在前面几篇讨论里我们介绍了在集群环境里的一些编程模式.分布式数据结构及具体实现方式.到目前为止,我们已经实现了把程序任务分配给处于很多服务器上的actor,能够最大程度的利用整体系统的硬件资源.这是因为通过akka-cluster能够把很多服务器组合成一个虚拟的整体系统,编程人员不需要知道负责运算的actor具体在那台服务器上运行.当然,我所指的整体系统是一种分布式的系统,实质底层还是各集群节点作为完整个体独立运行的,所以核心理念还是需要将程序分割成能独立运算的任务,然后分派给可能分布在很多服务…

在使用akka-typed的过程中发现有很多地方都简化了不少,变得更方便了,包括:Supervision,只要用Behaviors.supervise()把Behavior包住,很容易就可以实现这个actor的SupervisorStrategy.restartWithBackoff策略了.然后集群化的group router使用起来也很方便,再就是集群分片cluster-sharding了.下面我们就通过一个例子来介绍cluster-sharding的具体使用方法. 首先,分片的意思是指在集群…

一.介绍  当您需要在集群中的多个节点之间分配Actor,并希望能够使用其逻辑标识符与它们进行交互时,集群分片是非常有用的.你无需关心Actor在集群中的物理位置,因为这可能也会随着时间的推移而发生变化. 例如,它可以是代表域驱动设计术语中聚合根的参与者.在这里,我们称这些Actore为“实体”.这些Actor通常具有持久状态,但此功能不仅限于具有持久化状态的Actor. 当你有一个很消耗资源的Actor,例如占内存或者CPU,把它放在一台机器上可能吃不消,这时候集群分片就能够提供很好的帮助,将…

通过上篇关于Cluster-Singleton的介绍,我们了解了Akka为分布式程序提供的编程支持:基于消息驱动的运算模式特别适合分布式程序编程,我们不需要特别的努力,只需要按照普通的Actor编程方式就可以实现集群分布式程序了.Cluster-Singleton可以保证无论集群节点出了任何问题,只要集群中还有节点在线,都可以持续的安全运算.Cluster-Singleton这种模式保证了某种Actor的唯一实例可以安全稳定地在集群环境下运行.还有一种情况就是如果有许多特别占用资源的Actor需…

akka 集群 Sharding分片 分片上下级结构 集群(多台节点机) —> 每台节点机(1个片区) —> 每个片区(多个分片) —> 每个分片(多个实体) 实体: 分片管理的 ActorShards :分片是统一管理的一组实体ShardRegion : 片区,部署在每个集群节点上,对分片进行管理ShardCoordinator : cluster-singleton 集群单例, 决定分片属于哪个片区 工作原理 ShardRegion 在节点上启动 带实体ID的消息--> 片区S…

一.环境说明: CentOS6.3(32位) + MySQL Cluster 7.3.5,规划5台机器,资料如下: 节点分布情况: MGM:192.168.137. NDBD1:192.168.137. NDBD2:192.168.137. SQL1:192.168.137. SQL2:192.168.137. 二.下载安装包: 主要有三种类型的安装包:1:rpm安装包:2:预编译二进制安装包: 3:源码包. 这里选择第二种安装包“预编译二进制安装包”,它只需要解压即可. 先官网下载页面 htt…

按照前面的教程:MySQL Cluster 7.3.5 集群配置实例(入门篇),可快速搭建起基础版的MySQL Cluster集群,但是在生成环境中,还是有很多问题的,即配置参数需要优化下, 当前生产环境硬件配置参考: Linux下查看操作系统信息.内存情况及cpu信息:cpu个数.核心数.线程数 当前生产环境MySQL Cluster配置参考: # mgm配置(/usr/local/mysql/etc/config.ini) [ndb_mgmd default] DataDir = /usr/…

Redis Cluster 4.0.9集群搭建步骤:yum install -y gcc g++ gcc-c++ make openssl cd redis-4.0.9 make mkdir -p /usr/local/redis-4.0.9 make install PREFIX=/usr/local/redis-4.0.9 mkdir -p /usr/local/ruby-2.4.0 cd ruby-2.4.0 ./configure -prefix=/usr/local/ruby-2.4.…

随着mongodb数据量的增多,可能会达到单个节点的存储能力限制,以及application较大的访问量也会导致单个节点无法承担,所以此时需要构建集群环境,并通过sharding方案将整个数据集拆分成多个更小的chunk,并分布在集群中多个mongod节点上,最终达到存储和负载能力扩容.压力分流的作用.在sharding架构中,每个负责存储一部分数据的mongod节点称为shard(分片),shard上分布的数据块称为chunk,collections可以根据“shard key”(称为分片键)…

mongodb的sharding集群由以下3个服务组成: Shards  Server: 每个shard由一个或多个mongod进程组成,用于存储数据 Config  Server: 用于存储集群的Metadata信息,包括每个Shard的信息和chunks信息 Route   Server: 用于提供路由服务,由Client连接,使整个Cluster看起来像单个DB服务器 另外,Chunks是指MongoDB中一段连续的数据块,默认大小是200M,一个Chunk位于其中一台Shard服务器上…