RabbitMQ解决分布式事务思路: 案例: 经典案例,以目前流行点外卖的案例,用户下单后,调用订单服务,让后订单服务调用派单系统通知送外卖人员送单,这时候订单系统与派单系统采用MQ异步通讯. RabbitMQ解决分布式事务原理:采用最终一致性原理. 需要保证以下三要素 1.确认生产者一定要将数据投递到MQ服务器中(采用MQ消息确认机制) 2.MQ消费者消息能够正确消费消息,采用手动ACK模式(注意重试幂等性问题) 3.如何保证第一个事务先执行,采用补偿机制,在创建一个补单消费者进行监听,如果订

(一) 功能和原理 设计集群的目的 允许消费者和生产者在RabbitMQ节点崩溃的情况下继续运行 通过增加更多的节点来扩展消息通信的吞吐量 1 集群配置方式 RabbitMQ可以通过三种方法来部署分布式集群系统,分别是:cluster,federation,shovel cluster: 不支持跨网段,用于同一个网段内的局域网 可以随意的动态增加或者减少 节点之间需要运行相同版本的RabbitMQ和Erlang federation:应用于广域网,允许单台服务器上的交换机或队列接收发布到另一台服

RabbitMQ分布式集群架构和高可用性(HA) (一) 功能和原理 设计集群的目的 允许消费者和生产者在RabbitMQ节点崩溃的情况下继续运行 通过增加更多的节点来扩展消息通信的吞吐量 1 集群配置方式 RabbitMQ可以通过三种方法来部署分布式集群系统,分别是:cluster,federation,shovel cluster: 不支持跨网段,用于同一个网段内的局域网 可以随意的动态增加或者减少 节点之间需要运行相同版本的RabbitMQ和Erlang federation:应用于广域网

Storm是一个分布式的流处理系统,利用anchor和ack机制保证所有的tuple都被处理成功.如果tuple出错,则可以被重传,但是如何保证出错的tuple只被处理一次呢?换句话说Storm如何保证事物性呢?本节从简单的事物实现入手,最后引出事物型Topology的原理. 一.一致性事物设计 1.简单设计一,强顺序流 保证tuple只被处理一次,最简单的方式是将tuple刘变成强顺序的,并且每次只处理一个tuple.从1开始,给给个tuple都加上一个顺序id.在处理tuple的时候,把处理

工作中用到了Consul来做服务发现,之后一段时间里,我会陆续发一些文章来讲述Consul实现原理.在前一篇文章中,我介绍了Raft算法.这篇文章会讲讲Consul是如何使用Raft算法来实现分布式一致性的. Consul中的Raft 只有以server模式运行的Consul节点,才会被认为是Raft节点集的一部分.所有的client节点会把收到的请求转发到server节点中.这么设计的原因主要是出于性能方面的考虑:节点集中的个数越多,那么法定个数的值也就越大,这会导致leader节点可能需要等

问题的提出 在计算机科学领域,分布式一致性是一个相当重要且被广泛探索与论证问题,首先来看三种业务场景. 1.火车站售票 假如说我们的终端用户是一位经常坐火车的旅行家,通常他是去车站的售票处购买车票,然后拿着车票去检票口,再坐上火车,开始一段美好的旅行----一切似乎都是那么和谐.想象一下,如果他选择的目的地是杭州,而某一趟开往杭州的火车只剩下最后一张车票,可能在同一时刻,不同售票窗口的另一位乘客也购买了同一张车票.假如说售票系统没有进行一致性的保障,两人都购票成功了.而在检票口检票的时候,其中一

Raft 算法是可以用来替代 Paxos 算法的分布式一致性算法,而且 raft 算法比 Paxos 算法更易懂且更容易实现.本文对 raft 论文进行翻译,希望能有助于读者更方便地理解 raft 的思想.如果对 Paxos 算法感兴趣,可以看我的另一篇文章:分布式系列文章--Paxos算法原理与推导 摘要 Raft 是用来管理复制日志(replicated log)的一致性协议.它跟 multi-Paxos 作用相同,效率也相当,但是它的组织结构跟 Paxos 不同.这使得 Raft 比 Pa

