分布式ID生成服务 参考地址:https://blog.csdn.net/wangkang80/article/details/77914849 算法描述: 最高位是符号位,始终为0,不可用. 41位的时间序列,精确到毫秒级,41位的长度可以使用69年.时间位还有一个很重要的作用是可以根据时间进行排序. 10位的机器标识,10位的长度最多支持部署1024个节点. 12位的计数序列号,序列号即一系列的自增id,可以支持同一节点同一毫秒生成多个ID序号,12位的计数序列号支持每个节点每毫秒产生409

在分布式系统中,需要对大量的数据.消息.请求等进行唯一的标识,例如分布式数据库的ID需要满足唯一且多数据库同步,在单一系统中,使用数据库自增主键可以满足需求,但是在分布式系统中就需要一个能够生成全局唯一ID的系统,而且还要满足高可用. 数据库自增长字段 本文只整理MySQL的自增字段方案,Oracle和SQL Server的自增长方案就不介绍了. MySQL自增列使用auto_increment标识字段达到自增,在创建表时将某一列定义为auto_increment,则改列为自增列.这定了auto

文/赵杰 2015.11.04 1. 前言 服务端日志你有多重视? 我们没有日志 有日志,但基本不去控制需要输出的内容 经常微调日志,只输出我们想看和有用的 经常监控日志,一方面帮助日志微调,一方面及早发现程序的问题 只做到第1点的,你可以洗洗去睡了.很多公司都有做到第2点和第3点,这些公司的服务端程序基本已经跑了很长时间了,已比较稳定,确实无需花太多时间去关注.如果一个新产品,在上线初期,我觉得就有必要做到第4点. 日志怎么看? 都说了,我们没有日志 线上日志逐个tail+grep 编写脚本,

最近看到有部分招聘信息,要求应聘者说一下分布式系统架构的思路.今天早晨正好有些时间,我也把我们实际在.net方面网站架构的演化路线整理一下,只是我自己的一些想法,欢迎大家批评指正. 首先说明的是.net下开源内容较少,并且也不是做并行数据库等基础服务,因此在这里什么Hadoop.Spark.ZooKeeper.dubbo等我们暂不去考虑. 一.最初假设的网站中,我们把应用系统网站.文件和数据库都放在一台服务器上,一台服务器包打天下. 二.随着业务扩展,一台服务器无法满足性能需求,将应用程序.数据

随着大数据时代的到来,分布式是解决大数据问题的一个主要手段,随着越来越多的分布式的服务,如何在分布式的系统中对这些服务做协调变成了一个很棘手的问题.今天我们就来看看如何使用C# ,利用开源对分布式服务做协调. 在对分布式的应用做协调的时候,主要会碰到以下的应用场景: 业务发现(service discovery) 找到分布式系统中存在那些可用的服务和节点 名字服务 (name service) 通过给定的名字知道到对应的资源 配置管理 (configuration management) 如何在

月整理出来,有兴趣的园友可以关注下我的博客. 分享原由,最近公司用到,并且在找最合适的方案,希望大家多参与讨论和提出新方案.我和我的小伙伴们也讨论了这个主题,我受益匪浅啊…… 博文示例: 1.         GUID生成Int64值后是否还具有唯一性测试 2.         Random生成高唯一性随机码 今天分享的主题是:如何在高并发分布式系统中生成全局唯一Id. 但这篇博文实际上是“半分享半讨论”的博文: 1)         半分享是我将说下我所了解到的关于今天主题所涉及的几种方案.

背景     在分布式系统当中,我们有各种各样的WebService,这些服务可能分别部署在不同的服务器上,并且有各自的日志输出.为了方便对这些日志进行统一管理和分析.我们可以将日志统一输出到指定的数据库系统中,而再由日志分析系统去管理.而这个储存日志的数据库目前最适合的还是mongodb,一是因为它轻便.简单,与log4j整合方便,对系统的侵入性低.二是因为它与大型的关系型数据库相比有不少优势,比如查询快速.储存结构(json)利于扩展.免费等. log4j与mongodb整合 1.首先安装m

引言 狭义的分布式系统指由网络连接的计算机系统,每个节点独立地承担计算或存储任务,节点间通过网络协同工作.广义的分布式系统是一个相对的概念,正如Leslie Lamport所说[1]: What is a distributed systeme. Distribution is in the eye of the beholder.To the user sitting at the keyboard, his IBM personal computer is a nondistributed

引言 CAP是分布式系统.特别是分布式存储领域中被讨论最多的理论,“什么是CAP定理?”在Quora 分布式系统分类下排名 FAQ 的 No.1.CAP在程序员中也有较广的普及,它不仅仅是“C.A.P不能同时满足,最多只能3选2”,以下尝试综合各方观点,从发展历史.工程实践等角度讲述CAP理论.希望大家透过本文对CAP理论有更多地了解和认识. CAP定理 CAP由Eric Brewer在2000年PODC会议上提出[1][2],是Eric Brewer在Inktomi[3]期间研发搜索引擎.分布

一.前言 上一篇博文讲解了Zookeeper的典型应用场景,在大数据时代,各种分布式系统层出不穷,其中,有很多系统都直接或间接使用了Zookeeper,用来解决诸如配置管理.分布式通知/协调.集群管理和Master选举等一系列分布式问题. 二. Hadoop Hadoop的核心是HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce,分别提供了对海量数据的存储和计算能力,后来,Hadoop又引入了全新MapReduce框架YARN(Yet Another R

