容器技术在分布式系统应用 容器化应用PaaS云关键技术 应用拆分和服务部署方式 容器技术背景 技术特点 技术体系 容器引擎 镜像仓库 容器管理 容器凭借着良好的外部隔离性，非常适合作为分布式系统的基本...针对IT支撑系统多种多样的应用及业务，根据使用频次、服务调用开销不同，采用不同策略进行划分和分布式部署。...通过容器技术进行服务设计、编排、授权、配置，可解除应用间的紧耦合和依赖，为业务系统升级和扩展提供了良好的技术基础，极大地提高运维效率和系统性能。...集群化容器往往使用集群方式部署和调度，通过集群系统自带的负载分发和服务发现等机制实现了大规模资源的按需分配、动态调度，保证了应用的快速部署和弹性扩展。...为了支撑分布式系统的复杂工作负载，让众多跨主机的容器协同工作，需要有相应的框架和解决方案来支撑容器集群的服务编排、资源调度和服务发现，保证整个集群能够可靠、高效、合理地运转。
Redis： 优点：比较轻量级，易上手 缺点：单点问题，功能单一 Kafka： 优点：高吞吐；分布式；快速持久化；负载均衡；轻量级 缺点：极端情况下会丢消息 最后附一张网上截取的测试结果: ?...Server 支持各大主流操作系统，这里以Unix为例介绍下常用配置和命令： 安装 由于RabbitMQ是依赖于Erlang的，所以得首先安装最近版本的Erlang。
什么是分布式系统的CAP原理 在分布式系统中，一致性（C）指每一次读都得到最近的写数据，或者一个异常；可用性（A）指每一个请求都得到一个非异常的响应，而不保证取得最近的写数据；分区容错性（P）是指结点间网络异常时...，系统仍然可以继续运行。...原理指出，一个分布式系统最多只能提供CAP中的两个保障。 值得注意的是，CAP原理指的是在分区发生时，只能在保证一致性或可用性中二选其一。...CAP原理的简单模型解释 如图，网络中有两个结点N1和N2，可以简单的理解N1和N2分别是两台计算机，他们之间网络可以连通，N1中有一个应用程序A，和一个数据库V，N2也有一个应用程序B和一个数据库...CAP原理在数据库领域的应用 CAP理论在数据库领域也有广泛的应用，如下图中按照CAP中三选二对数据库系统的分类： 参考资料 1. http://www.hollischuang.com
缓存是分布式系统中的重要组件，主要解决高并发，大数据场景下，热点数据访问的性能问题。提供高性能的数据快速访问。...一、缓存概述 缓存是分布式系统中的重要组件，主要解决高并发，大数据场景下，热点数据访问的性能问题。提供高性能的数据快速访问。...1.2缓存分类 在分布式系统中，缓存的应用非常广泛，从部署角度有以下几个方面的缓存应用。...，标准的分布式系统，一般有多级缓存构成。...； （5） 应用服务器访问本地缓存；如果有缓存，则返回代理服务器，并缓存数据；（动态请求不缓存） （6） 如果本地缓存无数据，则读取分布式缓存；并返回应用服务器；应用服务器将数据缓存到本地缓存
分布式系统的特点 随着移动互联网的快速发展，互联网的用户数量越来越多，产生的数据规模也越来越大，对应用系统提出了更高的要求，我们的系统必须支持高并发访问和海量数据处理。...分布式系统技术就是用来解决集中式架构的性能瓶颈问题，来适应快速发展的业务规模，一般来说，分布式系统是建立在网络之上的硬件或者软件系统，彼此之间通过消息等方式进行通信和协调。...由于分布式系统的特点，在分布式环境中更容易出现问题，比如节点之间通信失败、网络分区故障、多个副本的数据不一致等，为了更好的在分布式系统下进行开发，学者们提出了一系列的理论，其中具有代表性的就是CAP理论...CAP 理论的应用 CAP 理论提醒我们，在架构设计中，不要把精力浪费在如何设计能满足三者的完美分布式系统上，而要合理进行取舍，CAP 理论类似数学上的不可能三角，只能三者选其二，不能全部获得。...我们熟悉的 ZooKeeper，就是采用了 CP 一致性，ZooKeeper 是一个分布式的服务框架，主要用来解决分布式集群中应用系统的协调和一致性问题。其核心算法是 Zab，所有设计都是为了一致性。
