不懂这些分布式架构、分布式系统的数据一致性解决方案,你如何能找到高新互联网工作呢?强势解析eBay BASE模式、去哪儿及蘑菇街分布式架构
问题分析
概念解读
Most Simple原理解读
eBey、去哪儿、蘑菇街分布式事务案例分析
1.问题解析
要想做架构,必须识别出问题,即是谁的问题,什么问题。
明显的,分布式架构解决的是高并发的问题,高并发下服务高可用和数据一致性问题问题;当规模规模较小时,单库HA即可满足请求,当业务规模持续增加,单库已经无法满足业务需求,业界主流做法,是对业务进行分表、分库,那么原来的有些业务,现在则要在一个事务中,保证两个库同时操作成功或操作不成功(一个库成功,一个库失败,要么重新尝试失败库操作直到成功,要么回滚成功库)。随之而来的问题既是如何保证分库时业务操作的数据一致性。理解分布式架构、分布式系统数据一致性的问题、起源是第一步。
bool withdraw(account_id, amount)
withdraw的语义是从account_id对应的账户中扣除amount数额的钱;如果扣除成功则返回true,账户余额减少amount;如果扣除失败则返回false,账户余额不变。
int create_ticket()
bool idempotent_withdraw(ticket_id, account_id, amount)
create_ticket的语义是获取一个服务器端生成的唯一的处理号ticket_id,它将用于标识后续的操作。idempotent_withdraw和withdraw的区别在于关联了一个ticket_id,一个ticket_id表示的操作至多只会被处理一次,每次调用都将返回第一次调用时的处理结果。这样,idempotent_withdraw就符合幂等性了,客户端就可以放心地多次调用。
基于幂等性的解决方案中一个完整的取钱流程被分解成了两个步骤:1.调用create_ticket()获取ticket_id;2.调用idempotent_withdraw(ticket_id, account_id, amount)。虽然create_ticket不是幂等的,但在这种设计下,它对系统状态的影响可以忽略,加上idempotent_withdraw是幂等的,所以任何一步由于网络等原因失败或超时,客户端都可以重试,直到获得结果。如图所示:
和分布式事务相比,幂等设计的优势在于它的轻量级,容易适应异构环境,以及性能和可用性方面。在某些性能要求比较高的应用,幂等设计往往是唯一的选择。
不懂这些分布式架构、分布式系统的数据一致性解决方案,你如何能找到高新互联网工作呢?强势解析eBay BASE模式、去哪儿及蘑菇街分布式架构的更多相关文章
- 不懂这些高并发分布式架构、分布式系统的数据一致性解决方案,你如何能找到高新互联网工作呢?强势解析eBay BASE模式、去哪儿及蘑菇街分布式架构
互联网行业是大势所趋,从招聘工资水平即可看出,那么如何提升自我技能,满足互联网行业技能要求?需要以目标为导向,进行技能提升,本文主要针对高并发分布式系统设计.架构(数据一致性)做了分析,祝各位早日走上 ...
- 强势解析eBay BASE模式、去哪儿及蘑菇街分布式架构
互联网行业是大势所趋,从招聘工资水平即可看出,那么如何提升自我技能,满足互联网行业技能要求?需要以目标为导向,进行技能提升,本文主要针对高并发分布式系统设计.架构(数据一致性)做了分析,祝各位早日走上 ...
- 解析eBay BASE模式、去哪儿及蘑菇街分布式架构
目录:问题分析概念解读Most Simple原理解读eBey.去哪儿.蘑菇街分布式事务案例分析 参考资料 1.问题解析 要想做架构,必须识别出问题,即是谁的问题,什么问题.明显的,分布式架构解决 ...
- Re:从 0 开始的微服务架构--(四)如何保障微服务架构下的数据一致性--转
原文地址:http://mp.weixin.qq.com/s/eXvoJew3bjFKzLLJpS0Otg 随着微服务架构的推广,越来越多的公司采用微服务架构来构建自己的业务平台.就像前边的文章说的, ...
- RDS 5.7三节点企业版时代的数据一致性解决方案
上篇我们看到了在MySQL主备模式下,我们在数据一致性上做了不少事情,但解决方案都有一定的局限性,适合部分场景或者解决不彻底的问题.随着以Google Spanner以及Amazon Aruora 为 ...
- Redis与DB的数据一致性解决方案(史上最全)
文章很长,而且持续更新,建议收藏起来,慢慢读! 高并发 发烧友社群:疯狂创客圈(总入口) 奉上以下珍贵的学习资源: 疯狂创客圈 经典图书 : 极致经典 + 社群大片好评 < Java 高并发 三 ...
- MySQL主备模式的数据一致性解决方案
根据阿里交易型业务的特点,以及在双十一这样业内罕有的需求推动下,我们在官方的MySQL基础上增加了非常多实用的功能.性能补丁.而在使用MySQL的过程中,数据一致性是绕不开的话题之一.本文主要从阿里 ...
- C# .Net 多进程同步 通信 共享内存 内存映射文件 Memory Mapped 转 VC中进程与进程之间共享内存 .net环境下跨进程、高频率读写数据 使用C#开发Android应用之WebApp 分布式事务之消息补偿解决方案
C# .Net 多进程同步 通信 共享内存 内存映射文件 Memory Mapped 转 节点通信存在两种模型:共享内存(Shared memory)和消息传递(Messages passing). ...
- redis系列之数据库与缓存数据一致性解决方案
redis系列之数据库与缓存数据一致性解决方案 数据库与缓存读写模式策略 写完数据库后是否需要马上更新缓存还是直接删除缓存? (1).如果写数据库的值与更新到缓存值是一样的,不需要经过任何的计算,可以 ...
随机推荐
- CodeForces757A
A. Gotta Catch Em' All! time limit per test 1 second memory limit per test 256 megabytes input stand ...
- POJ1221(整数划分)
UNIMODAL PALINDROMIC DECOMPOSITIONS Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 543 ...
- POJ1088(dp)
滑雪 Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 91574 Accepted: 34573 Description ...
- Redis系列二(yum切换为网易163)
这个可能和Redis没有直接的关系... 是我在yum install的时候发现centos的yum实在是太慢,上网查了下.网易163有个yum镜像,为了让CentOS6使用速度更快的YUM更新源,可 ...
- js中的 arguments ,实参的集合
当 传递的参数个数不确定时,,可使用 arguments ..
- CF 752C. Santa Claus and Robot
C. Santa Claus and Robot time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megabytes input sta ...
- react+redux构建淘票票首页
react+redux构建淘票票首页 描述 在之前的项目中都是单纯的用react,并没有结合redux.对于中小项目仅仅使用react是可以的:但当项目变得更加复杂,仅仅使用react是远远不够的,我 ...
- 源码(03) -- java.util.Collection<E>
java.util.Collection<E> 源码分析(JDK1.7) -------------------------------------------------------- ...
- php中 0 与 字符串比较的问题
今天我的技术群里,被一个很不起眼的问题炸出很多基础不稳的phper,就是这么一句 : <?php if(0 == 'yes'){ echo 'yes'; }else{ echo 'no'; } ...
- .NET中代理服务器WebProxy的各种用法
引用地址 引用 因为涉及到代理的各种情况,WebRequest和WebProxy类的文档写的相当复杂,不但各个文档关注点不同,而且不同版本的同一文档也有小小的区别,网上也没有关于这个类的相关文章.于是 ...