展开

关键词

浅析

什么是?在有多分副本的情况下,如果网络、服务器或者软件出现故障,会导部分副本写入成功,部分副本写入失败。这就造成各个副本之间的内容冲突。 Consistency:,这个和库ACID的类似,但这里关注的所有节点上的和正确,而库的ACID关注的是在在个事务内,对些约束。 如果要求保证,那么就必须在通信完成这段时间内保护,使得任何访问这些的操作不可用。如果想保证和可用,那么就不能够分区。 ----模型些分布式系统通过复制来提高系统的可靠和容错,并且将的不同的副本存放在不同的机器,由于维护副本的代价高,因此许多系统采用弱来提高能,些不同的模型也相继被提出 最终:是弱种特例,保证用户最终能够读取到某操作对系统特定的更新。----实现技术Quorum系统NRW策略这个协议有三个关键字N、R、W。N代表所具有的副本

1.3K10

谈谈

什么是这个单词在平常开发中,或者各种文章中都能经常看见,我们常常听见什么东西了,造成了定的损失,赶快修复下。 其实细想下如果我们某个组件更新了,如果为了满足时间点,那么我们所有相关的组件的都是的,所以其他的都会变为最新的,那么其实就和CAP是样的,都需要满足如果在某个节点更新了 上面的事务代表的是单源,如果源是多个,比如源有多个库,文件系统,缓存等。那么就需要我们应用,这里也看做是分布式事务。 这三种可以简单的看做两类,个是副本,另个是约束。接下来我更多的会介绍副本的的类型,而约束的,可以参考我之前写过的分布式事务的那篇文章。 在可线化的分布式系统中,如果某个节点更新了,那么在其他节点如果都能读取到这个最新的。可以看见线和我们的CAP中的C是的。

80420
  • 广告
    关闭

    90+款云产品免费体验

    提供包括云服务器,云数据库在内的90+款云计算产品。打造一站式的云产品试用服务,助力开发者和企业零门槛上云。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    浅谈

    浅谈|0x00 产生的原因互联网的工程开发,与传统软件相比,往往要面临非常复杂多变的业务场景,这是老生常谈的问题了。 好处是通过ACID的事务特,可以在库层面保证的强,ACID分别指:原子(Atomicity):个事务要么全部提交成功,要么全部失败回滚,不能只执行其中的部分操作;(Consistency ):事务的执行不能破坏的完整;隔离(Isolation):事务的隔离是指在并发环境中,并发的事务是相互隔离的,个事务的执行不能不被其他事务干扰;持久(Durability): 所以,这里我们可以给“最终”下个定义,即:系统中的所有副本经过定时间后,最终能够达成的状态。 |0x02 解决的模式通过上阶段理论演进的阐述,可以看出,互联网工程领域往往通过“最终”的方式,来保障。因此接下来提到的解决思路,都是围绕“最终”展开的。

    39430

    -对账

    概念 分为强和弱。强的协议和手段主要有:二阶段提交(2PC)、三阶段提交(3PC)、TCC(Try-Confirm-Cancel)补偿型。 弱在分布式系统中常用的是种特例:最终。在工作中,最终通常通过补单和对账来解决。补单主要指在运行时同时检查返回值,如果返回值为失败,会重新处理(补单处理)。 对账主要分为两个阶段:核对和差错处理。核对就是对账中的轧账。注意「轧」这里念「ga」二声。差错处理就是对账中的平账。 ?应用 以秒杀场景为例说明下对账的常用流程。 如果核对时,各个环节结果不,最终结果向用户的承诺对齐。 对账梳理 可以从明细和总两个方面来做对账。在秒杀场景中,明细是条条请求订单。总是成功和失败了多少个请求,买出多少库存。 实时对账就是比如秒杀成功了,那下游的每步都需要是成功的,其他情况如超时等则采用重试来进行强保证。准实时对账通常用异步来实现。

    73921

    Redis与

    可能谈到保持Redis与Mysql双库的,可能很多人最先想到的方案就是读请求和写请求串行化,串到个内存队列里去。 但是这个方案有着命的缺点:读请求和写请求串行化会导系统的吞吐量大幅度降低,需要使用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的个请求。Redis与Mysql双库的问题为何会出现呢? Redis与Mysql双库的问题。? 昨天谈到Redis分布式环境其实有说到,分布式环境下,读写操作是并发操作,所以导对用进行读写操作先后执行顺序无法保证,所以就可能出现读操作先于写操作被执行,这时就会出现脏问题的产生 这时候我们需要考虑我们读取的是否是强,比如账户余额这种必须是强,则读库,如果读取的实时没有非常严格,比如积分排行榜等,就可以直接读取Redis

