ASP.NET + SqlSever 大数据解决方案 PK HADOOP 半个月前看到博客园有人说.NET不行那篇文章，我只想说你们有时间去抱怨不如多写些实在的东西。 1、SQLSERVER优点和缺点？ 优点：支持索引、事务、安全性以及容错性高 缺点：数据量达到100万以上就需要开始优化了，一般我们会对 表进行水平拆分，分表、分区和作业同步等，这样做大大提高了逻辑的复杂性，难以维护，只有群集容错，没有多库负载均衡并行计算功能。 2、SQLSERVER真的不能处理大数据？ 答案：当然可以的，打个比
己亥末，庚子春，荆楚大疫，染者数万，众惶恐，举国防，皆闭户。南山镇守江南都，率白衣郎中数万抗之，且九州一心,月余，疫尽去，国泰民安。
顾名思义 zookeeper 就是动物园管理员，他是用来管 hadoop（大象）、Hive(蜜蜂)、pig(小 猪)的管理员， Apache Hbase 和 Apache Solr 的分布式集群都用到了 zookeeper；Zookeeper: 是一个分布式的、开源的程序协调服务，是 hadoop 项目下的一个子项目。他提供的主要功 能包括：配置管理、名字服务、分布式锁、集群管理。
本文主要介绍了一致性哈希算法的基本概念、实现思想及其在实际中的应用。文章通过一个具体的实例，详细阐述了该算法在分布式缓存系统中的应用，并针对该算法在实际应用中可能遇到的问题进行了讨论。总的来说，一致性哈希算法具有分布均匀、查找准确、负载均衡等优点，在分布式系统中具有广泛的应用前景。
查看节点列表有 ls path 和 ls2 path 两个命令，后者是前者的增强，不仅可以查看指定路径下的所有节点，还可以查看当前节点的信息。
可以通过部署多个节点，同时设计一些方案让这些节点互为备份。这样，当某个节点故障时，它的备份节点可以顶替它继续提供服务。这些方案就是分布式缓存的高可用方案。主要有客户端方案、中间代理层方案和服务端方案三大类。
PS：重点原理和基本命令。Zookeeper 是一个有上下级关系（Leader 、follower 、Observer ）的集群。客户端链接 zookeeper 集群是通过 Seesion 链接(TCP 长链接)。客户端链接以后可以对节点(存储在 zookeeper 上 znode)增删改查。Znode 有四种类型：临时、临时有序、持久、持久有序对（znode）节点做增删改查时我们可以监控其动作（Watcher 机制）还可以对节点设置权限访问。
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。Elasticsearch的增删改查操作全部由http接口完。由于Elasticsearch授权模块需要付费，所以免费开源的Elasticsearch可能存在未授权访问漏洞。该漏洞导致，攻击者可以拥有Elasticsearch的所有权限。可以对数据进行任意操作。业务系统将面临敏感数据泄露、数据丢失、数据遭到破坏甚至遭到攻击者的勒索。
字典在Redis中的作用是非常巨大的，对Redis数据库的增删改查等操作都构建在对字典的操作之上，因此，了解字典的底层实现能让我们对Redis有更深的理解。下面分4个模块讲解Redis的字典实现（基本所有实现细节和重点都会谈到）：
前面几篇以spring作为主题也是有些时日了，高并发分布式这个主题也挺大能说挺多东西的，也是再开了个坑，然后分P来慢慢跟进吧。我和大部分人一样是一名学习者，不是布道者，更多的是自己的学习总结而不具有权威，进行总结，尽量让人看的简单是我的本意，然后有错则改，无则加勉是最好的，在此也希望大家共同进步。
项目背景 每个系统都有日志，当系统出现问题时，需要通过日志解决问题 当系统机器比较少时，登陆到服务器上查看即可满足 当系统机器规模巨大，登陆到机器上查看几乎不现实 当然即使是机器规模不大，一个系统通常
在很久很久以前, 数据以文件的形式保存. 这时, 我们要向去读取数据, 可以一行一行的readline, 使用工具可以是grep, awk, java等.
