一.相关概念介绍 1)集群(cluster) 一个集群(cluster)由一个或多个节点组成. 这些节点具有相同的cluster.name,它们协同工作,分享数据和负载.当加入新的节点或者删除一个节点时,集群就会感知到并平衡数据. 2)节点(node) 一个节点(node)就是一个Elasticsearch实例. 集群中一个节点会被选举为主节点(master),它将临时管理集群级别的一些变更,例如新建或删除索引.增加或移除节点等.主节点不参与文档级别的变更或搜索,这意味着在流量增长的时候,该主节…

ES分布式搜索引擎 注意: 在没有创建库的时候搜索,ES会创建一个库并自动创建该字段并且设置为String类型也就是text 什么是elasticsearch? 一个开源的分布式搜索引擎,可以用来实现搜索.日志统计.分析.系统监控等功能 什么是elastic stack(ELK)? 是以elasticsearch为核心的技术栈,包括beats.Logstash.kibana.elasticsearch 什么是Lucene? 是Apache的开源搜索引擎类库,提供了搜索引擎的核心API elast…

最强分布式搜索引擎--ElasticSearch 本篇我们将会介绍到一种特殊的类似数据库存储机制的搜索引擎工具--ES elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎,具备非常多强大功能,可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容 我们会从下面几个角度来讲解ElasticSearch: ES概述 ES索引库操作 ES文档操作 IDEA索引库操作 IDEA文档操作 ES数据搜索 IDEA数据搜索 ES数据聚合 IDEA数据聚合 MQ数据同步 ES概述 首先我们先来简单介绍一下Elastic…

一致性hash和solr千万级数据分布式搜索引擎中的应用 互联网创业中大部分人都是草根创业,这个时候没有强劲的服务器,也没有钱去买很昂贵的海量数据库.在这样严峻的条件下,一批又一批的创业者从创业中获得成功,这个和当前的开源技术.海量数据架构有着必不可分的关系.比如我们使用mysql.nginx等开源软件,通过架构和低成本服务器也可以搭建千万级用户访问量的系统.新浪微博.淘宝网.腾讯等大型互联网公司都使用了很多开源免费系统搭建了他们的平台.所以,用什么没关系,只要能够在合理的情况下采用合理的解决方…

bloom-server 基于 rust 编写的 rest api cache 中间件,他位于lb 与api worker 之间,使用redis 作为缓存内容存储, 我们需要做的就是配置proxy,同时他使用基于share 的概念,进行cache 的分布存储,包含了请求端口(proxy,访问数据) 以及cache 控制端口(api 方便cache 策略的控制) 测试环境使用openresty+ docker + docker-compose 运行 一张参考图 环境准备 docker-compos…

1. 概述 随着企业业务量的不断增大,业务数据随之增加,传统的基于关系型数据库的搜索已经不能满足需要. 在关系型数据库中搜索,只能支持简单的关键字搜索,做不到分词和统计的功能,而且当单表数据量到达上百万级别后,关系型数据库的查询效率就会断崖式下跌,造成用户体验下降. 这时我们就需要引入分布式搜索引擎,来支持大数据量的查询. 分布式搜索引擎的可以弥补关系型数据库的不足,首先可以支持海量数据的查询,支持分词,因为是分布式的,所以扩展方便,可轻松实现负载均衡和高可用. Elasticsearch(简称…

分布式缓存 分布式缓存出于如下考虑:首先是缓存本身的水平线性扩展问题,其次是缓存大并发下本身的性能问题,再次避免缓存的单点故障问题(多副本和副本一致性). 分布式缓存的核心技术包括首先是内存本身的管理问题,包括了内存的分配,管理和回收机制.其次是分布式管理和分布式算法,然后是缓存键值管理和路由. Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库负载.它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提高动态.数据库驱动网站的速度.Memcached基…

1. 概述 老话说的好:人不可貌相,海水不可斗量.以貌取人是非常不好的,我们要平等的对待每一个人. 言归正传,今天我们来聊一下分布式全局 ID 与分布式事务. 2. 分布式全局ID 2.1 分布式数据库引发的问题 在数据库中,每个表都有一个主键(ID),用于作为一条数据的唯一标识. 在单体数据库中,大多数时候,我们会采用主键自增的方式生成 ID. 但在分布式的数据库中,使用了分库分表后,数据会被分配到多个表中,这时再用主键自增的方式就不合适了,每张表的 ID 都是从 0 开始自增,多个表中会出现…

接口幂等性就是用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的,不会因为多次点击而产生了副作用. 举个最简单的例子,那就是支付,用户购买商品后支付,支付扣款成功,但是返回结果的时候网络异常,此时钱已经扣了,用户再次点击按钮,此时会进行第二次扣款,返回结果成功,用户查询余额返发现多扣钱了,流水记录也变成了两条,这就没有保证接口的幂等性. 幂等性的核心思想:通过唯一的业务单号保障幂等性,非并发的情况下,查询业务单号有没有操作过,没有则执行操作,并发情况下,这个操作过程需要加锁. 1.Upda…

发表于2015-07-15 21:47| 10943次阅读| 来源<程序员>杂志| 27 条评论| 作者王晶昱 <程序员>杂志数据库DRDS分布式沈询 摘要:伴随着系统性能.成本及扩展性的新时代需要,以HBase.MongoDB为代表的NoSQL数据库和以阿里DRDS.VoltDB.ScaleBase为代表的分布式NewSQL数据库如雨后春笋般不断涌现出来.本文详细介绍了阿里分布式数据库服务DRDS. 随着互联网时代的到来,计算机要管理的数据量呈指数级别地飞速上涨,而我们却完全无法…