著名的CAP理论指出,一个分布式系统不可能同时满足C(一致性).A(可用性)和P(分区容错性).由于分区容错性在是分布式系统中必须要保证的,因此我们只能在A和C之间进行权衡.在此Zookeeper保证的是CP, 而Eureka则是AP. 3.1 Zookeeper保证CP 当向注册中心查询服务列表时,我们可以容忍注册中心返回的是几分钟以前的注册信息,但不能接受服务直接down掉不可用.也就是说,服务注册功能对可用性的要求要高于一致性.但是zk会出现这样一种情况,当master节点因为网络故障与其

阿里技术专家甘盘:浅谈双十一背后的支付宝LDC架构和其CAP分析 https://mp.weixin.qq.com/s/Cnzz5riMc9RH19zdjToyDg 汤波(甘盘) 技术琐话 2020-12-28 背景 自 2008 年双 11 以来,在每年双 11 超大规模流量的冲击上,蚂蚁金服都会不断突破现有技术的极限.2010 年双 11 的支付峰值为 2 万笔/分钟,到 2017 年双 11 时这个数字变为了 25.6 万笔/秒. 2018 年双 11 的支付峰值为 48 万笔/秒,201

seL4之hello-3征途 回顾上周 了解seL4的启动流程和初始化线程 了解seL4的几种内核对象和权能机制 完成hell0-2的运行. 补充上周 1.找到根任务(初始化线程)的创建具体的位置(那一个函数) 这个函数在kernel/src/kernel/boot.c中 具体查找的截图如下: 2.找出内核中bootinfo的定义,和为根任务创建 bootinfo的代码 查找方法:使用cscope 查找关键字seL4_BootInfo 查找结果如下所示 3.阅读手册,找出seL4中有哪些类型的对

如何获取远程IP的mac地址 思路分析 由于java本身没有相关的jar包进行获取,所以这里介绍从其他的方面进行入手和实践 使用的工具对比: tcpdump tshark pcap4j 都可以达到抓包的效果,通过抓包和ping服务器达到服务器之间的通讯也就是tcp连接,进而拿到请求里面写到的网卡地址(mac) 三种方式对比 都是很老的项目,在GitHub上面发现最近更新三年前,实现起来也很复杂,动态库编译 jar编译,操作耗时又费力 新的思路分析 由上面三种方式的实际操作和共同的实现原理,改造而

CAP理论被很多人拿来作为分布式系统设计的金律,然而感觉大家对CAP这三个属性的认识却存在不少误区,那么什么是CAP理论呢?CAP原本是一个猜想,2000年PODC大会的时候大牛Brewer提出的,他认为在设计一个大规模可扩放的网络服务时候会遇到三个特性:一致性(consistency).可用性(Availability).分区容错(partition-tolerance)都需要的情景,然而这是不可能都实现的.之后在2003年的时候,Mit的Gilbert和Lynch就正式的证明了这三个特征确实

CAP文件是比较通用的一种文件格式,基本上大多数抓包软件都支持以此格式将捕获的网络数据包存储下来.    需要说明的是,CAP文件存储下来的,一般都是网络数据帧.不同网络传输协议下的帧格式是有差异的,所以这里以以太网帧作讨论.我所分析的CAP包是由ethereal抓取的.tcpdump和windump抓的包格式基本一致.CAP文件是全十六进制数据文件而不是文本文件,所以其结构需要分析,由于我并不打算做专门的分析软件,所以我只作对我来说有意义的一些数据的分析.CAP里面的数据有些地方是和我们常规数

此文转载在登博的文章,给大家分享 问题一:数据一致性.在不使用共享存储的情况下,传统RDBMS(例如:Oracle/MySQL/PostgreSQL等),能否做到在主库出问题时的数据零丢失. 问题二:分区可用性.有多个副本的数据库,怎么在出现各种问题时保证系统的持续可用? 问题三:性能.不使用共享存储的RDBMS,为了保证多个副本间的数据一致性,是否会损失性能?如何将性能的损失降到最低? 问题四:一个极端场景的分析. 问题一:数据一致性 问:脱离了共享存储,传统关系型数据库就无法做到主备强一致吗

一致性 可用性 分区容错性 <Hadoop构建数据仓库实践> p84

1. 引言     在红黑树--算法导论(15)中学习了红黑树的原理.本来打算自己来试着实现一下,然而在看了JDK(1.8.0)TreeMap的源码后恍然发现原来它就是利用红黑树实现的(很惭愧学了Java这么久,也写过一些小项目,也使用过TreeMap无数次,但到现在才明白它的实现原理).因此本着"不要重复造轮子"的思想,就用这篇博客来记录分析TreeMap源码的过程,也顺便瞅一瞅HashMap. 2. 继承结构 (1) 继承结构 下面是HashMap与TreeMap的继承结构: pu

如果用户量增加后为了解决吞吐量问题,需要引入集群,在openfire中提供了集群的支持,另外也实现了两个集群插件:hazelcast和clustering.为了了解情况集群的工作原理,我就沿着openfire的源代码进行了分析,也是一次学习的过程.   首先理解集群的一些简单概念 集群的目的是让多个实例像一个实例一样运行,这样就可以通过增长实例来增长计算能力.也就是所谓的分布式计算问题,这其中最为关注的一个特性就是——CAP理论,也就是所谓的一致性.可用性.分区容错性.集群中最核心解决的问题就是

