随着数据量不断增大,传统的架构模式难以解决业务量不断增长所带来的问题,特别是在业务成线性.甚至指数级上升的情况.此时我们不得不通过水平扩展,把数据库放到不同服务器上来解决问题,也就是我们说的数据库中间件. 作为数据库中间件,分布式数据库中间件DDM将底层数据库存储引擎以集群方式管理起来,用户使用非常方便.应用程序不需要关心具体有多少分片.类似操作单机数据库,用户通过DDM管理控制台进行数据库运维,使用JDBC等驱动服务或SQL客户端连接数据库,进行数据读写. DDM服务的业务架构图示 分片是解决

1.引入业务场景 业务场景一出现: 因为小T刚接手项目,正在吭哧吭哧对熟悉着代码.部署架构.在看代码过程中发现,下单这块代码可能会出现问题,这可是分布式部署的,如果多个用户同时购买同一个商品,就可能导致商品出现 库存超卖 (数据不一致) 现象,对于这种情况代码中并没有做任何控制. 原来一问才知道,以前他们都是售卖的虚拟商品,没啥库存一说,所以当时没有考虑那么多... 这次不一样啊,这次是售卖的实体商品,那就有库存这么一说了,起码要保证不能超过库存设定的数量吧. 小T大眼对着屏幕,屏住呼吸,还好提

本文地址 分享提纲: 1.概述 2. 原理 3. 安装 4. 使用 5. 参考文档 1. 概述 1.1)[常见文件系统] Google了一下,流行的开源分布式文件系统有很多,介绍如下:   -- mogileFS:Key-Value型元文件系统,不支持FUSE,应用程序访问它时需要API,主要用在web领域处理海量小图片,效率相比mooseFS高很多. -- fastDFS:国人 余庆老师(GitHub)在mogileFS的基础上进行改进的key-value型文件系统,同样不支持FUSE,提供比

服务上线就要顶的住压力.扛的住考验,不然挨说的还是我们这帮做事的兄弟,还记得上图这个场景吗 老办法是服务集群部署,但总归有个上限,之前跟阿里合作的时候他们有个弹性计算可以通过设置CPU的阀值来动态扩展和收缩计算能力,那时感觉很有逼格,至少在当时我们常规的做法很难做到,没想到时至今日有了Kubernetes我们能也扬眉吐气了,看我来给大家实实在在的秀一把. Kubernetes的自动扩容针对的是ReplicationController的,它会监控所有Pods的CPU使用情况,如果超过比例就启动更

原文地址: http://blog.chinaunix.net/uid-20196318-id-4058561.html FastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统,由跟踪服务器(tracker server).存储服务器(storage server)和客户端(client)三个部分组成,主要解决了海量数据存储问题,特别适合以中小文件(建议范围:4KB < file_size <500MB)为载体的在线服务. Storage server Storage server(后简称storag

目标是实现redis集群的无感知弹性扩容 关键点 1是无感知,即对redis集群的用户来说服务ip和port保持不变 2.弹性扩容,指的是在需要时刻可以按照业务扩大redis存储容量. 最原始的twemproxy+redis集群架构如下图1所示 其中twemproxy-A代理后面接了3个redis实例,作为集群使用,如果1个redis示例有10G存储能力,那么 目前这个架构具有10G*3=30G的存储能力. 当业务猛增,存储空间不够时,最简单的扩容方案如下图2所示: 这个方案最大的问题有2个 1

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

目标是实现redis集群的无感知弹性扩容 关键点 1.是无感知,即对redis集群的用户来说服务ip和port保持不变 2.弹性扩容,指的是在需要时刻可以按照业务扩大redis存储容量. 1.业务场景 1.redis集群某个业务容量不足,需要扩容 2.redis集群需要一个为一个新业务分配存储容量 3.redis集群在扩容的时候服务不是停止的,而是服务中,即无感知 最好的解决方式 对客户端无感知,即客户端不需要任何操作就实现了redis集群的扩容 2.最朴素的twemproxy+redis集群架

拜托,面试请不要再问我TCC分布式事务的实现原理![石杉的架构笔记] 原创: 中华石杉 目录 一.写在前面 二.业务场景介绍 三.进一步思考 四.落地实现TCC分布式事务 (1)TCC实现阶段一:Try (2)TCC实现阶段二:Confirm (3)TCC实现阶段三:Cancel 五.总结与思考 一.写在前面 之前网上看到很多写分布式事务的文章,不过大多都是将分布式事务各种技术方案简单介绍一下.很多朋友看了不少文章,还是不知道分布式事务到底怎么回事,在项目里到底如何使用. 所以咱们这篇文章,就用

分布式数据库中CAP原理(CAP+BASE) 传统的ACID 1)原子性(Atomicity): 事务里的所有操作要么全部做完,要么都不做,事务成功的条件是事务里的所有操作都成功. 2)一致性(Consistency): 数据库要一直处于一致的状态,事务的运行不会改变数据库原本的一致性约束. 3)独立性(Isolation): 指并发的事务之间不会相互影响,一个事务要访问的数据正在被另一个事务修改,那么在另一个事务提交之前,看到的数据是未改变的. 4)持久性(Durability): 持久性是指

