上篇文章(限流算法与Guava RateLimiter解析)对常用的限流算法及Google Guava基于令牌桶算法的实现RateLimiter进行了介绍.RateLimiter通过线程锁控制同步,只适用于单机应用,在分布式环境下,虽然有像阿里Sentinel的限流开源框架,但对于一些小型应用来说未免过重,但限流的需求在小型项目中也是存在的,比如获取手机验证码的控制,对资源消耗较大操作的访问频率控制等.本文介绍最近写的一个基于RateLimiter,适用于分布式环境下的限流实现,并使用sprin

Alwayson是微软从SQL2012开始引入的一种高可用和高性能架构,它既可以实现故障转移,同时又能实现查询分离,是当前SQL server的所有架构中最优秀的一种. 因此,一般我们都会推荐使用AlwaysON来部署生产数据库,不过,尽管AlwaysON的优势非常明显,但并非适应于所有的业务场景. AlwaysON不支持分布式事务和跨数据库事务 什么是分布式事务和跨数据库事务 分布式事务是指通过分布式事务协调器(MSDTC)的统一控制.将事务中的每个操作分解到多台主机上分别执行.每台主机执行成

文章目录 一.综述 1.1 项目说明 1.2 项目结构 二.配置多数据源并支持分布式事务 2.1 导入基本依赖 2.2 在yml中配置多数据源信息 2.3 进行多数据源的配置 三.整合结果测试 3.1 测试数据库整合结果 3.2 测试单数据库事务 3.3 测试分布式事务 3.4 测试druid数据源是否整合成功 四.JTA与两阶段提交 4.1 XA 与 JTA 4.2 两阶段提交 五.常见整合异常 参考资料 一.综述 1.1 项目说明 本用例基于spring boot + druid + myb

这是一个可一键部署在 Kubernetes-Istio 集群中的,基于 Golang 的博客微服务 Demo,支持分布式事务. 项目地址:https://github.com/jxlwqq/blog-microservices ,欢迎 Star 和 PR. 架构 Kiali Console 目录结构 主要遵循 Standard Go Project Layout 推荐的目录分层. 使用的依赖: gRPC 通信协议 GORM 数据库 ORM DTM 分布式事务管理器 Jaeger 分布式追踪 Pr

前言: 继上一篇,介绍 CYQ.Data 在分布式缓存上支持高可用,详见:CYQ.Data 对于分布式缓存Redis.MemCache高可用的改进及性能测试 本篇介绍 CYQ.Data 在对数据库层面对分布式数据库的主从备的高可用的及负载调度. 目前框架支持的数据库(及缓存)种类为: Support:Txt.Xml.Access.Sqlite.Mssql.Mysql.Oracle.Sybase.Postgres.Redis.MemCache. 下面就开始介绍: 1.数据库集群与负载的高可用: 1

原文链接:http://iteye.blog.163.com/blog/static/1863080962012102945116222/   Atomikos TransactionsEssentials 是一个可靠的库,可以加入到您的Java应用程序,也就是说为了使用这个产品,您必须添加一些jar文件(包括在dist和lib文件夹下)到您的应用程序或者应用程序服务器. 起因: 小项目,没有用分布式,但要操作两个数据库.本以为随便用spring配置两个数据源就搞定,查询是没问题,问题是有一个数

目前暂时不支持,可与通过 tcc-transaction 框架实现 介绍:tcc-transaction 是开源的 TCC 补偿性分布式事务框架 Git 地址:https://github.com/changmingxie/tcc-transaction TCC-Transaction 通过 Dubbo 隐式传参的功能,避免自己对业务代码的入侵.

Background NGINX 是一个通用且流行的应用程序.也是最流行的 Web 服务器,它可用于提供静态文件内容,但也通常与其他服务一起用作分布式系统中的组件,在其中它用作反向代理.负载均衡 或 API 网关. 分布式追踪 distributed tracing 是一种可用于分析与监控应用程序的机制,将追踪在从源到目的的整个过程中的单个请求,这与仅通过单个应用程序域来追踪请求的形式不同. 换句话说,我们可以说分布式追踪是对跨多个系统的多个请求的拼接.拼接通常由一个或多个相关 ID 完成,并且

  冯嘉 作者 | 冯嘉   近日,Apache RocketMQ 4.3 版本宣布发布,此次发布不仅包括提升性能,减少内存使用等原有特性增强,还修复了部分社区提出的若干问题,更重要的是该版本开源了社区最为关心的分布式事务消息,而且实现了对外部组件的零依赖.接下来,本文将详细探秘 RocketMQ 事务消息的设计原理以及实现机制.   需求缘起   在微服务架构中,随着服务的逐步拆分,数据库私有已经成为共识,这也导致所面临的分布式事务问题成为微服务落地过程中一个非常难以逾越的障碍,但是目前尚没有

在 确定分布策略 中,我们讨论了在多租户用例中使用 Citus 所需的与框架无关的数据库更改. 在这里,我们专门研究如何借助 django-multitenant 库将多租户 Django 应 用程序迁移到 Citus 存储后端. Django https://www.djangoproject.com/ 确定分布策略 http://citus.hacker-linner.com/develop/migration_mt_schema.html#mt-schema-migration djang

