Lagom的Message Broker API提供至少一次的语义并使用Kafka。如果新实例开始发布信息，则其消息将添加到先前发布的事件中。...如果一个新实例订阅一个主题，他们将收到所有的过去，现在和未来的事件。主题是强类型的,因此，用户和生产者都可以预先知道流通的预期数据是什么。 要将数据发布到主题，服务需要在其服务描述符中声明该主题。...后者采用主题名称，并引用返回主题实例的方法。默认情况下，流经主题的数据将序列化为JSON。通过为服务描述符中定义的每个主题传递不同的消息序列化程序，可以使用不同的序列化格式。...在此示例中，订单服务发布到一个或多个Kafka主题，而用户服务订阅消费信息。用户服务使用Akka remoting与其他用户服务实例（集群成员）进行通信。...Lagom引入了PersistentEntity作为API与ES进行交互。持久实体也是事务边界。不变量可以保持在一个实体内，但不能跨越多个实体。 Lagom将事件流保留在数据库中。
你是否将Lagom描述为带有一定倾向性的框架？ Bonér：是的，它具有一定的倾向性。...Lagom倡导一些核心的原则，并使它们更易于实现，这些原则如下所示： 通过非共享的设计，实现真正的隔离：这意味着Lagom中的服务都是自我管理、松耦合以及位置可变的（对位置透明）——对于可恢复性和弹性来讲...ConductR：从最底层提供了隔离性，为微服务实例实现运行时管理。...也就是说，使用微服务的一个好处就是服务可以根据所要解决的问题自由选择最合适的持久化模型，也就是所谓的Polyglot Persistence。...基于微服务的系统要拥抱这样的现实，那就是要能够应对如今现实世界的挑战。 Lagom第一个针对Java的MVP版本可以在GitHub上获取，Scala版本将会稍后推出。
如果市面上有个什么能提供相应能力的开发工具，可以轻松快速上手的，那么项目开发就可以立即启动了。 现在来谈谈lagom：lagom是一套scala栈的微服务软件开发工具。...从官方文档介绍了解到lagom主要提供了一套服务接口定义及服务功能开发框架。值得一提的是服务功能可以是集群分片模式的。...这让我对使用lagom产生了兴趣，想继续调研一下利用lagoom来开发上面所提及数据中台的可行性。lagom服务接入部分是通过play实现的。...用嵌入的kafka进行服务整合与单独用kafka也不会增加太多麻烦。倒是lagom提供的这个集开发、测试、部署为一体的框架在团队开发管理中应该能发挥良好的作用。...首先，系统特点是功能分片：系统按业务条块分成多个片shardregion，每个片里的entity负责处理一项业务的多个功能。多个用户调用一项业务功能代表多个entity分布在不同的集群节点上并行运算。
很显然，依靠单核CPU的处理能力已不足以进行如此密集的计算（摩尔定律的失效），一般情况下，我们的解决方案是：把计算拆分成多个子任务实现并行（单机多核或分布式集群）执行。...Actor模型认为，并行计算的最小单元就是一个Actor实例，而每个实例拥有自己的状态和行为，在一个大型系统中，可能存在成千上万个Actor实例，他们之间通过消息的方式进行通信，每个Actor都能发送消息给其他...目前业界已经有多个基于Akka实现的开源项目，项目类型涵盖了Web开发、微服务、分布式文件或计算服务等。...Lagom框架 在目前IT界，最火爆的概念要属"微服务"了，微服务的理念是：把业务功能拆成小的、独立的单元，他们之间能够互相通信而且支持水平扩展。...Lagom就是这样一款微服务框架，它基于异步的消息驱动，对分布式集群、持久化（如 JPA、NoSql）都有良好的支持。同时，它也拥有完整的集成开发环境，非常便于在线部署和管理。
类型（Type） 类型，用于区分索引中的文档，即在索引中对数据逻辑分区。比如设计项目分为 ui 、 ux 这些类型。可以放在该类目进行区分。但一般操作，很少用到这么复杂的。...集群（Cluster） 跟服务器集群类似，多个 ElasticSearch 运行实例（节点 Node）的组合构成完整的 ElasticSearch 集群。...节点（Node） 上面说过，一个 ElasticSearch 实例就是节点。任何节点都可以被选举成为主节点。主节点负责集群内所以变更，比如文档的增加、删除等。所以集群不会因为主节点流量的增大成为瓶颈。...如果是全文搜索，会查询到每个分片，然后将每个分片的结果进行全局地收集，并处理返回。 举个例子：比如新建了一个索引 project , 存储项目相关的数据。...拆 字诀:类似分片的路由规则，根据具体业务指定即可。 这里，我们可以定义 1000 个索引，分别名为 project1、project2、project_3...
