1、Elasticsearch对复杂分布式机制的透明隐藏特性 2、Elasticsearch的垂直扩容与水平扩容 3、增减或减少节点时的数据rebalance 4、master节点 5、节点对等的分布式架构
Elasticsearch是一台分布式系统,之所以分布式,是为了应对大数据量,他把整个分布式系统的一些复杂的东西隐藏起来,我们不用去关系他们,直接可以使用es。
画外音:这就是为啥它叫反向代理。 【正向代理服务器】:局域网内的主机通过一个正向代理服务器访问外网,并将外网的结果返回给局域网内的主机;
一、缘起 一个http请求从客户端到服务端,整个执行流程是怎么样的呢? 一个典型流程如上: (1)客户端通过域名daojia.com请求dns-server (2)dns-server返回域名对应的
(4)反向代理通过内网ip(192.168.x.x),将请求分发给web-server;
Session对象存储特定用户会话所需的属性及配置信息。这样,当用户在应用程序的Web页之间跳转时,存储在Session对象中的变量将不会丢失,而是在整个用户会话中一直存在下去。当用户请求来自应用程序的 Web页时,如果该用户还没有会话,则Web服务器将自动创建一个 Session对象。
关于鹿晗事件拖垮微博这件事,分享下我的理解。只做客观分析,不吹,不喷,不黑,因为这个事情绝对不是像网上传的,什么微博架构烂、技术不行、可扩展性差、控制预算成本所以节省服务器、或者是运维要背锅等等,绝对不是这么不痛不痒的几句风凉话就能简单解释清楚的。
ZooKeeper 是 Apache 的一个顶级项目,为分布式应用提供高效、高可用的分布式协调服务,提供了诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知和分布式锁等分布式基础服务。由于 ZooKeeper 便捷的使用方式、卓越的性能和良好的稳定性,被广泛地应用于诸如 Hadoop、HBase、Kafka 和 Dubbo 等大型分布式系统中。
弹性伸缩这种功能,不是很多系统都已经实现了,我们直接用就行了吗,为什么还需要个指南呢。 因为。。。。我们先来看看都有哪些相关知识点吧。。。
中大型项目中,一旦遇到数据量比较大,小伙伴应该都知道就应该对数据进行拆分了。有垂直和水平两种。
今天来聊聊,中大型项目中,一旦遇到数据量比较大,小伙伴应该都知道就应该对 数据进行拆分 了。有垂直和水平两种。
OcceanBase是淘宝开源的一个分布式关系数据库,以下是其官方地址:https://oceanbase.alipay.com/
温卫斌,就职于中国民生银行信息科技部,目前负责分布式技术平台设计与研发,主要关注分布式数据相关领域。
不少互联网外企在过去的十年里把分部开到了中国,它们大多数都是觊觎这里的庞大市场潜力。当然,也有例外。
随着数据量的不断增大,一般我们要对数据进行水平切分,水平切分的规则你可以简单根据用户id或者用户IP对数据进行取模,实现路由功能。当然也可以增加Slave跟KeepAlived来实现高可用。
互联网的系统常常面临庞大的用户群体,意味着系统需要时刻面临着大量高并发请求,海量的数据存储等问题的挑战,在解决这些问题的同时还要保证系统的高可用性。同时互联网行业更新迭代快,很多互联网巨头的发展初始阶段,为了快速把产品上线发布以占据用户流量,会以最简单的应用架构形态对系统进行部署,不会过多地考虑未来的应用架构的发展,所以很多互联网公司发展到一定规模,都会进行相应的架构重构与改进,以便适应业务的发展。
号没留言功能,所以我建了个微信交流群来方便交流,现在需要你的加入,群里大佬贼多!目前入群满百发红包,给个一起吹比的机会把阿Sir,期待与你一起相互吹捧,共同进步。
众所周知,数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限,在高并发的分布式系统中,可采用分库分表突破单机局限。本文总结了分库分表的相关概念、全局ID的生成策略、分片策略、平滑扩容方案、以及流行的方案。
众所周知,数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限,在高并发的分布式系统中,可采用分库分表突破单机局限。
