分布式架构

本文主要介绍大型分布式系统中缓存的相关理论，常见的缓存组件以及应用场景。 1 缓存概述! 2 缓存的分类 缓存主要分为以下四类! 2.1 CDN缓存 基本介绍 CDN(Content Delivery Network 内容分发网络)的基本原理是广泛采用各种缓存服务器，将这些缓存服务器分布到用户访问相对集中的地区或网络中，在用户访问网站时，利用全局负载技术将用户的访问指向距离最近的工作正常的缓存服务器上，由缓存服务器直接响应用户请求 应用场景 主要缓存静态资源，例如图片，视频 应用图 优点 2.2 反向代理缓存 基本介绍 反向代理位于应用服务器机房，处理所有对WEB服务器的请求。 如果用户请求的页面在代理服务器上有缓冲的话，代理服务器直接将缓冲内容发送给用户。如果没有缓冲则先向WEB服务器发出请求，取回数据，本地缓存后再发送给用户。通过降低向WEB服务器的请求数，从而降低了WEB服务器的负载。 应用场景 一般只缓存体积较小静态文件资源，如css、js、图片 应用图 开源实现 2.3 本地应用缓存 基本介绍 指的是在应用中的缓存组件，其最大的优点是应用和cache是在同一个进程内部，请求缓存非常快速，没有过多的网络开销等，在单应用不需要集群支持或者集群情况下各节点无需互相通知的场景下使用本地缓存较合适； 同时，它的缺点也是应为缓存跟应用程序耦合，多个应用程序无法直接的共享缓存

关于分布式事务，工程领域主要讨论的是强一致性和最终一致性的解决方案。典型方案包括： 两阶段提交（2PC, Two-phase Commit）方案 eBay 事件队列方案 TCC 补偿模式 缓存数据最终一致性 一、一致性理论 分布式事务的目的是保障分库数据一致性，而跨库事务会遇到各种不可控制的问题，如个别节点永久性宕机，像单机事务一样的ACID是无法奢望的。另外，业界著名的CAP理论也告诉我们，对分布式系统，需要将数据一致性和系统可用性、分区容忍性放在天平上一起考虑。 两阶段提交协议（简称2PC）是实现分布式事务较为经典的方案，但2PC 的可扩展性很差，在分布式架构下应用代价较大，eBay 架构师Dan Pritchett 提出了BASE 理论，用于解决大规模分布式系统下的数据一致性问题。BASE 理论告诉我们：可以通过放弃系统在每个时刻的强一致性来换取系统的可扩展性。 1、CAP理论 在分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容忍性（Partition Tolerance）3 个要素最多只能同时满足两个，不可兼得。其中，分区容忍性又是不可或缺的。 <img src="https://pic4.zhimg.com/v2-8bb62ba9e7ce9f35199da032e17f9bb7_b.png" data-rawwidth=

Dubbo是Alibaba开源的分布式服务框架，它最大的特点是按照分层的方式来架构，使用这种方式可以使各个层之间解耦合（或者最大限度地松耦合）。从服务模型的角度来看，Dubbo采用的是一种非常简单的模型，要么是提供方提供服务，要么是消费方消费服务，所以基于这一点可以抽象出服务提供方（Provider）和服务消费方（Consumer）两个角色。关于注册中心、协议支持、服务监控等内容，详见后面描述。 总体架构 Dubbo的总体架构，如图所示： Dubbo框架设计一共划分了10个层，而最上面的Service层是留给实际想要使用Dubbo开发分布式服务的开发者实现业务逻辑的接口层。图中左边淡蓝背景的为服务消费方使用的接口，右边淡绿色背景的为服务提供方使用的接口， 位于中轴线上的为双方都用到的接口。点击这里可以了解更多架构设计图。 下面，结合Dubbo官方文档，我们分别理解一下框架分层架构中，各个层次的设计要点： 服务接口层（Service）：该层是与实际业务逻辑相关的，根据服务提供方和服务消费方的业务设计对应的接口和实现。 配置层（Config）：对外配置接口，以ServiceConfig和ReferenceConfig为中心，可以直接new配置类，也可以通过spring解析配置生成配置类。 服务代理层（Proxy）：服务接口透明代理，生成服务的客户端Stub和服务器端Skeleton

