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(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： ?
由于传统数据库在扩展性、容量等方面不能满足日益增长的数字化需求，架构层面从集中式向分布式转型的分布式数据库及相关产品备受关注。...2018 年，四川农信开始考虑全行 IT 架构向分布式转型。作为四川农信信息科技中心的高级工程师，桂俊鸿的工作内容也逐步从开发岗调整到了云平台的技术岗。...这一年四川农信正式启动了分布式云平台实施项目，拉开了全行分布式 IT 架构转型的序幕。...从个人的实践经验来看，他更关注数据库产品的兼容性、存储引擎的类型、数据库的架构和技术生态。...3 从传统数据库到分布式数据库，传承还是升级？ 不过，对比传统数据库，分布式数据库由于自身架构的特点，在事务保障能力、SQL 引擎的成熟度、批量能力等方面，会稍有弱项。
(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。
11.1 黑马头条推荐业务架构介绍 1.1.1业务 在头条APP海量用户与海量文章之上，使用lambda大数据实时和离线计算整体架构，利用黑马头条用户在APP上的点击行为、浏览行为、收藏行为等建立用户与文章之间的画像关系...，通过机器学习推荐算法进行智能推荐 1.1.2 架构与业务流 1、用户的行为收集，业务数据收集 2、批量计算(离线计算)：用户文章画像 3、用户的召回结果、排序精选过程 4、grpc的实时推荐业务流的搭建...缓存 1.3 开发环境介绍 1.3.1 虚拟机设备 1.3.3 python环境 分布式环境：Hbase会遇到三台时间同步的问题 python环境：三台也都必须安装 2.2 数据库迁移...2.2.1 数据库迁移需求 业务数据：133，134，135， 136 web 推荐系统：137，138，139 导入过来，增量更新 hadoop的hive数据仓库 同步一份数据在集群中方便进行数据分析操作...2、后端、客户端 APP集成 3、推荐人员基于文档埋点测试与梳理 2.3.2.2 黑马头条文章推荐埋点需求整理 埋点事件号: 停留时间 read 点击事件 click 曝光事件(相当于刷新一次请求推荐新文章
其系统架构如下： YouTube的推荐架构，包含了两个神经网络，分别用于产出候选集（召回）和排序。召回层的神经网络将用户在YouTube上的历史行为作为输入内容，完成从百万量级到百量级的候选内容筛选。
推荐系统业务和技术在传统架构支撑下自然堆砌，变得越来越臃肿，开发维护困难，推荐系统在应用架构上正面临新的挑战。...本文就第四范式在智能推荐系统架构方面的探索实践，聊一聊在应用架构治理方面提升推荐服务开发维护效率，增强系统灵活性和扩展性的新探索。...主要内容包括： 推荐系统业务现状、趋势及挑战 "治理"的指导思想 Flowengine架构 应用Flowengine后推荐的架构 实例演示 01 推荐系统业务现状，趋势及挑战 1....带来的技术挑战 ① 当前推荐系统的基本架构 在前面所讲的业务大趋势下，推荐系统技术层面正面临一些挑战。...接下来我们介绍一下应用Flowengine之后的架构是什么样子的。 04 应用Flowengine后推荐的架构 1. 业务分解与技术映射 ?
【导读】推荐系统和数据库技术，一个是偏机器学习数据挖掘相关的应用，一个是偏系统存储相关的技术，这两者在实际中有很大的应用。...上一次专知推出漫谈推荐系统及数据库技术（一），大家反响热烈，特别是很多工业界的人士点赞支持，今天算法工程师宋强继续漫谈自己一些工作的独到见解，欢迎阅读~ 漫谈推荐系统及数据库技术（一） 蹉跎岁月，年华易逝...再次闲聊下分布式数据库技术，博各位一阅。 ▌分布式数据库 ---- 相较于传统的单机数据库，分布式数据库有以下的几个特点： ? 为了更好支撑分布式事务，分布式数据库的研发人员做了很多的方案寻优。...▌概念科普 ---- 类似于单机数据库中遇到的高并发业务场景，分布式数据库同样面临着困惑。在并发读写数据库时，读操作可能会不一致的数据（脏读）。...Spanner是Google的全球级的分布式数据库 (Globally-Distributed Database) 。
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
因此，想解决云托管关系型数据库服务面临的问题，必须改变思路，从架构入手。 架构“革命”，云原生数据库出现 要知道，过去三四十年，传统关系型数据库架构并未发生很大改变。...正如英特尔大数据首席工程师程从超所言，“我们原来的数据库从物理机逐步走向云平台，充分利用云平台底层的分布式存储，以及计算资源池、存储资源池的无限扩展能力，让数据库关注上层业务逻辑，与云平台充分地结合，形成云原生...在架构设计上，现有云原生数据库最显著的特点是将原本一体运行的数据库拆解，让计算、存储资源完全解耦，使用分布式云存储替代本地存储，将计算层变成无状态。...由此可见，高性能的分布式存储是云原生数据库实现的关键。 此外，计算节点与存储节点之间采用高速网络互联，并通过 RDMA 协议传输数据，让 I/O 性能不再成为瓶颈。...云原生数据库拆解了计算、存储，并利用网络发挥分布式的能力，在这三个层面都充分结合新硬件的特性进行设计。 通过腾讯云 TDSQL-C 的实践，我们可以深入了解云原生数据库的创新思路。
不管是电商网站，还是新闻资讯类网站，推荐系统都扮演着十分重要的角色。一个优秀的推荐系统能够推荐出让人满意的物品，但这不仅是推荐算法的功劳，整个推荐架构所扮演的角色也举足轻重。 ?...一个推荐算法从出现到在业界得到广泛应用是一个长期的过程，因为在实际的生产系统中，首先需要保证的是稳定、实时地向用户提供推荐服务，在这个前提下才能追求推荐系统的效果。...架构介绍 图14-1所示是业界推荐系统通用架构图，主要包括：底层基础数据、数据加工存储、召回内容、计算排序、过滤和展示、业务应用。...至于为什么推荐系统会给用户推荐已经购买过的商品，是因为在用户购买该商品之后，又对该类型的商品产生了新的行为，所以推荐系统会再次进行推荐。 物品展示 展示即用户看到的推荐结果。...效果评估 无论是推荐架构最开始的召回内容、计算排序，还是最后的过滤和展示，每次新上一个方案之后都要进行效果统计，生产系统中最常用的效果评估方法就是ABTest，更多关于ABTest的使用介绍可以参考第10
分布式架构技术 参考：https://www.cnblogs.com/expiator/p/10201004.html 一、分布式缓存Redis https://blog.csdn.net/hhssaaa.../article/details/111114967（自己总结的分布式缓存文章） https://blog.csdn.net/hhssaaa/article/details/105428840（自己总结的...Redis知识梳理） 二、分布式锁Redis/Zookeeper https://blog.csdn.net/hhssaaa/article/details/105428840（自己总结的Redis知识梳理...） Redis setnx实现； Redission； Zookeeper 三、分布式服务（Dubbo或SpringCloud） https://blog.csdn.net/hhssaaa/article.../details/112210251（自己总结的分布式服务） 四、分布式协调者Zookeeper https://blog.csdn.net/hhssaaa/article/details/112783028
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