QQ群:289150599 问题 近期项目中遇到了一个分布式系统的并发控制问题.该问题能够抽象为:某分布式系统由一个数据中心D和若干业务处理中心L1,L2 ... Ln组成:D本质上是一个key-value存储,它对外提供基于HTTP协议的CRUD操作接口.L的业务逻辑能够抽象为以下3个步骤: read: 依据keySet {k1, ... kn}从D获取keyValueSet {k1:v1, ... kn:vn} do: 依据keyValueSet进行业务处理,得到须要更新的数据集keyVal…

from:  http://coolshell.cn/articles/6790.html 问题 最近项目中遇到了一个分布式系统的并发控制问题.该问题可以抽象为:某分布式系统由一个数据中心D和若干业务处理中心L1,L2 … Ln组成:D本质上是一个key-value存储,它对外提供基于HTTP协议的CRUD操作接口.L的业务逻辑可以抽象为下面3个步骤: read: 根据keySet {k1, … kn}从D获取keyValueSet {k1:v1, … kn:vn} do: 根据keyValue…

近期项目中遇到了一个分布式系统的并发控制问题.该问题能够抽象为:某分布式系统由一个数据中心D和若干业务处理中心L1,L2 - Ln组成:D本质上是一个key-value存储,它对外提供基于HTTP协议的CRUD操作接口.L的业务逻辑能够抽象为以下3个步骤: read: 依据keySet {k1, - kn}从D获取keyValueSet {k1:v1, - kn:vn} do: 依据keyValueSet进行业务处理,得到须要更新的数据集keyValueSet' {k1′:v1′, - km':…

世间万物,都有自己唯一的标识,比如人,每个人都有自己的指纹(白夜追凶给我科普的,同卵双胞胎DNA一样,但指纹不一样).又如中国人,每个中国人有自己的身份证.对于计算机,很多时候,也需要为每一份数据生成唯一的标识.在这里,数据的概念是非常宽泛的,比如数据量记录.文件.消息,而唯一的标识我们称之为id. 本文地址:http://www.cnblogs.com/xybaby/p/7616272.html 自增ID 使用过mysql的同学应该都知道,经常用自增id(auto increment)作为主键…

月整理出来,有兴趣的园友可以关注下我的博客. 分享原由,最近公司用到,并且在找最合适的方案,希望大家多参与讨论和提出新方案.我和我的小伙伴们也讨论了这个主题,我受益匪浅啊…… 博文示例: 1.         GUID生成Int64值后是否还具有唯一性测试 2.         Random生成高唯一性随机码 今天分享的主题是:如何在高并发分布式系统中生成全局唯一Id. 但这篇博文实际上是“半分享半讨论”的博文: 1)         半分享是我将说下我所了解到的关于今天主题所涉及的几种方案.…

一.前言 上一篇博文讲解了Zookeeper的典型应用场景,在大数据时代,各种分布式系统层出不穷,其中,有很多系统都直接或间接使用了Zookeeper,用来解决诸如配置管理.分布式通知/协调.集群管理和Master选举等一系列分布式问题. 二. Hadoop Hadoop的核心是HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce,分别提供了对海量数据的存储和计算能力,后来,Hadoop又引入了全新MapReduce框架YARN(Yet Another R…

分布式系统中一些主要的副本更新策略. 1.同时更新 类型A:没有任何协议,可能出现多个节点执行顺序交叉导致数据不一致情况. 类型B:通过一致性协议唯一确定不同更新操作的执行顺序,从而保证数据一致性 2.主从式更新 多个副本之间存在一个主副本(Master Replica),其他副本为从副本,这种称为主从更新策略.所有对数据的更新首先提交到主副本,再由主副本通知从副本进行数据更新.如果同时产生多个数据更新操作,由主副本决定不同更新操作的顺序. 类型A:同步方式 主副本等待所有从副本更新完成之后才确…

http://www.cnblogs.com/heyuquan/p/global-guid-identity-maxId.html 又一个多月没冒泡了,其实最近学了些东西,但是没有安排时间整理成博文,后续再奉上.最近还写了一个发邮件的组件以及性能测试请看 <NET开发邮件发送功能的全面教程(含邮件组件源码)> ,还弄了个MSSQL参数化语法生成器,会在9月整理出来,有兴趣的园友可以关注下我的博客. 分享原由,最近公司用到,并且在找最合适的方案,希望大家多参与讨论和提出新方案.我和我的小伙伴们也…

