原文:MySQL on Autopilot 作者:Tim Gross 翻译:孙薇 自动化模式(Autopilot Pattern)是一种设计应用与基础架构的方式,旨在推动应用系统中的各个组件自动化。组成应用的每个容器都有自己的生命周期,我们将这些生命周期的行为封装到了应用的容器中,而没有依赖外部架构。 下文将讲述我们是如何借助这种模式,部署和运行其中一种常被认为难以在Docker容器中运行的复杂、有状态的应用:MySQL。 运行MySQL 我们从常见的MySQL部署开始:从主节点到副本节点执行异步复制。客户
HTTP调用即通过HTTP协议执行一次网络请求。既然是网络请求,就有超时的可能性(可能你的网卡,也可能服务器所处网络卡),因此在开发中需要注意:
在具体的工程项目中,一个节点往往是一个操作系统上的进程。在本文的模型中,认为节点是一个完整的、不可分的整体,如果某个程序进程实际上由若干相对独立部分构成,则在模型中可以将一个进程划分为多个节点。
HTTP调用既然是网络请求,就可能超时,超时错误分两种,connect timeout和read timeout,前者可能是网络问题,或者服务端连接池不够用了。后者是连接已经建立了,但是服务端太忙了,不能及时处理完你的请求。
ElasticSearch的存储设计天生就是分布式的。每个索引被分成多个分片(默认每个索引含5个主分片(primary shard)),每个主分片又可以有多个副本。当一个文档被添加或删除时(主分片中新增或删除),其对应的复制分片之间必须保持同步。如果我们不这样做,那么对于同一个文档的检索请求,得到的结果将不一致。保持分片副本同步和服务读取的过程就是我们所说的数据复制模型。
上一篇架构篇:分布式理论CAP、BASE[1],我们了解到分布式存在的问题以及大致的解决理论,但是具体的实现协议或者方案有哪些?
CAP定理又称CAP原则,指的是在一个分布式系统中,Consistency(一致性)、 Availability(可用性)、Partition tolerance(分区容错性),最多只能同时三个特性中的两个,三者不可兼得。
Orchestrator实现了自动Failover,现在来看看自动Failover的大致流程是怎么样的。
与执行本地方法不同,进行 HTTP 调用本质上是通过 HTTP 协议进行一次网络请求。网络请求必然有超时的可能性,因此我们必须考虑到这三点:
接上文 《游戏服务的分布式事务优化(一)- Write Ahead Log(WAL) 模块》
在 Spring Framework 5.0 及更高版本中,RestTemplate 已被弃用,取而代之的是较新的 WebClient。这意味着虽然 RestTemplate 仍然可用,但鼓励 Spring 开发人员迁移到新项目的 WebClient。
重点:即使升级了spring web 6.0.0版本,也无法在HttpRequestFactory中设置请求超时,这是放弃使用 RestTemplate 的最大因素之一。
两阶段提交协议是一种经典的强一致性中心化副本控制协议。虽然在工程中该协议有较多的问题,但研究该协议能很好的理解分布式系统的几个典型问题。
如果你只追一个妹子并且对这个妹子特别用心的话,知道的人一定会说你是个好男人;如果你只是浅尝辄止并且追了大部分妹子的话,知道的人一定会骂你渣男。
在常见的分布式系统中,总会发生诸如机器宕机或网络异常(包括消息的延迟、丢失、重复、乱序,还有网络分区)等情况。
本章分析ES写入单个和批量文档写请求的处理流程,仅限于ES内部实现,并不涉及Lucene内部处理。在ES中,写入单个文档的请求称为Index请求,批量写入的请求称为Bulk请求。写单个和多个文档使用相同的处理逻辑,请求被统一封装为BulkRequest。
Go标准库中的http包提供了HTTP客户端和服务器实现。但是,开发人员很容易犯一个常见错误:最终部署到生产环境中的应用程序的上下文依赖于默认实现。本文将分析这会产生什么问题以及如何解决。
分布式协同,也叫分布式协调,是在计算机网络中,不同的硬件或软件组件完成各自的任务,然后通过协同工作来解决问题。
为保障系统的可用性、可靠性以及性能,在分布式系统中,往往会设置数据冗余,即对数据进行复制。举例来说,当一个数据库的副本被破环以后,那么系统只需要转换到其他数据副本就能继续运行下去。另外一个例子,当访问单一服务器管理的数据的进程数不断增加时,系统就需要对服务器的数量进行扩充,此时,对服务器进行复制,随后让它们分担工作负荷,就可以提高性能。但同时,如何保障多个数据节点之间数据的一致以及如何处理分布式事务,将成为为一个复杂的话题。本文将介绍常用的事务处理机制。 CAP 定理 CAP 定理(也称为 Brewer 定
为保障系统的可用性、可靠性以及性能,在分布式系统中,往往会设置数据冗余,即对数据进行复制。举例来说,当一个数据库的副本被破环以后,那么系统只需要转换到其他数据副本就能继续运行下去。另外一个例子,当访问单一服务器管理的数据的进程数不断增加时,系统就需要对服务器的数量进行扩充,此时,对服务器进行复制,随后让它们分担工作负荷,就可以提高性能。但同时,如何保障多个数据节点之间数据的一致以及如何处理分布式事务,将成为为一个复杂的话题。本文将介绍常用的事务处理机制。
分布式算法是并行算法的一个子类型,通常同时执行,算法的不同部分在独立的处理器上同时运行,并且对算法的其他部分正在做什么的信息有限。开发和实施分布式算法的主要挑战之一是在面对处理器故障和不可靠的通信链路时成功地协调算法的独立部分的行为。解决给定问题的适当分布式算法的选择取决于问题的特征,以及算法将运行的系统的特征,例如处理器或链路故障的类型和概率,可以执行的进程间通信,以及不同进程之间的时间同步级别。
