实际上，完全意义的去中心化分布式系统并不多见，很多看起来是去中心化但工作机制采用了中心化设计思想的分布式系统正在不断涌现，在这种架构下，集群中的领导是动态选择出来的，而不是人为预先指定的，而且在集群发生故障的情况下...实际上分区容错性是分布式系统的固有属性，所以基本上我们在设计分布式系统的时候只能二选一：要数据一致性（C）还是系统可用性（A）？...二、分布式系统架构的主要内容 分布式系统架构的主要内容包括： RPC和对象序列化 分布式内存缓存技术、分布式内存计算 分布式存储 分布式计算 全文检索 消息队列 容器 1、RPC和对象序列化 RPC设计的初衷是设计一套远程通信的通用框架...服务注册、服务发现和服务监控后来成为通用分布式系统架构的核心和关键技术基础，也被赋予一个新概念--“服务治理框架”，最早的说法可能来自BAT的一些架构师。...如果一个分布式系统具备如下特点，则可以称之为“微服务架构”：1、任何一个服务都由多个独立的进程提供服务，这些进程可以分布在多台物理机上，任何进程宕机都不会影响系统提供服务；2、整个系统是由多个微服务有机组成的一个分布式系统
分布式系统架构-----异地多活架构 背景 最近公司在搞异地多活，特来写篇文章来学习和回顾一下。 异地多活看字面意思 ：不通的地方部署服务。...异地多活的问题 代价高，机器数量成倍增长 运维成本也高，因为部署在不同的城市（国家等等），所以系统运维的人力还有资源都是极高的。...系统复杂变高，本来只需要考虑的写一个数据集群的数据现在需要考虑写进两个集群，包括业务上的一些数据一致性问题，也随之变高。...这种程度的延迟已经无法满足异地多活标准的第一条：“正常情况下，用户无论访问哪一个地点的业务系统，都能够得到正确的业务服务”。...由于我们的服务系统复杂度不高，主要就是读，所以在架构复杂度上也是不高的，还是比较容易搞的。 我们服务的流量高峰QPS大概在在十万级别，性能得在200ms内，一般都是10ms内返回。
因此，在使用分布式架构开发系统前，需要先深入理解分布式系统的概念和可能存在的异常。 1、分布式系统中的常见异常 ◎服务器宕机：服务器宕机是分布式架构下最常见的异常之一。...我们将这三种状态称为分布式系统的三态。在设计架构时需要考虑成功、失败、超时（未知）这三种状态的处理方式。 ◎存储的数据丢失：对于有状态节点来说，数据丢失意味着状态丢失。...2、分布式系统的副本分类 分布式系统的副本指的是在分布式系统中为数据或服务提供的冗余。该副本可分为服务副本和数据副本两种类型。...服务治理 业务在刚开始时都是单体应用，随着用户量和访问量的增加，在架构层面会发生变化，逐步由单体应用开发转为分布式应用开发，比如把单体应用中的每个模块都按照特定的方法拆分成一组独立的服务，服务与服务之间通过...（1）服务：它是分布式架构下的基础单元，包括一个或一组软件功能，其目的是不同的客户端通过网络获取相应的数据，而不用关注底层实现的具体细节。
大家好，我是小轩 今天给大家分享下一个系统都设计到哪些层 不同互联网公司的业务范围有很大差别，但抽象的去看不同公司架构基本大同小异 看下面这张图 架构解决的问题：结构拆分，就是把大的问题拆解成小的系统，...然后把小的系统拆分成若干个层去实现。...容器：后端开发需要用到的东西挺多的，为了方便部署和管理，会引入容器技术，比如docker等 服务层 配置中心：具体业务就不说了，大型互联网公司都不是一个系统，都是上百个系统，如果每个系统都有自己的配置文件...服务中心：用来解决各个系统之间交互问题，不同系统之间互相调用，如果说系统直接连接不仅耦合度高而且出了问题不好解决，通过服务中心去分发、去安排。当某个服务挂了，备用服务只需要去服务中心注册就可以了。...，推动业务继续向前发展 系统管理平台 有这么多系统，系统后台有很多管理员，运维和测试人员也需要登陆，就需要统一对使用人员进行管理
