之前总结了关于Websocket协议的握手连接方式等其他细节,现在对socket连接建立后的数据帧传输和关闭细节总结. 一.数据帧格式 数据传输使用的是一系列数据帧,出于安全考虑和避免网络截获,客户端发送的数据帧必须进行掩码处理后才能发送到服务器,不论是否是在TLS安全协议上都要进行掩码处理.服务器如果没有收到掩码处理的数据帧时应该关闭连接,发送一个1002的状态码.服务器不能将发送到客户端的数据进行掩码处理,如果客户端收到掩码处理的数据帧必须关闭连接. 基本的数据帧为一个opcode.一个pa

Redis 集群简介 Redis Cluster 是 Redis 的分布式解决方案,在 3.0 版本正式推出,有效地解决了 Redis 分布式方面的需求. Redis Cluster 一般由多个节点组成,节点数量至少为 6 个才能保证组成完整高可用的集群,其中三个为主节点,三个为从节点.三个主节点会分配槽,处理客户端的命令请求,而从节点可用在主节点故障后,顶替主节点. 如上图所示,该集群中包含 6 个 Redis 节点,3主3从,分别为M1,M2,M3,S1,S2,S3.除了主从 Redis 节

上一篇<分布式数据缓存中的一致性哈希算法> 文章中讲述了一致性哈希算法的基本原理和实现,今天就以 Redis Cluster 为例,详细讲解一下分布式数据缓存中的数据分片,上线下线时数据迁移以及请求重定向等操作. Redis 集群简介 Redis Cluster 是 Redis 的分布式解决方案,在 3.0 版本正式推出,有效地解决了 Redis 分布式方面的需求. Redis Cluster 一般由多个节点组成,节点数量至少为 6 个才能保证组成完整高可用的集群,其中三个为主节点,三个为从节

复制粘贴自: https://www.e-learn.cn/content/redis/2344485, 点击链接访问原文 仅供个人学习参考之用, 如有侵权, 请联系删除! 高级开发不得不懂的Redis Cluster数据分片机制 Redis 集群简介 Redis Cluster 是 Redis 的分布式解决方案,在 3.0 版本正式推出,有效地解决了 Redis 分布式方面的需求. Redis Cluster 一般由多个节点组成,节点数量至少为 6 个才能保证组成完整高可用的集群,其中三个为主

ClickHouse核心架构设计是怎么样的?ClickHouse核心架构模块分为两个部分:ClickHouse执行过程架构和ClickHouse数据存储架构,下面分别详细介绍. ClickHouse执行过程架构 总的来说,结合目前搜集到的一些资料,可以看到目前ClickHouse核心架构由下图构成,主要的抽象模块是Column.DataType.Block.Functions.Storage.Parser与Interpreter. 简单来说,就是一条sql,会经由Parser与Interpret

简单类型数据的接收 在Action类中定义与请求参数同名的属性, 即,要定义该属性的set方法,便能够使struts2自动接收请求参数并赋予同名属性. 简单类型数据的接受举例: 新建工程项目,名称为:receive_simple_params. 加载struts的核心jar包 xwork-core-2.1.6.jar: Structs2框架的核心类库struts2-core-2.1.8.1.jar: XWork类库,Structs2在其上构建ognl-2.7.3.jar:对象图导航语言(Obje

1 环境说明 VM 模拟3台MYSQL 5.6 服务器 VM1 192.168.31.187:3307 VM2 192.168.31.212:3307 VM3 192.168.31.150:  3307 MYCAT 1.5 服务部署在宿主机上 MYCAT 192.168.31.207 :8806[SQL执行端口] / 9066[管理端口] 2 应用场景 2.0 MYCAT配置 schema.xml <schema name="TESTDB" checkSQLschema=&quo

1 应用场景 这篇来说下mycat中自带的er关系分片,所谓er关系分片即可以理解为有关联关系表之间数据分片.类似于订单主表与订单详情表间的分片存储规则. 本文所说的er分片分为两种: a. 依据主键进行数据分片,验证发现主表数据保存在第1个datanode中,子表数据根据分片规则存储. b. 依据分片关键字段进行分片,验证发现主表与子表根据分片规则存储,且保存在相同的分片内. 接下来,可以下实际配置与数据验证 2 环境说明 参考  <MyCat 学习笔记>第六篇.数据分片 之 按月数据分片 

1 应用场景 Mycat 自带了多套数据分片的机制,其实根据数值分片也是比较简单,其实这个和数据取摸是类似的实现. 优.缺点同上一篇 2 环境说明 参考  <MyCat 学习笔记>第六篇.数据分片 之 按月数据分片  http://www.cnblogs.com/kaye0110/p/5160826.html 3 参数配置 3.1 server.xml 配置 同上参考 3.2 schema.xml 配置 <!-- 配置 t_sharding_long 数据表,分片规则为 sharding

1 应用场景 Mycat 自带了多套数据分片的机制,其实根据数值取摸应该是最简单的一种. 优点:数据离散概率较为平均,可以有效的提高应用的数据吞吐. 缺点:比较明显,后期数据运维与迁移比较困难.好在Mycat有对应的解决方案,具体后期验证或可直接参考Mycat权威指南相应章节. 2 环境说明 参考  <MyCat 学习笔记>第六篇.数据分片 之 按月数据分片  http://www.cnblogs.com/kaye0110/p/5160826.html 3 参数配置 3.1 server.xm

