本文包含的内容截至 2017 年 1 月是正确无误的,代表截至本文撰写之时的现状。由于我们会不断完善对客户的保护,因此 Google 的安全政策和制度可能会随着时间的推移而发生变化。
hbase HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop 项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式
谷歌的技术基础设施共同构建了搜索、邮件(Gmail)、照片等普通用户系统和G Suite 、谷歌云存储平台等企业系统,是谷歌数据中心的关键,是整个谷歌网络服务赖以存在的安全基础。 FreeBuf在原文基础上,针对谷歌技术基础设施的安全设计作了简要分析与介绍,这些技术基础设施为谷歌全球信息系统提供了一系列安全防护,它们包括运行安全服务、终端用户数据安全存储、服务安全通信、用户安全通信和运维安全管理等。 在介绍中,我们将围绕谷歌数据中心的物理安全、整体软硬件基础安全、技术限制和操作的运维安全进行逐层描述。
RPC(Remote Procedure Call Protocol)——远程过程调用协议,它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在,如TCP或UDP,为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中,RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发包括网络分布式多程序在内的应用程序更加容易。
gRPC 是一个高性能、开源、通用的RPC框架,由Google推出,基于HTTP/2协议标准设计开发,默认采用Protocol Buffers数据序列化协议,支持多种开发语言。gRPC提供了一种简单的方法来精确的定义服务,并且为客户端和服务端自动生成可靠的功能库。
server端stub又被称为skeleton(骨架)。可以理解为代理类。而实际上基于Java的RPC框架stub基本上也都是使用动态代理。
作为分布式文件系统的HDFS,在Hadoop技术生态当中,始终是不容忽视的。HDFS的稳定性和可靠性,对于后续的数据处理环节,提供底层支持,起着至关重要的作用。今天的大数据培训分享,我们就主要来讲讲HDFS的故障恢复和高可用。
Tars是腾讯从2008年到今天一直在使用的后台逻辑层的统一应用框架TAF(Total Application Framework),目前支持C++,Java,PHP,Nodejs,Golang语言。该框架为用户提供了涉及到开发、运维、以及测试的一整套解决方案,帮助一个产品或者服务快速开发、部署、测试、上线。 它集可扩展协议编解码、高性能RPC通信框架、名字路由与发现、发布监控、日志统计、配置管理等于一体,通过它可以快速用微服务的方式构建自己的稳定可靠的分布式应用,并实现完整有效的服务治理。目前该框架在腾讯内部,各大核心业务都在使用,颇受欢迎,基于该框架部署运行的服务节点规模达到上万个。
概述 当代的互联网的服务,通常都是用复杂的、大规模分布式集群来实现的。互联网应用构建在不同的软件模块集上,这些软件模块,有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可能布在了几千台服务器,横跨多个不同的数据中心。因此,就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具。 Dapper--Google生产环境下的分布式跟踪系统,应运而生。那么我们就来介绍一个大规模集群的跟踪系统,它是如何满足一个低损耗、应用透明的、大范围部署这三个需求的。当然Dapper设计之初,参考了一些其他分布式系统的理
通过将 结构化的数据 进行 串行化(序列化),从而实现 数据存储 / RPC 数据交换的功能
🌟 你好,我是猫头虎博主!今天我们将探索Go语言的一个非常炫酷的部分——Go Playground。这是一个编译并执行任意Go代码的网络服务,让我们深入其背后的技术实现,解析它如何与各种服务整合,以及它如何安全地执行任意用户代码。准备好了吗?让我们一起揭开Go Playground的神秘面纱吧!