内容简介 Paxos到Zookeeper分布式一致性原理与实践从分布式一致性的理论出发,向读者简要介绍几种典型的分布式一致性协议,以及解决分布式一致性问题的思路,其中重点讲解了Paxos和ZAB协议.同时,本书深入介绍了分布式一致性问题的工业解决方案--ZooKeeper,并着重向读者展示这一分布式协调框架的使用方法.内部实现及运维技巧,旨在帮助读者全面了解ZooKeeper,并更好地使用和运维ZooKeeper.全书共8章,分为五部分:前一部分(第1章)主要介绍了计算机系统从集中式向分布式系统

分布式一致性协议Raft原理与实例 1.Raft协议 1.1 Raft简介 Raft是由Stanford提出的一种更易理解的一致性算法,意在取代目前广为使用的Paxos算法.目前,在各种主流语言中都有了一些开源实现,比如本文中将使用的基于JGroups的Raft协议实现.关于Raft的原理,强烈推荐动画版Raft讲解. 1.2 Raft原理 在Raft中,每个结点会处于下面三种状态中的一种: follower:所有结点都以follower的状态开始.如果没收到leader消息则会变成candid

第一章 分布式架构 1.1 从集中式到分布式 集中式的特点: 部署结构简单(因为基于底层性能卓越的大型主机,不需考虑对服务多个节点的部署,也就不用考虑多个节点之间分布式协调问题) 分布式系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上,彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统. 分布式的特点: 分布性:在空间随意分布 对等性:没有主从之分,都是对等的 并发性 缺乏全局时钟:很难定义两个事件谁先谁后 故障总是会发生 分布式环境的各种问题: 通信异常:主要是因为网络本身的不可靠性 网络分区:当网

分布式一致性的基石---Paxos算法(1) Paxos算法是由微软的工程师Lamport提出,Lamport依靠Paxos算法获得图灵奖: Paxos算法旨在解决相互信任的分布式系统中,多个节点能快速达成一个一致的值: 目前,google的Chubby, 雅虎的Zookeeper, Oracle的MySql Replication Group, 腾讯的PhxSql,PhxQueue, 阿里的AliSql等都由Paxos算法作为一致性的基础: 在互联网公司的应用场景下,通常用Zookeeper作

一.分布式架构 1.分布式特点 分布性 对等性.分布式系统中的所有计算机节点都是对等的 并发性.多个节点并发的操作一些共享的资源 缺乏全局时钟.节点之间通过消息传递进行通信和协调,因为缺乏全局时钟,很难定义两个事件谁先谁后 故障总是会发生.系统设计时,需要考虑到任何异常情况 2.分布式环境的各种问题 通信异常.分布式系统中的某些节点之间无法正常通信 网络分区.这有部分节点可以正常通信,有些无法正常通信.这种现象称为网络分区,也称为“脑裂” 三态.节点之间的一次通信存在三种状态:成功.失败.超时

写在前面  在学习Redis的集群内容时,看到这么一句话:Redis并没有使用一致性hash算法,而是引入哈希槽的概念.而分布式缓存Memcached则是使用分布式一致性hash算法来实现分布式存储.所以就专门学习了一下 什么是分布式?什么是一致性?什么是哈希?  1)分布式(distributed)是指在多台不同的服务器中部署不同的服务模块,通过远程调用协同工作,对外提供服务.“分布式一致性hash算法”中的“分布式”就是指缓存数据的分布性.         集中式将一个系统的所有服务模块部署

编者按:这篇文章来自简书的一个位博主Jeffbond,读了好几遍,翻译的质量比较高,原文链接:分布式一致性算法:Raft 算法(Raft 论文翻译),版权一切归原译者. 同时,第6部分的集群成员变更读起来还不是很流畅,需要了解这一部分的童鞋可以找下其他的文章看一下. 另外,在转载文章的结尾,我贴了一些Raft算法的相关博文,在以下是转载原文: Raft 算法是可以用来替代 Paxos 算法的分布式一致性算法,而且 raft 算法比 Paxos 算法更易懂且更容易实现.本文对 raft 论文进行翻