而现实情况却并非如此，当涉及到了大量分拆型、集群型资源的使用时，管理员则更倾向于基于账号维度对资源进行划分。根据康威定律，设计系统的架构受制于产生这些设计的组织的沟通结构。云平台的架构亦是如此。...如果缺少统一的资源管理策略，则难以建立起多维度的资源视图，将资源成本拆分到每一个项目或系统上。...企业在使用公有云服务的过程中，会创建多个公有云账号，并在这些账号下订购了不同的云服务。某些场景下，企业需要在一个特定的账号下集中采购某类云资源，并希望将这些资源共享给企业中其他的公有云账号共同使用。...最常用到的是实例级别（如ECS、RDS等）的资源标签。其次是分拆型服务场景（如OSS、CDN等），分拆型云服务的分账维度往往不是账单中定义的实例维度，而是更细的分拆项维度。...账号资源组标签作用域公有云资源账号下的资源集合一个账号可以包含多个资源组一个账号可以包含多个标签云资源一个账号对应关联多个云资源一个资源实例仅支持关联一个资源组云资源与标签的关系为多对多管理复杂度简单中高财务分账账号维度支持以资源组方式分账
动机 使用多个数据中心的原因有很多，例如： 冗余度，以允许在一个位置发生故障，仍然可以运行。 为用户附近的请求提供服务，以提供更好的响应能力。 在许多服务器上平衡负载。...可以使用跨越多个数据中心（data centers）的默认设置运行普通的 Akka 集群，但这可能会导致以下问题： 在网络分裂（network partition）期间，群集成员关系的管理将停止，如下面单独一节所述...然而，许多构建在集群成员关系（membership）之上的好用的工具都会丢失。例如，不可能在不同的集群中使用分布式数据。 我们经常建议将微服务实现为一个 Akka 集群。...服务的外部 API 将是 HTTP、gRPC 或消息代理，而不是 Akka 远程处理或集群（参见 Lagom 框架文档中的其他讨论：内部和外部通信），但是在多个节点上运行的服务内部通信将使用普通的 Actor...当将此服务部署到多个数据中心时，如果内部通信无法使用普通的 Actor 消息传递，则会很不方便，因为它被分为几个 Akka 集群。
一、背景 携程大部分应用是基于CRedis客户端通过集群来访问到实际的Redis的实例，集群是访问Redis的基本单位，多个集群对应一个Pool，一个Pool对应一个Group，每个Group对应一个或多个实例...另外，分拆过程中需要大量中间状态的实例Buffer作为过渡，比如一对60G的实例分拆为5G，中间状态的Buffer需要24个60G的实例，纯人工分拆异常艰难，而且容易出错，依靠容器自动调度生成实例会极大降低...实践证明这种监控方案最为理想，比如有一次我们生产迁移集群后，DBA需要集群的聚合页面，也就是把所有的实例聚合在一起的按集群维度查看的页面，我们修改telegraf的脚本将集群的信息随着实例推送过去立刻就能显示在监控页面上...这样划分后，我们就可以很方便地让集群根据重要性按机器的高中低配来调度，并且让集群是否在多Region上打散。为了方便理解，这里一个Region可以简单等同于一个K8S集群。...多个Region如下图，这时候，其实是有2个Statefulset，这种方案可以扩散到更多Region，这样哪怕是某个K8S集群挂了，重要的集群仍然有对外提供服务的能力。 ?
