es的分布式架构原理是什么? 1.首先说一些分片(shard)是什么? ES中所有数据均衡的存储在集群中各个节点的分片中,会影响ES的性能.安全和稳定性 每个shard都是一个最小工作单元,承载部分数据,lucene实例,完整的建立索引和处理请求的能力,单台机器无法存储大量数据,es可以将一个索引中的数据切分为多个shard,分布在多台服务器上存储.有了shard就可以横向扩展,存储更多数据,让搜索和分析等操作分布到多台服务器上去执行,提升吞吐量和性能.每个shard都是一个lucene ind

一.相关概念介绍 1)集群(cluster) 一个集群(cluster)由一个或多个节点组成. 这些节点具有相同的cluster.name,它们协同工作,分享数据和负载.当加入新的节点或者删除一个节点时,集群就会感知到并平衡数据. 2)节点(node) 一个节点(node)就是一个Elasticsearch实例. 集群中一个节点会被选举为主节点(master),它将临时管理集群级别的一些变更,例如新建或删除索引.增加或移除节点等.主节点不参与文档级别的变更或搜索,这意味着在流量增长的时候,该主节

一.ES集群原理 查看集群健康状况:URL+ /GET _cat/health (1).ES基本概念名词 Cluster 代表一个集群,集群中有多个节点,其中有一个为主节点,这个主节点是可以通过选举产生的,主从节点是对于集群内部来说的.es的一个概念就是去中心化,字面上理解就是无中心节点,这是对于集群外部来说的,因为从外部来看es集群,在逻辑上是个整体,你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的. Shards 代表索引分片,es可以把一个完整的索引分成多个分片,这样的好处是可以把一个大

利用多写Redis实现分布式锁原理与实现分析   一.关于分布式锁 关于分布式锁,可能绝大部分人都会或多或少涉及到. 我举二个例子:场景一:从前端界面发起一笔支付请求,如果前端没有做防重处理,那么可能在某一个时刻会有二笔一样的单子同时到达系统后台. 场景二:在App中下订单的时候,点击确认之后,没反应,就又点击了几次.在这种情况下,如果无法保证该接口的幂等性,那么将会出现重复下单问题. 在接收消息的时候,消息推送重复.如果处理消息的接口无法保证幂等,那么重复消费消息产生的影响可能会非常大. 类似

转载 permike 原文 Python分布式爬虫原理 首先,我们先来看看,如果是人正常的行为,是如何获取网页内容的. (1)打开浏览器,输入URL,打开源网页 (2)选取我们想要的内容,包括标题,作者,摘要,正文等信息 (3)存储到硬盘中 上面的三个过程,映射到技术层面上,其实就是:网络请求,抓取结构化数据,数据存储. 我们使用Python写一个简单的程序,实现上面的简单抓取功能. [python] view plain copy   #!/usr/bin/python #-*- coding

摘要 在高并发环境下,大量的读.写请求涌向数据库,此时磁盘IO将成为瓶颈,从而导致过高的响应延迟,因此缓存应运而生.无论是单机缓存还是分布式缓存都有其适应场景和优缺点,当今存在的缓存产品也是数不胜数,最常见的有redis和memcached等,既然是分布式,那么他们是怎么实现分布式的呢?本文主要介绍分布式缓存服务mencached的分布式实现原理. memcached 缓存 分布式缓存 目录[-] 摘要 缓存本质 计算机体系缓存 缓存应用系统 memcached简介 什么是memcached m

让代码分布式运行是所有分布式计算框架需要解决的最基本的问题. Spark是大数据领域中相当火热的计算框架,在大数据分析领域有一统江湖的趋势,网上对于Spark源码分析的文章有很多,但是介绍Spark如何处理代码分布式执行问题的资料少之又少,这也是我撰写文本的目的. Spark运行在JVM之上,任务的执行依赖序列化及类加载机制,因此本文会重点围绕这两个主题介绍Spark对代码分布式执行的处理.本文假设读者对Spark.Java.Scala有一定的了解,代码示例基于Scala,Spark源码基于2.

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

  前言 关于分布式锁,在互联网行业的使用场景还是比较多的,比如电商的库存扣减,秒杀活动,集群定时任务执行等需要进程互斥的场景.而实现分布式锁的手段也很多,大家比较常见的就是redis跟zookeeper,今天我们主要介绍的是基于zookeeper实现的分布式锁. 这篇文章主要借用Curator框架对zk分布式锁的实现思路,大家理解了以后完全可以自己手动实现一遍,但是在工作中还是建议使用成熟的开源框架,很多坑别人已经帮我们踩好了,除非万不得已,需要高度定制符合自己项目的需求的时候,才开始自行封装

zookeeper 分布式锁原理: 1 大家也许都很熟悉了多个线程或者多个进程间的共享锁的实现方式了,但是在分布式场景中我们会面临多个Server之间的锁的问题,实现的复杂度比较高.利用基于google chubby原理开发的开源的zookeeper,可以使得这个问题变得简单很多.下面介绍几种可能的实现方式,并且对比每种实现方式的优缺点. 1. 利用节点名称的唯一性来实现共享锁 ZooKeeper抽象出来的节点结构是一个和unix文件系统类似的小型的树状的目录结构.ZooKeeper机制规定:同

删除Zookeeper的java客户端有  : 1,Zookeeper官方提供的原生API, 2,zkClient,在原生api上进行扩展的开源java客户端 3, 一.Zookeeper原生API 1,建立连接 创建会话方法:客户端可以通过创建一个Zookeeper实例来连接zookeeper服务器 Zookeeper(arguments) 一共4个构造方法,根据参数不同 connectString :连接服务器列表,用“,”逗号隔开 sessionTimeout :心跳检测时间周期(毫秒)

