而NoSql（非关系数据库）型的数据库天生支持水平扩展，所有这类存储系统应用越来越广，如：Redis、MongoDB等。...下面我讲解下一致性。 要保证分布式系统的内的机器节点有相同的信息，就需要机器间，定期同步。 然而，发送的消息并不一定是成功的，比如节点宕机、脑裂等。因此，一致性也是一个非常重要的概念。...弱一致性：系统中的某个数据被更新后，后续对该数据的读取操作可能得到更新后的值，也可能是更改前的值。但经够“不一致的时间窗口”后，读取到的值都是更新后的值。...在强一致性系统中，只要某个数据的值有更新，这个数据的副本都要进行同步，以保证这个更新被传播到所有备份的数据库中，直到这个过程结束，才允许服务器来读取这个数据（这里有点像锁一样）。...如果你买票的时候你发现票剩余5张，你发起订票请求，系统提示你“正在排队，现在还有5张票，前方还有10人在购买”。 这时你可能就会去查询订单详情，因为系统没有立即返回你成功或者失败。
◆ 名词释义（分布式/集群/网络分区） 分布式：多个人在一起做不同的事。 集群：多个人在一起做相同的事。...在Java中64bit的整数是long类型，所以在Java中雪花算法生成的ID就是long存储的。 第1位占用1bit，值始终为0，可看做符号位不使用。...隔离性：数据库允许多个事务并发执行，如果一个事务要访问的数据正在被另外一个事务修改，只要另外一个未提交，它所访问的数据就不受未提交事务的影响。...此方案的核心是将需要分布式处理的任务以消息日志的方式来异步执行。消息日志可以存储到本地文本、数据库或消息队列，再通过业务规则自动或人工发起重试。有点类似于mysql主从复制。...比如在分布式系统中，要将数据存储到具体的节点上，如果我们采用普通的hash算法进行路由，将数据映射到具体的节点上，如key%N，key就是数据的key，N是机器节点数，有一个机器加入或者退出集群都会导致数据映射失效
常见如数据库轮询着的联机日志出错）。 ...正在服务一方锁住共享磁盘，“裂脑”发生时，让对方完全“抢不走”共享磁盘资源。但使用锁磁盘也会有一个不小的问题，如果占用共享盘的一方不主动“解锁”，另一方就永远得不到共享磁盘。...现实中假如服务节点突然死机或崩溃，就不可能执行解锁命令。后备节点也就接管不了共享资源和应用服务。于是有人在HA中设计了“智能”锁。...因心跳线间连接的设备故障（网卡及交换机）。 因仲裁的机器出问题（采用仲裁的方案）。 高可用服务器上开启了 iptables防火墙阻挡了心跳消息传输。...常见的解决方案 在实际生产环境中，我们可以从以下几个方面来防止裂脑问题的发生： 同时使用串行电缆和以太网电缆连接，同时用两条心跳线路，这样一条线路坏了，另一个还是好的，依然能传送心跳消息。
同样，对于企业，所有的网站、应用、数据、服务都是挂在服务器上的，一旦意外发生，比如被挖断了电线、遭遇了自然灾害，会导致服务器被强制停机，使得机器上 **所有进行中的程序被强制中断**，后果不堪设想！.../ 结束检查，将正确的数据状态置为 2 endCheck(); 假设刚把数据的状态置为 1，表示正在检查中。...以上只是一个简单的例子，但实际的业务场景中，业务中断可能直接影响收益，尤其是涉及交易的支付转账业务，如果用户已经付款，却因为程序的中断，没有存储付款记录，那这个支付业务不是真要凉凉？ 3....这时数据库就处于不一致状态。同理，即使在程序中设计了回滚，回滚过程也可能会被中断！ 除了数据不一致外，事务中断还可能导致锁行、锁表，使得这部分 **数据的可用性受到影响**。 4....消息未发出 假设某支付业务中，已经扣除了用户的账户余额，并更新了数据库，接下来要向客户端返回应答消息。 但是消息正在发送队列中排队等待发送时，由于进程被强制退出导致消息未发出，从而导致应答消息丢失。
