游戏服务器程序中，经常需要生成全局的唯一ID号，这个功能很常用，本文将介绍一种通用ID生成组件。游戏服务器程序中使用此组件的场景有： 创建角色时，为其分配唯一ID 创建物品时，每个物品需要唯一ID 创建宝宝、灵兽时需要唯一ID 原理介绍 ID生成器的原理就是使用全局整型变量，每次分配之后该变量递增1。由于服务器重启后全局变量失效，故全局变量需要持久化保存，相应的，服务器启动时从持久化中载入全局变量。ID生成器的工作流程为： 建议采用数据库作为持久化存储，本文以mysql为例
默认0，表示不实用swap，改成1-100的情况表示使用swap，1表示尽量不使用，100尽量使用。不建议打开这个参数，大部分情况内存超了oom即可，swap属于温水煮青蛙。
ODL控制器的分布式集群底层采用raft协议实现，为啥使用raft协议还没有明确说明，但是我们看内存数据库redis的集群也是才raft协议，因为其能够保证redis的高可用性，也许是ODL的架构师从redis使用经验中总结出来的，毕竟redis内存数据库经过了市场的考验与认可。本章主要是结合自己在研究ODL分布式集群中的一些总结，有错误理解的地方还请网友指正。 一、Raft协议入门 Raft大概将整个过程分为三个阶段，leader election，log replication和commit(safe
- 不像Windows 可以修改注册表修改2MSL 的值，linux 需要修改内核宏定义重新编译，tcp_fin_timeout 不是2MSL 而是Fin-WAIT-2状态超时时间.
linux TIME_WAIT 相关参数: net.ipv4.tcp_tw_reuse = 0 表示开启重用。允许将TIME-WAIT sockets重新用于新的TCP连接，默认为0，表示关闭 net.ipv4.tcp_tw_recycle = 0 表示开启TCP连接中TIME-WAIT sockets的快速回收，默认为0，表示关闭 net.ipv4.tcp_fin_timeout = 60 表示如果套接字由本端要求关闭，这个参数决定了它保持在FIN-WAIT-2状态的时间（可改为30，一般来说
● 用单引号代替双引号来包含字符串，这样做会更快一些。因为PHP会在双引号包围的字符串中搜寻变量，单引号则不会，注意：只有echo能这么做，它 是一种可以把多个字符串当作参数的“函数”（译注：PHP手册中说echo是语言结构，不是真正的函数，故把函数加上了双引号）。
Second意思是“每秒查询率”，是一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
用单引号代替双引号来包含字符串，这样做会更快一些。因为 PHP 会在双引号包围的字符串中搜寻变量，单引号则不会，注意：只有 echo 能这么做，它是一种可以把多个字符串当作参数的“函数”（译注：PHP 手册中说 echo 是语言结构，不是真正的函数，故把函数加上了双引号）。 1、如果能将类的方法定义成 static，就尽量定义成 static，它的速度会提升将近 4 倍。 2、$row[’id’] 的速度是$row[id]的 7 倍。 3、echo 比 print 快，并且使用 echo 的多重参数（译注
用单引号代替双引号来包含字符串，这样做会更快一些。因为PHP会在双引号包围的字符串中搜寻变量，单引号则不会，注意：只有echo能这么做，它是一种可以把多个字符串当作参数的“函数”（译注：PHP手册中说echo是语言结构，不是真正的函数，故把函数加上了双引号）。
用单引号代替双引号来包含字符串，这样做会更快一些。因为 php 会在双引号包围的字符串中搜寻变量，单引号则不会，注意：只有 echo 能这么做，它是一种可以把多个字符串当作参数的“函数”(译注：PHP 手册中说 echo 是语言结构，不是真正的函数，故把函数加上了双引号)。 1、如果能将类的方法定义成 static，就尽量定义成 static，它的速度会提升将近4倍。 2、$row['id'] 的速度是 $row[id] 的7倍。 3、echo 比 print 快，并且使用 echo 的多
1、用单引号代替双引号来包含字符串，这样做会更快一些。因为PHP会在双引号包围的字符串中搜寻变量， 单引号则不会，注意：只有echo能这么做，它是一种可以把多个字符串当作参数的”函数”(译注：PHP手册中说echo是语言结构，不是真正的函数，故 把函数加上了双引号)。
Oracle是目前最流行的客户/服务器(CLIENT/SERVER)或B/S体系结构的数据库之一，而序列是一个计数器，它并不会与特定的表关联，通过创建Oracle序列和触发器实现表的主键自增。序列一般是用来填充主键和计数的，不占用磁盘空间，占用内存。本期我们重点来讲述一下Oracle序列。
作为一台服务器来说，内存并不是无限的，所以总会存在内存耗尽的情况，那么当 Redis 服务器的内存耗尽后，如果继续执行请求命令，Redis 会如何处理呢？
