etcd raft选举机制 etcd 是一个分布式的k/V存储系统.核心使用了RAFT分布式一致性协议.一致性这个概念,它是指多个服务器在状态达成一致,但是在一个分布式系统中,因为各种意外可能,有的服务器可能会崩溃或变得不可靠,它就不能和其他服务器达成一致状态.这样就需要一种Consensus协议,一致性协议是为了确保容错性,也就是即使系统中有一两个服务器当机,也不会影响其处理过程. 为了以容错方式达成一致,我们不可能要求所有服务器100%都达成一致状态,只要超过半数的大多数服务器达成一致就可以

大约在五六年前,第一次接触到了当时已经是hot topic的NoSql.不过那个时候学的用的都是mysql,Nosql对于我而言还是新事物,并没有真正使用,只是不明觉厉.但是印象深刻的是这么一张图片(后来google到图片来自这里):     这张图片是讲数据库(包括传统的关系型数据库和NOSQL)与CAP理论的关系.由于并NoSql并没有实践经验,也没有去深入了解,对于CAP理论更是一知半解.因此,为什么某一款数据库被划分到哪一个阵营,并不清楚.     工作之后对MongoDB使用得比较多,

上一篇最后提到了mandatory这个参数,对于设置mandatory参数个人感觉还是很重要的,尤其在RabbitMQ镜像队列发生故障转移时. 模拟个测试环境如下: 首先在集群队列中增加两个镜像队列的策略: 对于ha-promote-on-shutdown这个参数,可以参考文档,其作用就是当集群中master出现故障时强制进行故障转移从而选出新的master节点,这里的master出现故障表示的是人为的故障比如通过命令行rabbitmqctl.bat start_app之类的关闭RabbitMQ

最近看了 @JavaGuide 发布的一篇『面试官问我如何保证Kafka不丢失消息?我哭了!』,这篇文章承接这个主题,来聊聊如何保证 RocketMQ 不丢失消息. 0x00. 消息的发送流程 一条消息从生产到被消费,将会经历三个阶段: 生产阶段,Producer 新建消息,然后通过网络将消息投递给 MQ Broker 存储阶段,消息将会存储在 Broker 端磁盘中 消息阶段, Consumer 将会从 Broker 拉取消息 以上任一阶段都可能会丢失消息,我们只要找到这三个阶段丢失消息原因,

HBase作为一个分布式存储的数据库,它是如何保证可用性的呢?对于分布式系统的CAP问题,它是如何权衡的呢? 最重要的是,我们在生产实践中,又应该如何保证HBase服务的高可用呢? 下面我们来仔细分析一下. 1. 什么是分布式系统的CAP? CAP是指一致性(Consistency).可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance). Consistency 一致性 一致性指更新操作成功并返回客户端完成后,分布式系统中所有节点在同一时间的数据完全一致. 从

etcd简介 etcd是开源的.高可用的分布式key-value存储系统,可用于配置共享和服务的注册和发现,它专注于: 简单:定义清晰.面向用户的API(gRPC) 安全:可选的客户端TLS证书自动认证 快速:支持每秒10,000次写入 可靠:基于Raft算法确保强一致性 etcd与redis差异 etcd和redis都支持键值存储,也支持分布式特性,redis支持的数据格式更加丰富,但是他们两个定位和应用场景不一样,关键差异如下: redis在分布式环境下不是强一致性的,可能会丢失数据,或者读

linearizable 有点疑惑,不确定是现在浏览的版本没开发完全,还是没有按照论文的linearizable来实现. 按照论文所说,在客户端请求的时候,实际上是一个强一致的 exactly once的过程. 在etcd中,只看到了read的 linearizable ,并且用到的地方是在诸如读取节点列表,开始事务等操作中. 可以从2个层面来验证写与读一致性 business data which stored in etcd 因为raft只有leader是写的入口,所以保证数据的顺序是可以在

本次将记录[利用etcd选主sdk实践master/slave高可用], 并利用etcdctl原生脚本验证选主sdk的工作原理. master/slave高可用集群 本文目标 在异地多机房部署节点,slave作为备用实例启动,但不接受业务流量, 监测到master宕机,slave节点自动提升为master并接管业务流量. 基本思路 各节点向etcd注册带租约的节点信息, 并各自维持心跳保活,选主sdk根据目前存活的.最早创建的节点信息键值对 来判断leader, 并通过watch机制通知业务代码

Docker是PaaS供应商dotCloud开源的一个基于LXC 的高级容器引擎,源代码托管在 GitHub 上, 基于Go语言开发并遵从Apache 2.0协议开源.Docker提供了一种在安全.可重复的环境中自动部署软件的方式,它的出现拉开了基于云计算平台发布产品方式的变革序幕.为了更好的促进Docker在国内的发展以及传播,我们决定开设<深入浅出Docker>专栏,邀请Docker相关的布道师.开发人员.技术专家来讲述Docker的各方面内容,让读者对Docker有更深入的了解,并且能够

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

  前言 架构的改变,往往是因为业务规模的扩张. 随着业务规模的扩张,为了满足业务对技术的要求,技术架构需要从单体应用架构升级到分布式服务架构,来降低公司的技术成本,更好的适应业务的发展. 分布式服务架构的诸多优势,这里就不一一列举了,今天围绕的话题是服务框架,为了推行服务化,必然需要一套易用的服务框架,来支撑业务技术架构升级. 服务框架 服务架构的核心是服务调用,分布式服务架构中的服务分布在不同主机的不同进程上,服务的调用跟单体应用进程内方法调用的本质区别就是需要借助网络来进行通信. RPC

