1什么是GemFire GemFire是一个位于应用集群和后端数据源之间的高性能.分布式的操作数据(operational data)管理基础架构.它提供了低延迟.高吞吐量的数据共享和事件分发.GemFire充分利用网络中的内存和磁盘资源,形成一个实时的数据网格(data fabric or grid). GemFire的主要特性有: Ø  多种网络拓扑 Ø  高并发的内存数据结构,避免锁争夺 Ø  可选的ACID Ø  序列化(native serialization)和智能缓冲(smart

Nimbus启动时,检查当前本地是不是有所有的topology的代码,同时去申请获取leader锁,如果某台nimbus节点成为了集群的leader,会再去检查一次当前本地的代码是不是包含所有活动状态的topology,只有满足这种情况,才会接受作为leader,否则将释放leader锁并重新获取所有代码后再申请leader锁:zookeeper作为协调,进行集群的leader推举和节点同步控制,下图是一个nimubs 集群统一过程:      

谈及分布式,必然谈到 CAP, CAP 已经是被说烂了的一个 话题, 绕不开, 逃不掉.  而且, 理解起来 会有些吃力. 分布式的CAP理论告诉我们 “任何一个分布式系统都无法同时满足 一致性(Consistency).可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance),最多只能同时满足两项.” 这样的表述, 仍然是难以理解, 说了跟没说差不多.看看其他的说明. 经典解释 .一致性 在分布式环境下,一致性是指数据在多个副本之间能否保持一致的特性.在一致性的

CAP理论与BASE理论 首先要和大家说的就是大名鼎鼎的CAP理论与BASE理论了,这两个理论与解决分布式事务问题是密切相关的. 其实网上有很多关于CAP与BASE相关的文章,一写就写了一大堆,篇幅很长,让人看起来头大.王子将以最简短的文字让大家理解它们的含义. CAP理论 CAP,就是Consistency.Availability.Partition Tolerence的简称,简单来说,就是一致性.可用性.分区容忍性. 首先说说一致性,这不就是字面意思吗,保证分布式系统下各个环节的数据是一致

我们知道哈希表是一种非常高效的数据结构,设计优良的哈希函数可以使其上的增删改查操作达到O(1)级别.Java为我们提供了一个现成的哈希结构,那就是HashMap类,在前面的文章中我曾经介绍过HashMap类,知道它的所有方法都未进行同步,因此在多线程环境中是不安全的.为此,Java为我们提供了另外一个HashTable类,它对于多线程同步的处理非常简单粗暴,那就是在HashMap的基础上对其所有方法都使用synchronized关键字进行加锁.这种方法虽然简单,但导致了一个问题,那就是在同一时间

#include <stdlib.h> #include <stdio.h> // 用于统计内存的申请和释放次数匹配 ; void * _pbcM_malloc(size_t sz) { ++ _g; return malloc(sz); } void _pbcM_free(void *p) { if (p) { -- _g; free(p); } } void* _pbcM_realloc(void *p, size_t sz) { return realloc(p,sz); }

从 NOSQL的类型到 常用的产品,我们已经做过很多关于NoSQL的文章,今天我们从国内著名的互联网公司及科研机构的实战谈一下NoSQL数据库. NoSQL一定程度上是基于一个很重要的原理—— CAP原理提出来的.传统的SQL数据库(关系型数据库)都具有ACID属性,对一致性要求很高,因此降低了A(availability)和P(partition tolerance).为了提高系统性能和可扩展性,必须牺牲C(consistency). Consistency(一致性), 数据一致更新,所有数据

题目唯一的坎就是把绝对的权值变为相对的权值,保证cap和flow是整型的同时可以用最小的1表示一只熊 可是迷的地方在于用kuangbin的板子居然能找出比答案更大的流(Wrong Answer on test 6)...而这个板子是能A掉下面板子A不了的题... 改用来路不明的板子后+long long就过了..一脸懵逼??? #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int maxn = 1e5+11; const int oo =

Zookeeper是可以存储数据的,所以我们可以把它理解一个数据库,实际上它的底层原理本身也和数据库是类似的. 一.数据库的原理 我们知道,数据库是用来存储数据的,只是数据可以存储在内存中或磁盘中.而Zookeeper实际是结合了这两种的,Zookeeper中的数据即会存储在磁盘中以达到持久化的目的,也会同步到内存中以到达快速访问的目的. 事实上,用过Zookeeper的同学应该知道,Zookeeper中有两种类型的节点:持久化节点和临时节点. 持久化节点:会持久化在磁盘中,除非主动删除,将一直

关系型数据库与非关系型数据库及其特性: RDBMS(Relational Database Management System 关系型数据库) :mysql/oracle/sqlServer等   ========>ACID特性 NOSQL(Not Only SQL 非关系型数据库):redis/mongdb等  ========> CAP特性 ACID:A(Atomicity)原子性.C(Consistency)一致性.I(Isolation)独立性.D(Durability)持久性 CAP

点赞再看,养成习惯,微信搜索「小大白日志」关注这个搬砖人. 文章不定期同步公众号,还有各种一线大厂面试原题.我的学习系列笔记. 说说zk的选举机制 基础概念 zxid=事务id=一个时间戳,代表当前事件发生的先后顺序,zxid越小代表事件发生的时间越早:zxid由64位数字组成=高32位的epoch+低32位递增数列,每个leader都有自己的统治年代,高32位epoch代表当前leader的统治年,低32位则是递增计数位,所以在同一个集群中每个节点的zxid都都可能不同,因为高32位epoch

Go : 2009.11.10 代表作:Docker.k8s.etcd 模仿C语言,目标:互联网的C语言 讲的晦涩难懂....硬板..放弃了好几次才读完.满分10分,打6分. 下个月:Python数据结构与算法分析吧.需要算法刷题了. 四大:编译原理.基础知识.运行时.进阶知识 编译原理 编译过程 抽象语法树 Abstract Syntax Tree\ AST\ 是源代码语法的结构的一种抽象表示. 用树状的方式表示编程语言的语法结构.每一个节点表示源代码的一个元素.每一颗子树表示一个语法元素.