QPS 是一台服务器每秒能够相应的查询次数，即1秒内完成的请求数量，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准
总有不少读者私下与我讨论，面试总被面试官问倒在 QPS、TPS、RT、吞吐量等这些高并发性能指标的理解上。所以，今天干脆来一个全面的科普详解。
登录【控制台】，选择【弹性MapReduce】进入左侧的【集群监控】，可以看到监控分为服务监控与主机监控
在复杂的分布式系统中，往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识，例如：分库分表的 ID 主键、分布式追踪的请求 ID 等等。于是，设计「分布式 ID 发号器」就成为了一个非常常见的系统设计问题。今天我将带大家一起学习一下，如何设计一个分布式 ID 发号器。
一、需求缘起 几乎所有的业务系统，都有生成一个唯一记录标识的需求，例如： 消息标识：message-id 订单标识：order-id 帖子标识：tiezi-id 这个记录标识往往就是数据库中的主键，数据库上会建立聚集索引（cluster index），即在物理存储上以这个字段排序。 这个记录标识上的查询，往往又有分页或者排序的业务需求，例如： 拉取最新的一页消息 select message-id/ order by time/ limit 100 拉取最新的一页订单 select order-id/ or
ZK 允许通过共享的层次结构命名空间进行分布式进程间的相互协调，这与标准文件系统类似。名称空间由 ZooKeeper 中的数据寄存器组成，称为 ZNode，这些类似于文件和目录。 与为存储设计的典型文件系统不同，ZooKeeper 将数据保存在内存中，这意味着 ZooKeeper 可以实现高吞吐量和低延迟。
本文实例讲述了PHP数据库操作之memcache用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆，如：用户表，订单表。因为数据量巨大一张表无法承接，就会对其进行分库分表。小伙伴们可以去看一下《分库分表？如何做到永不迁移数据和避免热点？》
本文实例讲述了PHP数据库操作之memcache用法。分享给大家供大家参考，具体如下： 在一个高并发的web应用中，数据库存取瓶颈一直是个大问题，一旦达到某个极限，数据库很容易崩溃，但是如果我们把常用的数据放到内存中，在需要的时候从内存中取，不光读取速度快，而且节约数据库IO。 memcache简介 Memcache是一个高性能的分布式的内存对象缓存系统，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。简单的说就是将数据调用到内存中，然后从内存中读取，从而大大提高读取速度。 memcache的mem是内存(memory),cache是缓存，结合是内存缓存的意思。我们应用memcache时，读取数据先从memcache内读取，若查找不到再去数据库里查找，并将数据存入memcache，待下次查找时便能轻易找到。 需要注意： memcache是内存型的数据库 ，因为内存的关闭释放的特性，memcache也无法持久化存储内容； memcache内部是分块存储，所以大于1M的数据也无法存储。 memcache依赖libevent库，安装前需确认已经安装了libevent库。 memcache是一个轻量级的内存型数据库，只支持key-value型的存储。 memcache中没有关于用户，密码的设置，所以在配置时要配置防火墙的端口限制连接，以达到安全的目的。 使用repcached也能轻易实现memcache的单master单slave主从复制。 memcache的应用场景 存储大量不需要持久存储或数据库内已存在不会变动的数据。 读取数据非常频繁数据，要求小于1M。 数据类型简单的key-value型数据。 计算好的结果和渲染后的网页模板文件。 因其原子递增性，可以用来计数。 因为可以设置数据过期时间的特性，存储期限数据。不过需要注意，memcache会在分配的内存不足时以最近最少使用原则(LRU)重用内存，可能会导致信息提前被删除。 用memcache存储session信息，以达到多服务器session共享。需要配置：php.ini：
一、需求缘起 几乎所有的业务系统，都有生成一个记录标识的需求，例如： （1）消息标识：message-id （2）订单标识：order-id （3）帖子标识：tiezi-id 这个记录标识往往就是数据库中的唯一主键，数据库上会建立聚集索引（cluster index），即在物理存储上以这个字段排序。 这个记录标识上的查询，往往又有分页或者排序的业务需求，例如： （1）拉取最新的一页消息：selectmessage-id/ order by time/ limit 100 （2）拉取最新的一页订单：selec
Follower（跟随者）：系统启动时默认的角色，一般来说不参与客户端读、写请求，接受Leader发送过来的心跳追加日志，在Leader挂了之后转变为Candidate；
