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(译者补充:随着每个云提供商都提供了数十种数据服务,为您的需求选择合适的云数据服务比以往任何时候都更重要,更不用说为了省钱了。这文章就是教你如何选择适合自己的服务。)
本文由Vikings(http://www.cnblogs.com/vikings-blog/) 原创,转载请标明.谢谢! 我喜欢带着目标来学习新知识。因此学习nodejs过程中,不喜欢只看枯燥的语法和概念,喜欢做一些有实际应用意义的事情。这样写出来的代码更加的接地气,同时边写边学可以避免学习疲劳,算是寓教于乐。 所以在第四节课中,我开始尝试在nodejs中使用DynamoDB。为什么选择DynamoDB呢? 一方面它是目前云环境中最具代表性的NoSql数据库,另外一方面它在国外实在非常
像MongoDB, Cassandra, HBase, DynamoDB, 和 Riak这些NoSQL缺乏传统的原子事务机制,所谓原子事务机制是可以保证一系列写操作要么全部完成,要么全部不会完成,不会发生只完成一系列中一两个写操作;因为数据库不提供这种事务机制支持,开发者需要自己编写代码来确保一系列写操作的事务机制,比较复杂和测试。 这些NoSQL数据库不提供事务机制原因在于其分布式特点,一系列写操作中访问的数据可能位于不同的分区服务器,这样的事务就变成分布式事务,在分布式事务中实现原子性需要彼此协调,而协调是耗费时间的,每台机器在一个大事务过程中必须依次确认,这就需要一种协议确保一个事务中没有任何一台机器写操作失败。 这种协调是昂贵的,会增加延迟时间,关键问题是,当协调没有完成时,其他操作是不能读取事务中写操作结果的,这是因为事务的all-or-nothing原理导致,万一协调过程发现某个写操作不能完成,那么需要将其他写操作成功的进行回滚。针对分布式事务的分布式协调对整体数据库性能有严重影响,不只是吞吐量还包括延迟时间,这样大部分NoSQL数据库因为性能问题就选择不提供分布式事务。 MongoDB, Riak, HBase, 和 Cassandra提供基于单一键的事务,这是因为所有信息都和一个键key有关,这个键是存储在单个服务器上,这样基于单键的事务不会带来复杂的分布式协调。 那么看来扩展性性能和分布式事务是一对矛盾,总要有取舍?实际上是不完全是,现在完全有可能提供高扩展的性能同时提供分布式原子事务。 FIT是这样一个在分布式系统提供原子事务的策略,在fairness公平性, isolation隔离性, 和throughput吞吐量(简称FIT)可以权衡。 一个支持分布式事务的可伸缩分布式系统能够完成这三个属性中两个,公平是事务之间不会相互影响造成延迟;隔离性提供一种幻觉好像整个数据库只有它自己一个事务,隔离性保证当任何同时发生的事务发生冲突时,能够保证彼此能看到彼此的写操作结果,因此减轻了程序员为避免事务读写冲突的强逻辑推理要求;吞吐量是指每单元时间数据库能够并发处理多少事务。 FIT是如下进行权衡: 1.保证公平性fairness 和隔离性isolation, 但是牺牲吞吐量 2.保证公平性fairness和吞吐量, 牺牲隔离性isolation 3.保证隔离性isolation和吞吐量throughput, 但是牺牲公平性fairness. 牺牲公平性:放弃公平性,数据库能有更多机会降低分布式事务的成本,主要成本是分布式协调带来的,也就是说,不需要在每个事务过程内对每个机器都依次确认事务完成,这样排队式的确认commit事务是很浪费时间的,放弃公平性,意味着可以在事务外面进行协调,这样就只是增加了协调时间,不会增加互相冲突事务因为彼此冲突而不能运行所耽搁的时间,当系统不需要公平性时,需要根据事务的优先级或延迟等标准进行指定先后执行顺序,这样就能够获得很好的吞吐量。 G-Store是一种放弃公平性的 Isolation-Throughput 的分布式key-value存储,支持多键事务(multi-key transactions),MongoDB 和 HBase在键key在同样分区上也支持多键事务,但是不支持跨分区的事务。 总之:传统分布式事务性能不佳的原因是确保原子性(分布式协调)和隔离性同时重叠,创建一个高吞吐量分布式事务的关键是分离这两种关注,这种分离原子性和隔离性的视角将导致两种类型的系统,第一种选择是弱隔离性能让冲突事务并行执行和确认提交;第二个选择重新排序原子性和隔离性机制保证它们不会某个时间重叠,这是一种放弃公平的事务执行,所谓放弃公平就是不再同时照顾原子性和隔离性了,有所倾斜,放弃高标准道德要求就会带来高自由高效率。
硬件基础 分布式存储系统是运行在通用计算机硬件体系结构上的底层系统,熟悉各种硬件的性能,能帮助我们更好的调整架构,最大限度地发挥硬件的价值。 基础参数 常见硬件的大致性能参数如下: 类别性能访问L1 Cache0.5ns分支预测失败5ns访问L2 Cache7nsMutex加锁/解锁100ns内存访问100ns千兆网络每秒100MB从内存顺序读取数据每秒4GB(同机房)网络来回RTT0.5ms(同城跨机房)网络来回RTT1~2ms(不同城跨机房)网络来回RTT300~100msSATA磁盘寻道10msSAT
DynamoDB 是Amazon最新发布的NoSQL产品,那什么是DynamoDB呢?