1 应用场景 Mycat 其实自带了2个数据范围分片的方案,一个是纯数据范围的分片,比如 1至 10000 号的数据放到分片1 ,10001 至 20000号数据放到分片2里. 另一个是数据常量形式的分片,即 10000号进入分片1 ,20000号进入片分2 . 2 环境说明 参考前一篇文章   <MyCat 学习笔记>第六篇.数据分片 之 按月数据分片  http://www.cnblogs.com/kaye0110/p/5160826.html 3 参数配置 3.1 server.xml

1 应用场景 Mycat 有很多数据分库规则,接下来几篇就相关觉得常用的规则进行试用与总结. 一般来说,按自然月份来进行数据分片的规则比较适用于商城订单查询,类似最近1周.2周.3个月内的数据.或是报表类应用. 这样的数据放在一个片区内省去了数据合并的时间. 当然按月数据量不要过大就OK.   2 环境说明 Windows 7 本机多数据库 Mysql 5.5.2 3306 端口下挂有4个库 : range_db_4.range_db_5.range_db_6.range_db_7 3310 端

总结: 不仅tcp协议能对数据段进行分割,ip协议也具备这个功能,之所以会这样是两者都受到底层MTU的限制(虽说tcp是根据MSS限制来分割数据包,由于MTU＝tcp包头+ip包头+MSS,所以其实也算是受MTU的制约.).但是尽量别让ip协议来负责数据包的分包工作,因为虽然ip协议会对数据包进行分割,编号和分包的组装,但是ip协议不负责重传,所以传输层不提供重传机制就可能会丢失数据,而就算上层能保证重传,但是如果分包是ip协议负责,上层协议无法知道哪个分包丢失(协议之间是透明的),所以只能是将

mongodb部署--主备.副本及数据分片 主备复制 副本集 数据分片 主备复制 主备复制是最基本的一种多点部署方案,在读写分离.热备份.数据恢复等方面具有重要作用. 在真实的生产环境,主备库肯定需要部署在不同的服务器中,但鉴于学习测试,这里以一台机器的不同端口进行模拟. 准备工作: 安装Mongodb的二进制程序安装步骤 假设已经安装在/usr/local/mongodb/目录 为主库及备库创建数据目录: 主库目录:/var/mongodb_master/data/ /var/mongodb_

发送一个ip数据报到接受这个ip数据报经历的过程 好比寄一个快递的过程 这个包裹一共有三层, 这个包裹的最里面是数据,数据 第二层写着目的ip地址和源ip地址,即收件人和发件人的姓名 第三层也就是最外面那层写的是源MAC和目的MAC地址,即本快递服务站的后门门牌号,和下一个快递服务站的前门门牌号(这里假设快递服务站接收快递只在前门接收,发送快递只在后门,且前门和后门的门牌号不一样) 所以本服务站从前门接收到上一个站传来的包裹后,我必须把包裹的最外层拆掉,查看第二层的内容,即查看收件人和发件人分别

记录一下用Fiddler对WebSocket收发的数据进行抓包分析和篡改数据,只找到这么一个方法,能用就行吧. 时间:2019-3-29 环境: win7 + Fiddler 5.0 Fiddler抓取WebSocket数据 Fiddler中双击WebSocket Session即可查看此连接收发的数据.可惜此选项卡内没有带发送数据的功能(一个输入框(HEX文本) + 一个按钮),要是有就基本完美了. 开启https支持 如果需要抓取https.wss请求,需要在Fiddler菜单Tools >

数据分片的目的在于把一个任务分散到不同的机器上运行,既可以解决单机计算能力上限的问题,也能降低部分任务失败对整体系统的影响.elastic-job并不直接提供数据处理的功能,框架只会将分片项分配至各个运行中的作业服务器(其实是Job实例,部署在一台机器上的多个Job实例也能分片),开发者需要自行处理分片项与真实数据的对应关系.框架也预置了一些分片策略:平均分配算法策略,作业名哈希值奇偶数算法策略,轮转分片策略.同时也提供了自定义分片策略的接口. 分片原理 elastic-job的分片是通过zoo

WebSocket 和 HTTP 相似,只是一个应用层协议,对下层透明,所以不涉及 TCP/IP. 由于浏览器支持了 WebSocket,所以在用 JS 写客户端的时候,是无需考虑数据的编码解码的. 以下主要针对服务器端而言. [ 接收数据,需要做的是解码,即 decode ] 要接收WebSocket数据,一个端点(endpoint)要监听底层网络连接. 进来的数据必须作为WebSocket帧(frame)解析.https://tools.ietf.org/html/rfc6455#secti

目前主流大数据存储使用横向扩展(scale out)而非传统数据库纵向扩展(scale up)的方式.因此涉及数据分片.数据路由(routing).数据一致性问题 二级映射关系:key-partition映射,partition-machine映射 首先找到partition(比如hash),然后找machine(路由routing) hash分片方式1:Round Robin 新增一台机器: 需要重新分配数据归属,灵活性差 hash分片方式2:虚拟桶(virtual buckets) hash

数据分片 不使用Spring 引入Maven依赖 <dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId> <artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId> <version>${sharding-sphere.version}</version> </dependency> 基于Java编码的规则配置 Shardi

[http://www.tuicool.com/articles/UNnqUnU] Jedis分片 动机 在普通的Redis主/从方式,通常有一个主服务器负责"write"请求,多个从服务器负责"read"请求.这就意味着用户必须小心有效的处理从服务器的负载分配.此外,只是"read"请求被分配到多个从服务器上,但是"write"请求没有,因为很可能只有一个主服务器.对于Jedis分片可以实现"read"&