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一文读懂分片基础原理, 数据分片, 跨分片交易, 区块链分片和缩放究竟是什么鬼?

以太坊是所有区块链中一直与分片概念同步的底层平台,想要理解为什么以太坊开发者社区想要实现分片,重点是要理解分片是什么,以及这个解决方案为何如此有吸引力。...然而,分片网络具有可乘性,因此如果网络效率得到改善,导致网络中节点处理交易的速度提高四倍,那么信标链就能够处理四倍的分片数量,将网络速度提高16倍。 如何将数据分割为分片?...要在区块链上储存所有的数据也就需要节点逐渐增加更多的存储空间。 观察这三个参数,你会发现,无论每秒的交易数或中继的交易数是否增加,数据存储量都会增加。...接下来,我们将介绍跨分片交易、无效交易和恶意行为。 区块链的分片和缩放 上文中,我们讨论了分片是什么分片要解决的问题以及要有效实现分片需要克服的一些障碍。...1、恶意节点 这种情况非常常见,当有可能出现大交易日时,无论是什么系统,都会有人想攻击该系统。 2、批准无效区块 恶意节点可能会通过创建企图更改网络的区块来攻击网络。

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ShardingSphere数据分片

前言 上一篇我们说了ShardingSphere的读写分离,使用读写分离能够减轻单库的读写操作,从而提升数据库的吞吐量,但是当数据库中表的数据量到达一定数量时,我们可能就会需要进行分片了, 分片又分为垂直分片和水平分片...不过垂直分片不能从根本上解决读写瓶颈,因为不管你再怎么分,所有的数据始终都集中在一张表里面,就算数据库的性能再好,也解决不了这个问题。所以我们需要进行 更加细粒度的划分,下面我们来讲解水平分片。...水平分片 水平分片又可以叫做横向拆分,就是将一张大表拆分为若干张小表,比如我一张表中有1亿条数据,那么我拆分为10张表,每张表中存1000万条数据,那么效率就会变高, 还有些数据需要进行分类和归档,那么我们也需要进行分表...ShardingSphere数据分片实战 使用ShardingSphere数据分片,我们只需通过简单的配置就能实现,ShardingSphere帮我们屏蔽了底层逻辑,我们也可通过ShardingSphere...,但是数据分片本身就是一件迫不得已的事情,它会是我们的业务变得更加的复杂,在设计的时候需要经过严格的考量后再进行数据分片,防止出现一些不必要的麻烦。

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    ShardingSphere 数据分片

    前言 其实很多人对分库分表多少都有点恐惧,其实我也是,总觉得这玩意是运维干的、数据量上来了或者sql过于复杂、一些数据分片的中间件支持的也不是很友好、配置繁琐等多种问题。...我们今天用ShardingSphere 给大家演示数据分片,包括分库分表、只分表不分库进行说明。 下一节有时间的话在讲讲读写分离吧。...他们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能,可适用于如Java同构、异构语言、容器、云原生等各种多样化的应用场景。...,但是姿势却有很大的差别, 从字面意义上看Sharding 含义是分片、碎片的意思,所以不难理解ShardingSphere 对数据分片有很强对能力,对于99%对sql都是支持的,官网也有sql支持的相关内容...,大家详细阅读,只有 类似sum 这种函数不支持,而且对 ORM框架和常用数据库基本都兼容,所以个人建议如果你们做数据分片,也就是是分库分表对话,强烈建议选择ShardingSphere,因为我私下也和一些朋友交流过

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    Redis Cluster 数据分片

    介绍 Redis ClusterRedis 集群是 Redis 提供的分布式数据库方案, 集群通过分片(sharding) 来进行数据共享, 并提供复制和故障转移功能。...槽指派Redis 集群通过分片的方式来保存数据库中的键值对:集群的整个数据库被分为 16384 个槽(slot),数据库中的每个键都属于这 16384 个槽的其中一个,集群中的每个节点可以处理 0 个或最多...重新分片介绍重新分片Redis 集群的重新分片操作可以将任意数量已经指派给某个节点 (源节点)的槽改为指派给另一个节点(目标节点),并且相关槽所属的键值对也会从源节点被移动到目标节点。...重新分片操作可以在线(online)进行,在重新分片的过程中,集群不需要下线,并且源节点和目标节点都可以继续处理命令请求。...重新分片的实现原理Redis 集群的重新分片操作是由 Redis 的集群管理软件 redis-trib 负责执行的,Redis 提供了进行重新分片所需的所有命令,而 redis-trib 则通过向源节点和目标节点发送命令来进行重新分片操作