TiDB 常用应用场景 业务规模和体量 目前我司的 TiDB 的业务规模大概有 1700 多个节点，集群数百个。单集群最大的节点数大概是 40 多个，单表有最大上千亿条记录。...在没有分布式数据库以前，订单类业务是可以写多笔的，当用户端 MySQL 集群挂了的时候，商家端的 MySQL 集群未必同时挂掉，这个时候通过校验服务可以发现商家端存在这笔订单，但是用户端没有这笔订单，那这时可以通过旁路补单的方式来把数据补回来...下图是补单的逻辑，首先是轮询集群状态，判断是否宕机。 如果是，则判断是商家端还是用户端。...这里面有多个参与方，都去试一下，可以做就提交，不可以做就 Cancel 掉。另外当一个事务持续时期很长的话，可能用 Saga 模式去做这个事情。...用 SET 化解决订单的业务的时候，单个机房可以用 SET 化来解决，但如果是帐户类业务则解决起来相对困难，在 SET 化双向复制场景下，写坏的数据已经扩散到多个集群。这时想要找回数据是非常困难的。
---- 常见的分库分表的方式 有个MySQL的集群哈 分库 两种方式，如下 方式一： 把一个实例中的多个数据库拆分到不同的实例 假设我们是个电商系统， DB集群中有 订单、用户、促销 三个数据库...当然了，如果你的情况是： 订单节点的写入压力比较大，你这样拆也解决不了问题。 那就需要第二种方式了 ---- 方式二： 把一个库中的表分离到不同的数据库中 。 ?...-----------> 那只有终极大招-----> 分表 ---- 分表 分表 ： 就是对一个库中的相关表 进行水平拆分到不同实例的数据库中。 这一块很复杂，坑太多。。。。。...---- 如何在节点上部署分片 方式一： 每个分片使用单一的数据库，并且数据库名也相同 方式二： 将多个分片表存储在一个数据库中，并在表名上加入分片号后缀 这个是对表进行编号 方式三...---- 方式二：全局节点 弄个全局表 ，但这个表有可能成为瓶颈，所以引入第三种 方式三： 使用redis代替全局节点，Redis缓存服务器中创建全局ID 其他方式。。。。
分布式是指将一个业务拆分不同的子业务，分布在不同的机器上执行，集群是指多台服务器集中在一起，实现同一业务，可以视为一台计算机，一个云计算平台，就是通过一套软件系统把分布式部署的资源集中调度使用。...两个特点 可扩展性：集群中的服务节点，可以动态的添加机器，从而增加集群的处理能力。 高可用性：如果集群某个节点发生故障，这台节点上面运行的服务，可以被其他服务节点接管，从而增强集群的高可用性。...分布式是指将一个业务拆分不同的子业务，分布在不同的机器上执行。 2. 集群是指多台服务器集中在一起，实现同一业务，可以视为一台计算机。 分布式的每一个节点，都可以用来做集群。...在数据库层，有些表非常大，数据量在亿级，如果只是纯粹的水平的扩展并不一定最好，如果对表进行拆分，比如可以按用户id进行水平拆表，通过对id取模的方式，将用户划分到多张表中，同时这些表也可以处在不同的服务器...按业务的垂直拆库和按用户水平拆表是分布式数据库中通用的解决方案。
Exporter目标, 通过负载均衡访问多个prometheus实例, 即可实现基本的高可用功能。...Prometheus官方没有尝试解决Prometheus本身的集群存储问题，而是提供了一组允许与远程存储系统集成的接口, 将数据保存到任意第三方的存储服务中，实现远程存储。...会收到多个相同的报警信息, 但是基于Alertmanager的告警分组机制, 即使不同的Prometheus Sever分别发送相同的告警给Alertmanager，Alertmanager也可以自动将这些告警合并为一个通知向...Alertmanager基于Gossip实现的集群机制虽然不能保证所有实例上的数据时刻保持一致，但是实现了CAP理论中的AP系统，即可用性和分区容错性。...Promethues 邦联集群 当单台Promethues Server无法处理大量的采集任务时，可以考虑基于Prometheus联邦集群的方式将监控采集任务划分到不同的Promethues实例当中,
表迁移的需求就发生了 表迁移的主要场景有两种： 从DB1中，将部分Table拆分到DB2中，DB2为空库。 从DB1中，将部分Table拆分到DB2中，DB2为已经使用的业务数据库。...Cluster A 希望从node3节点，将T1表同步Cluster B集群的备节点上.因为考虑B集群有业务使用，因为不希望影响主要的写节点和读节点。...并且MGR集群之间的节点是相互同步的，前提是通过修改调整参数group_replication_single_primary_mode=0来实现每个节点都可以提供对外的写能力。...（并没有关闭实例），进而只剩下一个充当SLAVE的MGR节点，由于多数节点都退出了集群，顾集群整体故障。...group_replication_applier: 节点在积压历史数据同步结束，集群节点出于可服务的状态，通过该channel来应用集群其他节点的Binlog Event。
)：从库，提供数据库读服务 主和从构成的数据库集群称为“一组”。...同一个组里的数据库集群： 主从之间通过binlog进行数据同步 多个实例数据库结构完全相同 多个实例存储的数据也完全相同，本质上是将数据进行复制 数据库分组架构究竟解决什么问题？...，多个数据库实例也会构成一个数据库集群。...范围法如上，以用户中心的业务主键uid为划分依据，将数据水平切分到两个数据库实例上去。 ? 哈希法如，也是以用户中心的业务主键uid为划分依据，将数据水平切分到两个数据库实例上去。...分片架构，同一个集群里的各个分片： 多个实例之间本身不直接产生联系，不像主从间有binlog同步 多个实例数据库结构，也完全相同 多个实例存储的数据之间没有交集，所有实例间数据并集构成全局数据 分片架构究竟解决什么问题