Overview 在<一>有介绍到,一个分布式系统的架构设计,往往会在系统的可用性和数据一致性之间进行反复的权衡,于是产生了一系列的一致性协议. 为解决分布式一致性问题,在长期的探索过程中,涌现了一大批经典的一致性协议和算法,其中最著名的就是二阶段提交协议.三阶段提交协议和Paxos算法了. 2PC与3PC 分布式系统中,每个机器节点虽然都能明确知道自己在进行事务操作过程中的结果是失败or成功,但却无法直接获取到其他分布式节点的操作结果. 因此,当一个事务操作需要跨越多个分布式节点的时候,为了

一致性算法Raft详解 背景 熟悉或了解分布性系统的开发者都知道一致性算法的重要性,Paxos一致性算法从90年提出到现在已经有二十几年了,而Paxos流程太过于繁杂实现起来也比较复杂,可能也是以为过于复杂 现在我听说过比较出名使用到Paxos的也就只是Chubby.libpaxos,搜了下发现Keyspace.BerkeleyDB数据库中也使用了该算法作为数据的一致性同步,虽然现在很广泛使用的Zookeeper也是基于Paxos算法来实现,但是Zookeeper使用的ZAB(Zookeeper

问题的提出 在计算机科学领域,分布式一致性是一个相当重要且被广泛探索与论证问题,首先来看三种业务场景. 1.火车站售票 假如说我们的终端用户是一位经常坐火车的旅行家,通常他是去车站的售票处购买车票,然后拿着车票去检票口,再坐上火车,开始一段美好的旅行----一切似乎都是那么和谐.想象一下,如果他选择的目的地是杭州,而某一趟开往杭州的火车只剩下最后一张车票,可能在同一时刻,不同售票窗口的另一位乘客也购买了同一张车票.假如说售票系统没有进行一致性的保障,两人都购票成功了.而在检票口检票的时候,其中一

从年后拿到这本书开始阅读,到准备系统分析师考试之前,终于读完了一遍,对Zookeeper有了一个全面的认识,整本书从理论到应用再到细节的阐述,内容安排从逻辑性和实用性上都是很优秀的,对全面认识Zookeeper很有帮助,建议大家阅读.本人看书秉承先把书看薄,再把书讲厚的原理,一般喜欢在看的过程中用笔在纸上勾勾画画,加点注释增强理解,看完后会从整体知识结构上整理出我的理解,不求详细,但求关键知识点的串联,最后通过整理的知识点想象自己给别人讲解一遍,对照书中目录,看是否也能像作者面面俱到,调理清晰,

zookeeper是什么 zookeeper是一个典型的分布式数据一致性的解决方案,分布式应用程序可以基于它实现诸如: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,分布式锁和分布式队列等功能.zookeeper可以保证如下分布式一致性特性. 顺序一致性 从同一个客户端发起的事务请求,最终将会严格的按照发起顺序被应用到zookeeper中去. 原子性 所有的事务请求的处理结果在整个集群中所有机器上的应用情况是一致的,也就是说,要么整个集群所有机器都成功应用了某

前言 在计算机科学领域,分布式一致性是一个相当重要且被广泛探索与论证问题,首先来看三种业务场景. 1.火车站售票 假如说我们的终端用户是一位经常坐火车的旅行家,通常他是去车站的售票处购买车票,然后拿着车票去检票口,再坐上火车,开始一段美好的旅行----一切似乎都是那么和谐. 想象一下,如果他选择的目的地是杭州,而某一趟开往杭州的火车只剩下最后一张车票,可能在同一时刻,不同售票窗口的另一位乘客也购买了同一张车票.假如说售票系统没有进行一致性的保障,两人都购票成功了.而在检票口检票的时候,其中一位乘

问题 Paxos 到底解决什么样的问题,动机是什么 Paxos 流程是怎么样的? Paxos 算法的缺陷是什么 概述 Paxos 是分布式一致性算法,根据少数服从多数的原则多个节点确定某个数值.通过学习 Base Paxos ,我们再进一步优化,提出了 Multi Paxos . 动机 我们先思考为什么会出现一致性问题,原因是我们原本使用一台机器,而使用多台机器后(分布式),发生网络延迟或是其他原因导致所有机器不能同时在线,分布式的好处为了让我们享有可用性的好处,但是多台同时也会带来一致性的问题