    1.3K40

    ZooKeeper 保证

    learn from 从0开始学大(极客时间) 文章目录 1. 分布式原理2. Paxos 算法与 ZooKeeper 架构1. 分布式原理CAP 原理认为,个提供服务的分布式系统 无法同时满足 (Consistency)、可用(Availibility)、分区耐受(Patition Tolerance) 这三个条件:返回最新的或者错误,而不是过期的可用:每次请求都得到响应,但不保证响应的是最新的分区耐受:即使网络原因导部分服务器节点丢失或延迟,系统依然可以操作关于 CAP 原理, Paxos 算法与 ZooKeeper 架构收到请求后,发送给其他服务器进行表决如果收到多个,就按时间戳和服务器排序规则进行表决只有收到多表决同意时,才会决定执行 表决机制保证只有个请求会执行,保证 牺牲了部分可用,换来ZooKeeper 提供的 服务,用于 选举 集群当前工作的主服务器ZooKeeper 系统的 多台服务器存储相同,并且每次更新都要 所有服务器投票表决

    7720

    场景实战(

    场景:多redis背景现在很多并发很高的系统为了提高吞吐量而使用redis来当存储,而当redis挂了的时候有可能丢失,这个时候系统可能不可用,而把流量路由到db肯定是不可行的,因为流量太大 这个时候怎么保证多个redis集群呢?解决方案方案:强方案-分布式事务中间件就是在业务代码层面控制,使用分布式事务中间件或者使用tcc来控制事务。 优点:可以保证强 缺点:复杂度较高,且业务代码改动较大 如果是解决背景中的问题,这个方案不推荐方案二:最终-本地消息表这里每个redis写操作都生成条消息来记录日志,失败则进行重试。 优点:不需要业务代码改造,非常简单 缺点:不适用于redis cluster模式场景二:redis与mysql背景在高并发的业务场景下,库大多情况都是用户并发访问最薄弱的环节。 读取缓存步骤般没有什么问题,但是旦涉及到更新:库和缓存更新,就容易出现缓存和库间的问题。方案方案:延时双删策略先说下双删策略,也就是更新前删除以及更新后删除。

    7010

    」理解分布式系统中的

    首先,什么是?是指分布式系统中多个节点为达到某值而达成的协议。具体来说,可以分为强和弱。强:所有节点的在任何时候都是相同的。 弱:无法保证所有节点在任何时候都拥有相同的,并且存在许多不同的实现。最广泛实现的是最终的。 所谓最终,是指任何节点上的相同在任何时间都是相同的,但随着时间的推移,不同节点上的相同总是朝着收敛的方向变化。也可以简单理解为,经过段时间后,节点之间的最终会达到状态。 3PC:3级锁提交协议,保证多个片上操作的原子。 Paxos算法(求解单点问题)Paxos算法是目前最重要的算法,所有的算法都是Paxos或Paxos的简化版本。Paxos算法会解析相同的多个值,以达成个值的

    14910

    和 io 类型

    下盘和分析从上文的分析,通常的io写,到page cache层就结束返回了,并没真正写到硬盘。这样机器掉电或者故障的时候,就有丢失的风险。 O_SYNC的能相当低。如果多个进程并发写,不能保证写操作的顺序。Ncq队列根硬盘磁头的位置和磁盘旋转位置确定执行的顺序。般是meta data起写,这样存在不同步的风险。 比如日志文件系统,必须要落到硬盘后,才能修改元的日志。否则,出错情况下就可能造成文件系统崩溃。为此,内核专门提供了个barrier方式实现日志的准确写到硬盘。 总结对于单的存储系统来说,能和可靠是几个矛盾的指标。标准的linux内核在这方面也有些左右为难。比如内核在io失败的情况下,般会重试(内核设置了5次的重试)。 如何找到合适点,平衡几个指标的关系,从操作系统最底层提升产品的可靠能,是项长期的任务。