一直以来,HashMap就是Java面试过程中的常客,不管是刚毕业的,还是工作了好多年的同学,在Java面试过程中,经常会被问到HashMap相关的一些问题,而且每次面试都被问到一些自己平时没有注意的问题.因为HashMap不管对于毕业生,还是对于老司机来说,都非常熟悉,熟悉到你经常忽略它. 本着知其然,更要知其所以然的精神,本人对JDK 1.8版本的HashMap源码进行了仔细的学习.大家知道,JDK 1.8中HashMap的实现有了一些改进,特别是数据存储结构引进了红黑树,使得查询更加的快捷

一.前言 在分析jdk1.8后的HashMap源码时,发现网上好多分析都是基于之前的jdk,而Java8的HashMap对之前做了较大的优化,其中最重要的一个优化就是桶中的元素不再唯一按照链表组合,也可以使用红黑树进行存储,总之,目标只有一个,那就是在安全和功能性完备的情况下让其速度更快,提升性能.好~下面就开始分析源码. 二.HashMap数据结构 说明:上图很形象的展示了HashMap的数据结构(数组+链表+红黑树),桶中的结构可能是链表,也可能是红黑树,红黑树的引入是为了提高效率.所以可见

一.前言 最近几天忙着做点别的东西,今天终于有时间分析源码了,看源码感觉很爽,并且发现ConcurrentHashMap在JDK1.8版本与之前的版本在并发控制上存在很大的差别,很有必要进行认真的分析,下面进行源码分析. 二.ConcurrentHashMap数据结构 之前已经提及过,ConcurrentHashMap相比HashMap而言,是多线程安全的,其底层数据与HashMap的数据结构相同,数据结构如下 说明:ConcurrentHashMap的数据结构(数组+链表+红黑树),桶中的结构

分布式事务希望在多机环境下可以像单机系统那样做到强一致,这需要付出比较大的代价.而在有些场景下,接收状态并不用时刻保持一致,只要最终一致就行. CAP理论是Eric Brewer在2000年7月份的PODC会议上提出的,CAP涵义如下: Consistensy:all nodes see the same data at the same time,所有的节点在同一时间读到同样的数据.这就是数据上的一致性,也就是当数据写入成功后,所有的节点会同时看到这个新的数据. Availability:a

接上篇,通过分析listener日志发现rac1数据库无法连接时出现了listener_20160628.log:28-JUN-2016 07:55:47 * service_died * LsnrAgt * 12537日志.原因是rac2在此前突发断电28-JUN-2016 07:55:30 * service_updateTue Jun 28 16:47:37 2016.同时,问题是在节点2断开的情况下节点1应该自动接管监听,对于前端应用是无感知的. 另外,分析日志还发现在运行的半年过程中还

最近在看<大型网站系统与java中间件事件>这本书,收获颇多. 分布式事务希望在多机环境下可以像单机系统那样做到强一致,这需要付出比较大的代价.而在有些场景下,接受状态并不用时刻保持一致,只要最终一直就行. CAP(Consistency Availability Partition-Tolerance) Consistency: 即所有的节点在同一时间读到同样的数据,这就是数据上的一致性. Availability: 保证无论时成功还是失败,每个请求都能够收到一个反馈.这里的重点是系统一定要

CAP定理简介 在理论计算机科学中,CAP定理(CAP theorem),又被称作布鲁尔定理(Brewer's theorem),它指出对于一个分布式计算系统来说,不可能同时满足以下三点: 一致性(Consistency):同一个数据在集群中的所有节点,同一时刻是否都是同样的值. 可用性(Availability):集群中一部分节点故障后,集群整体是否还能处理客户端的更新请求. 分区容忍性(Partition tolerance):是否允许数据的分区,分区的意思是指是否允许集群中的节点之间无法通

本文转自:https://www.douban.com/group/topic/89081816/ 最近好多信息安全行业或者打算转行的职场人在纠结学CISP还是学CISSP,我给大家就CISP和CISSP分析一下,希望能有帮助. 一.认证的选择 谈到认证的选择,首先第一条就是先想清楚为什么要考一个证书?如果是单位安排的,那这个问题就不用谈了,如果可以自己选择,那么就想清楚,选择认证的目的是什么,或者获得认证的目的是什么.这个明确了,我相信应该大致清楚选择哪个认证了.考认证无外乎就这么几个目的: 

自打引入CAP理论的十几年里,设计师和研究者已经以它为理论基础探索了各式各样新颖的分布式系统,甚至到了滥用的程度.NoSQL运动也将CAP理论当作对抗传统关系型数据库的依据. CAP理论主张任何基于网络的数据共享系统,都最多只能拥有以下三条中的两条: 数据一致性(C),等同于所有节点访问同一份最新的数据副本: 对数据更新具备高可用性(A): 能容忍网络分区(P). CAP理论的表述很好地服务了它的目的,即开阔设计师的思路,在多样化的取舍方案下设计出多样化的系统.在过去的十几年里确实涌现了不计其数

add by zhj: CAP理论可以简单的理解为一致性,可用性,可分区性,这三者没有办法同时满足.我们使用的关系型数据库,比如MySQL,Postgresql是CA类型, 而Redis,MongoDB是AP类型 原文:http://blog.csdn.net/chen77716/article/details/30635543 CAP理论在互联网界有着广泛的知名度,知识稍微宽泛一点的工程师都会把其作为衡量系统设计的准则.大家都非常清楚地理解了CAP:任何分布式系统在可用性.一致性.分区容错性方