导读 Zookeeper 相信大家都听说过，最典型的使用就是作为服务注册中心。今天陈某带大家从零基础入门 Zookeeper，看了本文，你将会对 Zookeeper 有了初步的了解和认识。 注意：本文基于 Zookeeper 的版本是 3.4.14，最新版本的在使用上会有一些出入，但是企业现在使用的大部分都是 3.4x 版本的。 Zookeeper 概述 Zookeeper 是一个分布式协调服务的开源框架。主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题，例如怎样避免同时操作同一数据造成脏读的问题。 ZooKe
而Redis集群则对抗压能力更看重，整个集群的数据库整合起来是一个完整的数据库。要看业务做出不同的选择。
拆分在算法中是一个非常重要的思想，当你的数据集巨大时，你可以按照特定的规则将大数据拆分成小数据集，降低因数据量增长过大带来的问题。
生活在信息爆炸的今天，我们每天不得不面对和过滤海量的信息--无疑是焦躁和浮动的，这就意味着用户对你站点投入的时间可能是及其吝啬的（当然有一些刚需站点除外）。
分布式系统的简单定义：分布式系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上，彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统。
如：当系统数据量上了10亿、100亿条的时候，我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题：
近期听墨者安全的客服人员说有些受了DDOS攻击的用户反映，曾使用了某些公司的高防产品，服务器还是会受到攻击，说DDOS攻击防御防不住，为此对DDOS攻击防御产生了质疑。下面咱就分析下接入高防后，服务器还是会受到攻击这是为什么？
一、Zookeeper基础简介 1、概念简介 Zookeeper是一个Apache开源的分布式的应用，为系统架构提供协调服务。从设计模式角度来审视：该组件是一个基于观察者模式设计的框架，负责存储和管理数据，接受观察者的注册，一旦数据的状态发生变化，Zookeeper就将负责通知已经在Zookeeper上注册的观察者做出相应的反应，从而实现集群中类似Master/Slave管理模式。ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。 2、基本理论 数
对于数字和文本类型的数据，比方说名字和电话号码相关的信息。我们需要有个地方存起来。
Zookeeper主要是一个分布式服务协调框架，实现同步服务，配置维护和命名服务等分布式应用，基于对Zab协议（ZooKeeper Atomic Broadcast，zk原子消息广播协议，分布式一致性算法）的实现，能够保证分布式环境中数据的一致性。 简单来看，zookeeper=文件系统+通知机制。
题记 Elasticsearch研究有一段时间了，现特将Elasticsearch相关核心知识、原理从初学者认知、学习的角度，从以下9个方面进行详细梳理。欢迎讨论…… 0. 带着问题上路—ES是如何产生的？ ---- （1）思考：大规模数据如何检索？ 如：当系统数据量上了10亿、100亿条的时候，我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题： 1）用什么数据库好？(MySQL、sybase、Oracle、达梦、神通、MongoDB、Hbase…) 2）如何解决单点故障；(lvs、F5、A10、Zoo
ZAB 协议是为分布式协调服务 Zookeeper 专门设计的一种支持崩溃恢复的原子广播协议，实现分布式 数据一致性
作者 | FISCO BCOS 首席架构师 张开翔 来源 | FISCO BCOS 开源社区 责编 | Carol 封图 | CSDN 下载自视觉中国 区块链数据“全局一致”、“难以篡改”这两个特性已经广为人知，是区块链营造“信任”的基石。为了达到这两个效果，区块链的共识、同步、校验等技术细节足可大书特书，而本文要从“我篡改了区块链数据”讲起。 “我篡改了区块链数据” FISCO BCOS开源联盟链社区现在相当活跃，每天都会产生大量的讨论，大家也会饶有兴趣地研究和挑战区块链如何做到“难以篡改”。我们注
众所周知，ES 中 filter 是不参与相关性评分的，所以查询子句可以被系统进行缓存，性能要高于普通的 query 查询。bool 查询中支持 4 种子句，分别是 filter、must、must_not、should，其中 filter 和 must_not 属于过滤器，过滤器查询先于其它查询执行。另外在 function_score、constant_score 中也可以使用 filter 子句进行查询缓存。
ZooKeeper是一个分布式的、开源的分布式应用程序协调服务，可以在分布 式环境中实现应用配置管理、统一命名服务、状态同步服务等功能。 ZooKeeper是一种为分布式应用所设计的高可用、高性能的开源协调服务，它提供了一项基本服务：分布式锁 服务。由于ZooKeeper开源的特性，在其分布式锁实现的基础上，又被摸索出了其它的功用，譬如：配置维 护、组服务、分布式消息队列等等。 ZooKeeper维护了一个类似文件系统的数据结构，其内部每个子目录都被 称作znode（目录节点），与文件系统一样，我们可以自由的增删改查znode。ZooKeeper集群适合搭建在奇数 台机器上。只要集群中半数以上主机处于存活，那么服务就是可用的。 ZooKeeper在配置文件中并没有指定 master和slave，但是，ZooKeeper在工作时，只有一个节点为leader，其余节点为follower，leader是通过内部 的选举机制临时产生的。
其实ZooKeeper在我们日常的开发中基本上是隐形的….大多数时间只是偶尔从其中读取一些配置信息.