虚拟化计算,块存储,对象存储支持大二层扁平组网,支持交换机线性扩展,支持负载分担,采用业务平面、管理平面、存储平面隔离。
在Redis运维过程中,由于Bigkey 的存在,会影响业务程序的响应速度,严重的还会造成可用性损失,DBA也一直和业务开发方强调 Bigkey 的规避方法以及危害。
【导语】 微博拥有超过3.76亿月活用户,是当前社会热点事件传播的主要平台。而热点事件往往具有不可预测性和突发性,较短时间内可能带来流量的翻倍增长,甚至更大。如何快速应对突发流量的冲击,确保线上服务的稳定性,对于提供全微博数据托管的服务部门数据库团队来说既是机遇又是挑战。本文尝试从一线DBA的视角管窥微博热点事件背后的数据库运维应对之道。 背景&挑战 背景 正是图1这条微博动态,让一个平常的国庆假期变得不同寻常,微博刚一发出就引爆网络,它将明星CP动态推向了舆论的高潮,并霸占微博热搜榜好几天,也正是因为这
最近的一个项目采用前后端完全分离的架构,前端组件:vue + vue-router + vuex + element-ui + axios,后端组件:Spring Boot + MyBatis。之所以这样做是为了考虑后端水平扩容的便利性,在部署的时候完全可以将前后端彼此独立部署,前端部署可以直接使用诸如Nginx这样的高性能Web服务器。
作者:王克锋 出处:https://kefeng.wang/2018/07/22/mysql-sharding/ 众所周知,数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限,在高并发的分布式系统中,可采用分库分表突破单机局限。本文总结了分库分表的相关概念、全局ID的生成策略、分片策略、平滑扩容方案、以及流行的方案。 1 分库分表概述 在业务量不大时,单库单表即可支撑。当数据量过大存储不下、或者并发量过大负荷不起时,就要考虑分库分表。 1.1 分库分表相关术语 读写分离: 不同的数据库,同步相同
今天我专门来讲讲标准化这个工作。可以说这项工作是运维过程中最基础、最重要的,但也是最容易被忽视的一个环节。
目前微店中台团队为了满足公司大部分产品、运营以及部分后端开发人员的尝鲜和试错的需求,提供了一套基于图形化搭建的服务端接口交付方案,利用该方案及提供的系统可生成一副包含运行时环境定义可立即运行的工程代码,最后,通过 “某种serverless平台” 实现生成后代码的部署、CI、运行、反向代理、进程守、日志上报、进程分组扩容等功能。
nginx、lvs、keepalived、f5、DNS轮询,往往讨论的是接入层的这样几个问题:
jokey,腾讯云容器产品工程师,热衷于云原生领域。目前主要负责腾讯云TKE 的售中、售后的技术支持,根据客户需求输出合理技术方案与最佳实践。 概述 Kubernetes Pod 水平自动扩缩(Horizontal Pod Autoscaler,以下简称 HPA)可以基于 CPU 利用率、内存利用率和其他自定义的度量指标自动扩缩 Pod 的副本数量,以使得工作负载服务的整体度量水平与用户所设定的目标值匹配。本文将介绍和使用腾讯云容器服务 TKE 的 HPA 功能实现 Pod 自动水平扩缩容。 使用场景 H
以前的redis是单线程模型,其实就是多路复用机制,知道多路复用的来一波6,我们在架构师课程中讲过,那么netty也有,看过老师相关课程的也应该知道。这里不多说了。
2021年11月4日,南京市发布新一代政务云建设(机房和算力扩容)项目-算力扩容网上公开招标公告。预算 7085.3 万元。 项目背景 为落实南京十四五规划中“积极建设数字南京”的目标,本项目继续推进新一代政务云建设,利用麒麟政务数据中心机房等基础条件,统筹建设云数据中心基础设施平台及配套系统软硬件,提升应用支撑平台服务支撑能力,进一步强化高水平网络支持能力,支撑各部门政务信息基础设施共建共用、信息系统整体部署、数据资源汇聚共享、业务应用有效协同。 建设目标 一、基础设施资源需求 南京市政务云本期建设内容为
下面这些问题都是一线大厂的真实面试问题,不论是对你面试还是说拓宽知识面应该都很有帮助。