CAP理论是由下面三个概念组成的，且在分布式系统中三者不能兼得，只能同时满足两种条件。 一致性（C） 所有数据库集群节点在同一时间点看到的数据完全一致，即所有节点能实时保持数据同步。...分区容错性（P） 尽管系统中有任意的信息丢失或故障，系统仍在继续运行。以实际效果而言，分区相当于对通信的时限要求。...虽然无法100%保证系统不会出错，但不会碰到由分区带来的负面效果。当然这个选择会严重的影响系统的扩展性。 作为一个分布式系统，放弃P，即相当于放弃了分布式，一旦并发性很高，单机服务根本不能承受压力。...作为分布式系统，有分区服务发生问题很有可能，如果因为某些服务不能用，导致整个服务都不能用，这个根本不是好的分布式系统。...通常情况下，很多分布式服务系统都是采用该方案，保证可用性性，分布式服务，因为某些分区服务发生问题，先容忍，最终通过一些折中的方法达到最终数据一致性。
当一个企业主要通过构建和管理单一应用程序的模型来吸收(人员和流程)时，在构建新的分布式系统的过程中就需要重新学习一些旧的设计技术并采用一些新的模式。...作为其中的一部分，我将详细介绍一些在迁移到分布式应用模型时变得突出的架构问题。 调度/编排管理：从管理数百个实例到管理上千个实例，需要能以无缝的方式跨主机调度或编排服务实例和服务容器。...为了处理日益增加的规模，工作量调度/编排是分布式系统的关键组成部分。...为了管理这一点，需要集群管理来跟踪系统状态。...在您的经验中，还有其他什么是分布式应用程序的关键架构问题吗?如果有，请分享。
当一个企业主要沉浸在构建和管理单一应用程序的模型中（人和过程），构建新的分布式系统的过程需要重新学习一些旧的设计技术并采用一些新的模式。...作为其中的一部分，我将详细介绍某些架构问题，当转向分布式应用程序模式时，这些突出的问题....为了处理日益扩大的规模，工作量调度和编排是分布式系统的关键组成部分。...除此之外，构建分布式应用程序时需要考虑的其他因素还有 Container OS(容器系统)和Container Runtime(容器运行时)。...根据您的经验，还有什么是分布式应用程序的关键架构问题？如果是这样，请分享。
分布式系统有很多经典的套路，也即设计模式。每个设计模式可以解决经典的一类问题，积累的多了，便可以稍加变化，进行取舍，设计出贴合需求的架构组织。...概述 Master-Workers 架构（粗译为主从架构）是分布式系统中常见的一种组织方式，如 GFS 中的 Master、ChunkServers；MapReduce 中的 Master、Workers...面对分布式系统中一堆分离的机器资源，主从架构是一种最自然、直白的组织方式——就像一群人，有个说了算 leader 进行组织、协调，才能最大化这群人的对外输出能力。...以我更熟悉一点的存储系统架构为例，其架构图通常长这样。 master-workers architecture 除了系统内部的 Master 和 Worker 外，还有使用系统的外部用户。...小结 Master-Workers 架构是分布式系统中最常用的一种组织方式。
Lustre系统架构 系统组件描述 系统组件联系
CAP 理论 [distribute-cap] 任何分布式架构设计的系统，只能同时满足 CAP 中的任意两种，无法同时三种并存。...这个理论到目前为止都适用于分布式架构系统。...这点应该不难理解，分布式集群架构中，有可能服务节点是多个， 这个时候我们就要考虑多个服务的情况下，读取的数据是否都能够一致，或者数据库集群中的数据是否都能够保证一致。...2 BASE 理论 eBay的架构师Dan Pritchett源于对大规模分布式系统的实践总结，在ACM上发表文章提出BASE理论，BASE理论是对CAP理论的延伸， 核心思想是即使无法做到强一致性（Strong...BASE理论是对CAP中一致性和可用性权衡的结果，是对大规模互联网系统分布式实践的总结。
介绍 本篇文章是在我看完《从零开始学架构》之后，以架构演变为主线，梳理了一下演变过程中出现的问题以及解决方案，文章中引用了这本书的一些内容和图片 分布式和集群的概念经常被搞混，现在一句话让你明白两者的区别...分布式：一个业务拆分成多个子业务，部署在不同的服务器上 集群：同一个业务，部署在多个服务器上 例如：电商系统可以拆分成商品，订单，用户等子系统。...这就是分布式，而为了应对并发，同时部署好几个用户系统，这就是集群 1 单应用架构 ? 2 应用服务器和数据服务器分离 单机负载越来越来，所以要将应用服务器和数据库服务器分离 ?...3 应用服务器做集群 每个系统的处理能力是有限的，为了提高并发访问量，需要对应用服务器做集群 ?...这时可以将模块变为一个个服务，模块之间互相调用来获取数据，系统就变成一个微服务了。 ?
