1.簇 1.1 何谓集群 简单的说.簇(cluster)是一组计算机.他们,作为一个一般的为客户提供了一套网络资源.该计算机系统是集群中的单个节点(node). 个理想的集群是,用户从来不会意识到集群系统底层的节点,在他/她们看来.集群是一个系统,而非多个计算机系统.而且集群系统的管理员能够任意添加和删改集群系统的节点. 1.2 为什么须要集群 集群并非一个全新的概念,事实上早在七十年代计算机厂商和研究机构就開始了对集群系统的研究和开发. 因为主要用于科学project计算,所以这些系统并不为大

Redis Cluster架构优化 在<全面剖析Redis Cluster原理和应用>中,我们已经详细剖析了现阶段Redis Cluster的缺点: 无中心化架构 Gossip消息的开销 不停机升级困难 无法根据统计区分冷热数据 客户端的挑战 Cluster协议支持 连接和路由表的维护开销 MultiOp和Pipeline支持有限 Redis实现问题 不能自动发现 不能自动Resharding 无监控管理UI 最终一致性和"脑裂"问题 数据迁移以Key为单位,速度较慢 数据

Oracle RAC学习笔记:基本概念及入门 2010年04月19日 10:39 来源:书童的博客 作者:书童 编辑:晓熊 [技术开发 技术文章]    oracle 10g real application clusters introduction     1.什么是cluster     一个cluster是由两个或是多个独立的.通过网络连接的servers组成的.几个硬件供应商多年以来提供了Cluster性能的各种需求.一些Clusters仅仅为了提供高可用性的,在当前活动的node发生

COMPUTER ORGANIZATION AND ARCHITECTURE DESIGNING FOR PERFORMANCE NINTH EDITION Traditionally, the computer has been viewed as a sequential machine. Most computer programming languages require the programmer to specify algorithms as sequences of instr

选择数据库管理系统时应从以下几个方面予以考虑: (1) 构造数据库的难易程度. 需要分析数据库管理系统有没有范式的要求,即是否必须按照系统所规定的数据模型分析现实世界,建立相应的模型:数据库管理语句是否符合国际标准,符合国际标准则便于系统的维护.开发.移植:有没有面向用户的易用的开发工具:所支持的数据库容量,数据库的容量特性决定了数据库管理系统的使用范围. (2) 程序开发的难易程度. 有无计算机辅助软件工程工具CASE——计算机辅助软件工程工具可以帮助开发者根据软件工程的方法提供各开发阶段的维

在2018年3月28日于美国弗吉尼亚州威廉斯堡结束的ACM ASPLOS 2018会议上,计算机系高性能所师生发表了两篇长文.一篇是我系博士生章明星为第一作者,导师武永卫为通讯作者的“Wonderland: A Novel Abstraction-Based Out-Of-Core Graph Processing System”<Wonderland:一种新型的基于抽象的核外图处理系统>(作者:章明星.武永卫.Zhuo Youwei.钱学海.Huan Chenyin.陈康):另一篇是我系博士

转:http://blog.csdn.net/nengyu/article/details/7591854 场景这里指的高性能高并发服务器是一个有状态的服务,可以理解成web或者socket服务器,每个业务在这个服务上执行后是有状态的.比如一次电信业务,设计用户请求资源分配,网络带宽分配,billing认证等.这些状态需要保留在服务器端,称为session.该系统的特点是session信息写入量大,更新访问频繁. 1,使用异步通信 异步通信显然可以更快的返回响应.从实际经验看,对高吞吐服务器更大

上文我们介绍过进程调度,Linux内核从2.6版本开始支持内核抢占,所以内核很多代码也需要同步保护. 一.同步介绍 1.临界区与竞争条件 所谓临界区(critical regions)就是访问和操作共享数据的代码段.为了避免在临界区中并发访问,编程者必须保证这些代码原子地执行——也就是说,代码在执行结束前不可被打断,就如同整个临界区是一个不可分割的指令一样.如果两个执行线程有可能处于同一个临界区中同时执行,那么就是程序包含一个bug,如果这种情况发生了,我们就称之为竞争条件(race condi

嘉宾:陈群 很高兴有机会在Redis中国用户组给大家分享redis cluster的生产实践.目前在唯品会主要负责redis/hbase的运维和开发支持工作,也参与工具开发工作 Outline 一.生产应用场景 二.存储架构演变 三.应用最佳实践 四.运维经验总结 第1.2节:介绍redis cluster在唯品会的生产应用场景,以及存储架构的演变.第3节:redis cluster的稳定性,应用成熟度,踩到过那些坑,如何解决这些问题?这部分是大家比较关心的内容.第4节:简单介绍大规模运营的一些

1.集群 1.1 什么是集群 简单的说,集群(cluster)就是一组计算机,它们作为一个总体向用户提供一组网络资源.这些单个的计算机系统就是集群的节点(node).一个理想的集群是,用户从来不会意识到集群系统底层的节点,在他/她们看来,集群是一个系统,而非多个计算机系统.而且集群系统的管理员能够任意添加和删改集群系统的节点. 1.2 为什么须要集群 集群并非一个全新的概念,事实上早在七十年代计算机厂商和研究机构就開始了对集群系统的研究和开发.因为主要用于科学project计算,所以这些系统并不

