首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

RocketMQDLedger多副本存储实现

RocketMQ是一个开源的分布式消息中间件,由阿里巴巴集团开发和维护。DLedger是RocketMQ中的一个组件,用于实现消息的多副本存储。

DLedger通过在多个Broker节点之间复制消息数据,提供数据的高可用性和冗余性。它采用了主从复制的架构,其中一个节点作为主节点,负责接收和处理客户端的写入请求,而其他副本节点则负责同步主节点的数据,并在主节点发生故障时接管主节点的角色,以保证消息数据的持久性和可靠性。

DLedger的多副本存储实现具有以下优势:

  1. 高可用性:多副本的存储结构可以保证数据的冗余和容错能力,即使某个节点发生故障,仍然可以保证数据的可用性。
  2. 数据持久性:DLedger采用了持久化存储的方式,将消息数据存储在磁盘上,即使整个集群宕机,数据也不会丢失。
  3. 性能优化:DLedger通过使用零拷贝技术和批量复制等优化手段,提高了消息的传输和复制效率,降低了系统的延迟。

DLedger的应用场景包括但不限于:

  1. 分布式事务:DLedger可以作为分布式事务的日志存储,保证事务的可靠性和一致性。
  2. 实时数据分析:DLedger可以将实时生成的数据存储在多副本中,保证数据的安全性和可用性,便于后续的数据分析和处理。
  3. 消息队列:DLedger可以作为消息中间件的底层存储,实现高可用的消息传递和分发功能。

腾讯云提供了一些与RocketMQ相关的产品和服务,包括:

  1. CMQ:腾讯云消息队列 CMQ(Cloud Message Queue)是一种分布式消息中间件服务,提供高可用、高性能、可伸缩的消息队列服务,适用于构建微服务架构和分布式应用等场景。 产品链接:https://cloud.tencent.com/product/cmq
  2. CKafka:腾讯云消息队列 CKafka 是一种高吞吐、低延迟的分布式消息队列服务,与 Kafka 兼容,适用于数据收集、流式计算、日志处理等场景。 产品链接:https://cloud.tencent.com/product/ckafka

以上是关于RocketMQDLedger多副本存储实现的完善且全面的回答。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 解读 RocketMQ 5.0 全新的高可用设计

    在分布式系统中不可避免的会遇到网络故障,机器宕机,磁盘损坏等问题,为了向用户不中断且正确的提供服务,要求系统有一定的冗余与容错能力。RocketMQ 在日志,统计分析,在线交易,金融交易等丰富的生产场景中发挥着至关重要的作用,而不同环境对基础设施的成本与可靠性提出了不同的诉求。在 RocketMQ v4 版本中有两种主流高可用设计,分别是主备模式的无切换架构和基于 Raft 的多副本架构(图中左侧和右侧所示)。生产实践中我们发现,两副本的冷备模式下备节点资源利用率低,主宕机时特殊类型消息存在可用性问题;而 Raft 高度串行化,基于多数派的确认机制在扩展只读副本时不够灵活,无法很好的支持两机房对等部署,异地多中心等复杂场景。RocketMQ v5 版本融合了上述方案的优势,提出 DLedger Controller 作为管控节点(中间部分所示),将选举逻辑插件化并优化了数据复制的实现。

    03

    Wormhole:可靠的发布-订阅系统

    Wormhole是Facebook内部使用的一个Pub-Sub系统,目前还没有开源。 在网上搜索论文相关内容的时候,发现几个网站,首先是该篇论文有个视频: https://www.usenix.org/conference/nsdi15/technical-sessions/presentation/sharma 由此知道了OSDI(Operating Systems Design and Implementation )大会,并且搜索到一个最佳论文的网址: https://www.usenix.org/conferences/best-papers 以后可以关注下。 第二个发现的好的内容是: https://blog.acolyer.org/2015/05/14/wormhole-reliable-pub-sub-to-support-geo-replicated-internet-services/ 该博客会每天推送一篇论文,特别棒。 第3个是发现的一个学校课程:https://courses.engr.illinois.edu/cs525/sched.htm 里面有介绍该篇论文的ppt,其他内容也特别棒,可以关注下。

    03

    hadoop默认对3个副本的存储策略和执行策略:「建议收藏」

    1,首先要先了解下什么是rack(机架)集群,一个集群有多个机架,一个机架有多个机器,一个机器一个datanode或namenode节点。通常一个机架内的机器之间的网络速度会高于跨机架机器之间的网络速度。 2,但是要同时保持副本存储策略的容错性和高效性,第一副本:放置在上传文件的DN上(就是执行‘hadoop fs -put 文件名’上传文件命令的机器上,本地文件上传到同一台机器自然要快一点),如果是集群外提交,则随机挑选一台;第二副本:放置在第一副本不同机架的不同节点上;第三副本,放置在第二副本相同机架的不同节点上;其他更多副本:随机放置在节点中。 3,在高效性方面,一个大文件被分成多个分片,也就是多个map任务分别在多个datanode节点上处理,这里就牵扯到任务粒度。如果有m个map任务,不一定会在m个datanode 节点上并行运行。因为可能存在一个datanode上有多个分片\数据块\map任务,所以应该准确的说m个map任务在n个datanode节点上并行运行(注意是并行运行,这样同时处理才会快)。 4,本地计算,在2中也存在野种思想,就是把在哪天DN上传的文件就把次DN作为第一副本;再者就是数据存储在那台机器就由哪台机器负责进行这部分数据的计算,这样可以减少数据在网络上的传输,数据在哪里我就在哪里计算,做到不移动数据,在业界把这形容为“移动计算比移动数据更经济”。

    01
    领券