    2.4K10

    Spark CommitCoordinator 保证

    HDFS 时,需要解决如下问题:由于多个 Task 同时写到 HDFS,如何保证要么所有 Task 写的所有文件要么同时对外可见,要么同时对外不可见,即保证 Task 可能因为 Speculation recoverTask上文所述的 commitTask 与 commitJob 机制,保证了次 Application Attemp 中不同 Task 的不同 Attemp 在 commit 时的而当整个 V2 committer 对比V1 只有 Job 结束,才会将文件移动到输出根目录,才会对外可见。 此时发生了的问题V2 当 Task 结束时,立即将移动到 ${output.dir.root},立即对外可见。 也即 V2 更易发生问题

    53630

    库安全·时间

    以下节选择《Netkiller Architect 手札》地址 http:www.netkiller.cnarchitect接下来几周的话题是库安全。5.3. 时间经常会因为每个服务器的时间不同,导插入有问题,虽然可以采用ntp服务同步时间,但由于各种因素仍然会出问题,怎么解决?我建议以库时间为准。 我无法兼顾修改时间,我们舍弃创建时间,当有变化ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP自动修改时间CREATE TABLE `tdate` ( `id` INT(11) NOT NULL ctime) values(CURRENT_TIMESTAMP); 不要采用 insert into tdate(ctime) values(2013-12-02 08:20:06);这种方法,尽量让库处理时间 MySQL 5.6 之后版本,可以实现创建时间为系统默认,修改时间创建的时候默认为空,当修改的时候更新时间。

    54870

    缓存和DB的

    如果涉及到更新(用户下单或者修改用户信息等造成的变动):库和缓存更新,就容易出现缓存(Redis)和库(MySQL)间的问题。 2.如果先写了DB,在删除缓存前,写库的线程抛异常,没有删除掉旧的缓存,则也会出现情况。因为写和读是并发的,没法保证读操作和写操作的先后顺序,就会出现缓存和库的的问题。? 需要评估自己的项目的读业务逻辑的耗时。这么做的目的,就是确保读写入的DB的定会在执行库操作后更新到Redis缓存中。保证最终。 但是这种策略考虑Redis和DB同步的耗时。 从理论上来说,给缓存设置合理的过期时间,是保证最终的解决方案。 该方案的弊端结合双删策略+缓存超时设置,这样最差的情况就是在超时时间内存在不,并且延迟时间很难把控,如果设置的时间过久将会影响应用的并发能。 ?

    38330

    MySQL崩溃后的

    比如碰到掉电,没有考虑过的系统成功重启后,业务调用方大概率会发现丢失,这在某些业务场景下是不能接受的。成熟的存储系统定会根使用场景的需求对些文章。 作为互联网公司使用得最多的通用库系统,MySQL,在方面就有较多的考虑,同时也给了用户较多的设置选项,用来满足不同业务场景下能的需求(业务需要对能做权衡,这里不展开 MySQL大体上包括两方面:单机和集群,本文就围绕这两方面进行说明。 单机 MySQL崩溃后,保证单机主要包括两个机制:“MySQL binary log和InnoDB redo log的”和“InnoDB文件的”。 这个机制提升了灾难恢复机制,也就提升了。 集群 原生MySQL有很多种搭建集群的方式,这里为了把原理说清楚,只对“1主N备”的集群形式做说明。

    1.1K70

    分布之哈希

    分布在分布式环境下,分布也即是将拆分,存放到不同节点上,是分布式系统中的基本问题之。不同的分布方式需要权衡诸如伸缩倾斜(负载的均衡)、元维护等问题。 般而言,可以有以下几种分布的方式:1)哈希分区(或者叫余法)基本思想是根的某项特征(如ID或者键)计算hash值,然后对节点量N求摸,其逻辑为:hash(key) % N。 这种方式的优点是设计简单;缺点是扩展不佳,增删节点后,原有的映射关系大部分将失效,并且容易出现“倾斜”的现象。 image不难发现,基本的哈希算法有些地方不太让人满意。 三、Demo实现以下是针对带虚拟节点的哈希算法的个简单的Demo实现,重点在于演示其算法的工作原理。元包括真实节点、虚拟节点以及各虚拟节点对应的真实节点映射关系。