CAP理论是由下面三个概念组成的，且在分布式系统中三者不能兼得，只能同时满足两种条件。...，系统仍在继续运行。...虽然无法100%保证系统不会出错，但不会碰到由分区带来的负面效果。当然这个选择会严重的影响系统的扩展性。 作为一个分布式系统，放弃P，即相当于放弃了分布式，一旦并发性很高，单机服务根本不能承受压力。...作为分布式系统，有分区服务发生问题很有可能，如果因为某些服务不能用，导致整个服务都不能用，这个根本不是好的分布式系统。...通常情况下，很多分布式服务系统都是采用该方案，保证可用性性，分布式服务，因为某些分区服务发生问题，先容忍，最终通过一些折中的方法达到最终数据一致性。
1．分布式系统的架构 所谓的分布式系统，即为在网络互连的多个计算单元执行任务的软硬件系统，一般包括分布式操作系统、分布式数据库系统、分布式应用程序等。...本书介绍的Spark分布式计算框架，可以看作分布式软件系统的组成部分，基于Spark，开发者可以编写分布式计算程序。 直观来看，大规模分布式系统由许多计算单元构成，每个计算单元之间松耦合。...分布式系统架构如图1-2所示。 [插图] 图1-2 分布式系统架构图 为了减少网络I/O开销，分布式计算的一个核心原则是数据应该尽量做到本地计算。...在计算过程中，每个计算单元之间需要传输信息，因此在信息传输较少时，分布式系统可以利用资源无限扩展的优势达到高效率，这也是分布式系统的优势。目前分布式系统在数据挖掘和决策支持等方面有着广泛的应用。...Spark正是基于这种分布式并行架构而产生，也可以利用分布式架构的优势，根据需要，对计算能力和存储能力进行扩展，以应对处理海量数据带来的挑战。
1、下载hadoop的安装包：http://hadoop.apache.org/->Releases->mirror site
本文2657字，阅读约需7分钟 在系统需要运行大量耗时定时任务的场景下，单使用类似Quartz或者Spring Task等定时任务框架无法满足对并发处理性能、监控管理及运维拓展的要求，以下，介绍公司使用过的分布式定时任务调度框架...一 Saturn简介 1 简介 Saturn 任务调度系统是唯品会开源的一个分布式任务调度平台，取代传统的Linux Cron/Spring Batch Job的方式，做到全域统一配置，统一监控，任务高可用以及分片并发处理...2 架构 Saturn定时任务调度的最小单位是分片，即任务的一个并行执行单元。Saturn的基本任务就是将任务分成多个分片，并将每个分片通过算法调度到对应的Executor上去执行。 ?...二 Saturn架构 1 原理 Saturn的基本原理是将作业在逻辑上划分为若干个作业分片，通过作业分片调度器将作业分片指派给特定的执行结点。...Saturn Console是一个GUI，用于作业/Executor管理，统计报表展现，系统配置等功能。它是整个调度系统的大脑：将作业任务分配到各Executor。为了实现Console的高可用性。
事件驱动架构 ? 我们来换一个思维看待这个问题。 不管是平时的系统升级也好、修复bug也好、扩容也好，其实就是一场“手术”。通过这场“手术”来解决当前面临的一些问题。...这就好比在分布式系统中通过rpc框架连接起不同的节点一样。 但是软件与人不同，有2种不同的连接方式，除了「同步」的方式之外还有「异步」的方式。...嗯，改造成事件驱动架构之后，通过「队列」的解耦和异步的事件流转，系统的运转的确会更顺畅。...微内核架构整体上由两部分组成：核心系统和插件模块。 核心系统内又包含了微内核、插件模块，以及内置的一些同样以插件形式提供的默认功能。 其中，微内核主要负责插件的生命周期管理和控制插件模块。...可以先实现一个稳固的核心系统，然后逐渐地增加功能和特性。 和事件驱动架构一样，也可避免单一组件失效，而造成整个系统崩溃，容错性好。内核只需要重新启动这个组件，不致于影响其他功能。
