https://blog.csdn.net/liuhaiabc/article/details/70771322 https://blog.csdn.net/zhaoyangjian724/article/details/52318996 https://blog.51cto.com/welcomeweb/2103292?utm_source=oschina-app

为什么使用Redis做缓存 MySQL缺点 单机连接数目有限 对数据进行写速度慢 Redis优点 内存操作数据速度快 IO复用,速度快 单线程模型,避免线程切换带来的开销,速度快 一致性问题 读数据的时候首先去Redis里读,没有读到再去MySQL里读,读回来之后更新到Redis里作为下一次的缓存.写数据的时候回产生数据不一致的问题,无论是先写到Redis里再写MySQL还是先写MySQL再写Redis,这两步写操作不能保证原子性,所以会出现Redis和MySQL里的数据不一致.无论采取何种方式

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxOTc0NzExNg==&mid=2665514106&idx=1&sn=e54aae8cf68f5afcc2978585170df0b8&chksm=80d67c39b7a1f52fe0d51d81464a979d50778ebbcd81159345599f21f8789f2cbf8d7044a174&scene=21#wechat_redirect 原创 2017-12-04 老刘 码农翻

引言 <分布式系统理论进阶 - Paxos>介绍了一致性协议Paxos,今天我们来学习另外两个常见的一致性协议——Raft和Zab.通过与Paxos对比,了解Raft和Zab的核心思想.加深对一致性协议的认识. Raft Paxos偏向于理论.对如何应用到工程实践提及较少.理解的难度加上现实的骨感,在生产环境中基于Paxos实现一个正确的分布式系统非常难[1]: There are significant gaps between the description of the Paxos al

原文地址:http://www.cnblogs.com/verrion/p/redis_structure_type_selection.html  Redis分布式集群几点说道 Redis数据量日益增大,使用的公司越来越多,不仅用于做缓存,同时趋向于存储这一块,这样必促使集群的发展,各个公司也在收集适合自己的集群方案,目前行业用的比较多的是下面几种集群架构,大部分都是采用分片技术,保证单实例内存增大带来的一系列问题,下面所列出的codis方案目前正在不断测试过程中,测试过程没有展示出来,主要从

etcd是一个高可用的键值存储系统,主要用于共享配置和服务发现.etcd是由CoreOS开发并维护的,灵感来自于 ZooKeeper 和 Doozer,它使用Go语言编写,并通过Raft一致性算法处理日志复制以保证强一致性.Raft是一个来自Stanford的新的一致性算法,适用于分布式系统的日志复制,Raft通过选举的方式来实现一致性,在Raft中,任何一个节点都可能成为Leader.Google的容器集群管理系统Kubernetes.开源PaaS平台Cloud Foundry和CoreOS的

NoSQL数据库笔谈 databases , appdir , node , paper颜开 , v0.2 , 2010.2 序 思想篇 CAP 最终一致性 变体 BASE 其他 I/O的五分钟法则 不要删除数据 RAM是硬盘,硬盘是磁带 Amdahl定律和Gustafson定律 万兆以太网 手段篇 一致性哈希 亚马逊的现状 算法的选择 Quorum NRW Vector clock Virtual node gossip Gossip (State Transfer Model) Gossip

1.引言 在多线程的环境中,如果想要使用容器类,就需要注意所使用的容器类是否是线程安全的.在最早开始,人们一般都在使用同步容器(Vector,HashTable),其基本的原理,就是针对容器的每一个操作,都添加synchronized来进行同步,此种方式尽管简单,但是其性能是非常地下的,所以现在已经不怎么使用了.人们普遍会使用并发的容器,在JDK1.5之后,针对基于散列的Map,提供了新的ConcurrentHashMap,针对迭代需求的list,提供了CopyOnWriteList. 2.Co

13.5 一致性 在NoSQL中,通常有两个层次的一致性:第一种是强一致性,既集群中的所有机器状态同步保持一致.第二种是最终一致性,既可以允许短暂的数据不一致,但数据最终会保持一致.我们先来讲一下,在分布式集群中,为什么最终一致性通常是更合理的选择,然后再来讨论两种一致性的具体实现结节. 13.5.1 关于CAP理论 分区容忍性(P):集群中的某些节点在无法联系后,集群整体是否还能继续进行服务. 而CAP理论就是说在分布式存储系统中,最多只能实现上面的两点.而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包

1.  MySql+Memcached架构的问题 实际MySQL是适合进行海量数据存储的,通过Memcached将热点数据加载到cache,加速访问,很多公司都曾经使用过这样的架构,但随着业务数据量的不断增加,和访问量的持续增长,我们遇到了很多问题: 1.MySQL需要不断进行拆库拆表,Memcached也需不断跟着扩容,扩容和维护工作占据大量开发时间. 2.Memcached与MySQL数据库数据一致性问题. 3.Memcached数据命中率低或down机,大量访问直接穿透到DB,MySQL无

Diamond则是淘宝开源的一种分布式配置管理服务的实现 disconf是来自百度的分布式配置管理平台,包括百度.滴滴出行.银联.网易.拉勾网.苏宁易购.顺丰科技 等知名互联网公司正在使用! 对比项目 diamond disconf 配置存储 存储在mysql上 存储在mysql上 推拉模型 拉模型,每隔15s拉一次全量数据 基于Zookeeper的推模型,实时推送 配置读写 支持实例对配置读写.支持某台实例写配置数据,并广播到其它实例上 只支持实例对配置读.通过在disconf-web上更新配

