间和业务的发展，库中的表会越来越多，表中的数据量也会越来越大，对应着，CRUD的数据操作开销也会越来越大。...服务器的资源(CPU、磁盘、内存、IO等)是有限的，最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力将会遭遇瓶颈。...List预定义 分库分表存在的问题 多数据源的管理 跨库事务的处理（伸缩性差） 查询数据结果的结果集合并 分布式全局唯一的id
每年“双11”都是一场电商盛会，消费者狂欢日。今年双11的意义尤为重大，它已经发展成为全世界电商和消费者都参与进来的盛宴。...架构特性 逻辑数据中心架构 在双十一大促当天业务量年年翻番的情况下，支付宝面临的考验也越来越大：系统的容量越来越大，服务器、网络、数据库、机房都随之扩展，这带来了一些比较大的问题，比如系统规模越来越大，...分布式数据架构 支付宝在2015年双十一当天的高峰期间处理支付峰值8.59万笔/秒，已经是国际第一大系统支付。...，就是一部低成本、线性可伸缩、分布式的数据架构演变史。...现在支付宝的数据架构已经从集中式的小型机和高端存储升级到了分布式PC服务解决方案，整体数据架构的解决方案尽量做到无厂商依赖，并且标准化。 支付宝分布式数据架构可伸缩策略主要分为三个维度： ?
接下来咱们开始聊聊咱们分布式事务系列中的最后一个方案：最大努力通知事务。最大努力通知事务的主流实现仍是基于MQ来进行事务控制。...孙玄 毕业于浙江大学，奈学教育创始人兼CEO，前转转公司技术委员会主席，前58集团技术委员会主席，前百度资深研发工程师，腾讯云TVP，阿里云MVP，在线直播大课《百万架构师》品牌创始人。...林淮川 毕业于西安交通大学；奈学教育《百万架构师训练营》讲师及企业级源码内源负责人，前大树金融高级架构师；前大树金融技术委员会开创者；前大树金融供应链金融技术总监；前天阳宏业交易事业部技术主管；多年互联网金融行业
内容来源：2018 年 11 月 10 日，Oracle 数据库首席产品经理杨琳在“2018 SOUG年度数据库技术峰会”进行《Oracle TimesTen Scaleout -分布式内存数据库新架构...架构图：Classic Instance 从18.1开始，我们的安装方式发生了一点的变化，在分布式架构下，解压缩即安装。...如果说有远端的解耦的架构，可以部署在其他的主机上，装TimesTen的客户端，然后通过调用TimesTen的TCP/IP的方式去访问数据库，数据库最后解析也会通过server变成一个直连到TimesTen...虽然TimesTen从引擎来讲的话，原生支持复制，但是我们在分布式架构里面做了很大的改造，让它支持多副本的技术。...所以说这种分布式的架构里面响应时间不是他的优势，但是在多节点同步的高并发处理上，他有绝对的读写扩展的能力，这是需要大家综合考量的点。 以上为今天的分享内容，谢谢大家！
在这里，我们讨论三种更新策略： 先更新数据库，再更新缓存； 先删除缓存，再更新数据库； 先更新数据库，再删除缓存； 应该没人问我，为什么没有先更新缓存，再更新数据库这种策略！...接下来讨论的就是争议最大的，先删缓存，再更新数据库。还是先更新数据库，再删缓存的问题。...采用延时双删策略！伪代码如下： ?...5.2、如果你用了MySQL的读写分离架构怎么办？ OK，在这种情况下，造成数据不一致的原因如下，还是两个请求，一个请求A进行更新操作，另一个请求B进行查询操作。...还是使用双删延时策略。只是，睡眠时间修改为在主从同步的延时时间基础上，加几百ms。 5.3、采用这种同步淘汰策略，吞吐量降低怎么办？ ok，那就将第二次删除作为异步的。自己起一个线程，异步删除。
在这里，我们讨论三种更新策略： 先更新数据库，再更新缓存 先删除缓存，再更新数据库 先更新数据库，再删除缓存 应该没人问我，为什么没有先更新缓存，再更新数据库这种策略。...接下来讨论的就是争议最大的，先删缓存，再更新数据库。还是先更新数据库，再删缓存的问题。 (2)先删缓存，再更新数据库 该方案会导致不一致的原因是。...采用延时双删策略 伪代码如下 public void write(String key,Object data){ redis.delKey(key); db.updateData...如果你用了mysql的读写分离架构怎么办？ ok，在这种情况下，造成数据不一致的原因如下，还是两个请求，一个请求A进行更新操作，另一个请求B进行查询操作。...还是使用双删延时策略。只是，睡眠时间修改为在主从同步的延时时间基础上，加几百ms。 采用这种同步淘汰策略，吞吐量降低怎么办？ ok，那就将第二次删除作为异步的。自己起一个线程，异步删除。
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