在做压力测试时,新手测试人员常常在看报告时倍感压力:这么多性能测试指标分别是什么意思,应该达到什么标准?
前言:在之前的业务中,使用了Kafka和RabbitMQ两种消息队列,这篇文章来做一个总结。 消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要实现异步消息,应用解耦,流量削峰及消息通讯等功能。 下面举例
总的来说,努力通知型分布式事务对系统的吞吐量、延迟和可扩展性都有一定的负面影响。在高并发、大规模和高性能要求的系统中,可能需要考虑其他的分布式事务模型来获得更好的性能。
介绍 本文提供了一个易于理解和有用的一组有关当前可用NoSQL数据库的信息。 可扩展数据架构 可扩展数据架构已发展用于提高整体系统效率并降低运营成本。 具体的NoSQL数据库可能具有不同的拓扑要求,但
今天翻译一篇关于缓存策略的文章,原文标题是Cacheing Strategies and How to Choose the Right One,同事推荐看的,觉得总结的不错,鉴于很多同学都懒得看英文的,所以皮皮就用蹩脚的水平试着翻译一波,如何觉得还凑合,记得点个“在看”,^-^。
比特币为了保障其安全性,采用最长链规则,并固定了区块大小和出块时间间隔,从而导致其低吞吐量(<10Tps)和长时间区块确认间隔(6个区块,每个区块平均需要10分钟),这一直以来饱受诟病,影响了比特币网络的大规模使用。
ActiveMQ是Apache出品,最流行的,能力强劲的开源消息总线。ActiveMQ是一个完全支持JMS1.1和J2EE1.4规范的JMS Provide实现。尽管JMS规范出台已经是很久的事情了,但是JMS在当今的J2EE应用中仍然扮演这特殊的地位。
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用解耦,异步消息,流量削锋等问题,实现高性能,高可用,可伸缩和最终一致性架构。目前使用较多的消息队列有ActiveMQ,RabbitMQ,ZeroMQ,Kafka,MetaMQ,RocketMQ
本文探讨了在调整云计算资源大小时常见的错误和陷阱,并讨论了如何避免,从而真正受益于云计算的弹性。通过使用容器编排平台、无服务器和完全托管的解决方案,以及随着时间的推移持续监视使用模式,可以优化云计算架构的性能和成本。
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用耦合,异步消息,流量削锋等问题。实现高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构。使用较多的消息队列有ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka、MetaMQ、RocketMQ。
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用耦合,异步消息,流量削锋等问题。实现高性能,高可用,可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。
本译文自Jean-Paul Azar 在 https://dzone.com 发表的 Kafka Detailed Design and Ecosystem ,文中版权,图像代码的数据均归作者所有。为
架构设计流程:识别系统复杂度->设计备选方案->评估和选择备选方案->详细方案设计
消息队列作为分布式系统中重要的组件,可以解决应用耦合,异步消息,流量削锋等系列问题
最近在工作中我需要把数据从公共的 Data Warehouse(数据仓库)导出来,放到属于我们 team 自己账号的云端存储资源中去,然后再在我们的应用中查询这样的资源。需要导出数据是因为直接从 Data Warehouse 查询数据是一个缓慢而且异步的过程,而我们的应用数据查询需要实时性。现在要解决这个问题有一些 AWS 的服务可供我们可以选择,基本上分成了两大类:
上次我们讲到GHOST算法[2],它在中本聪共识的基础上提出的确定主链的算法,在保障了在高吞吐量的同时还保障了安全性(即不容易分叉,依然保证51%攻击)。但是GHOST算法的吞吐量是否还有进一步的提升空间呢?