机器人收到文本消息时，通过正则匹配尝试分享链接提取。如果提取成功，再使用资源索引进行数据库索引。如没有匹配不返回任何内容，如匹配成功则进一步比对密钥。...如一致，接受命名指令并写数据库。如不一致，拒绝命名指令。 机器人收到 /s 命令时，通过当前用户 id 和搜索关键词在数据库中检索符合的记录。记录不为空时，返回对应的分享链接。...3.容灾备份 为了应对可能的账号、群组消失事件，网盘配备了可选的备份功能，用于将媒体复制存储到多个群组中。 机器人在收到媒体消息后，会将其复制到存储群组，并记录对应的消息 ID 。...此时在数据库中会记录下资源密钥所对应的消息 ID，以供取回媒体时使用。该媒体的发送者身份为 BOT 自身。...如果启用了容灾备份功能，账号2（或账号3，下同）会定时扫描数据库中未做备份的资源记录，并根据对应的群组 ID 和消息 ID，将存储群组中的媒体复制到备份群组。该媒体的发送者身份为账号2。
方案二： 流程如下图所示： 更新数据库数据 数据库会将操作信息写入binlog日志当中 订阅程序提取出所需要的数据以及key 另起一段非业务代码，获得该信息 尝试删除缓存操作，发现删除失败 将这些信息发送至消息队列...至于oracle中，博主目前不知道有没有现成中间件可以使用。 另外，重试机制，博主是采用的是消息队列的方式。...（直接对存储层操作，失去了缓存层的意义） 查询一个数据库中不存在的数据，比如商品详情，查询一个不存在的ID，每次都会访问DB，如果有人恶意破坏，很可能直接对DB造成过大地压力。...默认初始容量是16，如果我改成7，容量会变成7么？？为什么？ 在JDK1.6，JDK1.7中，HashMap采用位桶+链表实现，即使用链表处理冲突，同一hash值的链表都存储在一个链表里。...重磅消息：Spring 6 和Spring Boot 3 短信验证码登录流程思路及详细步骤 喜欢本文欢迎转发，关注我订阅更多精彩 关注我回复「加群」，加入Spring技术交流群
InnoDB实现原理 InnoDB是mysql的一个存储引擎，大部分人对mysql都比较熟悉，这里简单介绍一下数据库事务实现的一些基本原理，在本地事务中，服务和资源在事务的包裹下可以看做是一体的: ?...service多个节点 随着互联网快速发展，微服务，SOA等服务架构模式正在被大规模的使用，举个简单的例子，一个公司之内，用户的资产可能分为好多个部分，比如余额，积分，优惠券等等。...我见过太多团队一个人维护几个微服务，太多团队过度设计，搞得所有人疲劳不堪，而微服务过多就会引出分布式事务，这个时候我不会建议你去采用下面任何一种方案，而是请把需要事务的微服务聚合成一个单机服务，使用数据库的本地事务...对于TCC的解释: Try阶段：尝试执行,完成所有业务检查（一致性）,预留必须业务资源（准隔离性） Confirm阶段：确认执行真正执行业务，不作任何业务检查，只使用Try阶段预留的业务资源，Confirm...此方案的核心是将需要分布式处理的任务通过消息日志的方式来异步执行。消息日志可以存储到本地文本、数据库或消息队列，再通过业务规则自动或人工发起重试。
