1.  全写读1(write all, read one) 全写读1是最直观的副本控制规则.写时,只有全部副本写成功,才算是写成功.这样,读取时只需要从其中一个副本上读数据,就能保证正确性. 这种规则需要解决一个问题:如果是一个kv系统,对某个key的第i次写如果只有部分成功,那么系统中既存在次i次写的结果,又存在着第i-1次写的结果.而根据规则,生效的仅仅是第i-1个版本.因此,需要全局性地记录某个key对应的数据目前的版本号i-1.这个元数据可能为是系统的瓶颈. 可用性:对于写操作,虽然有N

一,Quorum机制介绍 在分布式系统中有个CAP理论,对于P(分区容忍性)而言,是实际存在 从而无法避免的.因为,分布系统中的处理不是在本机,而是网络中的许多机器相互通信,故网络分区.网络通信故障问题无法避免.因此,只能尽量地在C 和 A 之间寻求平衡.对于数据存储而言,为了提高可用性(Availability),采用了副本备份,比如对于HDFS,默认每块数据存三份.某数据块所在的机器宕机了,就去该数据块副本所在的机器上读取(从这可以看出,数据分布方式是按“数据块”为单位分布的) 但是,问题来

前文涉及到了很多与Leader相关的算法,大家有木有想过,王侯将相,宁有种乎,既然Leader这么麻烦,干脆还是采用P2P模型吧,来个大家平等的架构.本篇需要和大家探讨的就是多副本下实现民主政治的Quorum机制.至于它是怎么样解决我们在前文提及的各种问题的,接着这篇文章我们继续聊聊-- 1. No-Leader机制 有些数据存储系统放弃了Leader的机制,允许任何副本直接接受用户的写操作.(如Amazon的Dynamo,FaceBook的Cassandra,虽然最终FaceBook放弃了Ca

Quorum机制与NRW算法总结 1.Quorum机制 Quorum,原指为了处理事务.拥有做出决定的权力而必须出席的众议员或参议员的数量(一般指半数以上). 2.NRW算法 NRW算法是基于Quorum机制的是一种个数据副本,至少有一个数据是更新了的.获取其中版本最高的那份数据,即最新的.这样,我们就不必等待所有数据副本全部更新后才去读取数据.把写操作的部分工作转移到了读操作中,使得读写能够在一定程度上达到负载均衡. 3.NRW算法规则 一般我们都会对程序进行优化,即如何实现最小数据备份的情况

(1)consistency,one(primary shard),all(all shard),quorum(default)我们在发送任何一个增删改操作的时候,比如 PUT /index/type/id,都可以带上一个consistency参数,指明我们想要的写一致性是什么.PUT /index/type/id?consistency=quorumone:要求我们这个写操作,只要有一个primary shard是active活跃可用的,就可以执行all:要求我们这个写操作,必须所有的prim

分布式系统的设计中会涉及到许多的协议.机制用来解决可靠性问题.数据一致性问题等,Quorum 机制就是其中的一种.我们通过分布式系统中的读写模型来简单介绍它. 分布式系统中的读写模型 分布式系统是由多个节点(指代一台服务器.存储设备等)构成,由于网络异常.宕机等节点并不能保证正常工作,特别是在节点数量很大的时候,出现异常状况的节点几乎是肯定的.为了保证系统的正常运行,能够提供可靠的服务,分布式系统中对于数据的存储采用多份数据副本(注:这里的副本并非只用来备份,它可参与提供系统服务)来保证可靠性,

1.jQuery.fn.extend(object) 基本插件假设我们要创建一个插件,使一组元素中的文本变为绿色.我们要做的就是添加一个名为greenify的函数, $.fn 将像其他任何jquery对象方法一样使用. $.fn.greenify = function() { this.css("color","green"); } //使用 $("a").greenify(); 链式操作 jQuery 的一大特性就是链式操作,这是你可以将几个操

在使用zookeeper的过程中,我们经常会看到这样一些说法: 1.zookeeper cluster的节点数目必须是奇数. 2.zookeeper 集群中必须超过半数节点(Majority)可用,整个集群才能对外可用. 这个说法在大多数情况下是正确的. 实际上ZooKeeper提供了几种方式来认定整个集群是否可用,Majority只是其中的一种. (http://zookeeper.apache.org/doc/r3.3.5/zookeeperInternals.html) 1. Majori

接着上一篇的内容,我们继续来梳理分布式系统之中的副本机制与副本一致.上文我们聊到了在可用性与一致性之间的一个折中的一致性等级:最终一致性.我们顺着上篇的内容,由用户来分析一致性等级. 1. 客户端的困扰 上篇文章我们提到了数据系统常用的模型,当提交新数据时,必须将它发送给Leader节点,但是当用户查询数据时,可以从一个Follower节点读取该数据. 这样的模型使十分适合Web应用的读多写少的特点. 读写一致性 但是倘若Leader与Follower之间以异步的方式复制的话,会存在一些问题.如