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    Redis集群数据分片

    然后采用同样的方法求出存储数据的键的哈希值,并映射到相同的圆上。 然后从数据映射到的位置开始顺时针查找,将数据保存到找到的第一个服务器上。...一致性哈希算法详情参考无双老师公众号文章[1] Redis集群分片机制 Redis 集群没有使用一致性hash, 而是引入了哈希槽的概念。...Redis虚拟槽的特点 解耦数据和节点之间的关系,简化了节点扩容和收缩难度。 节点自身维护槽的映射关系,不需要客户端或者代理服务维护槽分区元数据。...可以说,槽是 Redis 集群管理数据的基本单位,集群伸缩就是槽和数据在节点之间的移动。 Redis集群扩容 当一个 Redis 新节点运行并加入现有集群后,我们需要为其迁移槽和数据。...在实际的操作中因为会涉及到大量槽及键的迁移,所以会很不方便,因此redis-trib工具提供了槽分片功能,命令如下: redis-trib.rb reshard host:port --form <arg

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    mongodb移除分片删除分片数据库和添加分片

    mongodb移除分片删除分片数据库和添加分片 2018年01月12日 19:09:23 冰雪Love齐迹 阅读数 5369更多 分类专栏: mongodb学习 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC...本文链接:https://blog.csdn.net/liqi_q/article/details/79047361 首先我们要移除的分片之后再次添加此分片时会出现添加失败的情况,需要在添加的分片上登录进行删除此分片之前数据库的历史数据比如...testdb,删除分片上的数据库之后就可重新添加此分片到mongos中 ?...为completed;  还有一个需要注意的地方就是:被成功删除的分片如果想要再加入集群时,必须将data数据目录清理干净才可以再加入集群,否则即使能加入成功也不会存储数据,集合都不会被创建 ...另外:在删除分片的时有可能整个过程出现无限"draining" : true状态,等多久还是这样,而且分片上面的块一个都没有移动到别的分片,解决办法是:在config的config数据库的shard集合中找到该分片的信息

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    mongodb移除分片删除分片数据库和添加分片

    mongodb移除分片删除分片数据库和添加分片 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。...本文链接:https://blog.csdn.net/liqi_q/article/details/79047361 首先我们要移除的分片之后再次添加此分片时会出现添加失败的情况,需要在添加的分片上登录进行删除此分片之前数据库的历史数据比如...testdb,删除分片上的数据库之后就可重新添加此分片到mongos中 ?...为completed;  还有一个需要注意的地方就是:被成功删除的分片如果想要再加入集群时,必须将data数据目录清理干净才可以再加入集群,否则即使能加入成功也不会存储数据,集合都不会被创建 ...另外:在删除分片的时有可能整个过程出现无限"draining" : true状态,等多久还是这样,而且分片上面的块一个都没有移动到别的分片,解决办法是:在config的config数据库的shard集合中找到该分片的信息

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    Elasticsearch Snapshot 恢复数据分片显示未分片??

    问题场景: 记一次ES离线快照数据恢复过程 客户需要将云上ES中的数据恢复到本地集群,但是恢复到本地后,索引分片显示未分片状态,数据不可用。...,将用户云上集群的快照文件打包上传到自己的COS桶 3,在自建集群上安装6.4.3COS插件,并执行COS恢复 4,解决数据恢复过程中遇到的分片分配的问题 在前面的四步中,我们重点讲最后一步数据如何解决分片的问题...二、数据恢复分片分片怎么解决? 在快照在本地恢复后,查看索引状态,显示所有分片分片,通过GET _cluster/allocation/explain 查看分片为何报错?...image.png 我们可以发现以下原因: 分片分片的原因为集群索引中有设置分片过滤原则,恢复到本地集群后,发现本地索引规则设置不匹配,导致数据无法正常分片。...那么我去本地集群改一下集群属性: 通过es配置文件更改如下配置,并重启集群 image.png 然后再次执行数据恢复并查看索引分片恢复状态:索引分配成功 image.png 果然,数据未分配,就是跟集群的分片过滤设置以及跨级群快照恢复的注意事项

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    TCPIP 之IP数据报ip分片ip分片过程

    image.png 我们将在这篇文章详细介绍ip数据报的格式 首先,ip数据报分为两部分,首部和数据 ? image.png 我们详细分析首部各字段的意义 ?...在介绍ip数据报首部字段的时候,我们忽略了第二行字段的介绍,因为这一行的字段涉及到ip数据报的分片,我们将先介绍ip数据报的分片,再来介绍这几个字段的含义。...网络链路存在MTU (最大传输单元)—链路层数据帧可封装数据的上限。** 不同链路的MTU不同 **。 ?...image.png DF =1:禁止分片; DF =0:允许分片 MF =1:非最后一片; MF =0:最后一片(或未分片) ---- 片偏移字段占13位:一个IP分组分片封装原IP分组数据的...,其他分片均分为MTU允许的最大分片 一个最大分片可封装的数据应该是8的倍数, 因此, 一个最大分片可封装的数据为: ?