1. 寻找理想的集成技术 微服务之间通信的方式的选择非常多样化,但哪个是正确的呢?SOAP ? XML-RPC ? REST ? Protocol Buffers?后面会逐一讨论。 首先,我们要考虑
KiteX 是 bytedance 开源的高性能 RPC 框架,实现了高吞吐、高负载、高性能等居多特性,具体请看 KiteX 的实践,文章介绍多传输协议、消息协议时,说到 KiteX 支持的协议类型:Thrift、Protobuf 等,今天我们主要来实践如何利用 KiteX 基于对应的 IDL 生成对应协议的代码。
Protocol buffers 在序列化数据方面,它是灵活的,高效的。相比于 XML 来说,Protocol buffers 更加小巧,更加快速,更加简单。一旦定义了要处理的数据的数据结构之后,就可以利用 Protocol buffers 的代码生成工具生成相关的代码。只需使用 Protobuf 对数据结构进行一次描述,即可利用各种不同语言或从各种不同数据流中对你的结构化数据轻松读写。 Protocol buffers 很适合做数据存储或 RPC 数据交换格式。可用于通讯协议、数据存储等领域的语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据格式
HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的 Google 论文 “Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统” 。就像 Bigtable 利用了 Google 文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase 在 Hadoop 之上提供了类似于 Bigtable 的能力。HBase 是 Apache 的 Hadoop 项目的子项目。HBase 不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是 HBase 基于列的而不是基于行的模式。
现代的软件服务大多数是分布式应用程序,通过暴露自己的 API 对内或对外提供了一系列的功能点。服务与服务之间有时是跨语言、跨平台通信的。
最近看到了一个很有趣的数据库 Procella ,它的架构图就和当初亚马逊公司发布的数据库论文 Aurora 里面的一样,一眼就吸引住我了。
业界错误码的规范很多,但是阅读发现这些规范各不相同,甚至很多点相悖。前段时间查了很多资料、咨询过阿里百度等几家公司的同学整理出一份材料和同事分享交流过一轮,下面是一些汇总,这里是希望各路大神们不吝赐教,一起整理出一份最佳实践。
大数据我们都知道hadoop,可是还会各种各样的技术进入我们的视野:Spark,Storm,impala,让我们都反映不过来。为了能够更好的架构大数据项目,这里整理一下,供技术人员,项目经理,架构师选
We describe our experiences with the Chubby lock ser- vice, which is intended to provide coarse-grained lock- ing as well as reliable (though low-volume) storage for a loosely-coupled distributed system
当代的互联网的服务,通常都是用复杂的、大规模分布式集群来实现的。互联网应用构建在不同的软件模块集上,这些软件模块,有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可能布在了几千台服务器,横跨多个不同的数据中心。因此,就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具。 原文作者:Benjamin H. Sigelman, Luiz Andr´e Barroso, Mike Burrows, Pat Stephenson, Manoj Plakal, Donald Beaver, Saul Ja
2007年,Rajive Joshi在RTI 白皮书中首次提出了面向数据的架构,后在2017年,Christian Vorhemus 和 Erich Schikuta 在维也纳大学的这篇iiWAS论文中再次进行了阐述。DOA是对传统二元架构(即一体式架构和微服务、面向服务的架构)进行翻转的结果。在面向数据的架构中,一体式数据存储是系统的唯一状态源,作用于松耦合、无状态微服务。
我们继续上一篇golang源码分析:dtm分布式事务(3)分析api服务的源码,位置位于dtmsvr/svr.go:
为了统一检索和规范 API,B站内部建立了一个统一的 bapis 仓库,整合所有对内对外 API。
作者:yamichonghe,腾讯 WXG 客户端开发工程师 跨平台开发框架是客户端领域的经典课题,几乎从操作系统诞生开始就是我们软件从业者们的思考命题。为了促进 Flutter 在 4 个端的成熟,企业微信研发团队也和 Google 团队针对电脑端 Flutter 稳定版的落地做了多轮技术沟通。终于在近期的版本实现同一个功能跨平台 4 端同步上线。企业微信每一个迭代都需要确保 iOS、Android、Windows、Mac 四个客户端平台的版本功能完全一致,版本发布时间一致。这是非常大的挑战。任何研发投入
2008年4月7号,Google在Campfire One上介绍了一种简化创建、运行和构建伸缩性Web应用的工具——Google App Engine。简而言之,Google App Engine允许你本地使用Google基础设施构建Web应用,待其完工之后再将其部署到Google基础设施之上。
Android 的框架服务都是实现在system_server 的各个线程中的。因此应用调用它们时,必须使用进程间通信(IPC,Inter Process Communication)的方式。这就是Binder(Android 特有的IPC 机制)发挥作用的地方。应用需要先在自己这个进程中调用Binder,获取一个端点描述符,然后才能与远程服务建立连接。服务中提供的各种方法是通过IPC 消息进行调用的,这一模式,也被称为远程过程调用(RPC,Remote Procedure Call)。