spring cloud本身提供的组件就很多，但我们需要按照企业的业务模式来定制企业所需要的通用架构，那我们现在需要考虑使用哪些技术呢？ 下面我针对于spring cloud微服务分布式云架构做了以下技术总结，希望可以帮助到大家： View： H5、Vue.js、Spring Tag、React、angularJs Spring Boot/Spring Cloud： Zuul、Ribbon、Feign、Turbine、Hystrix、Oauthor2、Sleuth、API Gateway、Spring Cloud、Config Eureka、SSO、Spring Cloud、 BUS、Turbine、Zipkin、Cache、Spring Cloud Admin、API Gateway、ELK Spring Cloud Security、 Spring Cloud Stream Component： RoketMQ、Kafka、MongoDB、OSS、Redis、Swagger、Zuul、Label、BASE、Charts、Utils DAO： Spring Data、Mybatis、OSS、 DTO Data Storage： RDBS DFS、NOSQL/Hadoop Infrastructure： LogBack、BUS、Jenkins、Zipkin、Druid

《微服务分布式构架开发实战》 《Elasticsearch大数据搜索引擎》 《ZooKeeper：分布式过程协同技术详解》 《Kafka权威指南》 《图解数据结构-使用Java》 《大数据架构商业之路从业务需求到技术方案 《循序渐进学Docker》 -----------------------------关注公众号免费获取海量学习视频及电子书--------------------------- 文章来源: Spring Cloud,分布式，高并发，kafka，数据结构。海量电子书免费获取。

本章目录： 分布式Java应用图： 分布式Java应用：大型系统会被拆分成多个子系统来实现，对于Java来说，这些子系统可能部署在同一台机器上不同的JVM，或者部署在不同机器上，但是这些子系统之间要进行相互通信来共同实现业务功能。 分布式应用架构的演变 分布式应用架构面临的首要问题，便是如何实现应用之间的远程调用（RPC）。有两种方式：一种是基于HTTP的RPC，一种是基于TCP的RPC。 RPC也就是远程调用，RPC的实现包括客户端和服务端，也就是服务提供方和服务调用方，服务调用方发送RPC请求到服务提供方，服务提供方根据服务调用方的参数执行请求方法，将执行结果返回给调用方，这就是一次RPC请求。 要注意 无论是什么类型的数据，最终都是要转成二进制在网络上传输。 对象的序列化：就是将对象转成二进制流的过程。 对象的反序列化：就是将二进制流转成对象的过程。 Java中的序列化代码： //定义一个字节数组的输出流 ByteArrayOutputStream os= new ByteArrayOutputStream(); //对象的输出流 ObjectOutputStream out = new ObjectOutputStream(os); //将对象写入字节数组输出，进行序列化 out .writeObject(zhangsan); byte [] zhangsanByte=os

近年来，美国在 FinTech 领域不断实现技术突破和创新，特别是区块链方向，传统 IT 巨头、金融企业纷纷涉足其中，先后创建了 Hyperledger、R3、EEA 等著名区块链技术与应用联盟，积极地开展开源项目孵化，并在多个应用领域。 为了更好地发展区块链技术，防范技术高速发展所孕育的潜在风险，行业标准刻不容缓。在此背景下，工信部中国电子技术标准化研究院牵头组织中国区块链技术和产业发展论坛主要成员，开展了《信息技术区块链和分布式账本技术参考架构》标准的研制工作。 1. 参考架构的定位 （1）使用通俗的语言来描述区块链和分布式账本技术 （2）区块链或分布式账本技术的理想原型结构 （3）描述适用于区块链技术的标准范围 2. 参考架构的视角 可以从业务、法律或技术视角来看待区块链技术 a）从业务角度来看，区块链是一个在相互认同的参与者之间，促进价值、资产或其他实体转移的交换网络 b）从法律角度来看，区块链账本上的交易是经过验证、不可否认且无法篡改的，它不需要中介或第三方参与。 c）从技术角度来看，区块链是一个引用其他数据存储作为账本数据、全局复制的分布式账本。 3. 参考架构的设计理念 首先，从分布式应用架构师和开发人员角度来设计一种区块链平台参考架构，如下图： 它包含了 6 个层次：1）基础设施 2）安全 3）数据 4）账本 5）开发 6）分布式应用 ，我们一一对照解读一下。 （1