于是我们可以看到大型商业银行、保险公司、证券公司、交易所等核心交易系统都在纷纷进行分布式改造，其中数据库作为有状态的应用，成为了信息系统中唯一的单点，承担了所有来自上层应用的压力。...正常情况下，系统中只有一个领导者，其他的节点全部都是跟随者，领导者处理全部客户端请求，跟随者不会主动发送任何请求，只是简单的响应来自领导者或者候选者的请求。...如果跟随者崩溃或者网络丢包，领导者会不断的重复尝试附加日志条目 RPCs （尽管已经回复了客户端）直到所有的跟随者都最终存储了所有的日志条目。下图为复制状态机模型。 ?...针对高可用这块问题，可以将gtm的事务号存储信息剥离，将事务号信息存在第三方存储中，例如etcd就是个很好的选择，etcd是个强一致高可用的分布式存储集群，etcd比较轻量，适合用来存储事务号信息，同时它自身保证了高可用与强一致...，2pc在提交阶段不同的机器commit肯定有时间差，如果在这个时间差做了备份，会发现最后一台机器有这个事务的redo，另一台没有，这样恢复的话就会造成数据不一致。
大家好，我是冰河~~ 很多小伙伴最近都在问我，在系统中引入缓存后，当向数据库中写入数据时，是先写数据库还是先写缓存呢？先写数据库和先写缓存有什么区别吗？今天，我们就一起来聊聊这个话题。...再一个业务场景就是数据库中的数据不是直接写入缓存的，而是需要大量的复杂运算，将运算结果写入缓存。如果这种场景下使用先更新数据库再更新缓存的策略，也会造成服务器资源的浪费。...(1) 线程A删除缓存 (2) 线程B查询缓存，发现缓存中没有想要的数据 (3) 线程B查询数据库中的旧数据 (4) 线程B将查询到的旧数据写入缓存 (5) 线程A将新数据写入数据库 此时，就出现了数据库中的数据和缓存中的数据不一致的情况...最重要的就是需要引入重试机制。 推荐使用 在实际的生产环境中，推荐 使用先更新数据库再删除缓存 的操作。那么，我们该如何解决这种策略下的问题呢？...（5）尝试删除缓存操作，发现删除失败 （6）将这些信息发送至消息队列 （7）重新从消息队列中获得该数据，重试操作。
与基本的 NATS 服务器不同，NATS Streaming 服务器不支持频道的通配符。你可以使用配置来控制频道数量。发布到频道的消息存储在频道内的消息日志中，如下图所示。...，指定了配置选项，用于在根目录数据使用文件存储器来存储消息日志，并指定每个频道无限数量的消息和无限制消息可存储到消息日志中。...但热心的NATS团队正在计划为集群提供更好的解决方案，我希望NATS团队很快会提供解决方案。...当FT组中的活动服务器出现故障时，所有备用服务器都将尝试激活，然后一台服务器将成为活动服务器并恢复持久存储, 为所有客户端提供服务。...为了供FT组使用永久存储的共享状态，数据存储需要由FT组中的所有服务器装载。
最近，也听说了 Sublime Text 编辑器的好消息，还没有尝试过，但是如果您无法购买 Edit Plus 的许可证，它似乎是一个不错的选择，因为 Sublime Text 是免费的。...Maven 的项目的 M2Eclipse、用于连接源控制存储库的 SVN 和 CVS 插件来自 Eclipse，以及用于静态代码分析的 Findbugs 插件。...还有适用于 Git 的插件，这意味着您可以直接从 Eclipse 中的 Git 存储库创建 Java 项目。...我尝试过 FileZilla 和 WinSCP，但 FileZilla 是我最喜欢的使用 SFTP(安全 FTP)将数据从 Windows 传输到Linux以及从 Linux传输到 Windows 的工具...比较文件是开发人员的日常任务之一，有时在进行更改后签入之前，有时比较来自两个不同服务器的配置文件，或者有时比较来自两个不同版本的文件以找出任何错误的根本原因。