ETCD整体机制 etcd 是一个分布式的.可靠的 key-value 存储系统,它适用于存储分布式系统中的关键数据. etcd 集群中多个节点之间通过Raft算法完成分布式一致性协同,算法会选举出一个主节点作为 leader,由 leader 负责数据的同步与分发.当 leader 出现故障后系统会自动地重新选取另一个节点成为 leader,并重新完成数据的同步. etcd集群实现高可用主要是基于quorum机制,即:集群中半数以上的节点可用时,集群才可继续提供服务,quorum机制在分布式一

图解Janusgraph系列-并发安全:锁机制(本地锁+分布式锁)分析 大家好,我是洋仔,JanusGraph图解系列文章,实时更新~ 图数据库文章总目录: 整理所有图相关文章,请移步(超链):图数据库系列-文章总目录 地址:https://liyangyang.blog.csdn.net/article/details/111031257 源码分析相关可查看github(码文不易,求个star~): https://github.com/YYDreamer/janusgraph 下述流程高清大

Atitit xml命名空间机制 命名冲突1 使用前缀来避免命名冲突2 使用命名空间(Namespaces)2 XML Namespace (xmlns) 属性2 默认的命名空间(Default Namespaces)2 命名空间的语法如下   xmlns:[prefix]="[url of name]"3 XML 命名空间提供避免元素命名冲突的方法. 命名冲突 在 XML 中,元素名称是由开发者定义的,当两个不同的文档使用相同的元素名时,就会发生命名冲突. 这个 XML 文档携带着某

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

Linux VFS机制简析(二) 接上一篇Linux VFS机制简析(一),本篇继续介绍有关Address space和address operations.file和file operations.dentry和dentry operations和dentry cache API. Address Space Address Space用于管理page caches里的page页,它关联某个文件的所有pages,并管理文件的内容到进程地址空间的映射.它还提供了内存管理接口(page回收等).根

一 超时时间配置 如果在一个微服务当中对同一个接口同时配置了Hystrix与ribbon两个超时时间,则在接口调用的时候,两个计时器会同时读秒. 比如,访问一个接口需要2秒,你的ribbon配置的超时时间是3秒,Hystrix配置的超时时间是1秒. 在这种情况下,程序会回调进入到Hystrix的fallback方法,因为在访问接口的时候,Hystrix与ribbon的两个计时器同时计时,而在Hystrix计时器结束的时候自动停止了访问进行回调,进入fallback方法. 如果没有配置Hystri

开发组在开发过程中,都不可避免地遇到了一些困难或问题,但都最终想出办法克服了.我们认为这样的经验是有必要记录下来的,因此就有了[技术博客]. JWT的认证机制Django项目中应用 这篇技术博客基于软件工程课程的VisualPytorch之上.本文小部分参考了https://jwt.io/introduction/ 前言-JWT是什么,为什么用JWT 在做绝大部分数据库系统时(网站.小程序),登录注册肯定是一个绕不开的功能.一般来说传统的解决方案是基于session机制的认证,也就是客户端发送用

前置知识点: 浏览器原理,浏览器内核5种线程及协作,JS引擎单线程设计推荐阅读: 从浏览器多进程到JS单线程,JS运行机制最全面的一次梳理 [FE]浏览器渲染引擎「内核」 js异步编程,Promise实现推荐阅读: Javascript异步编程的4种方法 前端面试必考题Promise的源码解析 堆.栈.队列.执行栈.任务.微任务.事件循环机制♻️推荐阅读: JavaScript异步编程-基础篇 彻底搞懂浏览器Event-loop 这一次,彻底弄懂 JavaScript 执行机制 一次弄懂Even

MongoDB的写安全机制 写入安全(Write Concern)是一种由客户端设置的,用于控制写入安全级别的机制,通过使用写入安全机制可以提高数据的可靠性. MongoDB提供四种写入级别,分别是: (Unacknowledged)非确认式写入 (Acknowledged)确认式写入 (Journaled)日志写入 (Replica Acknowledged)复制集确认式写入 1. 非确认式写入 2. 确认式写入 3. journal日志写入 64位机器上,MongoDB 2.0以上版本默认情

IO与反射机制全面总结 一.file类:属于java.io包中kkb 作用:操作文件或目录 file既可以表示文件,也可以表示目录,也可以表示盘符.利用他可以用来对文件进行操作. file中常用的构造方法 方法 说明 File(String pathname) 在指定的目录下创建指定文件名的名称 File(String parent,String child) parent参数指定目录,child参数指定文件名 File(File parent,String child) parent参数是目录

Apache Hudi 的Payload是一种可扩展的数据处理机制,通过不同的Payload我们可以实现复杂场景的定制化数据写入方式,大大增加了数据处理的灵活性.Hudi Payload在写入和读取Hudi表时对数据进行去重.过滤.合并等操作的工具类,通过使用参数 "hoodie.datasource.write.payload.class"指定我们需要使用的Payload class. ​ 1.摘要 Apache Hudi 的Payload是一种可扩展的数据处理机制,通过不同的Pay