摘自:http://www.infoq.com/cn/articles/tq-why-choose-redis 传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题 实际MySQL是适合进行海量数据存储的,通过Memcached将热点数据加载到cache,加速访问,很多公司都曾经使用过这样的架构,但随着业务数据量的不断增加,和访问量的持续增长,我们遇到了很多问题: MySQL需要不断进行拆库拆表,Memcached也需不断跟着扩容,扩容和维护工作占据大量开发时间. Memcached与MySQL数

键值存储仓库,用于配置共享和服务发现. A highly-available key value store for shared configuration and service discovery. 基本介绍 服务发现 要解决服务发现的问题,需要有下面三大支柱,缺一不可. 一个强一致性.高可用的服务存储目录.基于Raft算法的etcd天生就是这样一个强一致性高可用的服务存储目录. 一种注册服务和监控服务健康状态的机制.用户可以在etcd中注册服务,并且对注册的服务设置key TTL,定时保

传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题 实际MySQL是适合进行海量数据存储的,通过Memcached将热点数据加载到cache,加速访问,很多公司都曾经使用过这样的架构,但随着业务数据量的不断增加,和访问量的持续增长,我们遇到了很多问题: 1.MySQL需要不断进行拆库拆表,Memcached也需不断跟着扩容,扩容和维护工作占据大量开发时间. 2.Memcached与MySQL数据库数据一致性问题. 3.Memcached数据命中率低或down机,大量访问直接穿透到DB,MySQL

原文链接:http://www.infoq.com/cn/articles/tq-why-choose-redis 传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题 实际MySQL是适合进行海量数据存储的,通过Memcached将热点数据加载到cache,加速访问,很多公司都曾经使用过这样的架构,但随着业务数据量的不断增加,和访问量的持续增长,我们遇到了很多问题: MySQL需要不断进行拆库拆表,Memcached也需不断跟着扩容,扩容和维护工作占据大量开发时间. Memcached与MySQ

1.  MySql+Memcached架构的问题 实际MySQL是适合进行海量数据存储的,通过Memcached将热点数据加载到cache,加速访问,很多公司都曾经使用过这样的架构,但随着业务数据量的不断增加,和访问量的持续增长,我们遇到了很多问题: 1.MySQL需要不断进行拆库拆表,Memcached也需不断跟着扩容,扩容和维护工作占据大量开发时间. 2.Memcached与MySQL数据库数据一致性问题. 3.Memcached数据命中率低或down机,大量访问直接穿透到DB,MySQL无

一,Quorum机制介绍 在分布式系统中有个CAP理论,对于P(分区容忍性)而言,是实际存在 从而无法避免的.因为,分布系统中的处理不是在本机,而是网络中的许多机器相互通信,故网络分区.网络通信故障问题无法避免.因此,只能尽量地在C 和 A 之间寻求平衡.对于数据存储而言,为了提高可用性(Availability),采用了副本备份,比如对于HDFS,默认每块数据存三份.某数据块所在的机器宕机了,就去该数据块副本所在的机器上读取(从这可以看出,数据分布方式是按“数据块”为单位分布的) 但是,问题来

etcd是一个高可用的键值存储系统,主要用于共享配置和服务发现.etcd是由CoreOS开发并维护的,灵感来自于 ZooKeeper 和 Doozer,它使用Go语言编写,并通过Raft一致性算法处理日志复制以保证强一致性.Raft是一个来自Stanford的新的一致性算法,适用于分布式系统的日志复制,Raft通过选举的方式来实现一致性,在Raft中,任何一个节点都可能成为Leader.Google的容器集群管理系统Kubernetes.开源PaaS平台Cloud Foundry和CoreOS的

分布式系统中一些主要的副本更新策略. 1.同时更新 类型A:没有任何协议,可能出现多个节点执行顺序交叉导致数据不一致情况. 类型B:通过一致性协议唯一确定不同更新操作的执行顺序,从而保证数据一致性 2.主从式更新 多个副本之间存在一个主副本(Master Replica),其他副本为从副本,这种称为主从更新策略.所有对数据的更新首先提交到主副本,再由主副本通知从副本进行数据更新.如果同时产生多个数据更新操作,由主副本决定不同更新操作的顺序. 类型A:同步方式 主副本等待所有从副本更新完成之后才确

实际MySQL是适合进行海量数据存储的,通过Memcached将热点数据加载到cache,加速访问,很多公司都曾经使用过这样的架构,但随着业务数据量的不断增加,和访问量的持续增长,我们遇到了很多问题: MySQL需要不断进行拆库拆表,Memcached也需不断跟着扩容,扩容和维护工作占据大量开发时间. Memcached与MySQL数据库数据一致性问题. Memcached数据命中率低或down机,大量访问直接穿透到DB,MySQL无法支撑. 跨机房cache同步问题. 众多NoSQL百花齐放,

转载:http://www.csdn.net/article/2015-01-22/2823659 摘要:在“漫步云端:CoreOS实践指南”系列的前几篇,分别介绍了如何架设CoreOS集群,系统服务管家Systemd和集群的指挥所Fleet,本篇将介绍CoreOS生态中连接各个节点通信和支撑集群服务协同运作的模块Etcd. 注:本文首发于CSDN,转载请标明出处. [编者按]作为一个操作系统,CoreOS 采用了高度精简的系统内核及外围定制,将许多原本需要复杂人工操作或者第三方软件支持的功能在