又一个多月没冒泡了,其实最近学了些东西,但是没有安排时间整理成博文,后续再奉上.最近还写了一个发邮件的组件以及性能测试请看 <NET开发邮件发送功能的全面教程(含邮件组件源码)> ,还弄了个MSSQL参数化语法生成器,会在9月整理出来,有兴趣的园友可以关注下我的博客. 分享原由,最近公司用到,并且在找最合适的方案,希望大家多参与讨论和提出新方案.我和我的小伙伴们也讨论了这个主题,我受益匪浅啊…… 博文示例: GUID生成Int64值后是否还具有唯一性测试 Random生成高唯一性随机码 今天分…

Twitter-Snowflake算法产生的背景相当简单,为了满足Twitter每秒上万条消息的请求,每条消息都必须分配一条唯一的id,这些id还需要一些大致的顺序(方便客户端排序),并且在分布式系统中不同机器产生的id必须不同. Snowflake 核心代码: /** * */ package utility; /** * @author Lumin(At Home) * Twitter's Concurrent Id Generator -- SnowFlake * 0 - 00000000…

阅读目录 前言 成熟的解决方案 剖析 性能测试 结语 一.前言 在上一篇分布式系统系列中<分布式系统中的必备良药 —— 服务治理>中阐述了服务治理的一些概念,那么与服务治理配套的必然会涉及到RPC框架.在当前互联网的大背景下,RPC的运用应该大家或多或少都有涉及,国内外的RPC框架也是百花齐放.那么各个RPC框架各自有什么特点,另外RPC的核心点又是哪些,我们该如何去选择是本文需要讲述的内容.本文会围绕.Net技术栈来展开,暂不讨论诸如dubbo之类对.Net 不太友好的框架. 二.成熟的解决…

分布式系统中的RPC请求经常出现乱序的情况.  写一个算法来将一个乱序的序列保序输出.例如,假设起始序号是1,对于(1, 2, 5, 8, 10, 4, 3, 6, 9, 7)这个序列,输出是:  1  2  3, 4, 5  6  7, 8, 9, 10 上述例子中,3到来的时候会发现4,5已经在了.因此将已经满足顺序的整个序列(3, 4, 5)输出为一行. 要求:  1. 写一个高效的算法完成上述功能,实现要尽可能的健壮.易于维护  2. 为该算法设计并实现单元测试 我的思路是:  假设输入…

作者 陈彩华 文章转载交流请联系 caison@aliyun.com 本文主要介绍大型分布式系统中缓存的相关理论,常见的缓存组件以及应用场景. 1 缓存概述 2 缓存的分类 缓存主要分为以下四类 2.1 CDN缓存 基本介绍 CDN(Content Delivery Network 内容分发网络)的基本原理是广泛采用各种缓存服务器,将这些缓存服务器分布到用户访问相对集中的地区或网络中,在用户访问网站时,利用全局负载技术将用户的访问指向距离最近的工作正常的缓存服务器上,由缓存服务器直接响应用户请求…

前言 一致性:很多时候表现在IT系统中,通常在分布式系统中,必须(或最终)为多个节点的数据保持一致.世间万物,也有存在相同的特征或相似,比如儿时的双胞胎,一批工厂流水线的产品,当然,我们不去讨论非IT以外的知识点. 注:我们一定要明白一个词叫“信息不对称”,不论是人.事.物,信息不对称是永远都存在的,要知道,在IT系统中,能引起信息不对称的因素有很多,比如网络上,有丢包.有延迟.硬件上,有不同性能的计算能力和处理能力. 在传统的IT时代,一致性通常是指强一致性,比如一个单体的WEB程序中,从数据…

Spring整合Quartz定时任务 在集群.分布式系统中的应用(Mysql数据库环境)   转载:http://www.cnblogs.com/jiafuwei/p/6145280.html 单个Quartz实例能给予你很好的Job调度能力,但它不能满足典型的企业需求,如可伸缩性.高可靠性满足.假如你需要故障转移的能力并能运行日益增多的 Job,Quartz集群势必成为你应用的一部分了.使用 Quartz 的集群能力可以更好的支持你的业务需求,并且即使是其中一台机器在最糟的时间崩溃了也能确保所…

