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（转）浅谈分布式的相关文章

【转】浅谈分布式服务协调技术 Zookeeper

非常好介绍Zookeeper的文章, Google的三篇论文影响了很多很多人,也影响了很多很多系统.这三篇论文一直是分布式领域传阅的经典.根据MapReduce,于是我们有了Hadoop:根据GFS,于是我们有了HDFS:根据BigTable,于是我们有了HBase.而在这三篇论文里都提及Google的一个Lock Service —— Chubby,哦,于是我们有了Zookeeper. 随着大数据的火热,Hxx们已经变得耳熟能详,现在作为一个开发人员如果都不知道这几个名词出门都好像不好意思跟人

浅谈分布式消息技术 Kafka

http://www.linkedkeeper.com/1016.html Kafka的基本介绍 Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.分区的.多副本的.多订阅者,基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统),常见可以用于web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目. 主要应用场景是:日志收集系统和消息系统. Kafka主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化

浅谈分布式消息技术 Kafka(转)

一只神秘的程序猿. Kafka的基本介绍 Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.分区的.多副本的.多订阅者,基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统),常见可以用于web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目. 主要应用场景是:日志收集系统和消息系统. Kafka主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能.

搞懂分布式技术21：浅谈分布式消息技术 Kafka

搞懂分布式技术21:浅谈分布式消息技术 Kafka 浅谈分布式消息技术 Kafka 本文主要介绍了这几部分内容: 1基本介绍和架构概览 2kafka事务传输的特点 3kafka的消息存储格式:topic和parition 4副本(replication)策略:主从broker部署和partition备份,以及选主机制 5kafka消息分组,通过comsumergroup实现主体订阅 6push和pull的区别,顺序写入和消息读取,零拷贝机制 Kafka的基本介绍 Kafka是最初由Linkedi

搞懂分布式技术16：浅谈分布式锁的几种方案

搞懂分布式技术16:浅谈分布式锁的几种方案 前言 随着互联网技术的不断发展,数据量的不断增加,业务逻辑日趋复杂,在这种背景下,传统的集中式系统已经无法满足我们的业务需求,分布式系统被应用在更多的场景,而在分布式系统中访问共享资源就需要一种互斥机制,来防止彼此之间的互相干扰,以保证一致性,在这种情况下,我们就需要用到分布式锁. 分布式一致性问题 首先我们先来看一个小例子: 假设某商城有一个商品库存剩10个,用户A想要买6个,用户B想要买5个,在理想状态下,用户A先买走了6了,库存减少6个还剩4个,

浅谈分布式数据库

基本概念 1) 单库,就是一个库 ? 2) 分片(sharding),分片解决扩展性问题,引入分片,就引入了数据路由和分片键的概念.分表解决的是数据量过大的问题,分库解决的是数据库性能瓶颈的问题. ? 3) 分组(group),分组解决可用性问题,分组通常通过主从复制(replication)的方式实现.(各种可用级别方案单独介绍) ? 4) 互联网公司数据库实际软件架构是(大数据量下):又分片,又分组(如下图) 数据分片简介和问题 数据分片是按照某个维度将存放在单一数据库中的数据分散地存放至多

浅谈分布式计算系统和集群系统的区别

随着项目经验的增长笔者对分布式计算的了解是越来越深入,那么接下来笔者就和大家浅谈下分布式系统的特点吧,可以这样理解,分布式系统是将多个子任务分布在不同的物理机上并行工作.是以空间换时间并行计算来提高程序的可靠性和性能.分布式系统的高性能计算属于MIMD的范畴领域.它是按不同的业务分配不同的节点(单点),组织比较松散,一个节点垮掉那么些节点负责的业务就不能正常处理,当然,技术到位肯定会有其他解决方案例如基于Remoting通信方案WCF通信方案. 而采用集群方案,同样提供10台服务器,每台服务器都

浅谈分布式事务与TX-LCN

最近做项目使用到了分布式事务,下面这篇文章将给大家介绍一下对分布式事务的一些见解,并讲解分布式事务处理框架TX-LCN的执行原理,初学入门,错误之处望各位不吝指正. 什么情况下需要使用分布式事务? 使用的场景很多,先举一个常见的:在微服务系统中,如果一个业务需要使用到不同的微服务,并且不同的微服务对应不同的数据库. 打个比方:电商平台有一个客户下订单的业务逻辑,这个业务逻辑涉及到两个微服务,一个是库存服务(库存减一),另一个是订单服务(订单数加一),示意图如下: 如果在执行这个业务逻辑时没有使用

浅谈分布式集群管理的原理，看看集群究竟是做什么的

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是分布式专题的第11篇文章,我们一起来聊聊分布式集群资源管理. 在开始文章之前,我们先来问一个问题,为什么是国际上是亚马逊,国内是阿里这两家公司云计算搞得最好呢?这两家公司之间有一个巨大的共同点,就是它们都是电商公司.电商公司的特点很明显,就是流量不是固定的,往往会受到大促.节日的影响.像是国内的双十一和美国的黑色星期五就是典型的大促.在大促的时候的流量会是平常的十倍甚至更多,这么大的流量必须要有更多的机器去应对.但问题是如果去买这

浅谈分布式服务协调技术 Zookeeper

Google的三篇论文影响了很多很多人,也影响了很多很多系统.这三篇论文一直是分布式领域传阅的经典.根据MapReduce,于是我们有了Hadoop:根据GFS,于是我们有了HDFS:根据BigTable,于是我们有了HBase.而在这三篇论文里都提及Google的一个Lock Service -- Chubby,哦,于是我们有了Zookeeper. 随着大数据的火热,Hxx们已经变得耳熟能详,现在作为一个开发人员如果都不知道这几个名词出门都好像不好意思跟人打招呼.但实际上对我们这些非大数据开发