Hive管理HDFS中存储的数据，并提供基于SQL的查询语言（由运行时引擎翻译成MapReduce作业）用以查询数据 HBase：一种分布式的、按列存储的数据库。...Hadoop非常适合存储大量数据（如TB和PB），并使用HDFS作为其存储系统。 你可以通过HDFS连接到数据文件分发集群中的任意节点。 然后可以像一个无缝的文件系统一样访问和存储数据文件。...DFSAdmin 可以用来管理HDFS群集的命令集。 fsck Hadoop命令的子命令。 可以使用fsck命令检查文件是否存在不一致，如缺少块，但不能使用fsck命令纠正这些不一致。...集群中的其他机器每台都运行一个数据节点。 DataNode不断循环的向NameNode询问指令。NameNode不能直接连接到DataNode；它只是返回来自DataNode调用的函数的值。...检测是HDFS克服故障的第一步。 HDFS使用心跳消息来检测NameNode和DataNode之间的连接。
IM类系统中，都需要考虑消息时序问题，如果后发送的消息先显示，可能严重扰乱聊天消息所要表达的意义。 消息时序是分布式系统架构设计中非常难的问题，一个分布式的IM系统必须要解决这个问题。...IM系统中主要有两类消息 （1）单聊消息，两个人之间的聊天。需要确保发送方和接收方消息时序展示一致。 （2）群聊消息，一群人在一起聊天。需要确保所有接收方消息顺序一致。...一、为什么会出现时序问题 1、时间不一致。 IM系统存在大量的客户端、IM服务器集群、长连接接入层集群、短连接接入层集群、数据库集群，这些应用分布在不同的机器上，时间很可能不一致，时区也可能不一致。...4、消息处理速度不一致 服务器收到消息后，不同logic，不同线程对消息的处理速度可能不同，导致投递消息的时序出现错乱。...群聊消息以服务器收到发送消息的顺序为准，服务器为每条消息生成时间有序的msgid，客户端以msgid大小顺序来排序即可。 以上是生产环境中的一些实践，该方法在较低成本下，确保了消息时序的一致性。
几天前，我不得不设计一个基于海量写入的扇出架构。 对于这个学派的新手来说，我会尝试用非常简单的方式去解释。基于海量写入的扇出架构尝试在写入时使用所有业务逻辑。...鉴于此，我决定使用快速可靠的Apache Kafka作为消息代理，然后使用Storm处理数据并实现基于海量写入的扇出架构。 细节决定成败。这就是我打算在这里分享的内容。...在一个队列中，消费者池可以从服务器中读取消息且每条消息都发送到其中一个服务器上；在发布 - 订阅模型中，消息被广播给所有消费者。Kafka提供了概括了这两个模型的单一消费者抽象——消费群体。...消费者用消费者组名称标记自己，并且发布到主题的每条消息都被传递至在每个订阅消费者组内的一个消费者实例。消费者实例可以在单一进程中或单一机器上。...这可以确保当由于网络问题或类似用例而导致与数据库的临时连接丢失时不会丢失消息。但请要小心处理并确保在信息正在被处理的情况下不写入重复数据。 这些是从我们的系统中所学习到的。
当组织的开发团队计划将其关键应用程序迁移到云平台中并作为SaaS服务时，通常会发生以下两种情况： 首先，他们将尝试使用在云平台中的服务器上运行的相同架构来重新创建功能。...数据点2：计算和存储的分离增强了两者的功能 在组织的内部部署数据中心中，其运营的服务器通常具有一些直接连接的存储(DAS)，可用于存储临时文件、图像、文档或其他内容。...但是，当组织进入在云平台中的SaaS领域时，依赖这种模式很危险，因为组织的计算机/ CPU需求的上升和下降可能与数据存储的需求不一致。...在以往，关系数据库可能是这些功能的逻辑选择，但是在云计算规模的数据量和用户中，选择更专业的云服务(例如列式存储、内存数据库或数据流)可能是有意义的。...另一方面，通过提高自动化程度、内置的预测智能或机器学习(可确保组织的环境处于最佳运行状态)，使用户能够提高工作效率。SaaS公司必须善于创建万无一失的工作流程，并提高用户的生产力和效率。