高并发分布式系统中生成全局唯一(订单号)Id   1.GUID数据因毫无规律可言造成索引效率低下,影响了系统的性能,那么通过组合的方式,保留GUID的10个字节,用另6个字节表示GUID生成的时间(DateTime),这样我们将时间信息与GUID组合起来,在保留GUID的唯一性的同时增加了有序性,以此来提高索引效率,在NHibernate中,COMB型主键的生成代码如下所示: /// <summary> /// 保留GUID的10个字节,用另6个字节表示GUID生成的时间(DateTime)组…

转自 https://segmentfault.com/a/1190000005988895 前言 分布式系统中经常会出现某个基础服务不可用造成整个系统不可用的情况, 这种现象被称为服务雪崩效应. 为了应对服务雪崩, 一种常见的做法是手动服务降级. 而Hystrix的出现,给我们提供了另一种选择. 服务雪崩效应的定义 服务雪崩效应是一种因 服务提供者 的不可用导致 服务调用者 的不可用,并将不可用 逐渐放大 的过程.如果所示: 上图中, A为服务提供者, B为A的服务调用者, C和D是B的服务调…

理解为什么深度分页是有问题的,我们可以假设在一个有 5 个主分片的索引中搜索. 当我们请求结果的第一页(结果从 1 到 10 ),每一个分片产生前 10 的结果,并且返回给 协调节点 ,协调节点对 50 个结果排序得到全部结果的前 10 个. 现在假设我们请求第 1000 页--结果从 10001 到 10010 .所有都以相同的方式工作除了每个分片不得不产生前10010个结果以外. 然后协调节点对全部 50050 个结果排序最后丢弃掉这些结果中的 50040 个结果. 可以看到,在分布式系统中…

http://darktea.github.io/notes/2013/12/08/Unique-ID 本文主要介绍在一个分布式系统中, 怎么样生成全局唯一的 ID 一, 问题描述 在分布式系统存在多个 Shard 的场景中, 同时在各个 Shard 插入数据时, 怎么给这些数据生成全局的 unique ID? 在单机系统中 (例如一个 MySQL 实例), unique ID 的生成是非常简单的, 直接利用 MySQL 自带的自增 ID 功能就可以实现. 但在一个存在多个 Shards 的分布…

业务场景 在单机系统中,用户登陆之后,服务端会保存用户的会话信息,只要用户不退出重新登陆,在一段时间内用户可以一直访问该网站,无需重复登陆.用户的信息存在服务端的 session 中,session中可以存放服务端需要的一些用户信息,例如用户ID,所属公司companyId,所属部门deptId等等. 但是随着业务的发展,技术架构需要调整,原来的单机系统逐渐被更换,架构由单机扩展到分布式,甚至当下流行的微服务.虽然在用户端看来系统仍然是一个整体,但在技术端来说业务则被拆分成多个模块,各个模块之间…

分布式全局唯一ID生成策略​ https://www.cnblogs.com/vandusty/p/11462585.html 一.背景 分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆,如:用户表,订单表.因为数据量巨大一张表无法承接,就会对其进行分库分表.但一旦涉及到分库分表,就会引申出分布式系统中唯一主键ID的生成问题. 1.1 唯一ID的特性 整个系统ID唯一; ID是数字类型,而且是趋势递增; ID简短,查询效率快. 1.2 递增与趋势递增 递增 趋势递增 第一次生成的ID为12,下一次…

作者:leesf    掌控之中,才会成功:掌控之外,注定失败. 出处:http://www.cnblogs.com/leesf456/p/6063694.html 尊重原创感谢博主公开这么好的博文,奇文共欣赏.大家一起学习. 一.前言 上一篇博文讲解了Zookeeper的典型应用场景,在大数据时代,各种分布式系统层出不穷,其中,有很多系统都直接或间接使用了Zookeeper,用来解决诸如配置管理.分布式通知/协调.集群管理和Master选举等一系列分布式问题. 二. Hadoop Hadoop…

摘要:2019杭州云栖大会大数据技术专场,由阿里云资深技术专家侯震宇.阿里云高级技术专家陈颖达以及阿里云资深技术专家戴谢宁共同以“SQL在 MaxCompute 分布式系统中的旅程 ”为题进行了演讲.本文首先介绍了 MaxCompute 计算平台及其特点.超大规模企业级SQL引擎和其功能.然后讲解了如何构建企业级分布式智能调度执行框架.最后介绍了新一代列式存储引擎AliOrc及优化方式. 视频直播回放 >>> 以下为精彩视频内容整理: MaxCompute–面向企业的超大规模计算 全托管…