This blog will explain how to create multi-container application deployed on multiple hosts using Docker. This will be achieved using Docker Machine, Swarm and Compose. Yes, all three tools together makes this blog that much more interesting! The dia

编码工具:IDEA SpringBoot版本:2.0.1 JDK版本:1.8 1.使用IDEA构建一个Maven工程 ,添加依赖: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance&qu

对第三方接口的调用我们需要对GET和POST进行监控,看一些请求的执行是否成功,如A调用B,B调用C,C调用D,这一连串的东西需要我们使用cat进行记录,进行记录之后,我们可以很容易的发现请求响应的时间及是否出错,下面是我对这两种请求的封装. /// <summary> /// cat中使用的HttpClient /// </summary> public class CatHttpClient { /// <summary> /// 返回当前Cat上下文 /// &l

[编者按]TiDB 是国内 PingCAP 团队开发的一个分布式 SQL 数据库.其灵感来自于 Google 的 F1,TiDB 支持包括传统 RDBMS 和 NoSQL 的特性.在国内 ITOM 管理平台 OneAPM 举办的技术公开课中,TiDB 的高级工程师刘奇从 HBase 特性.TiDB 的优势和系统架构等方面进行了详细阐述.以下为演讲整理: HBase 简介 众所周知,在 SQL 方面处于顶级的有两个公司,一个是 Oracle,他们已经积累了大量的经验,另一个是谷歌,谷歌 F1 在2

系列目录 分布式事务(一)原理概览 分布式事务(二)JTA规范 分布式事务(三)mysql对XA协议的支持 分布式事务(四)简单样例 分布式事务(五)源码详解 分布式事务(六)总结提高 引子 从Mysql5开始,innoDB引擎支持XA协议的分布式事务.DTP模型中,一个TM(事务管理器管理)管理多个RM(资源管理器),每个RM维护自己的事务分支.在看源码之前我们看一下底层DB mysql对XA事务的支持. 1. XA语法 官网:13.3.8.1 XA Transaction SQL Synta

由于 Citus 通过扩展 PostgreSQL 提供分布式功能,因此它与 PostgreSQL 结构兼容.这意味着用户可以使用丰富且可扩展的 PostgreSQL 生态系统附带的工具和功能来处理使用 Citus 创建的分布式表. Citus 对它能够在单个工作节点上执行的任何查询具有 100% 的 SQL 覆盖率. 在访问有关单个租户的信息时,此类查询在多租户应用程序中很常见. 甚至跨节点查询(用于并行计算)也支持大多数 SQL 功能. 但是,组合来自多个节点的信息的查询不支持某些 SQL 功

一背景 如何提高系统的稳定性,简单来说除了加机器外就是服务降级.限流.加机器就是常说的分布式,从整个架构的稳定性角度看,一般SOA每个接口的所能提供的单位时间服务能力是有上限.假如超过服务能力,一般会造成整个接口服务停顿,或者应用挂了,将延迟传递给服务调用方造成整个系统的服务能力丧失.要是对外的公开 API 接口服务,Rate limiting 应该是一个必备的功能,否极有可能被恶意调用导致服务宕掉,所以限流是必要的.这里本文就整理下常见的限流原理及方案.流量控制更专业的叫法是:流量整形(tra

限流,是服务或者应用对自身保护的一种手段,通过限制或者拒绝调用方的流量,来保证自身的负载. 常用的限流算法有两种:漏桶算法和令牌桶算法 漏桶算法 思路很简单,水(请求)先进入到漏桶里,漏桶以一定的速度出水,当水流入速度过大会直接溢出,可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率. 对于很多应用场景来说,除了要求能够限制数据的平均传输速率外,还要求允许某种程度的突发传输.这时候漏桶算法可能就不合适了,令牌桶算法更为适合. 令牌桶算法 原理是系统会以一个恒定的速度往桶里放入令牌,而如果请求需要被处理,则

在分布式系统中,应对高并发访问时,缓存.限流.降级是保护系统正常运行的常用方法.当请求量突发暴涨时,如果不加以限制访问,则可能导致整个系统崩溃,服务不可用.同时有一些业务场景,比如短信验证码,或者其它第三方API调用,也需要提供必要的访问限制支持.还有一些资源消耗过大的请求,比如数据导出等(参考 记一次线上Java服务CPU 100%处理过程 ),也有限制访问频率的需求. 常见的限流算法有令牌桶算法,漏桶算法,与计数器算法.本文主要对三个算法的基本原理及Google Guava包中令牌桶算法的实

在开发分布式高并发系统时有三把利器用来保护系统:缓存.降级.限流 缓存 缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统处理容量 降级 降级是当服务出现问题或者影响到核心流程时,需要暂时屏蔽掉,待高峰或者问题解决后再打开 限流 限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速,或者对一个时间窗口内的请求进行限速来保护系统,一旦达到限制速率则可以拒绝服务.排队或等待.降级等处理 问题描述 1. 某天A君突然发现自己的接口请求量突然涨到之前的10倍,没多久该接口几乎不可使用,并引发连锁反应导致整个系统崩溃.如何应对这