包含时间顺序的ID 此场景最简单的实现方案,就是采用 twitter 的 Snowflake 算法.ID总长64位,第1位不可用,41位表示时间戳,10位表示生成机器的id,后12位表示序列号. 为什么第一位不可用?第一位为0,可以确保ID在java的long类型数据一直为正整数递增 同一时间戳即毫秒内,能产生多少个ID? 2^12 = 4096 个ID [ 0 ~ 4095 ] 唯一性?通过机器ID预先已经做了一次空间隔离,再通过时间戳做了一次时间隔离,最后通过时间戳内的计数实现了一定程度内的

“叮咚,叮咚……”,微信提示音一声接一声,声音是那么的频繁,有妖气,待俺去看一看. 这天刚吃完午饭,打开微信,发现我们的技术讨论组里有 100 多条未读消息,心想,是不是系统出问题了?怎么消息那么频繁? 于是迅速的爬楼,历时 1 秒 23,爬到楼顶,虚惊一场.了解消息的来龙去脉,大体意思:下午两点,研发一组在第二会议室开会,会议主题是:开发一个适合多个业务场景的分布式 ID 生成器. 到了两点,我们都来到第二会议室,开始了激烈讨论. 可能你们都知道,ID 是某个体系中唯一的编码,用来标识事务,比

1.创建表时指定AUTO_INCREMENT自增值的初始值(即起始值): CREATE TABLE XXX (ID INT(5) PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT) AUTO_INCREMENT=100; 2.通过 ALTER TABLE 修改初始值(但是要大于表中的 AUTO_INCREMENT 自增值,否则设置无效): ALTER TABLE XXX AUTO_INCREMENT=100; 3.如果自增序列的最大值被删除了,则在插入新记录时,该值被重用: 就是说如果表中原

1.Mysql服务突然启不来了,报错: 在分析时发现MySQL Server 5.0\data下面有个名称为用户名,扩展名为.err的文件: 150725 20:01:19 [Note] 自己的安装目录\MySQL\MySQL Server 5.0\bin\mysqld-nt: Shutdown complete 150725 21:26:35 InnoDB: Error: unable to create temporary file; errno: 9 150725 21:26:35 [ER

在mysql运维操作中会经常使用到alter这个修改表的命令,alter tables允许修改一个现有表的结构,比如增加或删除列.创造或消去索引.改变现有列的类型.或重新命名列或表本身,也能改变表的注释和表的类型.下面就针对alter修改命令的使用做一梳理: 在mysql运维操作中会经常使用到alter这个修改表的命令,alter tables允许修改一个现有表的结构,比如增加或删除列.创造或消去索引.改变现有列的类型.或重新命名列或表本身,也能改变表的注释和表的类型.下面就针对alter修改命

查看与设置: show variables like '%auto_inc%'; show session variables like '%auto_inc%'; -- //session会话变量 show global variables like '%auto_inc%'; -- //全局变量 SET @auto_increment_increment = 3 ;  SET session auto_invrement_increment=2;   SET global auto_incr

mysql中in多个字段 1. 基本用法 SELECT * FROM USER WHERE , , ); 2. 多个字段同时使用 SELECT * FROM USER WHERE (, ),(, ),(, )); 3. 多表同时多个字段使用 SELECT * FROM USER WHERE (legal_id, type) NOT IN ( SELECT a.legal_id, a.type FROM USER AS a, role_user_relation AS b WHERE a.lega

一.表操作 在mysql运维操作中会经常使用到alter这个修改表的命令,alter tables允许修改一个现有表的结构,比如增加或删除列.创造或消去索引.改变现有列的类型.或重新命名列或表本身,也能改变表的注释和表的类型.下面就针对alter修改命令的使用做一梳理: 在mysql运维操作中会经常使用到alter这个修改表的命令,alter tables允许修改一个现有表的结构,比如增加或删除列.创造或消去索引.改变现有列的类型.或重新命名列或表本身,也能改变表的注释和表的类型.下面就针对al

Zookeeper选举算法原理 Leader选举 Leader选举是保证分布式数据一致性的关键所在.当Zookeeper集群中的一台服务器出现以下两种情况之一时,需要进入Leader选举. (1) 服务器初始化启动.(集群的每个节点都没有数据 → 以SID的大小为准) (2) 服务器运行期间无法和Leader保持连接.(集群的每个节点都有数据 ,或者Leader 宕机→ 以ZXID 和 SID 的最大值为准) 1. 服务器启动时期的Leader选举 若进行Leader选举,则至少需要2台机器,两

Zookeeper 1 Zookeeper概念 Zookeeper是什么 是一个基于观察者设计模式的分布式服务管理框架,它负责和管理需要关心的数据,然后接受观察者的注册,一旦这些数据的状态发生变化,Zookeeper就将负责通知已经在Zookeeper上注册的那些观察者做出相应的反应. Zookeeper特点 哪些系统用到了Zookeeper HDFS YARN Storm HBase Flume Dubbo(阿里巴巴) 2 Zookeeper基本原理 2.1 Zookeeper架构 一个领导者

分布式一致性 分布式文件系统.缓存系统和数据库等大型分布式存储系统中,分布式一致性都是一个重要的问题. 什么是分布式一致性?分布式一致性分为哪些类型?分布式系统达到一致性后将会是一个什么样的状态? 如果失去了分布式一致性,分布式系统是否还可以依赖? 如果一味地追求一致性,对系统的整体架构和性能会有多大的影响? 每次写需求的时候总会思考,在某些特殊恶劣的条件下,这些代码的运行结果会是什么? 尽管在实习期间,已经遇到了很多次 因为代码漏洞导致线上环境数据不一致而导致被迫改数据库的问题,对此已见怪不怪