原文首发于个人博客「tobe的呓语」欢迎大家的访问收藏啊~ 我们知道,在面对大规模数据的计算和存储时,有两种处理思路: 垂直扩展(scale up):通过升级单机的硬件,如 CPU.内存.磁盘等,提高计算机的处理能力. 水平扩展(scale out):通过添加更多的机器到分布式系统中,提高整个系统的处理能力. 在分布式技术尚未成熟的时候,小型机.中型机.大型机.超级计算机逐步升级的方案几乎是大型公司的唯一选择,但是这种垂直扩展是有天花板的,硬件升级的速度远远比不上数据规模的增速,即使是超级计算机…

讨论一下分布式系统传输过程中常见的at least once 还是 at most once 问题.一般在一次传输过程中,失败与否是使用最大等待时间(记为time out)来判断是否传输成功,如果超过了这个时间,说明传输失败.但是用time out来判断是否传输成功,如果失败的时候无法判断是传送过程中出问题还是返回过程中出问题,所以只能是选择失败的时候重传或者不重传.如果选择不重传,这样假定了在返回成功消息的时候出错,而此时服务器已经收到数据,但这样如果是传输过程出问题,那么服务器没有收到数据,…

目录 CAP ACID BASE CAP 分布式系统中,这三个特性只能满足其中两个. 一致性(Consistency):分布式中一致性又分强一致性和弱一致性,强一致性主浊任何时刻任何节点看到的数据都是一样的,弱一致性一* * 般实现的是最终一致性. 可用性(Availability):集群在任何时间内都正常使用 分区容错性(Partition Tolerance):某一部分集群坏掉,另一部分仍能正常工作. 对于二选一模型 CA模型,在分布式系统中不存在,因为舍弃P,意味着放弃分布式系统.比如单机…

我们知道,在面对大规模数据的计算和存储时,有两种处理思路: 垂直扩展(scale up):通过升级单机的硬件,如 CPU.内存.磁盘等,提高计算机的处理能力. 水平扩展(scale out):通过添加更多的机器到分布式系统中,提高整个系统的处理能力. 在分布式技术尚未成熟的时候,小型机.中型机.大型机.超级计算机逐步升级的方案几乎是大型公司的唯一选择,但是这种垂直扩展是有天花板的,硬件升级的速度远远比不上数据规模的增速,即使是超级计算机也无法满足人们对计算资源的需求. 水平扩展方案,也就是在一个…

MVCC是行级锁的一个变种,但是它在很多的情况下避免了加锁操作,因此开销更低.MySQL,包括Oracle.PostgreSQL都实现了MVCC,虽然每个关系数据库实现不一样,但大都是实现了非阻塞的读操作,写操作也只锁定必要的行. MVCC的实现原理:InnoDB的MVCC的实现原理,是通过在每行记录后面保存两个隐藏的列来实现的.这两个列,一个保存了行的创建时间,一个保存行的过期时间或删除时间.MVCC实现类型都是有乐观并发控制和悲观并发控制. MVCC下的SELECT.INSERT.DELET…

刚来美团实习,正好是星期天,不得不说,其内部的资料很丰富,看了部分文档后,对数据库事务这块更理解了.数据库事务的ACID,大家都知道,为了维护这些性质,主要是隔离性和一致性,一般使用加锁这种方式.同时数据库又是个高并发的应用,同一时间会有大量的并发访问,如果加锁过度,会极大的降低并发处理能力.所以对于加锁的处理,可以说就是数据库对于事务处理的精髓所在.在数据实现隔离级别时候,用到了一种多版本并发控制的技术,具体实现方式可能由引擎决定,本文主要对它的原理进行讲解. 由基本原理谈起 所熟知的 事务指…

介绍多版本并发控制 多版本并发控制技术(Multiversion Concurrency Control,MVCC) 技术是为了解决问题而生的,通过 MVCC 我们可以解决以下几个问题: 读写之间阻塞的问题:通过 MVCC 可以让读写互相不阻塞,即读不阻塞写,写不阻塞读,这样就可以提升事务并发处理能力. 降低了死锁的概率:这是因为 MVCC 没有使用锁,读取数据时并不需要加锁,对于写操作,也只锁定必要的行. 解决一致性读的问题:一致性读也被称为快照读,当我们查询数据库在某个时间点的快照时,只能看…