这是 CAP 定理是分布式系统的基础，也是分布式系统的 3 个指标： Consistency（一致性） Availability（可用性） Partition tolerance（分区容错性） 那高可用...总而言之，负载均衡（Load Balance）是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一。一般通过负载均衡，冗余同一个服务实例的方式，解决分布式系统的大流量、高并发和高可用的问题。...场景2：微服务架构中，A 服务调用 B 服务的集群。通过了 Ribbon 客户端负载均衡组件： 负载均衡策略算法并不高级，最简单的是随机选择和轮循 四、互联网分布式系统解决方案 ?...常见的互联网分布式系统架构分为几层，一般如下： 客户端层：比如用户浏览器、APP 端 反向代理层：技术选型 Nignx 或者 F5 等 Web 层：前后端分离场景下， Web 端可以用 NodeJS 、...所以负载均衡（Load Balance）是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一。考虑主要是如何让下游接收到的请求是均匀分布的： 第 1 层：客户端层 -> 反向代理层 的负载均衡。
一、整体架构 JuiceFS 文件系统由三个部分组成： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-90ZtG0tw-1687771442157)(https://juicefs.com...通过 Kubernetes CSI 驱动，JuiceFS 文件系统能够直接为 Kubernetes 提供海量存储。...二、存储文件 与传统文件系统只能使用本地磁盘存储数据和对应的元数据的模式不同，JuiceFS 会将数据格式化以后存储在对象存储（云存储），同时会将文件的元数据存储在专门的元数据服务中，这样的架构让 JuiceFS...成为一个强一致性的高性能分布式文件系统。...正是这样的分离设计，让 JuiceFS 文件系统得以高性能运作。
设计一个分布式系统并不是那么简单和直接。为了得到理想的系统，需要克服许多挑战。分布式系统面临的主要挑战如下: ? 1. 异构性: 因特网使用户能够在异构的计算机和网络集合上访问服务和运行应用程序。...透明度: 透明性被定义为对用户和应用程序程序员隐藏分布式系统中的组件分离，这样系统就被视为一个整体，而不是独立组件的集合。换句话说，分布式系统设计者必须尽可能地隐藏系统的复杂性。...分布式系统的开放性主要取决于添加新资源共享服务的程度，以及各种客户机程序可以使用的程度。如果发布了系统定义良好的接口，开发人员将来就更容易添加新特性或替换子系统。...可伸缩性 随着用户数量的增加，分布式系统必须是可伸缩的。可伸缩性由B....相关的问题是通信的可靠性 管理随着分布式系统规模的增加，许多系统需要被控制。相关的问题是管理混乱 7. 故障处理 电脑系统有时会失灵。
文章来源：51cto技术栈（ID：blog51cto） 本文主要介绍大型分布式系统中缓存的相关理论，常见的缓存组件以及应用场景。 篇幅干货过长，建议 收藏 加 转发 缓存概述 ?...分布式缓存的主要应用场景如下图： ? 分布式缓存应用场景 分布式缓存的主要接入方式如下图： ? 分布式缓存接入方式 下面介绍分布式缓存常见的 2 大开源实现 Memcached 和 Redis。...Memcached Memcached 是一个高性能，分布式内存对象缓存系统，通过在内存里维护一个统一的巨大的 Hash 表，它能够用来存储各种格式的数据，包括图像、视频、文件以及数据库检索的结果等。...Feed 缓存架构图 ?...架构特点 新浪微博把 SSD 应用在分布式缓存场景中，将传统的 Redis/MC + MySQL 方式，扩展为 Redis/MC + SSD Cache + MySQL 方式。
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