Spark分布式执行原理 让代码分布式运行是所有分布式计算框架需要解决的最基本的问题. Spark是大数据领域中相当火热的计算框架,在大数据分析领域有一统江湖的趋势,网上对于Spark源码分析的文章有很多,但是介绍Spark如何处理代码分布式执行问题的资料少之又少,这也是我撰写文本的目的. Spark运行在JVM之上,任务的执行依赖序列化及类加载机制,因此本文会重点围绕这两个主题介绍Spark对代码分布式执行的处理.本文假设读者对Spark.Java.Scala有一定的了解,代码示例基于Scal

分布式事务(3)-RocketMQ实现分布式事务原理 之前讲过有关分布式事务2PC.3PC.TCC的理论知识,博客地址: 1.分布式事务(1)---2PC和3PC原理 2.分布式事务(2)---TCC原理 这篇讲有关RocketMQ实现分布式事务的理论知识,下篇也会示例 通过SpringCloud来实例RocketMQ实现分布式事务的项目. 一.举个分布式事务场景 列子:假设 A 给 B 转 100块钱,同时它们不是同一个服务上. 目标:就是 A 减100块钱,B 加100块钱. 实际情况可能有

1. Redis分布式锁原理 1.1. Redisson 现在最流行的redis分布式锁就是Redisson了,来看看它的底层原理就了解redis是如何使用分布式锁的了 1.2. 原理分析 分布式锁要解决的是分布式环境下,并行相同代码的加锁功能:了解过redis分布式锁的人肯定知道,一开始redis作为分布式锁用的是setnx,再这基础上设置个定时过期时间,但这种方式有什么问题呢? 实际上看懂上图的人也就明白了那有什么问题,首先是原子性问题,setnx+过期时间这两个操作必须是原子性的,所以这可

分布式锁原理 分布式锁,是控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式.在分布式系统中,常常需要协调他们的动作.如果不同的系统或是同一个系统的不同主机之间共享了一个或一组资源,那么访问这些资源的时候,往往需要互斥来防止彼此干扰来保证一致性,在这种情况下,便需要使用到分布式锁. 使用setnx.getset.expire.del这4个redis命令实现 setnx 是『SET if Not eXists』(如果不存在,则 SET)的简写. 命令格式:SETNX key value:使用:只在键 k

写在前面: 原创不易,如果觉得不错推荐一下,谢谢! 由于工作需要,公司的微服务项目需解决分布式事务的问题,且由我进行分布式事务框架搭建和整合工作. 那么借此机会好好的将解决分布式事务的内容进行整理一下.这边公司分布式事务框架选型是LCN框架(以后肯定会升级成seata). 我整理的大纲如下: 1 CAP定律和BASE理论 有人问,为什么需要了解这个,这个其实是分布式事务基于的理论依据,所以需要了解一下. 1.1 CAP定律 这个定理的内容是指的是在一个分布式系统中.Consistency(一致性

一 本书作者介绍 此书名为从Paxos到ZooKeeper分布式一致性原理与实践,作者倪超,阿里巴巴集团高级研发工程师,国家认证系统分析师,毕业于杭州电子科技大学计算机系.2010年加入阿里巴巴中间件团队担任研发实习岗位,一直从事Zookeeper的开发与运维工作,从中学习与总结了不少分布式一致性相关的理论与实践经验,尤其对Zookeeper及其相关技术有非常深入的研究.目前在中间件团队专家组任职产品经理,负责分布式产品的产品化和云计算改造工作.这本书涉及分布式领域绝大多数系统和框架,适合刚入门

前言 ​ 现如今很多系统都会基于分布式或微服务思想完成对系统的架构设计.那么在这一个系统中,就会存在若干个微服务,而且服务间也会产生相互通信调用.那么既然产生了服务调用,就必然会存在服务调用延迟或失败的问题.当出现这种问题,服务端会进行重试等操作或客户端有可能会进行多次点击提交.如果这样请求多次的话,那最终处理的数据结果就一定要保证统一,如支付场景.此时就需要通过保证业务幂等性方案来完成. 什么是幂等 ​ 幂等本身是一个数学概念.即 f(n) = 1^n ,无论n为多少,f(n)的值永远为1.在

Redisson 实现分布式锁原理分析   写在前面 在了解分布式锁具体实现方案之前,我们应该先思考一下使用分布式锁必须要考虑的一些问题.​ 互斥性:在任意时刻,只能有一个进程持有锁. 防死锁:即使有一个进程在持有锁的期间崩溃而未能主动释放锁,要有其他方式去释放锁从而保证其他进程能获取到锁. 加锁和解锁的必须是同一个进程. 锁的续期问题. 常见的分布式锁实现方案 基于 Redis 实现分布式锁 基于 Zookeeper 实现分布式锁 本文采用第一种方案,也就是基于 Redis 的分布式锁实现方案

核心概念 集群(Cluster) 一个Es集群由多个节点(Node)组成,每个集群都有一个共同的集群名称作为标识 节点(Node) 一个Es实例就是一个Node.Es的配置文件中可以通过node.master.node.data来设置节点类型. Es的节点有如下几个类型: 主节点 master节点在每个集群中有且只有一个.master节点应该只承担轻量级的任务:如创建删除索引.分片均衡等 # 设置为true node.master: true # 尽量设置主节点不为数据节点,提⽰效率 node.