在平常的工作中，更新数据是再正常不过的一个需求了，我们只需要执行一个update语句即可，如果有必要我们还可以加上事务来保证数据的可靠性。
题记 工作也有几多年了，无论是身边遇到的还是耳间闻到的，多多少少也积攒了自己的一些经验和思考，当然，博主并没有太多接触高大上的分布式架构实践，相对比较零碎，随时补充(附带架构装逼词汇)。 俗话说的好，冰冻三尺非一日之寒，滴水穿石非一日之功，罗马也不是一天就建成的，当然对于我们开发人员来说，一个好的架构也不是一蹴而就的。 初始搭建 开始的开始，就是各种框架一搭，然后扔到Tomcat容器中跑就是了，这时候我们的文件，数据库，应用都在一个服务器上。 📷 服务分离 随着系统的的上线
工作也有几多年了，无论是身边遇到的还是耳间闻到的，多多少少也积攒了自己的一些经验和思考，当然，博主并没有太多接触高大上的分布式架构实践，相对比较零碎，随时补充(附带架构装逼词汇)。
有很多学生及一线的开发人员经常会问我到底是什么技术架构，是不是就是目前在学校的SSH、SSM技术，为了让更多的同行对架构这个词汇有更深刻的理解，我分享一下自己的个人见解。从编程开发到IT教学也有几多年了，无论是身边遇到的还是耳间闻到的，多多少少也积攒了自己的一些经验和思考，当然，杨老师并没有接触太多高大上的分布式架构实践，比如淘宝的HSF架构，我个人掌握相对比较零碎，随时补充(附带一些经常会听到的架构高逼格词汇)。
什么是Hash一致性算法？面试的时候被问到了，因为不了解，所以就没有回答上。在此为大家整理一下什么是Hash一致性算法，希望对大家有帮助！今天的分享先从历史的角度来一步步分析，探讨一下到底什么是Hash一致性算法！
在我们项目中有一些比较特殊的需求，需要访问其他服务器上的 bag 包资源信息，本身读取 bag 包就是一个非常耗时的操作，还在不同的机器上，所以就涉及到了远程过程调用，即 RPC ,调用远程函数就像调用本地函数一样，RPC 底层会做好数据的序列化与传输，从而能使我们更轻松地创建分布式应用和服务。
编者按：在本次RTSCon2022中，我们邀请到了烟台小樱桃网络科技有限公司CTO，FreeSWITCH中文社区创始人 杜金房，为大家详细分享双机、三机，到可弹性伸缩的通信集群建设经验。包含一对一通话、呼叫中心及音视频会议、日志监控等场景，包含FreeSWITCH、Kamailio、WebRTC、MCU、SFU、Docker、K8S、ETCD、NATS、Loki等相关技术。
最近有小伙伴跑过来问什么是Hash一致性算法，说面试的时候被问到了，因为不了解，所以就没有回答上，问我有没有相应的学习资料推荐，当时上班，没时间回复，晚上回去了就忘了这件事，今天突然看到这个，加班为大家整理一下什么是Hash一致性算法，希望对大家有帮助！文末送书，长按抽奖助手小程序即可参与，祝君好运！
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这个方案就跟停机迁移一样，步骤几乎一致，唯一的一点就是那个导数的工具，是把现有库表的数据抽出来慢慢倒入到新的库和表里去。但是最好别这么玩儿，有点不太靠谱，因为既然分库分表就说明数据量实在是太大了，可能多达几亿条，甚至几十亿，你这么玩儿，可能会出问题。
Cloudera Manager(简称CM)是Cloudera公司开发的一款大数据集群安装部署利器，这款利器具有集群自动化安装、中心化管理、集群监控、报警等功能，使得安装集群从几天的时间缩短在几小时以内，运维人员从数十人降低到几人以内，极大的提高集群管理的效率。所以为了同学们能够快速搭建该平台，写出以下教程仅供参考，有什么不足之处请提出，加以改正。 开始之前其实有很多的工作要做，比如配置IP地址、关闭防火墙、配置SSH免密登录等，这些都是比较常规的环境配置，这里不再赘述，不懂者自行百度。 附上大数据“前世今生”的一篇文章给大家，希望大家对大数据有更多的了解，大数据的前世今生：诞生、发展、未来？
无论是哪种方案，都要花费巨资，而且就是一年中使用几天，但是对于电商，良好的用户体验就是生命，怎么办，有没有更好的方案？
如图，假设我们申请了4台数据库服务器，每台上面部署了8个数据库，每个数据库对于每张表分了32张表
突然! 扩容了，扩容成6个库，每个库需要12个表，你怎么来增加更多库和表？ 当你已经弄好分库分表方案，测试也通过了，数据能均匀分布到各个库和表里去，而且接着你还通过双写方案上了系统，已经直接基于分库分表方案在搞了。 需求来了~现在这些库和表又支撑不住了，要继续扩容，咋办？
这个你必须面对的事，就是当你已经弄好分库分表方案，测试也通过了，数据能均匀分布到各个库和表里去，而且接着你还通过双写方案上了系统，已经直接基于分库分表方案在搞了。
特别申明：本文根据生产变更编写，所有ip、用户名、文件路径和文件名等敏感信息已做替换删除或打码处理。