课程目录 01.Netty实现高性能分布式RPC架构介绍.avi 02.分布式rpc架构的整个架构图.avi 03.采用netty编写java服务器.avi 04.zookeeper安装与操作.avi 05.服务器注册到zookeeper上.avi 06.netty客户端编写.avi 07.netty长连接心跳包设置.avi 08.netty客户端长连接异步获取响应.avi 09.netty长连接异步得到响应结果.avi 10.与最新版spring整合.avi 11.服务器架构实现.avi 12.客户端与服务器架构通信.avi 13.优化服务器.avi 14.客户端加上动态代理.avi 15.优化netty客户端.avi 16.netty客户端加上zk,监听服务器变化.avi 17.netty客户端动态管理连接.avi 18.演示分布式rpc连接管理以及实现服务器加权管理.avi 19.课程总结以及下期预告.avi 本文转载自： http://www.javaxxz.com/thread-360226-1-1.html 文章来源: Netty实战高性能分布式RPC视频

Memcached：为分布式客户端做分发，hash环 TWY Redis： 为分布式客户端做分发 ， hash环 当前，Memcached、Redis这类分布式kv缓存已经非常普遍。从本篇开始，本系列将分析分布式缓存相关的原理、使用策略和最佳实践。 我们知道Memcached的分布式其实是一种“伪分布式”，也就是它的服务器结点之间其实是相互无关联的，之间没有网络拓扑关系，由客户端来决定一个key是存放到哪台机器。 具体来讲，假设我有多台memcached服务器，编号分别为m0,m1,m2,…。对于一个key，由客户端来决定存放到哪台机器，那最简单的hash公式就是 key % N，其中N是机器的总数。 但这有个问题，一旦机器数变少，或者增加机器，N发生变化，那之前存放的数据就全部无效了。因为你按照新的N值取模计算出的机器编号，和当时按旧的N值取模算出的机器编号肯定是不等的，也就意味着绝大部分缓存会失效。 这个问题的解决办法就是用1种特别的Hash函数，尽可能使得，增加机器/减少机器时，缓存失效的数目降到最低，这就是Hash环，或者叫一致性Hash。 Hash环 （2）把key也hash到这个环上。然后在这个环上进行匹配，看这个key和哪台机器匹配。 具体来讲，如下： 假定有这样一个Hash函数，其值空间为（0到2的32次方-1) ，也就是说，其hash值是个32位无整型数字

课程简介： 升级版的内容特色： 面向人群： 学习收益： 课程大纲： 第一课 静态网页爬虫：爬虫的基础技术 HTML CSS 选择器 JavaScript 介绍 lxml 及 XPath Python 里的网络请求 高速位缓存设计：BloomFilter 第一个爬虫：蚂蜂窝的游记 第二课 登录及动态网页的抓取 表单 网站登录及Cookie Headless 的浏览器：PhantomJS 浏览器的驱动：Selenium 动态网页数据获取 第三课 微博的抓取 微博网站分布及结构分析 通过动态页面来抓取 微博网络接口的逆向分析 Java 的反编译 加密库 源代码的接口分析 第四课 多线程与过进程的爬虫 第五课 微博数据的存储：分布式数据库及应用 SQL 与 NoSQL Hadoop 架构 HDFS HBase MongoDB Redis 基于分布式数据库的分布式爬虫 第六课 多机并行的微博抓取：分布式系统设计 Socket 编程 Master 设计 Slave 设计 任务调度及通信协议 分布式集群部署的爬虫 第七课 分布式系统进阶：复杂的分布式机制 分布式应用协调服务：ZooKeeper 分布式消息队列管理：RabbitMQ/Kafka 服务发布及注册 灰度升级 第八课 微博数据查询：分布式数据库系统的优化及负载均衡 复制与分片 流量控制及均衡 分布式事物及锁 Redis 的核心技术介绍