无状态登录原理 1.1.什么是有状态? 有状态服务,即服务端需要记录每次会话的客户端信息,从而识别客户端身份,根据用户身份进行请求的处理,典型的设计如tomcat中的session. 例如登录:用户登录后,我们把登录者的信息保存在服务端session中,并且给用户一个cookie值,记录对应的session.然后下次请求,用户携带cookie值来,我们就能识别到对应session,从而找到用户的信息. 缺点是什么? 服务端保存大量数据,增加服务端压力 服务端保存用户状态,无法进行水平扩展 客户端

1.Memcached常规应用 $mc = new Memcache(); $mc->conncet('127.0.0.1', 11211); $sql = sprintf("SELECT * FROM users WHERE uid = %d", $_GET['uid']); $key = md5($sql); //检测结果是否已经被缓存 if( ! $data = $mc->get($key)){ //没有缓存则直接从数据库读取 mysql_conncet('local

Redis分布式部署方案 Window 1.    基本介绍 首先redis官方是没有提供window下的版本, 是window配合发布的.因现阶段项目需求,所以研究部署的是window版本的,其实都是原理都是一样的.Reids集群有两种方案,3.0以前的(3.0以后也可以使用这种方法) 主从复制和 (3.0以后可以采用)redis Cluster. 关于 redis-cluster 的介绍 首先需要 ruby的环境. .redis集群从3.0开始支持,要让集群正常工作至少需要3个主节点. 集群

1.1 什么是SolrCloud SolrCloud(solr 云)是Solr提供的分布式搜索方案,当你需要大规模,容错,分布式索引和检索能力时使用 SolrCloud.当一个系统的索引数据量少的时候是不需要使用SolrCloud的,当索引量很大,搜索请求并发很高,这时需要使用SolrCloud来满足这些需求. SolrCloud是基于Solr和Zookeeper的分布式搜索方案,它的主要思想是使用Zookeeper作为集群的配置信息中心. 它有几个特色功能: 1)集中式的配置信息 2)自动容错

http://cailin.iteye.com/blog/2268428 不使用分布式事务实现目的  -- ibm https://www.ibm.com/developerworks/cn/cloud/library/cl-manage-cloud-transactions_2/index.html ebay分布式事务方案中文版 博客分类: 分布式事务   由于数据量的巨大,大部分Web应用都需要部署很多个数据库实例.这样,有些用户操作就可能需要去修改多个数据库实例中的数据.传统的解决方法是使

上篇的续集. 工具: Idea201902/JDK11/Gradle5.6.2/Mysql8.0.11/Lombok0.27/Postman7.5.0/SpringBoot2.1.9/Nacos1.1.3/Seata0.8.1/SeataServer0.8.1/Dubbo2.7.3 难度:新手--战士--老兵--大师 目标: 1.使用Seata实现storage模块的TCC模式的本地模式 2.使用Seata实现多级TCC模式 步骤: 为了更好的遇到各种问题,同时保持时效性,我尽量使用最新的软件版

一直说写有关最新技术的文章,但前面似乎都有点偏了,只能说算主流技术,今天这个主题,我觉得应该名副其实.分布式微服务的深水区并不是单个微服务的设计,而是服务间的数据一致性问题!解决了这个问题,才算是把分布式正式收编了!但分布式事务解决方案并没有统一的标准,只能说根据业务特点来适配,有实时的,非实时的,同步或异步的,之前已经实现了异步MQ的分布式事务方案,今天来看看Seata方案,自19年初才推出,还几易其名,目前还不算特别完善,但其光环太耀眼,作为一名IT人,还是有必要来瞧一瞧的.单说Seata,

分布式Id - redis方式   本篇分享内容是关于生成分布式Id的其中之一方案,除了redis方案之外还有如:数据库,雪花算法,mogodb(object_id也是数据库)等方案,对于redis来说是我们常用并接触比较多的,因此主要谈谈结合redis生成分布式id方案. 分布式Id设计流程图 基于redis的hash自动increment累加生成有序Id 定期删除无用hash列 分布式Id设计流程图(有点粗略) 基于redis的hash自动increment累加生成有序Id 使用redis方

深度剖析一站式分布式事务方案 Seata-Server https://www.jianshu.com/p/940e2cfab67e 金融级分布式架构关注 22019.04.10 16:59:14字数 5,617阅读 3,082 本文作者李钊,公众号「咖啡拿铁」作者,分布式事务 Seata 社区 Contributor. 1.关于Seata 在前不久,我写了一篇关于分布式事务中间件 Fescar 的解析,没过几天 Fescar 团队对其进行了品牌升级,取名为 Seata(Simpe Extens

前言 这是<Spring Cloud 进阶>专栏的第六篇文章,往期文章如下: 五十五张图告诉你微服务的灵魂摆渡者Nacos究竟有多强? openFeign夺命连环9问,这谁受得了? 阿里面试这样问:Nacos.Apollo.Config配置中心如何选型?这10个维度告诉你! 阿里面试败北:5种微服务注册中心如何选型?这几个维度告诉你! 阿里限流神器Sentinel夺命连环 17 问? 这篇文章主要介绍一些目前主流的几种分布式解决方案以及阿里开源的一站式分布式解决方案Seata. 文章有点长,耐