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    Hash分片,一致性Hash分片和按照数据范围分片三种常用的数据分片方式

    Hash分片,一致性Hash分片和按照数据范围分片三种常用的数据分片方式 数据分片就是按照一定的规则,将数据集划分成相互独立正交的数据子集。...然后将数据子集分布到不同的节点上,通过设计合理的数据分片规则,可将系统中的数据分布在不同的物理数据库中,达到提升应用系统数据处理速度的目的。...因为单一的节点受到机器内存、网卡带宽和单节点请求量的限制,不能承担比较高的并发,因此我们考虑将数据分片,依照分片算法将数据打散到多个不同的节点上,每个节点上存储部分数据。...一般来讲,分片算法常见的就是 Hash 分片、一致性 Hash 分片和按照范围数据分片三种。...连续分片可能存在数据热点,例如按时间字段分片,有些分片存储最近时间段内的数据,可能会被频繁的读写,而有些分片存储的历史数据,则很少被查询 这次的总结也是被迫来源某计算机考试的论文,哭了,又被虐了。

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    Redis入门:数据分片算法

    Redis入门:数据分片算法 1 Hash取余 hash取余对数据key-value的key值做hash取余计算,得到结果只要key值不变(字符串相等)取余结果在[0,1,2,3,…,n-1],n=分片个数...hash取余就可以应用在redis分布式数据分片计算逻辑中。...1.1 缺点 作为散列算法,考虑分布式缓存中的数据分片过程的哈希取余的缺点。...2 Hash一致性 由上述原因,jedis的数据分片没有使用hash取余计算而是引入的hash一致性。 1997年麻省理工学院的学生开发了哈希一致性的计算方法。...利用这个hash环上的对应内容的散列结果,对key做顺时针寻找最近节点映射整数的判断,以这样一种计算,将所有的key值进行数据分片的计算。

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    ShardingSphere实践(3)——数据分片

    数据分片指按照某个维度将存放在单一数据库中的数据分散地存放至多个数据库或表中,以达到提升性能以及可用性的效果。数据分片的有效手段是对关系型数据库进行分库和分表。...通过分库和分表进行数据拆分,使得各个表的数据量保持在阈值以下,以及对流量进行疏导,是应对高并发访问和海量数据系统的有效手段。          数据分片的拆分方式又分为垂直分片和水平分片。...水平分片从理论上突破了单机数据量处理的瓶颈,并且扩展相对自由,是数据分片的标准解决方案。        ...单表         指所有的分片数据源中仅唯一存在的表。适用于数据量不大且无需分片的表。 (2)数据节点         数据分片的最小单元,由数据源名称和真实表组成。...用户无需了解所谓的内存限制模式和连接限制模式是什么,而是交由执行引擎根据当前场景自动选择最优的执行方案。         自动化执行引擎将连接模式的选择粒度细化至每一次SQL的操作。

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    【计算机网络】网络层 : IP 数据分片 ( 数据分片机制 | 分片示例 | 三种数据长度单位 )

    文章目录 一、最大传送单元 MTU 二、分片机制 ( 标识、标志、片偏移 ) 三、分片机制 示例 四、IP 数据报首部中的相关数据长度单位 一、最大传送单元 MTU ---- 最大传送单元 MTU :...MTU 是 链路层可封装数据 的上限 ; MTU 值 : 以太网的 最大传送单元 MTU 是 1500 字节 ; 分片 : 链路层的数据部分 , 就是 IP 分组 , 该分组的 MTU 是 1500...进行相应处理 : 标识 : 同一个 IP 数据报 的分片 , 使用相同的标识 ; IP 数据报大小超过 MTU 时 , 将数据分片 , 分片完成的 IP 数据分片 , 其标识都是相同的 ; 标志...每个分片的长度是 8 字节的整数倍 ; 三、分片机制 示例 ---- 分片机制 示例 : IP 数据报 : 首部 20 字节 , 数据部分 3800 字节 ; 将其进行分片处理 :...: 分成 三片 ; 第一片 : 分片数据 : 首部 1 ( 20 字节 ) + 1400 字节数据部分 ; 标识 : 666 , 同一个分组的分片 , 标识相同 ; 标志 : DF =