JWT(JSON Web Token)是目前最流行的认证方案之一。博客园、各种技术公众号隔三差五就会推一篇JWT相关的文章,真的多如牛毛。但我对JWT有点困惑,今天写出来跟大家探讨探讨,不要喷哈。
教育直播APP开发过程中,系统流畅度问题的处理,关系着直播app用户的观看体验。那么在教育直播APP开发过程中,怎样才能保持系统的正常运行呢?下面,我们就来了解一下。
九、应用级缓存 A.缓存简介 1.先从缓存中读取数据,如果没有,再从慢速设备上读取实际数据并同步到缓存 2.经常读取的数据、频繁访问的数据、热点数据、I/O瓶颈数据、计算昂贵的数据、符合5分钟法则和局部性原理的数据都可以缓存 B.缓存命中率 1.缓存命中率=从缓存中读取次数/【总读取次数(从缓存中读取次数+从慢速设备上读取次数)】 C.缓存回收策略 1.基于空间,指缓存设置了存储空间 2.基于容量,指缓存设置了最大大小 3.基于时间
1.session集群问题 2.数据一致性问题 3.数据瓶颈(一旦流量上来了,虽然应用做了集群,但是数据库没有做集群,还是一个主库),这时候要考虑主从数据库。
典型的互联网架构是如何划分的呢?各个层次之间又有哪些可以进行优化的方案呢?下面通过文章一起看看吧。
聊起微服务的服务注册与发现,很多人立马就会脱口而出 zk、etcd、consul、eureka 这些组件,进而聊到 CAP 如何取舍,性能如何,高可用和容灾是怎么实现的。
参考博客1给出了一种所谓的平滑帅气的秒级扩容的架构方案,但我个人却认为,这个看似没有什么问题的方案在实际中几乎没什么用处,业界也几乎不会用这种方案来进行扩容(分库分表)。为了便于说明这一点,本文先简单回顾下该方案,然后分析该方案为什么没有用,最后给出三种业界广泛使用的分库分表的平滑扩容方案。
数据分区是一种物理数据库的设计技术,它的目的是为了在特定的SQL操作中减少数据读写的总量以缩减响应时间。
原文地址 在当今互联网时代,多媒体内容越来越普遍。资料照片,邮件附件,微博博客等是常见的多媒体文件(例如图片,视频,PDF等等)的展示形式。用户上传这些文件至服务器,服务器保存这些文件至后台存储系统并且通过CDN(Content Delivery Network)来分发这些文件并展示在网站上。 随着Linkin业务量的增长,传统的后台存储系统暴露了很多在扩展性,可用性和易操作性上的问题。两年前,我们回顾了我们之前用的技术,并着手于优化改造,Ambry就是之后的成果。从我们在2014年开始分享关于Ambry这个内部项目的数据开始,Ambry在网络延迟和传输效率上有了长足的进步。并且, 在我们给一些公司做了相关的展示后,他们对Ambry展示了极大的兴趣,并想将Ambry最为他们的后台存储系统。 今天,我们宣布Ambry开源(Apache 2.0 协议)。Ambry适用于存储多媒体对象并且提供多媒体服务。多媒体内容对于任何一个网站在提高用户交互品质,提升用户体验上都是至关重要的。未来会有更多的公司投入到多媒体渠道中,尤其是随着视频技术和VR的发展。在这种趋势下,Ambry将扮演一个至关重要的角色。 Ambry是一个分布式不可变高可用对象存储系统,并且可容易扩展。 Ambry适用于存储从几KB到几GB的多媒体对象,并能保证高吞吐量以及低延迟。他也能实现从客户端到存储层端到端的直接通信,反之亦可。系统可以跨机房多活热部署,并且能提供非常廉价的存储。 我们发现没有现成的开源解决方案能满足我们对于水平扩展性,可用性和多活数据中心配置的需求。我们找到的分布式文件系统对于小对象的处理并不是很好,并且为了一致性牺牲了可用性,没有关注于实时应用并且难以操作维护。有一些对象存储解决方案,但是大部分不成熟,不适用于不同大小的对象存储,而且在性能上没有达到我们对于实时传输的要求。我们相信Ambry达到了我们各方面的需求并且在未来可以成为建设多媒体通道的核心。 在本文中,我们将回顾我们之前的设计和局限,深入探讨我们如何设计,构造和部署Linkin的多媒体生态系统Ambry,并会提到未来的规划。
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