用来删除节点，与delete的区别是delete只能用来删除叶子节点，如果节点下有子节点的话则不能删除，则rmr可以删除非叶子节点，即节点下有子节点时仍可以删除节点，zk中的delete类似于Linux下的rmdir，只能用来删除空目录，而rmr则类似于rm -rf，不管目录下面有什么都递归删除
Redis底层的数据库采用的就是这种结构，还有哈希键的底层实现之一也是采用HashMap这种结构。 哈希表的节点结构如下：
《Redis设计与实现》读书笔记（二） ——Redis中的字典（Hash） （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 字典，又称符号表、关联数组、映射，是一种保存键值对的抽象数据结构。每个键（key）和唯一的值（value）关联，键是独一无二的，通过对键的操作可以对值进行增删改查。 redis中字典应用广泛，对redis数据库的增删改查就是通过字典实现的。即redis数据库的存储，和大部分关系型数据库不同，不采用B+tree进行处理，而是采用hash的方式进行处理。 另外，毫无疑问，redis的hash
作为要了解etcd这个数据库，那么第一步就是要知道从哪里去访问官网，再下一步就是如何从官网中获取自己需要的文档资料。
MongoDB是一个面向文档的数据库，它以BSON（Binary JSON）格式存储数据。与关系型数据库不同，MongoDB没有固定的表结构，允许存储不同结构和类型的数据。这使得MongoDB非常适合处理半结构化和非结构化数据，如日志、社交媒体数据等。
目前，随着大型决策支持系统的发展，其支撑数据库的执行效率已经成为制约整个企业信息系统性能和效率提升的瓶颈。[1]尤其在电子商务领域，联机事务分析（OLAP）应用越来越广泛，对性能的要求也越发紧迫。联机事务分析是以多维度的方式分析数据，能弹性地提供积存、下钻和枢纽分析等操作，呈现集成性决策信息的方法。其目前主要处理兆兆（T）字节的数据，满足复杂的查询需求，尤其是对多张表中的千万条记录的数据进行数据分析和信息综合。而目前上述需求在关系数据库中已经不能完全的得到满足。[2]同时，商业应用领域对性能、可靠性和性价比的苛刻要求，催生了数据库集群的广泛应用[3]。数据库集群分为共享集群和非共享集群，而针对决策支持系统的业务处理，非共享集群有其固有的优势。[4]
网站在运作当中会不断的通过宣传推广提升访问量，同时网站自身的内容也会不断的丰富完善，使得服务器的负荷也在增加。特别是访问量同时涌入之后就很有可能会造成主机反应不及时，出现卡顿和网络延迟等问题，影响到访问体验。因此就会采用cdn来解决服务器过载的问题，而和服务器一样，cdn也有带宽、内存的参数，但如何查cdn节点带宽呢，在哪里才能看到所购买的cdn加速的相关信息呢。
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在我们的系统开发过程 中不可避免的会使用到定时任务的功能，而当我们在生产环境部署的服务超过1台时，就需要考虑任务调度的问题，防止两台或多台服务器上执行同一个任务，这个问题今天咱们就用zookeeper来解决。
ZooKeeper的视图数据结构，很像Unix文件系统，也是树状的，这样可以确定每个路径都是唯一的。zookeeper的节点统一叫做「znode」，它是可以通过「路径来标识」，结构图如下：
可以对 String 进行自增自减运算，从而实现计数器功能。Redis 这种内存型数据库的读写性能非常高，很适合存储频繁读写的计数量。
ZooKeeper是一个集中的服务，用于维护配置信息、命名、提供分布式同步、提供组服务。分布式应用程序以某种形式使用所有这些类型的服务。
CAP定理指出，在异步网络模型中，不存在一个系统可以同时满足上述3个属性。换句话说，分布式系统必须舍弃其中的一个属性。对于需要在分布式条件下运行的系统来说，如何在一致性、可用性和分区容错性中取舍，或者说要弱化哪一个属性，是首先要考虑的问题。
面试指南系列，很多情况下不会去深挖细节，是小六六以被面试者的角色去回顾知识的一种方式，所以我默认大部分的东西，作为面试官的你，肯定是懂的。
本文讲述了一种利用 XXL-JOB 来进行分片任务处理的方法，另外加入对执行节点数的灵活控制。
如：当系统数据量上了 10 亿、100 亿条的时候，我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题： 1）用什么数据库好？(mysql、oracle、mongodb、hbase…) 2）如何解决单点故障；(lvs、F5、A10、Zookeep、MQ) 3）如何保证数据安全性；(热备、冷备、异地多活) 4）如何解决检索难题；(数据库代理中间件：mysql-proxy、Cobar、MaxScale 等;) 5）如何解决统计分析问题；(离线、近实时)
50、Redis支持哪几种数据类型？ 字符串String、字典Hash、列表List、集合Set、有序集合SortedSet; 如果你是Redis中高级用户，还需要加上下面几种数据结构HyperLogLog、Geo、Pub/Sub。 String字符串： 格式: set key value string类型是二进制安全的。意思是redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象 。 string类型是Redis最基本的数据类型，一个键最大能存储512MB。 Hash（哈希） 格式:
缓存是分布式系统中的重要组件，主要解决高并发，大数据场景下，热点数据访问的性能问题。提供高性能的数据快速访问。 一、缓存概述 缓存是分布式系统中的重要组件，主要解决高并发，大数据场景下，热点数据访问的性能问题。提供高性能的数据快速访问。 1.1缓存的原理 （1） 将数据写入/读取速度更快的存储（设备）； （2） 将数据缓存到离应用最近的位置； （3） 将数据缓存到离用户最近的位置。 1.2缓存分类 在分布式系统中，缓存的应用非常广泛，从部署角度有以下几个方面的缓存应用。
缓存是分布式系统中的重要组件，主要解决高并发，大数据场景下，热点数据访问的性能问题。提供高性能的数据快速访问。
Redis 本质上是一个 Key-Value 类型的内存数据库， 整个数据库加载在内存当中进行操作， 定期通过异步操作把数据库数据 flush 到硬盘上进行保存。
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