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    【行业观察】数据分片哪家强

    1).数据分片优势 通过数据拆分,可享受到以下能力: ❖ 无限扩展 通过引入数据分片能力,可实现存储与计算能力的扩展,来满足用户的更高要求。...列表分片适合枚举类型字段的分片键,比如:银行法人。可以根据不同的法人将表数据分布在不同的分片上。这种方式是有一定缺点,其要求列表类型数据较少并且固定、不同枚举值里的数据分布不均衡。...复制表可以指定保留全量数据副本的数据分片数目,可以是一个(单节点复制表),也可以是若干个数据分片,甚至在所有分片均保留一份全量数据(多节点复制表)。...关于数据分布的情况,可分为多种情况: 分片数据分布在全部数据节点。...数据可以天然组织在一起,这样在关联分析时效率更高。 5).其他分片能力 除上述分片策略外,针对分片还有以下一些情况。

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    Redis Cluster 的数据分片机制

    今天以 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。...数据分片策略 分布式数据存储方案中最为重要的一点就是数据分片,也就是所谓的 Sharding。...为了使得集群能够水平扩展,首要解决的问题就是如何将整个数据集按照一定的规则分配到多个节点上,常用的数据分片的方法有:范围分片,哈希分片,一致性哈希算法和虚拟哈希槽等。...范围分片假设数据集是有序,将顺序相临近的数据放在一起,可以很好的支持遍历操作。范围分片的缺点是面对顺序写时,会存在热点。...比如日志类型的写入,一般日志的顺序都是和时间相关的,时间是单调递增的,因此写入的热点永远在最后一个分片。 ? 对于关系型的数据库,因为经常性的需要表扫描或者索引扫描,基本上都会使用范围的分片策略。

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    系统设计:分片或者数据分区

    定义 数据分区(也称为分片)是一种将大型数据库(DB)分解为许多较小部分的技术。它是跨多台计算机拆分一个DB/表的过程,以提高应用程序的可管理性、性能、可用性和负载平衡。...这也称为基于范围的分片,因为我们将不同范围的数据存储在不同的表中。 这种方法的关键问题是,如果不仔细选择用于分片的范围值,则分区方案将导致服务器不平衡。比如北京可能比其他的地区多很多数据。...B引用完整性 正如我们所看到的,在分区数据库上执行跨分片查询是不可行的,类似地,在分片数据库中强制执行数据完整性约束(如外键)可能非常困难。...大多数RDBMS不支持不同数据库服务器上的数据库之间的外键约束。这意味着在分片数据库上需要引用完整性的应用程序通常必须在应用程序代码中强制实现。...C重新分区 我们必须改变分片方案的原因可能有很多: 1.数据分布不均匀,例如某个特定的邮政编码有很多地方放不进一个数据库分区。

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    Redis Cluster 的数据分片机制

    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...数据分片策略 分布式数据存储方案中最为重要的一点就是数据分片,也就是所谓的 Sharding。...为了使得集群能够水平扩展,首要解决的问题就是如何将整个数据集按照一定的规则分配到多个节点上,常用的数据分片的方法有:范围分片,哈希分片,一致性哈希算法,哈希槽等。...范围分片假设数据集是有序,将顺序相临近的数据放在一起,可以很好的支持遍历操作。范围分片的缺点是面对顺序写时,会存在热点。...[范围分区] 对于关系型的数据库,因为经常性的需要表扫描或者索引扫描,基本上都会使用范围的分片策略。

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    分片集群中的分片集合

    分片集群中的分片集合 MongoDB 中 分片集群有专门推荐的模式,例如 分片集合 它是一种基于分片键的逻辑对文档进行分组,分片键的选择对分片是非常重要的,分片键一旦确定,MongoDB 对数据分片对应用是透明的...mongodb 分片中,有一个概念叫做数据块,默认一个数据块是 64 M ,这个也是可以配置的 他在 mongodb 中的 地位是这个样子的: mongos 会将数据发送到 数据块中,实际上是 1...个 shard 分片对应多个数据块,也可以不对应数据块 例如上图,当一个数据块变大的时候,就会分成 2 个,慢慢的若数据块的数量多到一定的程度,就会发生快的迁移,识别和处理这个事情,都是平衡器进行处理的...mogos 发送的数据,就会往新的一边进行发送 统一将上述涉及到的知识点梳理一下: 上述说到的分片集合,是因为数据量会越来越大,那么分片就会随之发生切割,和迁移的动作,这是为了满足在 mongodb...迁移的目的还是为了分片在集群中均匀分布,所以数据块会发生迁移,一般是在集群中分片相差 8 个分块的时候,就会触发数据块迁移的动作 今天就到这里,学习所得,若有偏差,还请斧正 欢迎点赞,关注,收藏 朋友们

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