翻译自 Unveiling the Future of Application Networking: Trends and Impacts 。
可扩展性是指系统在需要增加规模或容量时，能够方便地进行扩展而不会影响系统性能或功能。
在上一篇文章中（数据分布方式之哈希与一致性哈希，我就是个神算子），我为你讲解了数据分布（也称数据分片）技术，主要用于构建数据索引，是实现“导购”功能的关键技术。数据分布的本质是，将原数据集划分为多个数据子集，以存储到不同的地方，在一定程度上体现了数据的可用性和可靠性（一个存储节点故障，只影响该存储节点的数据）。
根据大型网站的特点，该架构能够解决大多数的技术问题。下面我们将这个架构图进行简单的分解。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/143136.html原文链接：https://javaforall.cn
三层架构逻辑上可以部署在同一台物理机上，但随着网站业务的发展，必须要对已分层的模块进行分开部署，也就是三层结构分别部署在不同的服务器上。使网站拥有越来越多的计算资源以应对越来越多的用户访问。
在实际开发过程中，往往会遇到微服务架构中（数据分区存储），用户的一个操作，会设计到多个模块的数据落地或者更新查找，并且每个模块数据都是存储在不同的数据库，并且业务要求还需要确保操作结果的一致性。比如，用户在下单时：首选需要落地订单数据，其次，需要落地：账单数据、日志数据、或者库存更新等等操作。首先我们想到的解决方式就是事务来实现，由于在不同库，所以需要涉及到分布式事务。
分布式实时消息队列Kafka（一） 知识点01：课程回顾 Hbase是什么？ 分布式基于内存按列存储NoSQL数据库，用于实时、随机读写大量的数据 Hbase的设计思想是什么？ 冷热数据分离 热数据：大概可能被使用的数据，新产生的数据 写入内存 冷数据：小概率被读取的数据，产生一段时间的数据 写入磁盘 什么是列族，为什么要设计列族？ 列族就是对列进行分组存储 Hbase是一个按列存储的数据库，每张表可以存储上百万列 如果对列做了分组，加快数据读取的速度 Hbase
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-RaU9EfHR-1617011887969)(20210329_分布式实时消息队列Kafka（一）.assets/image-20210328152502315.png)]
同时，浪尖也在知识星球里发了源码解析的文章。spark streaming的Checkpoint仅仅是针对driver的故障恢复做了数据和元数据的Checkpoint。而本文要讲的flink的checkpoint机制要复杂了很多，它采用的是轻量级的分布式快照，实现了每个操作符的快照，及循环流的在循环的数据的快照。详细的算法后面浪尖会给出文章。
以上是高性能图存储架构的主要特点和设计原则，可以根据具体需求和场景进行适当调整和补充。
我们要知道，无论技术如何发展，要想保证系统的高可用，其核心最本质的方法就是 “冗余”。冗余，就是为我们的系统多创建几个副本，来增加系统的可靠性和容错性。
简而言之，采用分布式系统，分布式应用和服务，分布式数据和存储，分布式静态资源，分布式计算，分布式配置和分布式锁。
Fjall 是一个可嵌入的基于 LSM 的 forbid-unsafe Rust 键值存储引擎。它的目标是成为一个可靠且可预测但性能优异的通用 KV 存储引擎，适用于小型数据集，尤其是大于内存大小的数据集。我刚刚发布了1.0版本，该版本稳定了其数据格式，适用于所有未来的1.x.x版本。
