随笔分类 - 分布式
摘要:前言 分布式中一致性是非常重要的,分为弱一致性和强一致性。 现在主流的一致性协议一般都选择的是弱一致性的特殊版本:最终一致性。下面就从分布式系统的基本原则讲起,再整理一些遵循这些原则的协议或者机制,争取通俗易懂。 但是要真正实施起来把这些协议落地,可不是一篇文章能说清楚的,有太多的细节,要自己去看论
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摘要:我们先思考下面几个业务场景的解决方案: 支付系统每天凌晨1点跑批,进行一天清算,每月1号进行上个月清算 电商整点抢购,商品价格8点整开始优惠 12306购票系统,超过30分钟没有成功支付订单的,进行回收处理 商品成功发货后,需要向客户发送短信提醒 类似的业务场景非常多,我们怎么解决? 为什么我们需要
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摘要:基于数据库表乐观锁 (基本废弃) 要实现分布式锁,最简单的⽅方式可能就是直接创建⼀一张锁表,然后通过操作该表中的数据来实现了了。当我们要锁住某个⽅法或资源时,我们就在该表中增加一条记录,想要释放锁的时候就删除这条记录。比如创建这样一张数据库表: CREATE TABLE `methodLock` (
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摘要:分库分表原则 关系型数据库本身比较容易成为系统性能瓶颈,单机存储容量、连接数、处理能力等都很有限,数据库本身的“有状态性”导致了它并不像Web和应用服务器那么容易扩展。在互联网行业海量数据和高并发访问的考验下,聪明的技术人员提出了分库分表技术(有些地方也称为Sharding、分片)。同时,流行的分布
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摘要:一、数据库瓶颈 不管是IO瓶颈,还是CPU瓶颈,最终都会导致数据库的活跃连接数增加,进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是,可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧(并发量、吞吐量、崩溃)。 1、IO瓶颈 第一种:磁盘读IO瓶颈,热点数据太多,数据库缓
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摘要:1. 什么是分布式 ? 分布式系统一定是由多个节点组成的系统。 其中,节点指的是计算机服务器,而且这些节点一般不是孤立的,而是互通的。 这些连通的节点上部署了我们的节点,并且相互的操作会有协同。 分布式系统对于用户而言,他们面对的就是一个服务器,提供用户需要的服务而已, 而实际上这些服务是通过背后的
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摘要:Java中的锁主要包括synchronized锁和JUC包中的锁,这些锁都是针对单个JVM实例上的锁,对于分布式环境如果我们需要加锁就显得无能为力。 在单个JVM实例上,锁的竞争者通常是一些不同的线程,而在分布式环境中,锁的竞争者通常是一些不同的线程或者进程。如何实现在分布式环境中对一个对象进行加锁
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摘要:目录 两阶段提交方案/XA方案 TCC 方案 本地消息表 可靠消息最终一致性方案 最大努力通知方案 你们公司是如何处理分布式事务的? 面试题 1、分布式事务了解吗? 2、你们是如何解决分布式事务问题的? 面试官心理分析 只要聊到你做了分布式系统,必问分布式事务,你对分布式事务一无所知的话,确实会很坑
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摘要:一、分布式ID概念 说起ID,特性就是唯一,在人的世界里,ID就是身份证,是每个人的唯一的身份标识。在复杂的分布式系统中,往往也需要对大量的数据和消息进行唯一标识。 举个例子,数据库的ID字段在单体的情况下可以使用自增来作为ID,但是对数据分库分表后一定需要一个唯一的ID来标识一条数据,这个ID就是
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摘要:为什么用分布式锁? 在讨论这个问题之前,我们先来看一个业务场景: 系统A是一个电商系统,目前是一台机器部署,系统中有一个用户下订单的接口,但是用户下订单之前一定要去检查一下库存,确保库存足够了才会给用户下单。 由于系统有一定的并发,所以会预先将商品的库存保存在redis中,用户下单的时候会更新red
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