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…

分布式系统中,一般保存多个数据副本,明显可以提高系统可靠性.并且存储这些数据副本的节点,不仅做容灾用,也可以提供服务,作负载均衡. 这里就涉及到一个数据一致性的问题,也就是各副本间要进行同步,来保持最新的数据.在一些一致性需求不辣么强的场景,比如用户获取某个文章的点赞数,读到未及时同步的脏数据也就无所谓了. 但在一些需要强一致性的场景里,这就比较可怕了.比如你银行卡里笼共就100块钱,第一次取了60元,第二次取的时候,请求路由到了未同步的那个副本数据上,你又可以取60元.银行就赔死了. 在这种需…

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…

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)…

编者按:本篇文章是网上一些文章的合集,并不是原创,谢谢各位的分享. 一.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…

对微信.陌陌等进行了分析,发出来分享一下(时间有些久了) 电量:对于移动设备最大的瓶颈就是电量了.因为用户不可能随时携带电源,充电宝.所以必须考虑到电量问题.那就要检查我们工程是不是有后台运行,心跳包发送时间是不是合理. 流量:对于好多国内大部分屌丝用户来说可能还是包月30M,那么我们必须站在广大用户角度来考虑问题了.一个包可以解决的就一个包. 网络: 这个也是IM最核心的内容了,我们要做到在任何网络下等顺畅聊天那就不容易了,好多公司都用的xmpp框架,如果在强网络环境下,xmpp完全没有问题.…

下面是博主的公众号,后续会发布和讨论一系列分布式消息队列相关的内容,欢迎关注. --------------------------------------------------------------------------------------------------------- Design 1. Motivation 我们设计Kafka用来作为统一的平台来处理大公司可能拥有的所有实时数据源.为了做到这点,我们必须思考大量的使用场景. 它必须有高吞吐去支持大数据流,例如实时日志聚合.…

Amazon在SIGMOD 2017发表了论文<Amazon Aurora: DesignConsiderations for High Throughput Cloud-Native Relational Databases>,第一次公开介绍了Aurora的设计理念和内部实现,下文是我对论文的解读,如有理解不准确的地方,欢迎大家批评指正. >>摘要 Aurora是亚马逊云服务AWS中的关系型数据库服务,主要面向OLTP场景.本文会详细介绍Aurora的架构以及设计背后的理念. A…

对微信.陌陌等进行了分析,发出来分享一下(时间有些久了) 电量:对于移动设备最大的瓶颈就是电量了.因为用户不可能随时携带电源,充电宝.所以必须考虑到电量问题.那就要检查我们工程是不是有后台运行,心跳包发送时间是不是合理. 流量:对于好多国内大部分屌丝用户来说可能还是包月30M,那么我们必须站在广大用户角度来考虑问题了.一个包可以解决的就一个包. 网络: 这个也是IM最核心的内容了,我们要做到在任何网络下等顺畅聊天那就不容易了,好多公司都用的xmpp框架,如果在强网络环境下,xmpp完全没有问题.…

相关rpm: corosync-2.4.0-4.el6.x86_64.rpm The Corosync Cluster Engine and Application Programming Interfaces. corosynclib-2.4.0-4.el6.x86_64.rpm The Corosync Cluster Engine Libraries crmsh-2.2.0-7.1.x86_64.rpm crmsh-scripts-2.2.0-7.1.x86_64.rpm dlm-4.0.…