一.前言 前面学习了Zookeeper服务端的相关细节,其中对于集群启动而言,很重要的一部分就是Leader选举,接着就开始深入学习Leader选举. 二.Leader选举 2.1 Leader选举概述 Leader选举是保证分布式数据一致性的关键所在.当Zookeeper集群中的一台服务器出现以下两种情况之一时,需要进入Leader选举. (1) 服务器初始化启动. (2) 服务器运行期间无法和Leader保持连接. 下面就两种情况进行分析讲解. 1. 服务器启动时期的Leader选举 若进行

一.前言 前面已经讲解了Zookeeper的一些应用场景,但是并没有深入到Zookeeper内部进行分析,本篇将讲解其系统模型. 二.系统模型 2.1 数据模型 Zookeeper的数据节点称为ZNode,ZNode是Zookeeper中数据的最小单元,每个ZNode都可以保存数据,同时还可以挂载子节点,因此构成了一个层次化的命名空间,称为树. 在Zookeeper中,事务是指能够改变Zookeeper服务器状态的操作,一般包括节点创建与删除,数据节点内容更新和客户端会话创建与失效,对于每个事务

ZooKeeper数据模型 ZNode ZNode 分类 Stat Watcher Watcher工作原理 Watcher事件说明 Watcher注册 事件发布 示例 ZooKeeper 数据模型 整个ZooKeeper的数据模型是一棵树,树上的每个节点,称为ZNode.ZNode的节点路径标识方式和Unix文件系统路径非常,都是由一系列的使用/进行分割的路径标识. ZNode 每个ZNode也是有生命周期的,其生命周期长短取决于ZNode的类型. ZNode分类 在谈到分布式的时候,通常说的节

Zookeeper内存结构 Zookeeper是怎么存储数据的,什么机制保证集群中数据是一致性,在网络异常,当机以及停电等异常情况下恢复数据的,我们知道数据库给我们提供了这些功能,其实zookeeper也实现了类似数据库的功能. 1.      Zookeeper内存结构 Zookeeper数据在内存中的结构类似于linux的目录结构 DataTree代表这个目录结构, DataNode代表一个节点 DataTree: 默认初始化三目录 )"" ) "/zookeeper&q

1.Zookeeper是什么? 引用官方的说法:“Zookeeper是一个高性能,分布式的,开源分布式应用协调服务.它提供了简单原始的功能,分布式应用可以基于它实现更高级 的服务.它被设计为易于编程,使用文件系统目录树作为数据模型.服务端跑在java上,提供java和C的客户端 API”. zookeeper可以用来做什么 集群服务,统一命名服务,分布式配置管理,分布式消息队列,分布式锁,分布式通知协调等. 2.Zookeeper总体结构 Leader/Follower ZooKeeper需要在

本文将从系统模型.序列化与协议.客户端工作原理.会话.服务端工作原理以及数据存储等方面来揭示ZooKeeper的技术内幕. 一.系统模型 1.1 数据模型 ZooKeeper的视图结构使用了其特有的"数据节点"概念,我们称之为ZNode.ZNode是ZooKeeper中数据的最小单元,每个ZNode上都可以保存数据,同时还可以挂载子节点,因此构成了一个层次化的命名空间,我们称之为树. 1.2 节点特性 我们已知,ZooKeeper的命名空间是由一系列数据节点组成的,我们将对数据节点做详

Zookeeper的节点都是存放在内存中的,所以读写速度很快.更新日志被记录到了磁盘中,以便用于恢复数据.在更新内在中节点数之前,会先序列化到磁盘中. 为避免单点失效,zookeeper的数据是在多个server上留有备份的.不管客户端连接到的是哪个server,它看到的数据都是一致的.如果client和一个server的TCP连接失效,它会尝试连接另一个server.众多server中有一个是leader.所有的server 都必须知道彼此的存在.zookeeper在读写比例为10:1时性能最

基本是 http://zookeeper.apache.org/doc/trunk/zookeeperOver.html 的翻译,应用场景摘抄:http://www.wuzesheng.com/?p=2609 1)简介 zookeeper是个分布式开源协作服务.暴露一系列原语给分布式系统,用于构建更高层次的同步,配置维持,分组和命名服务. 解决协作服务常出现的竞争状况和死锁问题. zk的数据是存储在内存里,高吞吐.低延时 2)quick start: 3.4.6为例 1.下载,解压 2.配置:

问题导读: 1.ZooKeeper的数据模型是什么 ?2.ZooKeeper应用有哪些陷阱 ?3.每个节点(ZNode)中存储的是什么?4.一个ZNode维护了一个状态结构都包含了什么?5.ZNode组成结构是什么?6.Watches的机制是什么?7.ZooKeeper内置了哪4种方式实现ACL? 前言 ZooKeeper是一个开源的分布式服务框架,它是ApacheHadoop项目的一个子项目,主要用来解决分布式应用场景中存在的一些问题,如:统一命名服务.状态同步服务.集群管理.分布式应用配置管

分布式环境中大多数服务是允许部分失败,也允许数据不一致,但有些最基础的服务是需要高可靠性,高一致性的,这些服务是其他分布式服务运转的基础,比如naming service.分布式lock等,这些分布式的基础服务有以下要求: 高可用性 高一致性 高性能 对于这种有些挑战CAP原则 的服务该如何设计,是一个挑战,也是一个不错的研究课题,Apache的ZooKeeper也许给了我们一个不错的答案.ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务, 它暴露了一个简单的原语集,分布式应用