1、分层 分层是企业应用系统中最常见的一种架构模式，将系统在横向维度上切分成几个部分，每个部分负责一部分相对简单并比较单一的职责，然后通过上层对下层的依赖和调度组成一个完整的系统。 在网站的分层架构中，常见的为3层，即应用层、服务层、数据层。应用层具体负责业务和视图的展示;服务层为应用层提供服务支持;数据库提供数据存储访问服务，如数据库、缓存、文件、搜索引擎等。 分层架构是逻辑上的，在物理部署上，三层架构可以部署在同一个物理机器上，但是随着网站业务的发展，必然需要对已经分层的模块分离部署，即三层结构分别部署
1、分层 分层是企业应用系统中最常见的一种架构模式，将系统在横向维度上切分成几个部分，每个部分负责一部分相对简单并比较单一的职责，然后通过上层对下层的依赖和调度组成一个完整的系统。 在网站的分层架构中，常见的为3层，即应用层、服务层、数据层。应用层具体负责业务和视图的展示;服务层为应用层提供服务支持;数据库提供数据存储访问服务，如数据库、缓存、文件、搜索引擎等。 分层架构是逻辑上的，在物理部署上，三层架构可以部署在同一个物理机器上，但是随着网站业务的发展，必然需要对已经分层的模块分离部署，即三层
DRDS 在 TDDL 提供的数据切分和 SQL 路由能力上，强化了分布式查询，事务和水平扩容能力。
分层是企业应用系统中最常见的一种架构模式，将系统在横向维度上切分成几个部分，每个部分负责一部分相对简单并比较单一的职责，然后通过上层对下层的依赖和调度组成一个完整的系统。
在构建大规模爬虫系统时，我们常常面临一系列挑战。这些挑战包括高效爬取、频率限制、分布式处理、存储和数据管理等方面。为了应对这些挑战，我们需要采取一些解决思路和策略。在本文中，我将与大家分享大规模爬虫系统面临的主要挑战以及解决思路，希望对你构建高效稳定的爬虫系统有所帮助。
高性能和高并发，听着就有点类似，并且他们还经常一起提及，比如提高我们的并发性能，显然，高性能可以提高我们的并发，但是细化来看，他们是有区别的，他们的考量点的维度不同。高性能需要我们从单机维度到整体维度去考虑，更多的是先从编码角度、架构使用角度去让我们的单机（单实例）有更好的性能，然后再从整个系统层面来拥有更好的性能；高并发则直接是全局角度来让我们的系统在全链路下都能够抗住更多的并发请求。
分层架构是逻辑上的，在物理部署上，三层架构可以部署在同一个物理机器上，但是随着网站业务的发展，必然需要对已经分层的模块分离部署，即三层结构分别部署在不同的服务器上，是网站拥有更多的计算资源以应对越来越多的用户访问。 1、分层 分层是企业应用系统中最常见的一种架构模式，将系统在横向维度上切分成几个部分，每个部分负责一部分相对简单并比较单一的职责，然后通过上层对下层的依赖和调度组成一个完整的系统。 在网站的分层架构中，常见的为3层，即应用层、服务层、数据层。应用层具体负责业务和视图的展示；服务层为应用层提供服务
1、分层 分层是企业应用系统中最常见的一种架构模式，将系统在横向维度上切分成几个部分，每个部分负责一部分相对简单并比较单一的职责，然后通过上层对下层的依赖和调度组成一个完整的系统。 在网站的分层架构中，常见的为3层，即应用层、服务层、数据层。应用层具体负责业务和视图的展示；服务层为应用层提供服务支持；数据库提供数据存储访问服务，如数据库、缓存、文件、搜索引擎等。 分层架构是逻辑上的，在物理部署上，三层架构可以部署在同一个物理机器上，但是随着网站业务的发展，必然需要对已经分层的模块分离部署，即三层结构分别部
分层架构是逻辑上的，在物理部署上，三层架构可以部署在同一个物理机器上，但是随着网站业务的发展，必然需要对已经分层的模块分离部署，即三层结构分别部署在不同的服务器上，是网站拥有更多的计算资源以应对越来越多的用户访问。