1997年,802.11标准采用2.4GHz频率和22MHz的频宽,实现了2Mbps的传输速率。
今天,AWS首席布道者Jeff Barr在其博客上透露,Amazon消费者业务正式完成了对Oracle数据库的迁移工作,关闭了最后的Oracle数据库。Amazon将近7500个Oracle数据库、75 PB级数据库全部迁移到AWS数据库服务,包括Amazon DynamoDB,Amazon Aurora,Amazon Relational Database Service(RDS)和Amazon Redshift。
1. 响应时间:一般采用平均响应时间和最大响应时间来评价系统性能,响应时间越低越好。
数据库的发展已走过近四十年,作为基础软件之一,数据库称得上是一个“古老”的领域。而随着新技术的涌现,这个传统的领域也正不断焕发出新的生机。如果说云时代的到来推动了数据库的变革,那么,与 Serverless 的结合,则再次为数据库的发展添了把火。Serverless 数据库会成为未来的趋势吗?又该如何让 Serverless 数据库从概念走向落地?亚马逊云科技 Tech Talk 特别邀请资深数据库专家马丽丽带来分享《 Serverless 数据库为应用开发带来的变革》。
通过对数据的垂直拆分或水平拆分后,我们解决了数据库容量、性能等问题,但是将会面临数据迁移和数据一致性的问题。
原文链接:https://segmentfault.com/a/1190000017130224
解耦:A 系统发送数据到 BCD 三个系统,通过接口调用发送。如果 E 系统也要这个数据呢?那如果 C 系统现在不需要了呢?A 系统负责人几乎崩溃…A 系统跟其它各种乱七八糟的系统严重耦合,A 系统产生一条比较关键的数据,很多系统都需要 A 系统将这个数据发送过来。如果使用 MQ,A 系统产生一条数据,发送到 MQ 里面去,哪个系统需要数据自己去 MQ 里面消费。如果新系统需要数据,直接从 MQ 里消费即可;如果某个系统不需要这条数据了,就取消对 MQ 消息的消费即可。这样下来,A 系统压根儿不需要去考虑要给谁发送数据,不需要维护这个代码,也不需要考虑人家是否调用成功、失败超时等情况。
这篇文章将帮助你确切地了解什么是Zeebe以及它如何可能与你相关。我们将简要介绍Zeebe以及它所解决的问题,然后再进行更详细的介绍。
一、消息队列概述 消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用解耦,异步消息,流量削锋等问题,实现高性能,高可用,可伸缩和最终一致性架构。目前使用较多的消息队列有ActiveMQ,RabbitMQ,ZeroMQ,Kafka,MetaMQ,RocketMQ
JVM 预热是一个非常头疼而又难解决的问题。本文讨论了在运行在 Kubernetes 集群中的 Java 服务如何解决 JVM 预热问题的一些方法和经验。
精彩早知道 消息队列概述 消息队列应用场景 消息中间件示例 JMS消息服务(见第二篇:大型网站架构系列:分布式消息队列(二)) 常用消息队列(见第二篇:大型网站架构系列:分布式消息队列(二)) 参考(推荐)资料(见第二篇:大型网站架构系列:分布式消息队列(二)) 本次分享总结(见第二篇:大型网站架构系列:分布式消息队列(二)) 一、消息队列概述 消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用耦合,异步消息,流量削锋等问题。实现高性能,高可用,可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。
今天翻译一篇关于缓存策略的文章,原文标题是Cacheing Strategies and How to Choose the Right One,朋友推荐看的,觉得总结的不错,鉴于很多朋友都懒得看英文的,所以皮皮就用蹩脚的水平试着翻译一波,如何觉得还凑合,可以帮忙转发一下让更多的人看到。
Java面试总结汇总,整理了包括Java基础知识,集合容器,并发编程,JVM,常用开源框架Spring,MyBatis,数据库,中间件等,包含了作为一个Java工程师在面试中需要用到或者可能用到的绝大部分知识。欢迎大家阅读,本人见识有限,写的博客难免有错误或者疏忽的地方,还望各位大佬指点,在此表示感激不尽。文章持续更新中…
https://www.percona.com/blog/how-binary-logs-and-filesystems-affect-mysql-performance/
引起的原因主要是由于网站程序中连接数据库的代码没有及时关闭造成的,这样链接多了以后就会造成链接数据库的链接到达峰值,不能再连接数据库,于是iis就报server too busy 。
在不那么遥远的旧 IT 时代,有这样一个段子——假如把数据库们”聚在一起“开会”。 Oracle: 我们需要企业级数据库。 MySQL: Oracle 不开源。 PostgreSQL: MySQL 的
共识是保证一致的分布式系统的基础。为了在不可避免的故障中保证系统的可用性,系统需要一种确保集群中每个节点保持一致的方式,以便在发生故障时无缝地将工作转移到其他节点。Paxos、Raft和View Stamped Replication(VSR)等共识协议通过提供领导者选举、原子配置更改、同步等过程的逻辑,为分布式系统提供了弹性。
后续将在这学习范围内输出一些相关文章。那么本文作为Kafka系列的第一篇文章,将从“理解Kafka的相关概念”说起。首先Kafka是什么。
有一类业务场景,没有固定的schema存储,却有着海量的数据行数,架构上如何来实现这类业务的存储与检索呢?58最核心的数据“帖子”的架构实现技术细节,今天和大家聊一聊。
通常,很容易将性能理解错。对于Scrapy,几乎一定会把它的性能理解错,因为这里有许多反直觉的地方。除非你对Scrapy的结构有清楚的了解,你会发现努力提升Scrapy的性能却收效甚微。这就是处理高性能、低延迟、高并发环境的复杂之处。对于优化瓶颈, Amdahl定律仍然适用,但除非找到真正的瓶颈,吞吐量并不会增加。要想学习更多,可以看Dr.Goldratt的《目标》这本书,其中用比喻讲到了更多关于瓶延迟、吞吐量的知识。本章就是来帮你确认Scrapy配置的瓶颈所在,让你避免明显的错误。
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