一.分布式ID概念 说起ID,特性就是唯一,在人的世界里,ID就是身份证,是每个人的唯一的身份标识.在复杂的分布式系统中,往往也需要对大量的数据和消息进行唯一标识.举个例子,数据库的ID字段在单体的情况下可以使用自增来作为ID,但是对数据分库分表后一定需要一个唯一的ID来标识一条数据,这个ID就是分布式ID.对于分布式ID而言,也需要具备分布式系统的特点:高并发,高可用,高性能等特点. 二.分布式ID实现方案 下表为一些常用方案对比: 描述 优点 缺点 UUID UUID是通用唯一标识码的缩写,

分布式 ID 需要满足的条件: 全局唯一:这是最基本的要求,必须保证 ID 是全局唯一的. 高性能:低延时,不能因为一个小小的 ID 生成,影响整个业务响应速度. 高可用:无限接近于100%的可用性. 好接入:遵循拿来主义原则,在系统设计和实现上要尽可能简单. 趋势递增:这个要看具体业务场景,最好要趋势递增,一般不严格要求. 让我来先捋一捋常见的分布式 ID 的解决方案有哪些? 1.数据库自增 ID 这是最常见的方式,利用数据库的 auto_increment 自增 ID,当我们需要一个ID的时

大家好,我是树哥. 在复杂的分布式系统中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识,例如:分库分表的 ID 主键.分布式追踪的请求 ID 等等.于是,设计「分布式 ID 发号器」就成为了一个非常常见的系统设计问题.今天我将带大家一起学习一下,如何设计一个分布式 ID 发号器. 系统诉求 对于业务系统而言,对于全局唯一 ID 一般有如下几个需求: 全局唯一. 生成的 ID 不能重复,这是最基本的要求,否则在分库分表的场景下就会造成主键冲突. 单调递增. 保证下一个 ID 大于上一个 ID,这样可以保

一,为什么需要生成唯一id(发号器)? 1,在分布式和微服务系统中, 生成唯一id相对困难, 常用的方式: uuid不具备可读性,作为主键存储时性能也不够好, mysql的主键,在分库时使用不够方便,高并发时性能没有保障 所以在这里我们演示使用redis+lua生成唯一id 2,使用redis性能虽好,但仍然要考虑单点故障问题, 这里建议在生产环境中使用主从+哨兵或集群方式 说明:刘宏缔的架构森林是一个专注架构的博客,地址:https://www.cnblogs.com/architectfor

标识(ID / Identifier)是无处不在的,生成标识的主体是人,那么它就是一个命名过程,如果是计算机,那么它就是一个生成过程.如何保证分布式系统下,并行生成标识的唯一与标识的命名空间有着密不可分的关系.在世界里,「潜意识下的命名空间里,相对的唯一标识」是普遍存在的,例如: 每个人出生的时候,就获得了一个「相对的唯一标识」——姓名. 城市的道路,都基本上采用了唯一的命名(当然这也需要一个 过程 ). 显然,对于每个标识,都需要有一个命名空间(namespace),来保证其相对唯一性. 可以

首先聊聊MySQL的数据分布式,目前最为常用的就是Replication(复制)技术.基于此技术外延开来有很多中架构,分类归结为如下:      1.树状结构(Master,Backup-Master,Slaves)                  这种结构是目前Web系统用的最为通用的一种.整个系统有1个写入/更新点,即Master:Master-Backup和Slaves都是Replication的Master从库:多级Slave的原因是为了数据过滤和节省网络资源.      2.环状结构

这是上月在公司内部的一次分享,现把PPT及交流内容整理成博客. 阅读目录: 高可用 数据同步 分布式 分布式集群时代 总结 高可用 高可用(High Availability),是当一台服务器停止服务后,对于业务及用户毫无影响. 停止服务的原因可能由于网卡.路由器.机房.CPU负载过高.内存溢出.自然灾害等不可预期的原因导致,在很多时候也称单点问题. 解决单点问题主要有2种方式: 主备方式 这种通常是一台主机.一台或多台备机,在正常情况下主机对外提供服务,并把数据同步到备机,当主机宕机后,备机立

阅读目录: 高可用 数据同步 分布式 分布式集群时代 总结 高可用 高可用(High Availability),是当一台服务器停止服务后,对于业务及用户毫无影响. 停止服务的原因可能由于网卡.路由器.机房.CPU负载过高.内存溢出.自然灾害等不可预期的原因导致,在很多时候也称单点问题.解决单点问题主要有2种方式: 主备方式 这种通常是一台主机.一台或多台备机,在正常情况下主机对外提供服务,并把数据同步到备机,当主机宕机后,备机立刻开始服务. Redis HA中使用比较多的是keepalived

前言 之前已经写过一篇文章介绍SpringBoot整合Spring Cache,SpringBoot默认使用的是ConcurrentMapCacheManager,在实际项目中,我们需要一个高可用的.分布式的缓存解决方案,使用默认的这种缓存方式,只是在当前进程里缓存了而已.Spring Cache整合Redis来实现缓存,其实也不是一件复杂的事情,下面就开始吧. 关于Spring Cache的运用,请参考[快学SpringBoot]快速上手好用方便的Spring Cache缓存框架 新建一个Sp

1  OpenStack高可用介绍 1.1  无状态和有状态服务 无状态服务指的是该服务接收的请求前后之间没有相关关系,接收并处理完该请求后不保存任何状态,在OpenStack的服务中常见的无状态服务有:nova-api.glance-api.keystone-api等服务,大部分都是一些用于接收请求的服务. 有状态服务跟无状态服务相反,它对后续请求的处理依赖于上一次请求的结果,保存了上一次请求处理的结果.在OpenStack的服务中常见的有状态服务有:数据库服务.高级消息队列服务等服务. 对于