    37810

    缓存和DB中

    缓存和DB中淘汰还是更新般来说,是淘汰。般来说,修改的成本会高于淘汰的成本 修改的话,假如存的是json字符串,需要先将反序列化,然后修改,然后序列化,再存入redis。 修改的代价高,但是少次cache miss淘汰的话,就将置为无效,但是多次cache miss修改缓存,在并发写的时候,可能出现 比如说请求1 先写库,然后请求2写库接着请求2 假如更新完DB后,服务挂了,没有更新缓存,缓存过期后,经历次缓存miss,那么将达到最终。DB主从延迟导的缓存不背景缓存与库不? binlog(8)从库执行完写操作,向缓存再次发起删除,淘汰这段时间内可能写入缓存的旧(这样子还是在短时间内可能存在缓存和DB不,但是能达到最终)Cache Aside PatternCache )参考缓存

    95120

    Redis缓存分析

    Redis是个基于内存质的库,因此在读写上面都是有这非常不错的能,在实际的使用过程中,大多也是用在些业务缓存的情况。 设计到缓存的情况,我们就不得不考虑个情况,就是缓存。如何理解缓存的呢? 如果缓存中不存在,则查询库。 根MySQL中查询的,写入缓存并返回给客户端。 文章主旨 文章前面提到的,指的是MySQL与缓存中如何保持同步。 更新MySQL和缓存。 缓存成功则释放锁,缓存失败则释放锁。 该方式适合高度的情况,例如后端在发起请求时,客户端就不能进行读操作,直到写操作成功或者失败后释放锁。 但是保证了的完全

    34231

    检查mysql节点

    .简介源码地址日期:2018412介绍:参考pt checksum思想改写,可以定制化的检查随意两个mysql节点的。 功能:检查随意两个几点的支持并发检查,基于库的并发支持指定行,如默认10000。

    8840

    论Spark Streaming的可靠

    摘要:Spark Streaming自发布起就得到了广泛的关注,然而作为个年轻的项目,需要提升的地方同样很多,比如1.2之前版本driver挂掉可能会丢失。这里将分析它的可靠机制。 更进步的,若发生计划外的重传,怎么能保证没有产生重复的,所有都是精确次的(Exact Once)?如果不解决这些问题,大的流计算将无法满足大多企业级可靠要求而流于徒有虚名。 本文将重点分析Spark Streaming是如何设计可靠机制并实现的。 这样做的好处不仅避免了Receiver宕机带来的可靠风险,同时也由于避免使用ZooKeeper做offset跟踪,而实现了的精确(以下代码删除了细枝末节的逻辑):class DirectKafkaInputDStream 但由于其outbound端的实现还未完善,因此Exact once语义仍然不能端到端保证。

    71780

    缓存与保证

    本文主要讨论这么几个问题:(1)啥时候库和缓存中的会不(2)不优化思路(3)如何保证库与缓存的、需求缘起上篇《缓存架构设计细节二三事》(点击查看)引起了广泛的讨论,其中有个结论 引发大家热烈讨论的点是“先操作缓存,在写库成功之前,如果有读请求发生,可能导入缓存,引发”,这就是本文要讨论的主题。 二、为什么会不回顾下上篇文章中对缓存、库进行读写操作的流程。 ,脏又入了缓存,缓存与库中的出现了三、不优化思路能否做到先发出的请求定先执行完成呢? (2)修改库DB连接池,id取模选取DB连接,能够保证同的读写在库层面是串行的六、遗留问题提问:取模访问服务是否会影响服务的可用

    1.1K100

    向量时钟解决

    向量时钟解决 向量时钟简介 向量时钟,最早是用于分布式系统中进程间的时间同步。由于在分布式系统中没有个直接的全局逻辑时钟。 W越大,,可用越强 通常:N=3, R=W=2 时钟向量与冲突处理 *将上述向量时钟应用到解决的问题上来 *向量时钟在分布式环境中表示对象或事件的逻辑关系 *分布式系统中每个消息都附加 加1;同时,根消息中的Vector Clock信息更新所有其他counter 在Dynamo系统中为了可用,所以对的约束做了妥协。 使得整个系统对“写”直是可用的,而将的处理部分放到了客户端程序读时再进行处理。 在客户端使用get获取时,coordinator对node返回时钟向量进行version处理。如果则将取得的值返回给客户端。

    37210

    相关产品

    • 分布式事务 DTF

      分布式事务 DTF

      分布式事务(DTF)是腾讯云自主研发的高性能、高可用的分布式事务中间件,用于提供分布式的场景中,特别是微服务架构下的事务一致性服务。分布式事务 拥抱多种开发框架,支持多种数据源,帮助企业用户轻松管理跨数据库、跨服务事务的部署与可视化管理;配合腾讯微服务平台使用,即可轻松构建、运维大型分布式系统。

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券