sql server 作为目前主流的数据库，用户遍布世界各地。sql server也有一些比较成熟的主备方案，目前主要有：复制模式(发布-订阅模式)、镜像传输模式、日志传输模式、故障转移集群。后面会一一介绍介绍各自的优缺点。
ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，并协助人类完成一系列任务，因此有望成为提高办公、学习效率的工具。以前的人工智能AlphaGo打败了柯洁，但只是在围棋领域，而ChatGPT则已经进入了日常工作领域和生活世界。
将不同功能分离部署可以实现一定程度的伸缩性，但是随着网站的访问量逐步增加，即使分离到最小粒度的独立部署，单一的服务器也不能满足业务规模的要求。因此必须使用服务器集群，即将相同服务部署在多态服务器上构成一个集群整体对外提供服务。
下表为某示例企业所安装的SAP环境示例：共安装了三台服务器，配置了5个client：
引言 本文介绍数据库中的架构设计； 通常，单机是无法满足大系统对数据库的读写要求的，必须用集群的方式来解决； 引入集群意味着提升了系统的复杂度，使系统变得复杂和不好维护； 通常采用数据库负载均衡策略、读写分离策略、分库分表策略等加以优化； 负载均衡 扩展性强：当系统要更高数据库处理速度时，只要简单地增加数据库服务器就可以得到扩展； 可维护性：当某节点发生故障时，系统会自动检测故障并转移故障节点的应用，保证数据库的持续工作； 安全性： 因为数据会同步的多台服务器上，可以实现数据集的冗余，通过多份数据来保证安全
单机模式是redis部署的最常见模式，这种模式非常不安全。如果出现断电或者redis宕机的情况，大部分情况就会导致数据的丢失。不过这种模式也有他的优点：部署简单、节省资源。一般开发时和开发环境使用该模式。
如果我们的SQL Server要保证高可用性，那么可以采用故障转移群集。最简单的故障转移群集是两台服务器，一台做活动的服务器，另一台做备用服务器，这就是AP模式的Cluster。另外一个模式就是AA模式，也就是两台服务器都是运行SQL Server实例。
在我们的项目当中，使用定时任务是避免不了的，我们在部署定时任务时，通常只部署一台机器。部署多台机器时，同一个任务会执行多次。比如短信提醒，每天定时的给用户下发短信，如果部署了多台，同一个用户将发送多条。只部署一台机器，可用性又无法保证。今天向大家介绍一款开源产品，分布式定时任务解决方案---- elastic-job。
前言：生产环境中一台mysql主机存在单点故障，所以我们要确保mysql的高可用性，即两台MySQL服务器如果其中有一台MySQL服务器挂掉后，另外一台能立马接替其进行工作。
上面是一些安全体系系统，如数据安全体系、应用安全体系、前端安全体系等。 中间是业务运营服务系统，如会员服务、商品服务、店铺服务、交易服务等。 还有共享业务，如分布式数据层、数据分析服务、配置服务、数据搜索服务等。 最下面呢，是中间件服务，如MQS即队列服务，OCS即缓存服务等。
这周复习redis，被集群和分布式搞得头大，也接触到一致性哈希算法， 因此博主进行了一定得学习，故，写下这篇文章。
zookeeper是一个经典的分布式数据一致性解决方案，致力于为分布式应用提供一 个高性能、高可用，且具有严格顺序访问控制能力的分布式协调存储服务。
昨天我们分享了怎么不停机进行分库分表数据迁移（数据库分库分表后，我们生产环境怎么实现不停机数据迁移）后来有好多朋友问我，说他们的系统虽然也到了差不多分表的地步了，但是，不知道具体拆分多少张表，分多了又怕浪费公司资源，分少了又怕后面怎么去扩容，还有另一些朋友说，所在的公司规模还不大，尚在发展中，公司压根就没这么资源给他们这么去拆分。
上一篇分布式系统中的定时任务全解（一）中对定时任务和定时任务的基础使用方式进行了说明。这一小节，把分布式场景下的定时任务进行一个大致的讲解。
冰河之前维护着上千台服务器组成的服务器集群，如果每次需要在服务器上执行命令的时候，都要手动登录每台服务器进行操作的话，那也太麻烦了。
前面关于es的文章基本上都是添加，修改，更新操作，删除的例子仅仅有根据id删除单条数据的。但作为一个重度使用es的用户，我们肯定得了解所有相关删除操作的命令，才能更加方便的使用和维护es。 通常情况下，删除操作是非常敏感的，这一点不论在关系型数据库，还是nosql数据库都是同样的道理。在es里面也是如此，虽然es大部分时候都是读多写少的系统。 在es里面常用的删除需求，通常如下： （1）根据某个主键id删除单条数据 （2）根据某个查询条件删除一批数据 （3）删除某个type的数据 （4）删除某个index的
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。