为什么需要分布式日志系统 在早期的项目中，如果想要在生产环境中通过日志定位业务服务的Bug 或者性能问题，则需要运维人员使用命令挨个服务实例去查询日志文件，这样导致的结果就是排查问题的效率非常低。...因此需要集中化管理分布式系统中的日志，其中有开源的组件如Syslog，用于将所有服务器上的日志收集汇总。...每个运行应用程序的 Pod 中增加一个日志收集容器，使用 emtyDir 共享日志目录让日志收集程序读取到。...ELKB 分布式日志系统 ELKB 是一个完整的分布式日志收集系统，很好地解决了上述提到的日志收集难，检索和分析难的问题。...小结 本文介绍了分布式日志系统 EFK 的相关概念介绍，日志主要用来记录离散的事件，包含程序执行到某一点或某一阶段的详细信息。
今天是介绍 Proximity 系统，我不知道怎么翻译恰当，就保留英文原文。虽说词义上说的只是 “相似度”，但多数说的是 “地理” 上的相似度。...因此，这一类系统多为基于地理上的邻近程度来提供服务的，核心功能就是要找到某人、物或地点地理位置附近的其它人、物或地点。...但是写的话差异就比较大了，像有一些应用，比如打车系统，需要司机和乘客双方匹配，而且双方又往往在地理位置上的移动中，因此每几秒钟就要汇报并记录一下位置，有非常重的写；但是像 “寻找附近餐馆” 这样功能，匹配双方至少有一方基本上地理位置是固定的...在这里我们选择其中相对较复杂的打车系统来讨论。 大的功能上面，它包括两个部分。...Location Service 的实现是一个 Proximity 系统的核心。
由于日志本身固有的特性，记录从左向右开始顺序插入，也就意味着左边的记录相较于右边的记录“更老”, 也就是说我们可以不用依赖于系统时钟，这个特性对于分布式系统来说相当重要。 ?...日志在分布式系统中的应用 ?...我们利用这个特性实现解决分布式系统中遇到的很多问题。...分布式系统中可横向扩展是一个相当重要的特性，加机器能解决的问题都不是问题。那么如何实现一个能够实现横向扩展的消息队列呢?...结语 日志在分布式系统中扮演了很重要的角色，是理解分布式系统各个组件的关键，随着理解的深入，我们发现很多分布式中间件都是基于日志进行构建的，例如Zookeeper、HDFS、Kafka、RocketMQ
支付（Payment）系统可以很复杂，比如可以和银行打交道，和信用卡系统打交道。...这是《常见分布式系统设计图解》系列文章中的一篇，如果你感兴趣，请参阅汇总（目录）寻找你其它感兴趣的内容。...文章未经特殊标明皆为本人原创，未经许可不得用于任何商业用途，转载请保持完整性并注明来源链接 《四火的唠叨》 ×Scan to share with WeChat 你可能也喜欢看： 常见分布式应用系统设计图解...（十）：电商秒杀系统 常见分布式应用系统设计图解（一）：即时消息系统 常见分布式应用系统设计图解（八）：文件同步分享系统 常见分布式应用系统设计图解（十四）：日志系统 常见分布式应用系统设计图解...（九）：协同编辑系统
典型的互联网应用的日志系统，从功能需求上看主要包括收集，存储和分析，以及展示这样三个部分，因此整个系统我觉得也可以按此思路大致可以分为三个部分： 日志收集，从宿主机上采集业务应用的日志，发送给远端的日志系统...Log Service 收集到日志以后放到一个持久化的分布式队列中，比如 Kafka，首先进行错误修正、去重、格式统一化等操作，在一定时间且经过特定的下游系统消费后数据可删除。...有多个不同的 consumer 会消费它上面的数据，在介绍分布式实时流处理系统的时候提到过类似的机制，不赘述。 图中列出了三大 consumer，分别是日志分析系统、日志压缩存储系统和日志搜索系统。...文章未经特殊标明皆为本人原创，未经许可不得用于任何商业用途，转载请保持完整性并注明来源链接 《四火的唠叨》 ×Scan to share with WeChat 你可能也喜欢看： 常见分布式应用系统设计图解...（十）：电商秒杀系统 常见分布式应用系统设计图解（一）：即时消息系统 常见分布式应用系统设计图解（八）：文件同步分享系统 常见分布式应用系统设计图解（二）：Feed 流系统 常见分布式应用系统设计图解
前文回顾 在前面一篇文章，我们介绍了分布式日志系统的相关背景。云原生以容器为基础的日志收集方式与传统的日志收集有什么异同。随后介绍了 ELKB 分布式日志系统。
