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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…
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…
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…
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…
机器:10.165.38.68    10.165.38.72 部署包:mongodb-linux-x86_64-rhel55-3.0.2.tgz(百度云盘下载地址:http://pan.baidu.com/s/1jIQAGlw 密码:l7pf) 部署结构: 10.165.38.68上部署配置服务.路由服务.和分片服务 10.165.38.72上部署分片服务 下面开始分服务器讲解部署的过程: 第一台服务器:10.165.38.68 第一步:上传上面的部署包到linux服务器上 第二步:解压缩该文…
Distributed Publish Subscribe in Cluster 基本定义 在单机环境下订阅与发布是很常用的,然而在集群环境是比较麻烦和不好实现的: AKKA已经提供了相应的实现,集群环境各节点之间的actor相互订阅发布感兴的主题的消息,关键依赖媒介actor: akka.cluster.pubsub.DistributedPubSubMediator 订阅: DistributedPubSubMediator.Subscribe方法将actor注册到本地中介者.成功的订阅和取…
前言........... 上一篇文章我们讲了Akka Remote,理解了Akka中的远程通信,其实Akka Cluster可以看成Akka Remote的扩展,由原来的两点变成由多点组成的通信网络,这种模式相信大家都很了解,就是集群,它的优势主要有两点:系统伸缩性高,容错性更好. 集群概念 很多人很容易把分布式和集群的概念搞错,包括我也是,我一开始也以为它们两个是一样的概念,只是叫法不同而已,但其实不然,虽然它们在实际场景中都是部署在不同的机器上,但它们所提供的功能并不是一样的.举个简单的例…
从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚了,如下 taobao岳旭强在infoq中提到的 架构图: 上图中有个TDDL,是taobao的一…
分片 在Mongodb里面存在另一种集群,就是分片技术,可以满足MongoDB数据量大量增长的需求 当MongoDB存储海量的数据时,一台机器可能不足以存储数据,也可能不足以提供可接受的读写吞吐量,这时,我们就可以通过在多台机器上分割数据,使得数据库系统能存储和处理更多的数据 为什么使用分片 本地磁盘不够大 当请求量巨大时会出现内存不足. 垂直扩展价格昂贵(内存.磁盘.cpu) 实现分片 分片结构图如下: 实现分片需要3部分: 路由服务器mongos:客户端由此接入,根据分片依据,将数据写入到不…