分布式session有以下几种方案: 1. 基于nfs(net filesystem)的session共享 将共享服务器目录mount各服务器的本地session目录,session读写受共享服务器io限制,不能满足高并发. 2. 基于关系数据库的session共享 这种方案普遍使用.使用关系数据库存储session数据,对于mysql数据库,建议使用heap引擎. 这种方案性能取决于数据库的性能,在高并发下容易造成表锁(虽然可以采用行锁的存储引擎,性能会下降),并且需要自己实现session过

原理:http://www.cnblogs.com/chy2055/p/5127499.html 使用教程:http://www.travisup.com/post/index/21 memcache分布式方案实现:http://www.ccvita.com/395.html

第一步,自身的业务场景: 在我日常做的项目中,目前涉及了以下这些业务场景: 场景一: 比如分配任务场景.在这个场景中,由于是公司的业务后台系统,主要是用于审核人员的审核工作,并发量并不是很高,而且任务的分配规则设计成了通过审核人员每次主动的请求拉取,然后服务端从任务池中随机的选取任务进行分配.这个场景看到这里你会觉得比较单一,但是实际的分配过程中,由于涉及到了按用户聚类的问题,所以要比我描述的复杂,但是这里为了说明问题,大家可以把问题简单化理解.那么在使用过程中,主要是为了避免同一个任务同时被两

1)  分布式DB水平切分中用到的主要关键技术:分库,分表,M-S,集群,负载均衡 2) 需求分析:一个大型互联网应用每天几十亿的PV对DB造成了相当高的负载,对系统的稳定性的扩展性带来极大挑战. 3) 现有解决方式:通过数据切分提高网站性能,横向扩展数据层 水平切分DB,有效降低了单台机器的负载,也减小了宕机的可能性. 集群方案:解决DB宕机带来的单点DB不能访问问题. 读写分离策略:极大限度提高了应用中Read数据的速度和并发量. 典型例子:Taobao,Alibaba,Tencent,它们

原文地址: http://www.moye.me/?p=565 Session是什么? Session 是面向连接的状态信息,是对 Http 无状态协议的补充. Session 怎么工作? Session 数据保留在服务端,而为了标识具体 Session 信息指向哪个连接,需要客户端传递向服务端发送一个连接标识,比如存在Cookies 中的session_id值(也可以通过URL的QueryString传递),服务端根据这个id 存取状态信息. 在服务端存储 Session,可以有很多种方案:

Memcached的特点 Memcached作为高速运行的分布式缓存服务器具有以下特点. 1. 协议简单:memcached的服务器客户端通信并不使用复杂的MXL等格式, 而是使用简单的基于文本的协议. 2. 基于libevent的事件处理:libevent是个程序库,他将Linux 的epoll.BSD 类操作系统的kqueue等时间处理功能封装成统一的接口.memcached使用这个libevent库,因此能在Linux.BSD.Solaris等操作系统上发挥其高性能. 3. 内置内存存储方

1)  分布式DB水平切分中用到的主要关键技术:分库,分表,M-S,集群,负载均衡 2) 需求分析:一个大型互联网应用每天几十亿的PV对DB造成了相当高的负载,对系统的稳定性的扩展性带来极大挑战. 3) 现有解决方式:通过数据切分提高网站性能,横向扩展数据层 水平切分DB,有效降低了单台机器的负载,也减小了宕机的可能性. 集群方案:解决DB宕机带来的单点DB不能访问问题. 读写分离策略:极大限度提高了应用中Read数据的速度和并发量. 典型例子:Taobao,Alibaba,Tencent,它们

作者介绍 段同海,就职于达达基础架构团队,主要参与达达分布式ID生成系统,日志采集系统等中间件研发工作. 背景 在分布式系统中,经常需要对大量的数据.消息.http请求等进行唯一标识,例如:在分布式系统之间http请求需要唯一标识,调用链路分析的时候需要使用这个唯一标识.这个时候数据库自增主键已经不能满足需求,需要一个能够生成全局唯一ID的系统,这个系统需要满足以下需求: 全局唯一:不能出现重复ID. 高可用:ID生成系统是基础系统,被许多关键系统调用,一旦宕机,会造成严重影响. 经典方案介绍

Session是什么? Session 是面向连接的状态信息,是对 Http 无状态协议的补充. Session 怎么工作? Session 数据保留在服务端,而为了标识具体 Session 信息指向哪个连接,需要客户端传递向服务端发送一个连接标识,比如存在Cookies 中的session_id值(也可以通过URL的QueryString传递),服务端根据这个id 存取状态信息. 在服务端存储 Session,可以有很多种方案: 内存存储 数据库存储 分布式缓存存储 分布式Session 随着

1.    背景 在分布式系统中,经常需要对大量的数据.消息.http请求等进行唯一标识.例如:在分布式系统之间http请求需要唯一标识,调用链路分析的时候需要使用这个唯一标识.这个时候数据自增主键已经不能满足需求,需要一个能够生成全局唯一ID的系统,这个系统需要满足两个需求: ----全局唯一:不能出现重复ID ----高可用:ID生成系统是基础系统,被许多关键系统调用,一旦宕机,会造成严重影响 2.    经典方案介绍 1).    UUID UUID是Universally Unique

一.分布式方案介绍 比较流行的两种方案: 1.取余分布: 计算key的哈希值,与服务器数量取余,得到目标服务器.优点:实现简单,当某台服务器不可用时,故障转移方便:缺点:当增减服务器时, Key与服务器取余变动量较大,缓存重组代价极大. 代码实现可参考开源组件Memcached.ClientLibrary下的SockIOPool,源码地址: https://sourceforge.net/p/memcacheddotnet/code/HEAD/tree/trunk/clientlib/src/c