假若我说有三个节点（计算机）要维护同一分数据，如果你对分布式系统并不了解，那么你可能会有什么问题呢，我想可能有两个最基本的问题： 为什么同一份数据要保存多分？ 这些节点数据要一致吧，否则同时从多个节点读的时候数据不一样？ 第一个问题，为什么要同一分数据要保存多分，是因为分布式系统中的节点都有一定的概率发生故障，虽然单个节点的故障概率比较小，但当系统规模不断上升，故障的概率就变大了许多。节点的故障会对系统的可用性、可靠性产生影响。当数据在系统中只有一份存储时，如果发生断电、主机crash、网络故
在当今互联网时代，大量的数据隐藏在网页背后。为了获取这些宝贵的数据，我们需要构建一个高效、可靠的分布式爬虫系统。本文将介绍如何使用Spring Boot来构建一个稳定可靠的分布式爬虫系统，为您提供实际操作价值的知识分享。
数据分片是ClickHouse实现分布式存储和处理的重要机制。ClickHouse将数据分为多个分片，每个分片包含一部分数据，并且分片可以分布在不同的节点上。数据分片的原理如下：
通过采用以上方法，可以提高终一致性分布式事务解决方案的性能和可扩展性，以满足大规模分布式系统的要求。
消息队列是一种将消息从发送者传递到接收者的机制，被广泛应用于分布式系统、异步处理等场景。 例如，在电商网站上，当顾客下订单时，订单信息被发送到一个消息队列，消费者可以从这个队列读取订单信息并处理，这样可以提高订单处理的效率和灵活性，并且系统可以自动处理过载情况。
每一个模式描述了一个在我们周围不断重复发生的问题及该问题解决方案的核心。这样，你就能一次又一次地使用该方案而不必做重复工作。 所谓网站架构模式即为了解决大型网站面临的高并发访问、海量数据、高可靠运行等一系列问题与挑战。为此，在实践中提出了许多解决方案，以实现独立商城网站建设高性能、高可靠性、易伸缩、可扩展、安全等各种网上电子商城技术架构目标。
美团外卖从2013年9月成交第一单以来，已走过了三个年头。期间，业务飞速发展，美团外卖由日均几单发展为日均500万单（9月11日已突破600万）的大型O2O互联网外卖服务平台。平台支持的品类也由最初外卖单品拓展为全品类。
数据分布 分布式存储系统需要将数据分布到多个节点，并在多个节点之间实现负载均衡。常见的数据分布的方式有两种：一种是哈希分布，如一致性哈希，典型的系统是Amazon Dynamo系统；另一种是顺序分布，即将表格上的数据按主键排序，并切分成多块数据，每个数据存到不同的节点中，典型的系统是Google Bigtable, Taobao Oceanbase。 将数据分散存储到多台机后，要尽量保证每台的存储量、访问压力等是均衡的，一般需要一个总控节点定时收集所有工作节点的负载信息，然后将负载高的节点的数据迁移到负载低
事件驱动架构是一种促进生产的软件架构范式。事件驱动架构在用微服务构建的现代应用中非常普遍，它用事件来触发、解耦服务之间的通信。事件可以是状态的变更，比如将商品放入购物车；也可以是某种标识，比如订单的发货通知。
Couchbase 是一个具有高性能、可扩展性和可 用性强的数据库引擎。它可以让开发人员通过 NoSQL 的键值存储（二进制或者JSON）或者使用 N1QL 的形式对数据进行操作（N1QL 是非常类似于 SQL 的一种语法操作 JSON 数据的方式）。以现在整体架构来看，Couchbase 是往分布式数据库的方向发展下去。
Distributed表引擎是分布式表的实现，它自身不存储任何数据，数据都分散存储在分片上，能够自动路由请求至集群中的各个节点，然后进行汇总后返回给用户，Distributed表引擎需要和其他数据表引擎一起协同工作。
前言 模式：每一个模式描述了一个在我们周围不断重复发生的问题及该问题解决方案的核心。这样，你就能一次又一次地使用该方案而不必做重复工作。 网站架构模式：大型互联网公司在实践中提出了许多解决方案，以实现网站高性能、高可用、易伸缩、可扩展、安全等各种技术框架目标。这些解决方案又被更多网站重复使用，从而逐渐形成大型网站架构模式。 所谓网站架构模式即为了解决大型网站面临的高并发访问、海量数据、高可靠运行灯一系列问题与挑战,为此，在实践中提出了许多解决方案，以实现网站高性能、高可靠性、易伸缩、可扩展、安全
