netty做集群 channel如何共享? 方案一: netty 集群,通过rocketmq等MQ 推送到所有netty服务端, channel 共享无非是要那个通道都可以发送消息向客户端, MQ广播+ 多Netty ,Netty收到MQ消息后,如果本地存储有该channel,就发送,没有存储就忽略,完美解决,不需要做channel的共享. 方案二: netty集群,添加注册中心,实现服务注册与发现(相对复杂).

Apache ShardingSphere 持续助力于 openGauss 分布式数据库能力的构建.openGauss 数据库自 2020 年 6 月开源以来,受到了业界的广泛关注,现已吸引众多伙伴.开发者参与其中,共建繁荣的数据库生态.面对如今海量数据,超高并发等诸多场景,openGauss 将目光转向于分布式解决方案,专注于解决海量数据存储.超高并发吞吐.大表瓶颈等众多难题,与 ShardingSphere 一起构建全栈开源分布式解决方案,实现 openGauss 的又一大突破. 分布式解决

简述 在搭建HyperLedger Fabric环境的过程中,我们会用到一个configtx.yaml文件(可参考Hyperledger Fabric 1.0 从零开始(八)——Fabric多节点集群生产部署),该配置文件主要用于构建创世区块(在构建创世区块之前需要先创建与之对应的所有节点的验证文件集合),其中在配置Orderer信息中有一个OrdererType参数,该参数可配置为"solo" and "kafka",之前博文所讲的环境配置皆是solo,即单节点共

来源:http://kissthink.com/archive/mysql-distributed-programs---and-warehouses-split-table.html 分库&拆表方案 基本认识 用分库&拆表是解决数据库容量问题的唯一途径. 分库&拆表也是解决性能压力的最优选择. 分库 – 不同的数据表放到不同的数据库服务器中(也可能是虚拟服务器) 拆表 – 一张数据表拆成多张数据表,可能位于同一台服务器,也可能位于多台服务器(含虚拟服务器). 去关联化原则 摘除数

前言 上篇Redis Sentinel安装与部署,实现redis的高可用实现了redis的高可用,针对的主要是master宕机的情况,我们发现所有节点的数据都是一样的,那么一旦数据量过大,redi也会效率下降的问题.redis3.0版本正式推出后,有效地解决了Redis分布式方面的需求,当遇到单机内存.并发.流量等瓶颈时,可以采用Cluster架构方法达到负载均衡的目的. 而此篇将带领大家实现Redis Cluster的搭建, 并进行简单的客户端操作. github地址:https://gith

前言: 想要学好一门技术,最起码要对他有一定的了解,起码听说过相应的底层原理的东西吧,最起码你要有一点能和别人交流的内容吧,下面是我精简的一点内容,希望对于大家了解netty能有一点帮助 Netty是建立在NIO基础之上,Netty在NIO之上又提供了更高层次的抽象. 在Netty里面,Accept连接可以使用单独的线程池去处理,读写操作又是另外的线程池来处理. Accept连接和读写操作也可以使用同一个线程池来进行处理.而请求处理逻辑既可以使用单独的线程池进行处理,也可以跟放在读写线程一块处理

Redis集群通过分片(sharding)进行数据共享,并提供复制和故障转移功能. 节点 一个Redis集群由多个node组成,连接各节点的命令格式如下: CLUSTER MEET 127.0.0.1:7000> CLUSTER MEET 127.0.0.1 7001 槽指派 Redis集群通过分片的方式来保存键值对:集群的整个数据库被分为16384的槽(slot). 通过CLUSTER ADDSLOTS命令,可以将一个或多个槽指派给节点负责: CLUSTER ADDSLOTS [slot ..

原理:http://www.cnblogs.com/chy2055/p/5127499.html 使用教程:http://www.travisup.com/post/index/21 memcache分布式方案实现:http://www.ccvita.com/395.html

背景 数据库作为一个非常基础的系统,任何一家互联网公司都会使用,数据库产品也很多,有Oracle.SQL Server .MySQL.PostgeSQL.MariaDB等,像SQLServer/Oracle 这类数据库在初期可以帮业务搞定很多棘手的事情,我们可以花更多的精力在业务本身的发展上,但众所周知也得交不少钱. 涉及到钱的事情在公司发展壮大以后总是会回来重新审视这个事情的,在京东早期发展的过程中确实有一些业务的数据就是直接存在oracle或者sqlserver中. 后来随着业务的发展以及数

原文地址: http://www.moye.me/?p=565 Session是什么? Session 是面向连接的状态信息,是对 Http 无状态协议的补充. Session 怎么工作? Session 数据保留在服务端,而为了标识具体 Session 信息指向哪个连接,需要客户端传递向服务端发送一个连接标识,比如存在Cookies 中的session_id值(也可以通过URL的QueryString传递),服务端根据这个id 存取状态信息. 在服务端存储 Session,可以有很多种方案:

转载:http://www.infoq.com/cn/articles/exploration-of-distributed-mysql-cluster-scheme?utm_campaign=rightbar_v2&utm_source=infoq&utm_medium=articles_link&utm_content=link_text 背景 数据库作为一个非常基础的系统,任何一家互联网公司都会使用,数据库产品也很多,有Oracle.SQL Server .MySQL.Pos