转自:http://blog.jqian.net/post/dynamo.html Dynamo是Amazon开发的一款高可用的分布式KV系统,已经在Amazon商店的后端存储有很成熟的应用.它的特点:总是可写(500+ per sec, 99.9% <300ms),并且可以根据需求优化配置(调整RWN模型). 根据CAP原则 (Consistency, Availability, Partition tolerance),Dynamo是一个AP系统,只保证最终一致性. Dynamo的三个主要概

这个资料关于分布式系统资料,作者写的太好了.拿过来以备用 网址:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/ds.md 希望转载的朋友,你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多． <Reconfigurable Distributed Storage for Dynamic Networks> 介绍:这是一篇介绍在动态网络里面实现分布式系统重构的paper.论文的作者(导师)是MIT

1.1. web分布式系统的设计原则 搭建和运营一个可伸缩的web站点或者应用程序意味着什么?在原始层面上这仅仅是用户通过互联网连接到远程资源-使系统变得可伸缩的部分是将资源.或者访问的资源,分布于多个服务器上. 像生活中大多数事情一样,当构建一个web服务时花时间提前做好计划从长远看来还是很有帮助的:了解一些注意事项和大网站背后的权衡原则可以在创建小型网站时做出更明智的决定.以下是一些影响大规模web系统设计的关键原则: 可用性:对于很多公司来说一个网站的正常运行时间是非常关键的声誉和功能,像

一.设计目的 从事.Net平台开发系统已有8年多了,一直思考搭建.Net分布式系统架构.基于window平台搭建的大型分布式系统不多,之前了解过myspace.stackoverflow等大型网站.搭建一个大型平台需要综合考虑很多方面,不单纯是软件架构,还包括网络和硬件设备等.由于现代大部分应用建设都面临用户多.高并发.高可用的需求,传统软件架构已不能满足需求,需要支持分布式软件架构,能支持横向扩展,具有高可用.伸缩性.稳定性等特点.结合本人这些年的开发和设计经验,搭建如下系统架构. 二.系统软

消息通信组件Net分布式系统的核心中间件之一,应用与系统高并发,各个组件之间解耦的依赖的场景.本框架采用消息队列中间件主要应用于两方面:一是解决部分高并发的业务处理:二是通过消息队列传输系统日志.目前业界使用较多的消息队列组件有RabbitMQ.ActiveMQ.MSMQ.kafka.zeroMQ等,本文对系统架构之MQ Component诠释,并采用RabbitMQ作为消息队列中间件. 图1- 消息队列组件示意图 一.RabbitMQ介绍 RabbitMQ是一款基于AMQP(消息队列协议),由

上一篇写了nginx负载均衡,此篇实现高可用(HA).系统整体设计是采用Nginx做负载均衡,若出现Nginx单机故障,则导致整个系统无法正常运行.针对系统架构设计的高可用要求,我们需要解决Nginx负载均衡出现单机故障时,系统正常运行的需求.所以系统架构引入Keepalived组件,实现系统高可用. 一.Keepalived介绍 Keepalived是分布式部署系统解决系统高可用的软件,结合LVS(Linux Virtual Server)使用,其功能类似于heartbeat,解决单机宕机的问

原文转载Hollis原创文章:http://www.hollischuang.com/archives/666 2000年7月,加州大学伯克利分校的Eric Brewer教授在ACM PODC会议上提出CAP猜想.2年后,麻省理工学院的Seth Gilbert和Nancy Lynch从理论上证明了CAP.之后,CAP理论正式成为分布式计算领域的公认定理. CAP理论概述 一个分布式系统最多只能同时满足一致性(Consistency).可用性(Availability)和分区容错性(Partiti

一致性问题 一致性算法是用来解决一致性问题的,那么什么是一致性问题呢? 在分布式系统中,一致性问题(consensus problem)是指对于一组服务器,给定一组操作,我们需要一个协议使得最后它们的结果达成一致. 更详细的解释就是,当其中某个服务器收到客户端的一组指令时,它必须与其它服务器交流以保证所有的服务器都是以同样的顺序收到同样的指令,这样的话所有的服务器会产生一致的结果,看起来就像是一台机器一样. 实际生产中一致性算法需要具备以下属性: safety:即不管怎样都不会返回错误的结果 a

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)

原文地址:http://bigbully.github.io/Dapper-translation/ 概述 当代的互联网的服务,通常都是用复杂的.大规模分布式集群来实现的.互联网应用构建在不同的软件模块集上,这些软件模块,有可能是由不同的团队开发.可能使用不同的编程语言来实现.有可能布在了几千台服务器,横跨多个不同的数据中心.因此,就需要一些可以帮助理解系统行为.用于分析性能问题的工具. Dapper--Google生产环境下的分布式跟踪系统,应运而生.那么我们就来介绍一个大规模集群的跟踪系统,

分布式系统中一些主要的副本更新策略. 1.同时更新 类型A:没有任何协议,可能出现多个节点执行顺序交叉导致数据不一致情况. 类型B:通过一致性协议唯一确定不同更新操作的执行顺序,从而保证数据一致性 2.主从式更新 多个副本之间存在一个主副本(Master Replica),其他副本为从副本,这种称为主从更新策略.所有对数据的更新首先提交到主副本,再由主副本通知从副本进行数据更新.如果同时产生多个数据更新操作,由主副本决定不同更新操作的顺序. 类型A:同步方式 主副本等待所有从副本更新完成之后才确