冰河之前维护着上千台服务器组成的服务器集群，如果每次需要在服务器上执行命令的时候，都要手动登录每台服务器进行操作的话，那也太麻烦了。你想想，如果在上千台服务器的集群中，每台服务器中只需要简单的执行一个相同的命令，那别说执行命令了，就是让你依次手动登录上千台服务器，那也够你受的了。估计依次登录上千台服务器，给你三天时间你可能都登不完，那怎么办呢？有没有什么好的方法来解决这个问题呢？
简单说，分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的，而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。
定期删除：默认是每隔 100ms 就轮询各个库随机抽取一些设置了过期时间的key，检查其是否过期，如果过期就删除。每隔100ms就遍历所有的设置过期时间的 key 的话，是个损耗。
集群是一组协同工作的服务实体，用以提供比单一服务实体更具扩展性与可用性的服务平台。在客户端看来，一个集群就象是一个服务实体，但事实上集群由一组服务实体组成。与单一服务实体相比较，集群提供了以下两个关键特性： image.png 先说区别： 一句话：分布式是并联工作的，集群是串联工作的。 1：分布式是指将不同的业务分布在不同的地方。 而集群指的是将几台服务器集中在一起，实现同一业务。 分布式中的每一个节点，都可以做集群。 而集群并不一定就是分布式的。 举例：就比如新浪网，访问的人多了，他可以做一个群集，前
这次我们来说说我们的RocketMQ的安装和参数配置，先来看一下我们RocketMQ的提出和应用场景吧。
我们知道，“高并发”是现在系统架构设计的核心关键词。一个架构师如果设计、开发的系统不支持高并发，那简直不好意思跟同行讨论。但事实上，在架构设计领域，高并发的历史非常短暂，这一架构特性是随着互联网，特别是移动互联网的发展才逐渐变得重要起来的。
集群是一组协同工作的服务实体，用以提供比单一服务实体更具扩展性与可用性的服务平台。在客户端看来，一个集群就象是一个服务实体，但事实上集群由一组服务实体组成。与单一服务实体相比较，集群提供了以下两个关键特性：
最近在读一本来自淘宝技术团队大牛的书，名字叫《大型网站系统与Java中间件实践》。开篇的章节详细地介绍了一个网站架构由小变大不断演进的过程，其中从单机架构升级到集群架构的过程中着重介绍了关于session同步问题， 这也是很多人在聊到分布式时绕不过去的话题。下面就整理下书中的内容，也算是做个读书笔记，方便以后参考。
千算万算，思维缜密，语言上前后思考，上一篇文章终究还是没有逃过一劫。上一篇文章是啥？---《持续搞【附近】---听说MongoDB是专业的（三）》
这篇文章，我们来聊一下对于一个支撑日活百万用户的高并系统，他的数据库架构应该如何设计？
看到这个题目，很多人第一反应就是：分库分表啊！但是实际上，数据库层面的分库分表到底是用来干什么的，其不同的作用如何应对不同的场景，我觉得很多同学可能都没搞清楚。 用一个创业公司的发展作为背景引入—— 假如我们现在是一个小创业公司，注册用户就 20 万，每天活跃用户就 1 万，每天单表数据量就 1000，然后高峰期每秒钟并发请求最多就 10。 天呐！就这种系统，随便找一个有几年工作经验的高级工程师，然后带几个年轻工程师，随便干干都可以做出来。 因为这样的系统，实际上主要就是在前期进行快速的业务功能开发，搞一个单块系统部署在一台服务器上，然后连接一个数据库就可以了。 接着大家就是不停地在一个工程里填充进去各种业务代码，尽快把公司的业务支撑起来。 如下图所示：
到此为止，一共介绍了四种服务器性能优化的方法，分别是：动态内容缓存、浏览器缓存、反向代理缓存、Web组件分离。我们发现在这四种方法中，“缓存”占了大头！确实如此，“缓存”是服务器性能优化的核心思想，我们提出的各种优化方法本质上只是把“缓存”用在了不同的地方，并根据使用位置的不同，个性化定制缓存的使用方法。接下来又要介绍一种缓存的新用法——数据缓冲区。 之前介绍的动态内容缓存、浏览器缓存都是将整个静态页面进行缓存，这种方式有个弊端：由于缓存了整体页面，因此缓存的数据较为笨重，缺乏灵活性。为了解决这个问
双机热备就是使用互为备份的两台服务器共同执行同一服务，其中一台主机为工作机（Primary Server），另一台主机为备份机（Standby Server），保证系统不间断的运行。双机热备软件就是实现上述功能的软件产品。双机热备针对的是服务器的临时故障所做的一种备份技术，通过双机热备，来避免长时间的服务中断，保证系统长期、可靠的服务。
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
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