转自:   https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwMDU1MTE1OQ==&mid=402738153&idx=1&sn=af5e76aad269799e517607cdc2cfaf06&scene=0&key=ac89cba618d2d9764985895cc5dcd8413928f15cfa134812846b816487c1609c40778841d410e63dc802acd538e5cc5d&ascene=7&a

NoSQL - Redis 缓存技术 Redis功能介绍 数据类型丰富 支持持久化 多种内存分配及回收策略 支持弱事务 支持高可用 支持分布式分片集群 企业缓存产品介绍 Memcached: 优点:高性能读写.单一数据类型.支持客户端式分布式集群.一致性hash 多核结构.多线程读写性能高. 缺点:无持久化.节点故障可能出现缓存穿透.分布式需要客户端实现.跨机房数据同步困难.架构扩容复杂度高 Redis: 优点:高性能读写.多数据类型支持.数据持久化.高可用架构.支持自定义虚拟内存.支持分布式分

一.前言 前两节分别介绍了 Linux 的高可用集群和负载均衡集群,也可以将这两者相结合,即 Keepalived+LVS 组成的高可用负载均衡集群,Keepalived 加入到 LVS 中的原因有以下几点: 1)LVS 拥有一个很关键的角色 Dir(分发器),如果分发器宕机,所有的服务和访问都将会中断.因为入口全部都在 Dir 上,所以需要对分发器做高可用,使用 Keepalived 来实现高可用,Keepalived 其实也具有负载均衡的作用. 2)在使用 LVS 时,如果没有其他额外的操作

MySQL InnoDB Cluster简介 MySQL InnoDB Cluster 是最新GA的MySQL高可用方案,利用MySQL Group Replication和MySQL Shell.MySQL Router可以轻松搭建强壮的高可用方案. MySQL InnoDB Cluster的特性:他是基于群组复制并且提供便于管理的 API以及应用故障转移和路由,易于配置,提供比群组复制更高级别的可用性. MySQL InnoDB Cluster组件构成: MySQL Group Replic

FastDFS是用C语言编写的一款开源的轻量级分布式文件系统.它对文件进行管理,功能包括:文件存储.文件同步.文件访问(文件上传.文件下载)等,解决了大容量存储和负载均衡的问题.特别适合以文件为载体的在线服务,如相册网站.视频网站等等. FastDFS为互联网量身定制,充分考虑了冗余备份.负载均衡.线性扩容等机制,并注重高可用.高性能等指标,使用FastDFS很容易搭建一套高性能的文件服务器集群提供文件上传.下载等服务. 与Hadoop有什么区别? Hadoop也是一个分布式文件系统,hadoo

在Dubbo+zookeeper构建高可用分布式集群(一)-单机部署中我们讲了如何单机部署.但没有将如何配置微服务.下面分别介绍单机与集群微服务如何配置注册中心. Zookeeper单机配置:方式一. <dubbo:registry address="zookeeper://10.20.153.10:2181"/> 方式二. <dubbo:registry protocol="zookeeper" address="10.20.153.1

本系列会分析OpenStack 的高可用性(HA)概念和解决方案: (1)OpenStack 高可用方案概述 (2)Neutron L3 Agent HA - VRRP (虚拟路由冗余协议) (3)Neutron L3 Agent HA - DVR (分布式虚机路由器) (4)Pacemaker 和 OpenStack Resource Agent (RA) (5)RabbitMQ HA (6)MySQL HA Neutron 作为 OpenStack 一个基础性关键服务,高可用性(HA)和扩展

 很幸运参与零售云快消平台的公有云搭建及孵化项目.零售云快消平台源于零售云家电3C平台私有项目,是与公司业务强耦合的.为了适用于全场景全品类平台,集团要求项目平台化,我们抢先并承担了此任务.并由我来主要负责平台建设及项目落地.  今天讲解在零售云快消平台中使用的图片服务FastDFS集群搭建说明,此集群模式是根据单机版的安装说明,在之前已经分享过一篇 一张图讲解单机FastDFS图片服务器安装步骤(修订版),改造成最少机器分布式集群安装说明. FastDFS是什么?  FastDFS是一个开源的

介绍: FastDFS:开源的高性能分布式文件系统:主要功能包括:文件存储,文件同步和文件访问,以及高容量和负载平衡 FastDFS:角色:跟踪服务器(Tracker Server).存储服务器(Storage Server)和客户端(Client) Tracker Server: 跟踪服务器,主要做调度工作,起到均衡的作用:负责管理所有的storage server和group,每个storage在启动后会连接 Tracker,告知自己所属 group 等信息,并保持周期性心跳.多个Track

写在前面 前面我们学习了如何基于两台服务器搭建FastDFS环境,而往往在生产环境中,需要FastDFS做到高可用,那如何基于FastDFS打造一款高可用的分布式文件系统呢?别急,今天,我们就一起来基于FastDFS搭建一套高可用的分布式文件系统. FastDFS 介绍 参考: http://www.oschina.net/p/fastdfs FastDFS 是一个开源的分布式文件系统,它对文件进行管理,功能包括:文件存储.文件同步.文件访问(文件上传.文件下载)等,解决了大容量存储和负载均衡的

FastDFS 介绍 参考: http://www.oschina.net/p/fastdfs FastDFS 是一个开源的分布式文件系统,它对文件进行管理,功能包括:文件存储.文件同步.文件访问(文件上传.文件下载)等,解决了大容量存储和负载均衡的问题.特别适合以文件为载体的在线服务,如相册网站.视频网站等等.FastDFS 服务端有两个角色:跟踪器(tracker)和存储节点(storage).跟踪器主要做调度工作,在访问上起负载均衡的作用.存储节点存储文件,完成文件管理的所有功能:存储.同