这样的系统倒不如我们前面提到的那些应用系统那么 “火”，但是，依然具备相当的典型性。...第一印象，这样的一个系统，我们可以简单做出如下归类： 这是一个文件编辑系统，这是最最基础的一个功能性需求，它就好像是 Windows 下的记事本，只不过它是在线的。...这是一个分布式系统，客户端/浏览器可以在不同的地方，通过网络和服务端联结，用户的编辑行为转化为请求发送给服务端。...这是一个异步系统，编辑编辑过程中，事件都是由不同用户的浏览器/客户端上对文件的来触发的。...一般的系统，在服务端推送的时候建立长连接的比较多，但是这类系统在客户端推送和服务端推送两头都要建立长连接。 客户端每发生一次变更，就要把事件通知到 Channel Service，反之亦然 。
“ Top K 系统 ” 是非常常见的一种子系统，基本上，就是从全量巨大的统计数据中，筛选出数值最大的 K 个来并按序展示。...这样的系统，在统计数据非常大（heavy hitters）的时候，其中的挑战性在于两个： 无法简单地在单台机器的内存中进行目标 id -> count 计数的简单映射，因为数据量太大，内存放不下。...在我读到的某些材料中，类似系统这一步也有通过异步批量的方式进入队列并处理的。不过在这里，我还是保留了比较简单的一种实现。
今天记录 Feed 流系统的设计学习笔记，Feed 流常见系统包括 Twitter、微博、Instagram 和抖音等等，它们的特点是，每个用户都是内容创作者，每个用户也都是内容消费者，每个用户看到的内容都是不同的...Feed 流系统中，有两种常见的模式，一种是 push，一种是 pull。...首先，用户和用户关联关系，存放在 User DB 里，和很多其它系统一样，它可以是一个关系数据库。...关于对推文的 Sharding，这是一个 Feed 系统的核心话题。...Media Storage，用于存放图像等媒体数据，这可以是一个 “单纯” 的分布式文件系统，比如 HDFS。
互联网搜索引擎都有爬虫系统，无论是 Google 还是百度。当然这里我们讨论的只是一个极其简单的版本。
短网址系统可能是最常见的分布式系统设计问题之一了，本身从业务需求上说，读远多过写，而且数据结构确定且简单，数据量小，还易于使用缓存，因此本身难度在分布式系统的问题里面算是比较低的。...另外，这个系统本身 “分布式” 的特性也比较弱，而且从组件图的角度来说，没有多少是 “可画的” ，因此之前也就没有介绍它。...这里面有一个问题，就是如果两次请求的长 URL 相同，系统应该给出同样的短 URL 还是不同的短 URL？或者说，应该考虑去重吗？
输入建议系统，指的就是 “typeahead”，比如 Google 搜索，输入一个单词的前几个字母，后面最常用的几个搜索词会被联想出来。有时，它也需要具备一定程度的字符拼写错误自动更正能力。...这个功能可以说不是搜索系统的核心功能，而且要求响应一定要非常迅速，考虑到无法避免的网络延迟，我们希望服务端的处理越快越好。响应数据不用非常准确，但是延迟响应肯定是一个糟糕的结果。...第一个步骤是图中上面一行，用户的搜索数据或搜索日志，被异步系统处理并计数，写入右侧的数据库中，这个数据库可以考虑选用列数据库（比如 HBase），以提高批量处理的效率，主键可以是一个按序的时间段，以便后续处理
这篇是讲数据监控系统的，常见的包括 Datadog 和 Prometheus 等等。一个比较完整的数据监控系统要包括数据采集和数据展示两个部分。在此基础上，还可以具备告警和其它数据处理的功能。...对于监控的数据， 通常包括两类，一类是操作系统层面的数据，比如 CPU、内存、IO 等等；还有一类是应用相关的数据，这些数据就具备明确的业务意义了。
# Java 分布式应用追踪系统 skywalking ?...Sky Walking logo SkyWalking: 针对分布式系统的APM（应用性能监控）系统，特别针对微服务、cloud native和容器化(Docker, Kubernetes, Mesos...)架构， 其核心是个分布式追踪系统。...Java自动探针，不需要修改应用程序源代码 * 高性能探针，针对单实例5000tps的应用，在全量采集的情况下，只增加 10% 的CPU开销。 中间件，框架与类库支持列表.
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