本文档的 Protocol Buffer 的中文文档使用的是 Asciidoctor 进行编排的
基于面向外部的微服务,其直接向使用者公开、暴露。此类主要是基于 HTTP 的 API,使用传统的基于文本的消息传递负载 ( JSON、XML等),这些负载针对外部开发人员进行了优化,并使用具有抽象状态传输 ( Representational State Transfer, REST ) 作为事实上的通信技术。
原文:https://juejin.im/post/5ccd8d606fb9a032136fda86
分布式系统(distributed system)是建立在网络之上的软件系统。正是因为软件的特性,所以分布式系统具有高度的内聚性和透明性。因此,网络和分布式系统之间的区别更多的在于高层软件(特别是操作系统),而不是硬件。
当下,基于“微服务”的技术架构体系几乎主宰了整个业务市场,尤其是在云原生生态的拥抱下。无论是基于传统虚拟机生态还是云原生容器生态的现代微服务体系结构中,我们可以根据微服务的交互及通信风格将其划分为两大类:面向外部的微服务和面向内部的微服务。
1、对于公司间的系统调用, 如果性能要求在100ms以上的服务,基于XML的SOAP协议 是一个值得考虑的方案。
1、对于公司间的系统调用,如果性能要求在100ms以上的服务,基于XML的SOAP协议是一个值得考虑的方案。
下表给出了作为Chubby单元的快照的统计数据;RPC率是在10分钟内看到的。这些数字是Google中的典型单元。
上节内容中我们讲了前端和智能合约之间通过一个service组件进行交互,并将前端的数据通过push action的方式存储到多索引表中。那么我们如何从智能合约的表中取数据出来并展示在前端界面呢,这便是我们今天要学习的内容。
protobuf的全称是Protocol Buffer,是Google提供的一种数据序列化协议。Protocol Buffers 是一种轻便高效的结构化数据存储格式,可以用于结构化数据序列化,很适合做数据存储或 RPC 数据交换格式。它可用于通讯协议、数据存储等领域的语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据格式。
NFS是Network File System的简写,即网络文件系统,NFS是FreeBSD支持的文件系统中的一种。NFS基于RPC(Remote Procedure Call)远程过程调用实现,其允许一个系统在网络上与它人共享目录和文件。通过使用NFS,用户和程序就可以像访问本地文件一样访问远端系统上的文件。NFS是一个非常稳定的,可移植的网络文件系统。具备可扩展和高性能等特性,达到了企业级应用质量标准。由于网络速度的增加和延迟的降低,NFS系统一直是通过网络提供文件系统服务的有竞争力的选择 。
本文讲述了如何构建一个全链路日志监控平台,包括数据采集、存储、查询和分析等方面的技术实现。同时,文章还探讨了在构建过程中所遇到的挑战和问题,以及解决方案。
当我们需要在跨语言之间进行通信的时候,我们可能需要规范一下传输数据(消息)的格式以满足我们的需求 ,当然GRPC的优势远不止这些,下面我们来慢慢的研究一下。。。。
在上一节我们使用gRPC实现了客户端和服务端的一对一通讯,也就是客户端向服务端发出一个请求,服务端返回一个结果。但是在很多场景下可能需要客户端向服务端连续发送多个请求后,服务端才能进行处理然后返回一个结果,例如客户端向服务端发送多个订单号,让服务端对订单号进行记录,然后服务端把所有订单号记录后返回结果;或者是客户端发送一个订单号查询所有大于给定订单号的交易记录,然后服务端返回满足条件的十几条记录等。
DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台,实现包括 MySQL、SQL Server、Oracle、PostgreSQL、HDFS、Hive、HBase、OTS、ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
对于java来说就是序列化与反序列化机制,java序列化主要有两种用途,就是网络传输和对象持久化,所以Java提供了ObjectOutPutStream和ObjectInputStream。 既然Java已经提供了编解码机制,为何Netty还要提供另外的编解码框架呢?
1、RPC 框架谁最美? Hello,everybody!说到RPC框架,可能大家能想到一堆RPC开源框架,那么在微服务平台中,微服务间的服务调用,不可避免的会遇到一个问题,该选用哪一个RPC框架
许多现代分布式应用程序都建立在分布式一致键值存储之上。Hadoop生态系统中的应用程序和“Netflix栈”的许多部分都使用Zookeeper。Consul公开了服务发现和运行状况检查API,并支持Nomad等集群工具。Kubernetes容器编排系统,MySQL的Vitess水平扩展,Google Key Transparency项目以及许多其他系统都是基于etcd构建的。有了这么多关键任务集群,服务发现和基于这些一致键值存储的数据库应用程序,测量可靠性和性能是至关重要的。
注册中⼼作为一般的RPC/Web服务中的底层设施提供了服务进程元数据(IP, Port, Interface, Group,Method等)存储,被Watch的功能,每个服务进程均需接⼊同⼀组持久化的K/V介质集群(⽐如: zookeeper,etcdv3等)。各进程均需将本进程的元数据存储于注册中⼼,并且能够Watch到其他服务进程的元数据变化(包括创建,更新等)。
本文介绍了如何用 Rust 实现一个分布式 Key-Value 存储系统 TiKV。从 TiKV 的基本功能实现,到如何通过 Raft 协议实现分布式一致性,再到如何利用 Rust 的特性实现高可用,以及社区和生态的支持,最终通过一个具体的例子,让读者对 TiKV 有更深入的理解。
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