RabbitMQ 是一种开源的消息队列软件，采用 AMQP(Advanced Message Queuing Protocol) 协议，支持多种消息传递模式，如点对点、发布/订阅、工作队列等。RabbitMQ 的结构设计灵活，可扩展性强，被广泛应用于分布式系统中的消息传递、异步处理、负载均衡等方面。
所有业务服务和应用组件部署在一台服务上，节省成本，这是单服务结构，适用于并发低，业务单一的场景。
作者：何轼 来源： http://tech.meituan.com/mt_waimai_order_evolution.html 前言 美团外卖从2013年9月成交首单以来，已走过了三个年头。时期，事
etcd是一个开源的、高可用的分布式键值对存储系统，采用Raft协议实现数据在分布式环境中的强一致性。它提供了许多功能，其中最常用的三个应用场景是服务发现、配置管理和分布式锁。本文将以这三个应用场景为例，探讨etcd在实际应用中的作用和价值。
Apache Flink提供了一个容错机制来持续恢复数据流应用程序的状态。该机制确保即使在出现故障的情况下，程序的状态也将最终反映每条记录来自数据流严格一次exactly once。 请注意，有一个开关可以降级为保证至少一次(least once)（如下所述）。
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当前社会，人们越来越享受互联网带来的种种便利，同时也对互联网产品有了更高的要求，比如更快的响应速度和更稳定的服务；另一方面，互联网产品在不断发展的过程中也面临着非常多的技术挑战，比如服务化、分布式、并行计算等，那么，Akka在其中的哪些领域可以一展身手呢？
作者：datonli，腾讯 WXG 后台开发工程师 背景 开发在定位问题时需要查找日志，但企业微信业务模块日志存储在本机磁盘，这会造成以下问题： 日志查找效率低下：一次用户请求涉及近十个模块，几十台机器，查找日志需要登录机器 grep 日志文件。这一过程通常需要耗费 10 分钟以上，非常低效； 日志保存时间短：单机磁盘存储容量有限，为保存最新日志，清理脚本周期清理旧日志文件腾出磁盘空间，比如：现网一核心存储 7 天日志占用了 90%的磁盘空间，7 天前日志都会被清理，用户投诉因日志被清理而得不到解决；
将系统再横向维度上切成几个部分，每个部分负责一部分相对单一的职责。就好比平时一份工作比较多的时候，团队中大家各自负责自己擅长的那一部分。大型网站中一般分为三层：
首先，如果副本的数据不随时间变化，那么副本的管理是比较简单的：只需要将数据复制到每个节点一次，就OK了。副本管理真正的困难在于对副本数据的修改，这会涉及到很多琐碎的问题。其次，副本复制时要考虑许多权衡，使用同步还是异步复制，以及如何处理失效的副本？接下来我们来一一探讨这个问题。
Redis通过使用字符串来存储和操纵二进制位数组，从而达到快速高效地处理位操作的目的。
高并发代表着大流量，举个例子，从古至今对黄河的治理，大禹治水是拓宽河道，清除淤泥，让水流更通畅，流向大海。都江堰是通过引流的方式将岷江之水分流到多个支流，分担水流压力。三峡门和葛洲坝采用的是建造水库的方式将水储存起来然后把水库中的水缓缓排出去，提高下游抗洪能力。
消息是MQ中最小的概念，本质上就是一段数据，它能被一个或者多个应用程序所理解，是应用程序之间传递的信息载体。
1. 了解 MQ ---- 一款分布式消息中间件，基于 erlang 语言开发，具备语言级别的高并发处理能力。 RabbitMQ 和 Spring 框架是同一家公司。 支持持久化、高可用。 5 个核心
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