分布式系列文章: 1.用三国杀讲分布式算法,舒适了吧? 2.用太极拳讲分布式理论,真舒服! 3.诸葛亮 VS 庞统,拿下 Paxos 共识算法 4.用动图讲解分布式 Raft 5.韩信大招:一致性哈希 6.病毒入侵:全靠分布式 Gossip 协议 7.这三年被分布式坑惨了,曝光十大坑 8.太上老君的炼丹炉之分布式 Quorum NWR 太白金星:听闻老君最近在练神丹妙药,可否与我一讲? 太上老君:老白啊,我最近在练六颗丹药:两颗延年丹.两颗健步丹.两颗恢复丹. 太白金星:那这三个八卦炉定是练这三…

有效个数(Quorum) 有效个数(Quorum)这个设计模式一般是指分布式系统的每一次修改都要在大多数实例上通过来确定修改通过. 问题背景 在一个分布式存储系统中,用户请求会发到一个实例上.通常在一个实例上面执行的修改,需要复制到其他的实例上,这样可以保证在原实例挂了的情况下,用户依然可以看到这个修改.这就涉及到一个问题,究竟复制到多少个其他实例上之后,用户请求才会返回成功呢?如果复制的实例个数过多,那么请求响应时间就会更长:如果复制的实例过少,则这个修改可能会丢失.取得这个平衡性很重要,这也…

一.抽屉算法 抽屉算法,又名鸽巢原理,它是德国数学家狄利克雷首先明确的提出来并用以证明一些数论中的问题,因此,也称为狄利克雷原则.它是组合数学中一个重要的原理. 具体算法讲的是: 第一抽屉算法: 如果n+1个物体被放进n个盒子,那么至少有一个盒子包含两个或更多的物体. 证明(反证法):如果每个抽屉至多只能放进一个物体,那么物体的总数至多是n,而不是题设的n+k(k≥1),故不可能. 第二抽屉算法:把多于mn(m乘以n)个的物体放到n个抽屉里,则至少有一个抽屉里有不少于m+1的物体. 证明(反证法…

1.  全写读1(write all, read one) 全写读1是最直观的副本控制规则.写时,只有全部副本写成功,才算是写成功.这样,读取时只需要从其中一个副本上读数据,就能保证正确性. 这种规则需要解决一个问题:如果是一个kv系统,对某个key的第i次写如果只有部分成功,那么系统中既存在次i次写的结果,又存在着第i-1次写的结果.而根据规则,生效的仅仅是第i-1个版本.因此,需要全局性地记录某个key对应的数据目前的版本号i-1.这个元数据可能为是系统的瓶颈. 可用性:对于写操作,虽然有N…

基于Quorum投票的冗余控制算法 Quorom 机制,是一种分布式系统中常用的,用来保证数据冗余和最终一致性的投票算法,其主要数学思想来源于鸽巢原理. 在有冗余数据的分布式存储系统当中,冗余数据对象会在不同的机器之间存放多份拷贝.但是同一时刻一个数据对象的多份拷贝只能用于读或者用于写. 该算法可以保证同一份数据对象的多份拷贝不会被超过两个访问对象读写. 算法来源于[Gifford, 1979][3][1]. 分布式系统中的每一份数据拷贝对象都被赋予一票.每一个操作必须要获得最小的读票数(Vr)…

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…

16-11-14 21:23:41,540 FATAL org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSEditLog: Error: starting log segment 4234 failed for required journal (JournalAndStream(mgr=QJM to [192.168.58.183:8485, 192.168.58.181:8485, 192.168.58.182:8485], stream=null))java…

I received this question from a friend the other day - asking how on a Windows Server 2008 cluster you can move the quorum disk group to another node?  Much has changed with failover clusters in Windows Server 2008, and after digging around for sever…

NWR是一种在分布式存储系统中用于控制一致性级别的一种策略.在Amazon的Dynamo云存储系统中,就应用NWR来控制一致性. 让我们先来看看这三个字母的含义:N:在分布式存储系统中,有多少份备份数据W:代表一次成功的更新操作要求至少有w份数据写入成功R: 代表一次成功的读数据操作要求至少有R份数据成功读取NWR值的不同组合会产生不同的一致性效果,当W+R>N的时候,整个系统对于客户端来讲能保证强一致性.当W+R 以常见的N=3.W=2.R=2为例:N=3,表示,任何一个对象都必须有三个副本(…

在分布式系统中,冗余数据是保证可靠性的手段,因此冗余数据的一致性维护就非常重要.一般而言,一个写操作必须要对所有的冗余数据都更新完成了,才能称为成功结束.比如一份数据在5台设备上有冗余,因为不知道读数据会落在哪一台设备上,那么一次写操作,必须5台设备都更新完成,写操作才能返回. 对于写操作比较频繁的系统,这个操作的瓶颈非常大.Quorum算法可以让写操作只要写完3台就返回.剩下的由系统内部缓慢同步完成.而读操作,则需要也至少读3台,才能保证至少可以读到一个最新的数据. Quorum的读写最小票数…