这里不谈秒杀设计，不谈使用队列等使请求串行化，就谈下怎么用锁来保证数据正确，就是已经到减库存那一步了，在这一步中如果保证不超卖。...加锁有两个层面：一个是程序层面，另一个是数据库层面。 ?...分布式锁 这种场景下应该很少有人用Java自带的锁（比如：synchronized、Lock）吧，因为它们只在同一个JVM内有效，如果你的应用部署了多台的话，应该用分布式锁。...关于Redis分布式锁，可以阅读这篇文章：Spring Boot Redis 实现分布式锁 其实，这里加分布式锁就是将多线程请求转成单线程请求，因为每次只有一个线程获得锁并执行，其余都被阻塞了。...数据库中也有CAS，乐观锁就是一种CAS 经典的乐观锁实现： 数据增加一个版本标识，一般是通过为数据库表增加一个数字类型的 “version” 字段来实现。
(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。...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. ...整个业务的交互流程是怎么样的？ 3. 当某个节点状态和数量发生变化时，其它节点如何感知？ 4. 扩容和缩容时，分片是如何调整的？ 5. ...二、整个业务的交互流程是怎么样的？ 有两点需要特别说明，第一是App的驱动到MdbClient是同步请求，有超时管理。这样做的好处是简化业务逻辑。其它的环节均为异步消息，为了最大化的提高性能。
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。... 192.168.0.4 钱包数据库 192.168.0.5 …… 对于一个项目管理者来说，这么多的数据源分散在不同项目中，怎么统一管理是一个问题。...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
超卖和分布式锁解决方案 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。...数据库的并发读写激增，导致负载非常高。 请求数远大于库存数，只有部分人才能秒杀成功。 当然，这篇文章不具体讲秒杀系统的设计了，主要讲一讲在秒杀系统中的一环——Redis分布式锁。...虽然商家都希望自己的东西卖的越多越好，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“超卖”问题的发生了。...而且也能够保证订单不会超卖，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。...预扣库存 为了避免数据库负载增加太多，我们就可以从减少操作数据库 IO 入手。比如说扣库存这一操作，我们就没必要直接去数据库了，对吗？我们可以把库存缓存到 redis 进行预扣库存。
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： ?
大家好，我是58沈剑，今天我分享的主题是《58怎么玩数据库架构》，我的PPT页数非常少，讨论的问题非常的聚焦。 一、数据库的基本概念 基本概念就一页PPT，让大家就一些数据库方面的概念达成一致。...常见数据库软件架构的的玩法综合了“分片”和“分组”，数据量大进行分片，为了提高读性能，保证读的高可用，进行了分组，80%互联网公司数据库都是上图这种软件架构。...如果要做到“写”的高可用，对数据库软件架构的冲击比较大，不一定值得，为了解决1%的问题引入了80%的复杂度，所以很多互联网公司都没有解决写数据库的高可用的问题。 怎么来解决写的高可用问题呢？...解决完主从不一致，第二个要解决的是数据库和缓存的不一致，刚才提到cache传统的玩法，脏数据有可能入cache，我们怎么解决呢？...带来的副作用是，可能每十分钟，这个key上有一个读请求会穿透到数据库上，但我们认为这对数据库的从库压力增加是非常小的。 五、扩展性架构实践 扩展性也是架构师在做数据库架构设计的时候需要考虑的一点。
在普通的应用架构中，使用Nginx完全可以满足需求，对于一些大型应用，一般会采用DNS+LVS+Nginx的方式进行多层次负债均衡，以上这些说明都是基于软件层面的负载均衡，在一些超大型的应用中，还会在前面多加一层物理负载均衡...这里可以思考一个问题，怎么设计集群主从可以最大程度上降低成本） 动态负债均衡算法： 1、最小连接数法 根据每个节点当前的连接情况，动态地选取其中当前积压连接数最少的一个节点处理当前请求，尽可能地提高后端服务的利用效率
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
(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。
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： ?...192.168.0.4 钱包数据库 192.168.0.5 …… 对于一个项目管理者来说，这么多的数据源分散在不同项目中，怎么统一管理是一个问题。...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。
在策划 ArchSummit 全球架构师峰会的时候，会议联席主席陈文光老师当时就建议，应该根据当前企业的业务特点 ，增加多数据中心的分布式架构专题，从行业来看，企业系统都有这样的需求，那就是如何从单一...IDC 架构，综合考虑成本、性能、可靠性等多方面因素来设计合适自己业务需要的多数据中心架构？...除此之外，像在多数据中心架构下，如何合理的规划应用架构，数据架构，运维架构？如何确保设计的多活架构，容灾架构能在面对实际重大生产故障的时候能发挥作用？...一、网易数帆云原生资深技术架构师翁扬慧将会分享《金融级分布式架构支撑应用多活建设实践》话题，结合网易数帆轻舟云原生团队在金融行业基础 IT 架构建设过程中积累的经验进行总结，并结合真实的落地案例介绍如何利用平台化优势...三、蚂蚁集团资深技术专家肖鹏将分享《蚂蚁混合云架构及技术风险防控实践》，为突破传统物理机房容量瓶颈，蚂蚁建设了 LDC 架构支撑多年蚂蚁高速的业务发展以及双十一等大促场景。
这是超卖的直接原因。 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。这是超卖的根本原因。 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卖的。...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，没有出现超卖的情况。 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 稀缺商品超卖绝对是重大事故。
由于分布式系统所涉及到的领域众多，知识庞杂，很多新人在最初往往找不到头绪，不知道从何处下手来一步步学习分布式架构。 本文试图通过一个最简单的、常用的分布式系统，来阐述分布式系统中的一些基本问题。...负载均衡 分布式缓存 分布式文件系统/CDN 分布式RPC 分布式数据库/Nosql 分布式消息中间件 分布式session问题 -总结 下图为一个中大型网站/App的基本架构： ?...在这个架构中，涉及到以上所列的基本问题： 负载均衡 负载均衡是分布式系统中的一个最最基本的问题。...分布式数据库 在上图中，DB是单一节点。当访问量达到一定程度，就会涉及到mysql的分库分表问题。 分库/分表之后，就会涉及到join的问题，分布式事务的问题。 关于分库分表，业界也早有成熟方案。...还有像MongoDB这种Nosql数据库，天生是分布式的。但同样会面对Mysql分库分表所要面对的问题。
C++：服务员牵来一头牛，给了顾客主厨刀、削皮刀、剔骨刀、片刀、砍刀、美工刀……堆满在桌上，笑道，请享用！顾客一脸懵逼，但看到邻桌的老大爷用挥舞双截棍的姿势使用...
，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，这是超卖的导火索。...这是超卖的直接原因。 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。这是超卖的根本原因。 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卖的。...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，没有出现超卖的情况。 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 稀缺商品超卖绝对是重大事故。
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。...这是超卖的直接原因。 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。这是超卖的根本原因。 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卖的。...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，没有出现超卖的情况。 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 稀缺商品超卖绝对是重大事故。
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。...上面的方案看似很完美的事情，但是有个问题：如果直接将mysql或者pg的server层搬过来的话，元数据怎么办？cn上到底放不放元数据？
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。...这是超卖的直接原因。 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。这是超卖的根本原因。 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卖的。...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，没有出现超卖的情况。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 稀缺商品超卖绝对是重大事故。
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