正文 虽然本人在前面也写过好几篇分布式系统相关的文章，主要包括CAP理论、分布式存储与分布式事务，但对于分布式系统，并没有一个跟清晰的概念。...计算与存储是相辅相成的，计算需要数据，要么来自实时数据（流数据），要么来自存储的数据；而计算的结果也是需要存储的。...分布式系统挑战 分布式系统需要大量机器协作，面临诸多的挑战： 第一，异构的机器与网络： 分布式系统中的机器，配置不一样，其上运行的服务也可能由不同的语言、架构实现，因此处理能力也不一样；节点间通过网络连接...分布式系统特性与衡量标准 透明性：使用分布式系统的用户并不关心系统是怎么实现的，也不关心读到的数据来自哪个节点。...比如函数式编程中的map reduce之于Hadoop的MapReduce，比如磁盘存储的raid之于Partition与Replication，比如IPC之于消息队列。
没有守护进程，没有数据库，安装要求非常低。您只需在 Linux 机器上安装 Ansible 即可。...Ansible 没有像其他 2 个产品那样的“服务器-客户端”架构，因此您可以在机器上并行执行任务，但不能跨多个服务器扩展（除非您使用 Tower）。...这些设置在树中，以便您可以使用目标来指定要配置的服务器组和要部署的环境/应用程序。 Salt 基于事件的系统正在使用信标。...您可以使用它来打包模块以解决我将在弱点中提到的缓慢发布周期（尽管这不是很好的文档）。 盐在过去几年中发展非常迅速，并发生了一些重大变化。因此，社区开发的模块之间可能存在不一致。...数据配置存储 Salt 的独特之处在于它的密钥库都是可插拔的。如果您想从 Hashicorp Vault 获取密码或密钥，这很容易。如果您想将谷物数据存储在 SQL 数据库中，它同样是开箱即用的。
在粗粒度并行机器上运行的数据库通常不会尝试将单个查询划分给多个处理器，而是将每个查询运行在单个处理器上，允许多个查询并发执行。...该进程接收用户的查询(事务)，执行结果并返回。查询可以来自用户视图或者运行嵌入式SQL的用户进程，也可以是通过JDBC或者ODBC将其提交到服务器进程。...存储在此类系统的数据项可以是元组，也可以是JSON或XML等格式表示的对象，甚至可以是文件或文档。 我们使用术语数据项来指代元组、对象、文件或文档，也交替使用术语数据服务器和数据存储系统。...网格互连用于将处理器中的多个核或单台服务器中的多个处理器相互连接。早期网格互连还用于节点互连，但是由于其节点越多，传输消息的链接也越多，现在网格也不用与节点互连了。 超立方体。...组织机构的内部的局域网通常采用这种基本的树形结构，不过如果一个机架中的多台机器试图与来自其他机架的机器进行大量数据的通信，那么机架之间的可用带宽就会不够。
2、针对机器学习的兼顾开发效率和执行效率的 大规模分布式并行计算框架 在工业应用中，有效数据、特征维度正在迅速攀升。...，每个计算节点使用自己的内存，计算节点之间通过消息传递的模式进行并行计算。...在实际的分布式并行系统中，多机器之间一般基于消息传递，单机内部一般基于共享内存（也有一些系统基于消息传递）。 机器学习的分布式模式，又分为数据分布式和模型分布式。...参数服务器就是对机器学习模型训练计算中的共享状态——模型参数管理的一种直观的抽象，对模型参数的读写由统一的参数服务器管理，参数服务器本质上就是一个支持多种一致性模型的高性能Key-Value存储服务。...更重要的优化来自于考虑应用层通讯模式，可以做更多的优化：比如参数服务器的客户端，可以将同一台机器中多个线程的请求进行请求合并，因为同一次机器学习训练过程中，不同线程之间大概率会有很多重复的模型参数请求；
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