开发四年只会写业务代码,分布式高并发都不会还做程序员?->>>    Google Spanner简介 Spanner 是Google的全球级的分布式数据库 (Globally-Distributed Database) .Spanner的扩展性达到了令人咋舌的全球级,可以扩展到数百万的机器,数已百计的数据中心,上万亿的行.更给力的是,除了夸张的扩展性之外,他还能 同时通过同步复制和多版本来满足外部一致性,可用性也是很好的.冲破CAP的枷锁,在三者之间完美平衡. Spanner是个可扩展

大众点评的老吴在InfoQ上讲了Cat之后,有不少同仁开始关注这个实时监控系统,但学习的文章甚少,在GitHub上也是一言代过,给我们这些开发人员留下了N多个疑问,一时间不知道去哪里问,向谁去问了,通常的百度和谷歌也不好使了,不过,好在经理推荐的QQ群帮了忙,认识了一些cat的前辈,经过他们的努力和我们共同的执着,终于把这块难啃的骨头啃动了! 参考代码:https://github.com/chinaboard/PureCat 完成的分布式消息树

七张图彻底讲清楚ZooKeeper分布式锁的实现原理[石杉的架构笔记] 文章转载自:https://juejin.im/post/5c01532ef265da61362232ed#comment(写的很好,建议先熟悉zookeeper基本操作和原理再看文章) 一.写在前面 之前写过一篇文章(<拜托,面试请不要再问我Redis分布式锁的实现原理>),给大家说了一下Redisson这个开源框架是如何实现Redis分布式锁原理的,这篇文章再给大家聊一下ZooKeeper实现分布式锁的原理. 同理,我

一.写在前面 现在面试,一般都会聊聊分布式系统这块的东西.通常面试官都会从服务框架(Spring Cloud.Dubbo)聊起,一路聊到分布式事务.分布式锁.ZooKeeper等知识.所以咱们这篇文章就来聊聊分布式锁这块知识,具体的来看看Redis分布式锁的实现原理. 说实话,如果在公司里落地生产环境用分布式锁的时候,一定是会用开源类库的,比如Redis分布式锁,一般就是用Redisson框架就好了,非常的简便易用. 大家如果有兴趣,可以去看看Redisson的官网,看看如何在项目中引入Redi

目录 1.控制器deployment,DaemonSet,StatufluSet 2.控制器-deployment 弹性扩容 方式1-修改配置清单 方式2-打标签 方式3-scale 更新镜像 方式1:打标签 方式2:修改配置清单 方式3:设置镜像 方式4:修改edit 回滚 3.控制器-DaemonSet 修改配置文件daemonset 回滚 4.StatudfluSet 1.控制器deployment,DaemonSet,StatufluSet k8s中控制器分为:deployment.Da

摘要:本文将详细介绍分布式链路的核心概念.架构原理和相关开源标准协议,并分享我们在实现无侵入 Go 采集 Sdk 方面的一些实践. 本文分享自华为云社区<一文详解|Go 分布式链路追踪实现原理>,作者:开源小E. 在分布式.微服务架构下,应用一个请求往往贯穿多个分布式服务,这给应用的故障排查.性能优化带来新的挑战.分布式链路追踪作为解决分布式应用可观测问题的重要技术,愈发成为分布式应用不可缺少的基础设施.本文将详细介绍分布式链路的核心概念.架构原理和相关开源标准协议,并分享我们在实现无侵入 G

阅读目录: 背景 安装 查找.下载rpm包 .执行rpm包安装 配置elasticsearch专属账户和组 设置elasticsearch文件所有者 切换到elasticsearch专属账户测试能否成功启动 安装自启动elasticsearch servicewrapper包 下载elasticsearch servicewrapper 包 elasticsearch servicewrapper开源包的配置小bug servicewrapper安装 chkconfig -add 加入linux

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为何需要分布式ID生成器 **本人博客网站 **IT小神 www.itxiaoshen.com **拿我们系统常用Mysql数据库来说,在之前的单体架构基本是单库结构,每个业务表的ID一般从1增,通过 **AUTO_INCREMENT=1设置自增起始值,随着系统(比如互联网电商.外卖)用户数据日渐增长,单库性能无法满足业务系统,在这之后我们会使用基于主从同步的读写分离,但当用户量规模连主从模式都无法应对时,我们会采用分库分表(当然现在还有其他解决方案比如分布式关系型数据库如TiDB)的方案,这样

在本人的上一篇博客文章:Netty构建分布式消息队列(AvatarMQ)设计指南之架构篇 中,重点向大家介绍了AvatarMQ主要构成模块以及目前存在的优缺点.最后以一个生产者.消费者传递消息的例子,具体演示了AvatarMQ所具备的基本消息路由功能.而本文的写作目的,是想从开发.设计的角度,简单的对如何使用Netty,构建分布式消息队列背后的技术细节.原理,进行一下简单的分析和说明. 首先,在一个企业级的架构应用中,究竟何时需引入消息队列呢?本人认为,最经常的情况,无非这几种:做业务解耦.事件

libaba有好几个分布式框架,主要有:进行远程调用(类似于RMI的这种远程调用)的(dubbo.hsf),jms消息服务(napoli.notify),KV数据库(tair)等.这个框架/工具/产品在实现的时候,都考虑到了容灾,扩展,负载均衡,于是出现一个配置中心(ConfigServer)的东西来解决这些问题. 基本原理如图: 在我们的系统中,经常会有一些跨系统的调用,如在A系统中要调用B系统的一个服务,我们可能会使用RMI直接来进行,B系统发布一个RMI接口服务,然后A系统就来通过RMI调