先说一下我们的系统, 在65和66上分别部署有weblogic节点,共计四个,在项目中我们的定时器会隔一段时间就从其它的五个系统中取数据,这时就出现了问题,本来取一次数据就可以的,现在重复执行了三次,同时还造成了对方服务器的压力. 现在说一下我们项目怎么解决的这个问题: 1.首先想到的是在定时执行任务这个文件中添加ip地址,固定成某一台能执行,但我们一台服务器上有两个节点,方案不可行. 2.后来想到使用redis来保存一个状态位,是1表示可以执行,0表示不可以执行,但要是一个节点get到的是1,

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

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

oracle中的sys用户(修改密码) (2011-07-01 09:18:11) 转载▼ 标签: it 分类: oracle 概念: SYS用户是Oracle中权限最高的用户,而SYSTEM是一个用于数据库管理的用户.在数据库安装完之后,应立即修改SYS,SYSTEM这两个用户的口令,以保证数据库的安全. 可以用三种方法修改口令:sqlplus / as sysdba;1.sql> alter user sys identified by 123456 2.sql>grant connect

解决一个C#中定时任务被阻塞问题 目录 解决一个C#中定时任务被阻塞问题 1.摘要 2.C#中定时任务的最简方法 3.定时任务阻塞现象 4.阻塞现象原因分析 5.问题解决 1.摘要 本文会介绍一个C#中最简单定时任务的使用方法,以及会遇到的定时任务被阻塞现象,从笔者理解的角度分析原因.以及提供解决方案. 2.C#中定时任务的最简方法 protected internal void PollClient() { int i=0; Timer t = new Timer(p => { i++; if

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

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.

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

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

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

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

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 的分布式系统 (例如多个 MySQL 实例组成一个集群, 在这个集群中插入数据), 这个问题会变得复杂, 所生成的全局的 unique ID 要满足以下需求: 唯一性,保证生成的 ID 全

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

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

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

原 来配置的Quartz是通过spring配置文件生效的,发现在非集群式的服务器上运行良好,但是将工程部署到水平集群服务器上去后改定时功能不能正常运 行,没有任何错误日志,于是从jar包.JDK版本.cronExpression到服务器类型,甚至查到了服务器操作系统的类型,都没能找到解决的办 法,后来才知道是集群惹的祸! 详细步骤如下: 1. 按照Quartz集群工作原理 图:表示了每个节点直接与数据库通信,若离开数据库将对其他节点一无所知 在数据库中建表.建表模版在Quartz包下docs/d