1. 什么是MPP? MPP (Massively Parallel Processing),即大规模并行处理,在数据库非共享集群中,每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统,业务数据根据数据库模型和应用特点划分到各个节点上,每台数据节点通过专用网络或者商业通用网络互相连接,彼此协同计算,作为整体提供数据库服务.非共享数据库集群有完全的可伸缩性.高可用.高性能.优秀的性价比.资源共享等优势. 简单来说,MPP是将任务并行的分散到多个服务器和节点上,在每个节点上计算完成后,将各自部分的结果汇总在一

1. 什么是MPP? MPP (Massively Parallel Processing),即大规模并行处理,在数据库非共享集群中,每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统,业务数据根据数据库模型和应用特点划分到各个节点上,每台数据节点通过专用网络或者商业通用网络互相连接,彼此协同计算,作为整体提供数据库服务.非共享数据库集群有完全的可伸缩性.高可用.高性能.优秀的性价比.资源共享等优势. 简单来说,MPP是将任务并行的分散到多个服务器和节点上,在每个节点上计算完成后,将各自部分的结果汇总在一

从系统架构来看,目前的商用服务器大体可以分为三类,即对称多处理器结构 (SMP : Symmetric Multi-Processor) ,非一致存储访问结构 (NUMA : Non-Uniform Memory Access) ,以及海量并行处理结构 (MPP : Massive Parallel Processing) .它们的特征分别描述如下: 1. SMP(Symmetric Multi-Processor) SMP (Symmetric Multi Processing),对称多处理系

MySQL Cluster是一个基于NDB Cluster存储引擎的完整的分布式数据库系统.不仅仅具有高可用性,而且可以自动切分数据,冗余数据等高级功能.和Oracle Real Cluster Application不太一样的是,MySQL Cluster 是一个Share Nothing的架构,各个MySQL Server之间并不共享任何数据,高度可扩展以及高度可用方面的突出表现是其最大的特色.虽然目前还只是MySQL家族中的一个新兴产品,但是已经有不少企业正在积极的尝试使用了.但是好像还不

前面在<大规模互联网应用Redis架构要点>和<Redis官方集群方案 Redis Cluster>两篇文章中分别介绍了多Redis服务器集群的两种方式,它们是基于客户端sharding的Redis Sharding和基于服务端sharding的Redis Cluster. 客户端sharding技术其优势在于服务端的Redis实例彼此独立,相互无关联,每个Redis实例像单服务器一样运行,非常容易线性扩展,系统的灵活性很强.其不足之处在于: 1. 由于sharding处理放到客户

原文地址:http://bigbully.github.io/Dapper-translation/ 概述 当代的互联网的服务,通常都是用复杂的.大规模分布式集群来实现的.互联网应用构建在不同的软件模块集上,这些软件模块,有可能是由不同的团队开发.可能使用不同的编程语言来实现.有可能布在了几千台服务器,横跨多个不同的数据中心.因此,就需要一些可以帮助理解系统行为.用于分析性能问题的工具. Dapper--Google生产环境下的分布式跟踪系统,应运而生.那么我们就来介绍一个大规模集群的跟踪系统,

(只有文字没有图,图请参考http://research.google.com/archive/mapreduce.html) MapReduce: 一种简化的大规模集群数据处理法 翻译:风里来雨里去 原文:MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters 作者:JeffreyDean and Sanjay Ghemawat 转载请保留以上信息 摘要 MapReduct是一个用于处理与生成大型数据集的编程模型及相关实现.用户分别指定一

本文转载 http://www.cnblogs.com/gomysql/p/3664783.html MySQL Cluster是一个基于NDB Cluster存储引擎的完整的分布式数据库系统.不仅仅具有高可用性,而且可以自动切分数据,冗余数据等高级功能.和Oracle Real Cluster Application不太一样的是,MySQL Cluster 是一个Share Nothing的架构,各个MySQL Server之间并不共享任何数据,高度可扩展以及高度可用方面的突出表现是其最大的特

Abstract MapReduce是一种编程模型和一种用来处理和产生大数据集的相关实现.用户定义map函数来处理key/value键值对来产生一系列的中间的key/value键值对.还要定义一个reduce函数用来合并有着相同中间key值的中间value.许多现实世界中的任务都可以用这种模型来表达,就像下文所展示的那样. 用这个风格编写的程序可以自动并行地在集群上工作.运行时系统会自动处理例如切割输入数据,在机器之间调度程序的执行,处理机器故障以及管理必要的机器间通信等细节问题.这可以让那些对

MySQLCluster是sharednothing分布式架构,ndb存储引擎把数据放置于内存中.可以做到无单点故障.由运行于不同服务器上的的多种进程构成,组件包括SQL节点,NDBD数据节点,管理程序,以及(可能的)数据访问程序. 表(结构)存在SQL节点中.应用程序通过SQL节点访问这些数据表:NDBD数据节点用于保存数据:集群管理通过管理工具ndb_mgmd管理.     MySQLCluster具有高可用性.高性能和可缩放性的Cluster数据管理.关于Cluster中组件的关系可见下图