UUID 是 通用唯一识别码（Universally Unique Identifier）的缩写，是一种软件建构的标准，亦为开放软件基金会组织在分布式计算环境领域的一部分
我们介绍一种基于数据库维护自增 ID 区间，结合内存分配的策略，这也是淘宝的 TDDL 等数据库中间件使用的主键生成策略。
测试工具选用locust，locust中文意思为蝗虫，可以想象，locust就像成片的蝗虫，扑向我们的服务。
分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆，如：用户表，订单表。因为数据量巨大一张表无法承接，就会对其进行分库分表。小伙伴们可以去看一下
这是一个自定义注解 @Log，用于在方法上进行注解。以下是对该注解的逐行详细说明：
但一旦涉及到分库分表，就会引申出分布式系统中唯一主键ID的生成问题，永不迁移数据和避免热点的文章中要求需要唯一ID的特性：
作者：枕边书 链接：http://www.cnblogs.com/zhenbianshu/p/7265415.html 來源：博客园 问题 可能是由于经验太少，工作中经常会遇到问题，探究和解决问题的过程总想记录一下，所以我写博客经常是问题驱动，首先介绍一下今天要解决的问题： 服务耦合 我们在开发过程中可能会遇到这样的情况： 进程依赖于某服务，所以把服务耦合在进程代码中； 服务初始化耗时长，拖慢了进程启动时间； 服务运行要占用大量内存，多进程时内存损耗严重。 如我上篇文章 小时到分钟 - 一步步优化巨量关键词
Hadoop 是目前大数据领域最主流的一套技术体系，包含了多种技术，例如 HDFS（分布式文件系统），YARN（分布式资源调度系统），MapReduce（分布式计算系统）等等。
涉及到消息发送是如何工作的，本节首先将罗列参数，做简单说明，然后再给出运作图，进一步阐述其工作机制。
使用Zookeeper已经有几年时间了，零零散散的积累了一些经验，但从未想过能写出一些列的文章分享出来。从今天起，计划持续更新关于Zookeeper相关的文章，从基本的搭建使用、原理分析、典型场景分析、引用案例及代码编写，甚至到后期的源代码分析，带领大家一步步的从入门到深入Zookeeper的使用，在这个过程中你会像我一样慢慢的喜欢上它。
小林：通过调用门，从ring3到ring0，中断从ring3到ring0，进入vm 86等等
» 学习者（learner），包括跟随者（follower）和观察者（observer），follower用于接受客户端请求并想客户端返回结果，在选主过程中参与投票
string，int，list，map。Redis 最常见的用例是缓存对象以加速 Web 应用程序。
面试的时候，面试官只要看到你简历的上写的有Zookeeper（熟悉、掌握）之类，那你至少要准备接下来的11连问。
分布式架构下，唯一序列号生成是我们在设计一个系统，尤其是数据库使用分库分表的时候常常会遇见的问题。当分成若干个sharding表后，如何能够快速拿到一个唯一序列号，是经常遇到的问题。
分片是什么？分片就是将数据存储在多个机器上。当数据集超过单台服务器的容量，服务器的内存，磁盘IO都会有问题，即超过单台服务器的性能瓶颈。此时有两种解决方案，垂直扩展和水平扩展（分片）。
客户端消息处理最困难的一点在于消息可能会重复。比如客户端向Leader发送了一条指令，Leader收到了这条指令并执行了，但是连接在响应返回之前断开了。客户端没有收到回复，所以接下来会重连然后重新发送这条指令。这时服务器就必须想办法去重。
性能压测场景 1、本次需要对查询接口进行100、200、500并发逐渐递增方式进行性能压测 2、在压测过程中，100、200并发响应时间、吞吐量、报错率为0，满足性能需求 3、当并发用户为500时，报错率达到22%，此时经过监控服务器，发现服务器cpu、内存、硬盘、网络、应用服务gc情况未出现异常，满足指标 4、经过排查，本次应用服务使用的是Dubbo服务，通过修改jmeter断言，返回响应结果提示threadpool is exhausted ,detail msg:Thread poo
activeMQ 是一种开源的，实现了 JMS1.1 规范的，面向消息(MOM)的中间件，为应用程序提供高效的、可扩展的、稳定的和安全的企业级消息通信
作者简介 丁宜人，10年java开发经验。携程技术中心基础业务研发部用户中心资深java工程师，负责携程账号的基础服务和相关框架组件研发。之前在惠普公司供职6年，负责消息中间件产品研发。 一、相关背景 分布式架构下，唯一序列号生成是我们在设计一个系统，尤其是数据库使用分库分表的时候常常会遇见的问题。当分成若干个sharding表后，如何能够快速拿到一个唯一序列号，是经常遇到的问题。 在携程账号数据库迁移MySql过程中，我们对用户ID的生成方案进行了新的设计，要求能够支撑携程现有的新用户注册体量。 本文通过
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