事务提供一种机制将活动中涉及所有操作纳入到一个不可分割的执行单元。整个单独单元作为一个不可分割的整体,如果单元中某条sql语句一旦执行失败或者产生错误,整个单元将会回滚,也就是所有受到影响的数据将会返回到事务开始以前的状态;如果单元中的所有sql语句均执行成功,则事务被顺利执行。
Elasticsearch 的基础是 Lucene,所有的索引和文档数据是存储在本地的磁盘中,具体的路径可在 ES 的配置文件 根目录/config/elasticsearch.yml 中配置,如下:
创建容错系统的最常见方法是创建组件冗余,换句话说,组件可以被移除,而系统应该继续按预期运行。这就造成了一系列的挑战,将这种系统的复杂性提高到一个完全不同的水平。具体而言,复制的数据库需要同时维护和管理若干个server成员,而不只是一个。此外,当多个server协同工作是,系统必须处理其他一些常见的分布式系统问题,诸如断网或脑裂等情况。
由于最近在使用Spring Cloud的Zuul网关的过程中,发现超时的可能性很多,出于性能的调优,所有想通过测试,了解一些参数的作用。在文章最后贴上推荐方案。
想写这个是源于微信交流群里面的一个讨论。在讨论分布式系统的时候,有群友明确地如下说:
这把我惊起了一身冷汗,赶紧去查了一下是不是分布式系统理论界又有新的论文来推翻了之前的CAP定理了。后来深入讨论以后,才发现是他对CAP的理解有误。
前段时间接触到腾讯云的一个新数据库产品 CynosDB 是基于 Amazon Aurora 数据库的Paper实现的。我比较感兴趣就来看看它和之前看过的 Spanner 之类有什么不同,也许部分设计也能用在我们游戏业务的服务器中。它的主要的创新点在于重新设计了binlog和存储的部分,所以我也主要就看了两篇Paper: 《Amazon Aurora - Design Considerations for High Throughput Cloud-Native Relational Databases》 是一个整体性质的介绍和概述; 《Amazon Aurora: On Avoiding Distributed Consensus for I/Os,Commits, and Membership Changes》 是对其重点部分的存储服务的。
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。
原文链接:https://www.xttblog.com
Elasticsearch是一个开源的搜索和分析引擎,支持近实时的大数据存储、搜索和分析。它基于Apache Lucene项目,提供全文搜索及能力强大的分布式多用户搜索引擎,同时配备RESTful web接口。它不仅能执行复杂查询,还能高效处理复杂的数据分析。
ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务,属于面试的热门考点。发现一篇很不错的文章,给大家参考。
ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务,可以基于 ZooKeeper 实现诸如:数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master 选举、配置维护,名字服务、分布式同步、分布式锁和分布式队列等功能。
服务器接口将 CPU 的 OPC UA 地址空间的节点合并到一个单元中,以便为 OPC UA 客户端提供该 CPU 的特定视图。每个服务器接口都会在 CPU 的 OPC UA 服务器中定义一个或多个命名空间。 下表是S7-1200支持的服务器接口类型,具体如表1所示。
天天说分布式分布式,那么我们是否知道什么是分布式,分布式会遇到什么问题,有哪些理论支撑,有哪些经典的应对方案,业界是如何设计并保证分布式系统的高可用呢?
最近在做搜索推荐相关的优化,在对elasticsearch进行优化时查阅了比较多的资料,现在对其中的一部分进行整理和翻译,做一个记录。主要分为三个部分:
在分布式系统中,为了保证数据的高可用,通常会将数据保留多个副本,这些副本会放置在不同的物理机器上。
这是 Cloudflare 的 Filippo Valsorda 2006年发表在Gopher Academy的一篇文章, 虽然过去两年了,但是依然很有意义。
本节将开始介绍Document API,本节将重点介绍ElasticSearch Doucment Index API(新增索引)。
原子提交防止了数据库处于半更新的状态,这对于需要满足多对象事务和维护次级索引的数据库尤为重要。每个次级索引都是从主数据中分离出来的数据结构,因此,如果修改某些数据,也需要在次级索引中做出相应的更改。通过原子性保证二级索引能够与原数据保持一致。
我们知道,Kafka 是运行在 ZooKeeper 之上的,因为 ZooKeeper 是以集群形式出现的,所以 Kafka
kafka将消息抽象归纳一个主题,一个主题就是对消息的一个分类,生产发送消息到特定主题,消费者订阅主题进行消费
假设系统中有 5 个节点,n1~n5。n1,n2,n3 在A物理机房。n4,n5 在 B 物理机房。现在发生了网络分区,A 机房和 B 机房网络不通。
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