本文来自作者 未闻 在 GitChat 分享的{基于 Docker 的微服务架构实践} 前言 基于 Docker 的容器技术是在2015年的时候开始接触的,两年多的时间,作为一名 Docker 的 DevOps,也见证了 Docker 的技术体系的快速发展.本文主要是结合在公司搭建的微服务架构的实践过程,做一个简单的总结.希望给在创业初期探索如何布局服务架构体系的 DevOps,或者想初步了解企业级架构的同学们一些参考. Microservice 和 Docker 对于创业公司的技术布局,很多声

本文来自知乎官方技术团队的“知乎技术专栏”,感谢原作者陈鹏的无私分享. 1.引言 知乎存储平台团队基于开源Redis 组件打造的知乎 Redis 平台,经过不断的研发迭代,目前已经形成了一整套完整自动化运维服务体系,提供很多强大的功能.本文作者陈鹏是该系统的负责人,本次文章深入介绍了该系统的方方面面,值得互联网后端程序员仔细研究.   (本文同步发布于:http://www.52im.net/thread-1968-1-1.html) 2.关于作者 陈鹏:现任知乎存储平台组 Redis 平台技术

1.为什么要服务发现? 服务实例的网络位置都是动态分配的.由于扩展.失败和升级,服务实例会经常动态改变,因此,客户端代码需要使用更加复杂的服务发现机制. 2.常见的服务发现开源组件 etcd—用于共享配置和服务发现的高可用性.分布式.一致的键值存储.使用etcd的两个著名项目是Kubernetes和Cloud Foundry.consul-发现和配置服务的工具.它提供了一个API,允许客户端注册和发现服务.领事可以执行健康检查,以确定服务的可用性.Apache Zookeeper——一个广泛使用

一.什么是kubernetes(K8s)? Kubernetes作为容器编排生态圈中重要一员,是Google大规模容器管理系统borg的开源版本实现,吸收借鉴了google过去十年间在生产环境上所学到的经验与教训. Kubernetes提供应用部署.维护. 扩展机制等功能,利用Kubernetes能方便地管理跨机器运行容器化的应用.当前Kubernetes支持GCE.vShpere.CoreOS.OpenShift.Azure等平台,除此之外,也可以直接运行在物理机上.kubernetes是一个

1.引言 知乎存储平台团队基于开源Redis 组件打造的知乎 Redis 平台,经过不断的研发迭代,目前已经形成了一整套完整自动化运维服务体系,提供很多强大的功能.本文作者陈鹏是该系统的负责人,本次文章深入介绍了该系统的方方面面,值得互联网后端程序员仔细研究. <ignore_js_op> 2.关于作者 陈鹏:现任知乎存储平台组 Redis 平台技术负责人,2014 年加入知乎技术平台组从事基础架构相关系统的开发与运维,从无到有建立了知乎 Redis 平台,承载了知乎高速增长的业务流量. 3.

分布式环境的特点 分布性:多台机器位置不同,但是相互协同做某一件事情. 并发性:程序运行过程中,并发性操作是很长见的.比如:同一个分布式系统中的多个节点,同时访问一个共享资源.(数据库,分布式存储) 无序性:进程之间的消息通信,会出现顺序不一致问题. 分布式环境下面临的问题 网络通讯:不同机器之间数据是通过网络通讯的,而因为网络本身的不可靠性,因此会涉及到一些网络通讯问题(停电断网,电缆被挖断了),导致通讯失败. 网络分区(脑裂):当网络发生异常导致分布式系统中部分节点之间的网络延时不断增大,最

Consul CAP理论纠错 随便搜索Consul.zookeeper.etcd.eureka注册中心比较相关博客文章,你都会发现千篇一律的是以下这幅对比图:但是我对Consul使用的是CA架构还是CP架构产生了疑问,于是我查看的Consul官网相关资料,资料表明Consul不是CA体系架构,而是CP体系架构. 依据来源:https://www.consul.io/intro/vs/serf.html 熟悉CAP理论的人都应该清楚,CA架构是比较难保证的,因为现在系统很难避免网络分区(P)的情况

面对可能出现的网络延迟,不可预估的请求流量等情况,设计一个分布式系统,我们通常围绕系统高可用,数据一致性的目标去规划和实现,想要完全实现这个目标,却并非易事.由此,分布式系统领域诞生了一个基本定理,即 CAP 定理,用于指导分布式系统的设计,从系统高可用,数据一致性,网络容错三个角度将分布式系统的特性抽成一个分区容错一致性模型.这样一来,让系统设计者只需根据业务场景特点,进行权衡设计适合业务场景的分区容错一致性模型即可,很大程度简化了分布式系统设计的难度. 也因此,CAP 定理是架构师所必须要掌

注:由于别人写的太好了就转来基础介绍! 转自:http://www.infoq.com/cn/articles/docker-core-technology-preview Docker是PaaS供应商dotCloud开源的一个基于LXC 的高级容器引擎,源代码托管在 GitHub 上, 基于Go语言开发并遵从Apache 2.0协议开源.Docker提供了一种在安全.可重复的环境中自动部署软件的方式,它的出现拉开了基于云计算平台发布产品方式的变革序幕. 1. 背景 1.1. 由PaaS到Con

简介 ​ 服务注册中心本质上是为了解耦服务提供者和服务消费者.对于任何一个微服务,原则上都应存在或者支持多个提供者,这是由微服务的分布式属性决定的.更进一步,为了支持弹性扩缩容特性,一个微服务的提供者的数量和分布往往是动态变化的,也是无法预先确定的.因此,原本在单体应用阶段常用的静态LB机制就不再适用了,需要引入额外的组件来管理微服务提供者的注册与发现,而这个组件就是服务注册中心; CAP理论 CAP理论是分布式架构中重要理论 一致性(Consistency) (所有节点在同一时间具有相同的数据