图2 如上图所示，将树形结构从一层拓展成二层，如果继续拆分新的叶子Group，则可以将树形结构拓展到三层，拆分方案可以支持到十层。...图3 CRedis水平分拆上线后，DBA将现存的绝大部分超过15G的实例都拆分成更小的实例，在一段时间内缓解了大内存实例的运维治理压力。...但随着Redis规模的快速增长，不断有大的实例集群出现，此外CRedis水平分拆的缺点也逐渐暴露出来： 1）持续的周期很长，对多个 Group 进行拆分的话，每个Group的数据需要同时复制几份同样的实例...2）V2中所有实例的maxmemory在分拆之前不设置限制，统一都调到60G，防止V2中key分配不均导致key驱逐。...3）水平扩缩容后，在V1和V2切换过程中，检测V2中的实例是否发生过驱逐，如果有则默认分拆失败，不进行切换。
负责维护集群的状态（某台服务器是否在线，服务器之间数据的同步操作及master的选举等） 热点: 创建表的指定多个region，默认情况下一个表一个region 对rowkey进行散列，把多个请求写分到不同的...一个集群由多个 broker 组成。一个 broker可以容纳多个 topic。 Topic： 可以理解为一个队列，topic 将消息分类，生产者和消费者面向的是同一个 topic。...Partition： 为了实现扩展性，提高并发能力，一个非常大的 topic 可以分布到多个 broker（即服务器）上，一个 topic 可以分为多个 partition，每个 partition 是一个...join转为map join， BroadCast+filter(或者map) 采样倾斜key分拆join操作， 将两次join的结果union合并起来，就是join的结果 6.flink状态存储，架构...一个应用中可能包含了多个作业，这些作业都在Flink集群中启动各自对应的JobMaster。 Per-job: 与会话模式不同的是JobManager的启动方式，以及省去了分发器。
互联网产品的一个特点是开始的时候规模都很小, 几个人的小团队,少量的启动资金,就开始运营了 刚开始的时候,用户也少,所以只要一台服务器就可以应付所有的用户访问,这时整个系统（数据库、Web应用、文件服务...一种方法是使用更强大计算能力的计算机，另一种方法是使用更多的计算机 第一种方法的成本不是一般公司能承受的，所以几乎所有的互联网公司都选择了第二种方法，即构建一个弹性可伸缩的Web系统，通过逐步向系统中增加服务器从而提高整个系统的计算处理能力...此外，还可以将不同的模块拆分到不同的服务器，对业务逻辑比较独立的模块进行独立部署 ?...，通过使用更多的服务器提高网站的整体处理能力 这些可以分拆的功能和服务虽然已经独立部署，但是每个功能或者服务如果只能部署在一台服务器上，能够提供的计算能力以及能够处理的并发访问依然有限 解决方法是通过集群的方式将单一服务部署在多台服务器上...总之,可伸缩网站架构的核心思路就是通过分拆集群等手段向Web系统中添加各种服务器,为系统提供更多计算、存储、传输能力，这些服务器能有效分担系统访问压力，使Web系统能够支撑更多用户访问、存储更多数据而不至于影响用户体验
而这里有一个关键思考就是，在微服务实践中你会看到，实际上你上层的微服务组件的拆分相当来说会更加细，一个不算复杂的业务系统拆分到20到30个微服务组件都是正常情况。...对于需求可以统一进行配置不拆分到开发组。当然也可以每个开发组配置一个需求细化人员，而仅仅在整个大团队配置产品经理出产品需求。对产品需求的细化还是到开发组内部完成。 为何如此强调开发团队要拆？...同时多个开发团队协同和集成，必须有一个统一的集成方来解决协同中的问题。即使是在ServiceMesh服务网格架构下，我们也可以看到有一个控制中心来统一协调。...前面谈到在采用Eureka服务注册中心的时候，对于同一个微服务模块A，我们可以启动多个微服务实例，不同的端口号。在端口启动后通过Eureka来实现服务的自动注册和发现。...做法2：采用Eureka来替代Kubernetes中的Service 在这种场景下，即不使用Kubernetes本身的集群功能，而是将动态部署出来的微服务模块还是自动化注册到Eureka服务注册中心统一管理
：从库，提供数据库读服务 主和从构成的数据库集群称为“组”。...答：同一个组里的数据库集群： 主从之间通过binlog进行数据同步 多个实例数据库结构完全相同 多个实例存储的数据也完全相同，本质上是将数据进行复制 分组架构究竟解决什么问题？...，多个数据库实例也会构成一个数据库集群。...范围法如上图：以用户中心的业务主键uid为划分依据，将数据水平切分到两个数据库实例上去： user-db1：存储0到1千万的uid数据 user-db2：存储0到2千万的uid数据 ?...答：同一个分片里的数据库集群： 多个实例之间本身不直接产生联系，不像主从间有binlog同步 多个实例数据库结构，也完全相同 多个实例存储的数据之间没有交集，所有实例间数据并集构成全局数据 分片架构究竟解决什么问题
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