Session是什么? Session 是面向连接的状态信息,是对 Http 无状态协议的补充. Session 怎么工作? Session 数据保留在服务端,而为了标识具体 Session 信息指向哪个连接,需要客户端传递向服务端发送一个连接标识,比如存在Cookies 中的session_id值(也可以通过URL的QueryString传递),服务端根据这个id 存取状态信息. 在服务端存储 Session,可以有很多种方案: 内存存储 数据库存储 分布式缓存存储 分布式Session 随着

前言 在互联网的业务系统中,涉及到各种各样的ID,如在支付系统中就会有支付ID.退款ID等.那一般生成ID都有哪些解决方案呢?特别是在复杂的分布式系统业务场景中,我们应该采用哪种适合自己的解决方案是十分重要的.下面我们一一来列举一下,不一定全部适合,这些解决方案仅供你参考,或许对你有用. 正文 分布式ID的特性 唯一性:确保生成的ID是全网唯一的. 有序递增性:确保生成的ID是对于某个用户或者业务是按一定的数字有序递增的. 高可用性:确保任何时候都能正确的生成ID. 带时间:ID里面包含时间,一

一.分布式方案介绍 比较流行的两种方案: 1.取余分布: 计算key的哈希值,与服务器数量取余,得到目标服务器.优点:实现简单,当某台服务器不可用时,故障转移方便:缺点:当增减服务器时, Key与服务器取余变动量较大,缓存重组代价极大. 代码实现可参考开源组件Memcached.ClientLibrary下的SockIOPool,源码地址: https://sourceforge.net/p/memcacheddotnet/code/HEAD/tree/trunk/clientlib/src/c

为什么要分布式 Redis是一款开源的基于内存的K-V型数据库,因为内存访问速度快,一般被用来做系统的缓存. Redis作为单机部署能够支持业务简单,数据量不大的系统需求,但在实际应用中,一旦系统规模上来,单机的Redis就会遇到下面的挑战: 伸缩性.系统随着长期运行与业务增长,对Redis存储的数据量需求也越来越大,单机必然受限于服务器的内存与磁盘大小. 高性能.系统规模变大后,对Redis的吞吐量需求也会提高,而单机的吞吐量必然有限,这种情况会影响整体系统的性能. 高可用.Redis持久化机

重温最少化集群搭建,我相信很多朋友都已经搭建出来,基于Watch机制也实现了出来,相信也有很多朋友有了自己的实现思路,但是,很多朋友有个疑问,我API和服务分离好了,怎么通过服务中心进行发现呢,这个过程是通过什么来实现的呢,本篇我们就来介绍这个“调用过程”. 本篇干货较多,没有代码,阅读请注意休息!   服务化引入 网站系统随着不断的发展,越来越复杂,架构的变迁也会从MVC—>SOA—>微服务,从简单到复杂,从集中到分布,服务化框架的引入是SOA—>微服务过程必须要解决的问题.面对服务的

这几天实现了个Lucene分布式检索的模块,采用的分布式方案是将数据分块,分别生成N个索引文件,放到N个节点上运行.检索时,对每一个节点发出查询请求,将N个节点返回的结果归并,然后生成一个新的结果.如果没看明白,可以看看我的帖子 http://www.iteye.com/topic/212046 ,这个方案同帖子中的思想是一致的. 用这样的方案,遇到的问题是归并过后的结果,同没有归并结果是有一定区别的.在实现这个方案前我也分析过,Lucene使用TF/IDF算法来计算相关度,所以会产生这样的问题

在进行副本集部署时我们会添加一个或多个仲裁节点,仲裁节点不用于备份数据,由于它职责的职责是负责选举主节点,所以对硬件没有太高要求,可以将它部署在单独的服务器上,这个服务器可以是监听服务器,也可以部署在虚拟机上,但是有一点仲裁节点一定不能备份数据．仲裁节点和注解点都可以参与选举,而选举对象是各个非投票成员,也就是需要备份数据的从节点． 图列 这让我想起了以前了解过的zookeeper集群中的选举方案,它和MongoDB有所不同． ZooKeeper采用一种称为Leader election的选举算

摘要: 码云是国内最大的代码托管平台,为了支持更大的用户规模,开发团队也在对一些组件进行大规模的重构. 前言 码云是国内最大的代码托管平台.码云基于 Gitlab 5.5 开发,经过几年的开发已经和官方的 Gitlab 有了很大的不同. 为了支撑更大的用户规模,码云也在不断的改进,而本文也主要分享码云分布式 Brzo GIT HTTP 服务器的开发经验. 码云分布式概述 自码云研发分布式以来,其分布式方案也发生了几次演.在 2014 年,码云(当时的 GIT@OSC ) 出现了高速的增长, 用户

poptest老李谈分布式与集群   poptest是国内唯一一家培养测试开发工程师的培训机构,以学员能胜任自动化测试,性能测试,测试工具开发等工作为目标.如果对课程感兴趣,请大家咨询qq:908821478,咨询电话010-84505200. 简单说,分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的,而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率. 例如: 如果一个任务由10个子任务组成,每个子任务单独执行需1小时,则在一台服务器上执行改任务需10小时. 采用分布式方案,提供10台服务器,每台

poptest是国内唯一一家培养测试开发工程师的培训机构,以学员能胜任自动化测试,性能测试,测试工具开发等工作为目标.如果对课程感兴趣,请大家咨询qq:908821478,咨询电话010-84505200. 简单说,分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的,而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率. 例如: 如果一个任务由10个子任务组成,每个子任务单独执行需1小时,则在一台服务器上执行改任务需10小时. 采用分布式方案,提供10台服务器,每台服务器只负责处理一个子任务,不考虑子任