引言 CAP 理论,相信很多人都听过,它是指: 一个分布式系统最多只能同时满足一致性(Consistency).可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance)这三项中的两项. 为什么要理解 CAP 理论?我能说出很多理由来.如果是在职场上,也许最合适的理由是,当领导给出的任务不靠谱时,我们可以依据 CAP 去否决它. 比如,有这么一个任务,给你定了三大目标: 既要提升系统的可用性 又要保证数据的实时可见 还有提升系统的容错能力 看到"既要.又要.还要&q

事务 事务的定义: 事务(Transaction)是由一系列对系统中数据进行访问与更新的操作所组成的一个程序执行逻辑单元(Unit),狭义上的事务特指数据库事务. 事务的作用: 当多个应用程序并发访问数据库时,事务可以在这些应用程序之间提供一个隔离方法,以防止彼此的操作相互干扰. 事务为数据库操作序列提供了一个从失败中恢复到正常状态的方法,同时提供了数据库即使在异常状态下仍能保持数据一致性的方法. 事务具有四个特性,分别是原子性(Atomicity).一致性(Consistency).隔离性(I

引言 CAP是分布式系统.特别是分布式存储领域中被讨论最多的理论,“什么是CAP定理?”在Quora 分布式系统分类下排名 FAQ 的 No.1.CAP在程序员中也有较广的普及,它不仅仅是“C.A.P不能同时满足,最多只能3选2”,以下尝试综合各方观点,从发展历史.工程实践等角度讲述CAP理论.希望大家透过本文对CAP理论有更多地了解和认识. CAP定理 CAP由Eric Brewer在2000年PODC会议上提出[1][2],是Eric Brewer在Inktomi[3]期间研发搜索引擎.分布

写在最前: 1.为什么学习并记录分布式设计理念一系列相关的东西 在日常工作中系统设计评审的时候,经常会有一些同事抛出一些概念,高可用性,一致性等等字眼,他们用这些最基本的概念去反驳系统最初的设计,但是很多人理解的可用性,一致性等等问题,都是自己拍脑袋想的,或者根本和最原始表达的意思就不是一个东西,在这种情况下PK,就像不再一个频段的人在交流,除了争论,没有任何实质性的进展,所以有必要熟悉其理论基础,以免贻笑大方.(其实类似的例子还有很多,国内的技术人员都喜欢把一些此词模糊化,混淆而谈.例如XX云

NOSQL数据模型和CAP原理 http://blog.sina.com.cn/s/blog_7800d9210100t33v.html 我本来一直觉得NoSQL其实很容易理解的,我本身也已经对NoSQL有了非常深入的研究,但是在最近准备YunTable的Chart的时候,发现NoSQL不仅非常博大精深,而且我个人对NoSQL的理解也只是皮毛而已,但我还算是一个“知耻而后勇”的人,所以经过一段时间的学习之后,从本系列第六篇开始,就将和大家聊聊NoSQL,而本篇将主要给大家做一下NoSQL数据库的

分布式事务希望在多机环境下可以像单机系统那样做到强一致,这需要付出比较大的代价.而在有些场景下,接收状态并不用时刻保持一致,只要最终一致就行. CAP理论是Eric Brewer在2000年7月份的PODC会议上提出的,CAP涵义如下: Consistensy:all nodes see the same data at the same time,所有的节点在同一时间读到同样的数据.这就是数据上的一致性,也就是当数据写入成功后,所有的节点会同时看到这个新的数据. Availability:a

转自:http://blog.jqian.net/post/dynamo.html Dynamo是Amazon开发的一款高可用的分布式KV系统,已经在Amazon商店的后端存储有很成熟的应用.它的特点:总是可写(500+ per sec, 99.9% <300ms),并且可以根据需求优化配置(调整RWN模型). 根据CAP原则 (Consistency, Availability, Partition tolerance),Dynamo是一个AP系统,只保证最终一致性. Dynamo的三个主要概

在足球比赛里,一个球员在一场比赛中进三个球,称之为帽子戏法(Hat-trick).在分布式数据系统中,也有一个帽子原理(CAP Theorem),不过此帽子非彼帽子.CAP原理中,有三个要素: 一致性(Consistency) 可用性(Availability) 分区容忍性(Partition tolerance) CAP原理指的是,这三个要素最多只能同时实现两点,不可能三者兼顾.因此在进行分布式架构设计时,必须做出取舍.而对于分布式数据系统,分区容忍性是基本要求,否则就失去了价值.因此设计分布

最近在看<大型网站系统与java中间件事件>这本书,收获颇多. 分布式事务希望在多机环境下可以像单机系统那样做到强一致,这需要付出比较大的代价.而在有些场景下,接受状态并不用时刻保持一致,只要最终一直就行. CAP(Consistency Availability Partition-Tolerance) Consistency: 即所有的节点在同一时间读到同样的数据,这就是数据上的一致性. Availability: 保证无论时成功还是失败,每个请求都能够收到一个反馈.这里的重点是系统一定要