分布式技术

文章目录 一、redis集群简介 1、集群 2、redis集群 3、redis集群的优势 4、redis集群工作原理 5、哈希槽 6、容错 二、实验 实验环境： 2、搭建redis集群 3、redis集群中添加新结点 4、集群重新分片 （1）手动分配哈希槽 （2）自动平均分配哈希槽 5、移除节点 （1）移除从Slave节点 （1）移除Master节点 一、redis集群简介 1、集群 集群是一组相互独立的、通过高速网络互相联通的节点，构成了一个组，并以单一系统的模式加以管理。一个客户与集群相互作用时，集群就是一个独立的服务器。 集群技术是一种通用的技术，其目的是为了解决单机运算能力的不足、IO能力的不足、提高服务的可靠性、获得规模可扩展能力，降低整体方案的运维成本（运行、升级、维护成本）。能在大流量访问下提供稳定的业务，集群化是存储的必然形态。 2、redis集群 Redis 集群是一个分布式（distributed）、容错（fault-tolerant）的 Redis 实现， 集群可以使用的功能是普通单机 Redis 所能使用的功能的一个子集（subset），提供在多个Redis节点之间共享数据的程序集。。 Redis 集群并不支持同时处理多个键的 Redis 命令，因为这需要在多个节点间移动数据，这样会降低redis集群的性能，在高负载的情况下可能会导致不可预料的错误。

大型分布式系统中的缓存架构 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。 缓存概述 缓存概述 缓存的分类 缓存主要分为四类，如下图： 缓存的分类 CDN 缓存 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。 CDN 缓存应用如下图： 未使用 CDN 缓存 使用 CDN 缓存 CDN 缓存优点如下图： 优点 反向代理缓存 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。 反向代理缓存应用如下图： 反向代理缓存应用图 开源实现如下图： 开源实现 本地应用缓存 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。

架构扼要 想读懂此文，读者必须先要明确以下几点，以作为阅读后续内容的基础知识储备： Mapreduce是一种模式。 Hadoop是一种框架。 Hadoop是一个实现了mapreduce模式的开源的分布式并行编程框架。 所以，你现在，知道了什么是mapreduce，什么是hadoop，以及这两者之间最简单的联系，而本文的主旨即是，一句话概括：在hadoop的框架上采取mapreduce的模式处理海量数据。下面，咱们可以依次深入学习和了解mapreduce和hadoop这两个东西了。 Mapreduce模式 前面说了，mapreduce是一种模式，一种什么模式呢?一种云计算的核心计算模式，一种分布式运算技术，也是简化的分布式编程模式，它主要用于解决问题的程序开发模型，也是开发人员拆解问题的方法。 Ok，光说不上图，没用。如下图所示，mapreduce模式的主要思想是将自动分割要执行的问题（例如程序）拆解成map（映射）和reduce（化简）的方式，流程图如下图1所示： 在数据被分割后通过Map 函数的程序将数据映射成不同的区块，分配给计算机机群处理达到分布式运算的效果，在通过Reduce 函数的程序将结果汇整，从而输出开发者需要的结果。 MapReduce 借鉴了函数式程序设计语言的设计思想，其软件实现是指定一个Map 函数，把键值对(key/value)映射成新的键值对(key

1. 概述 本文以淘宝作为例子，介绍从一百个到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程，同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术，让大家对架构的演进有一个整体的认知，文章最后汇总了一些架构设计的原则。 特别说明：本文以淘宝为例仅仅是为了便于说明演进过程可能遇到的问题，并非是淘宝真正的技术演进路径 2. 基本概念 在介绍架构之前，为了避免部分读者对架构设计中的一些概念不了解，下面对几个最基础的概念进行介绍： 分布式 系统中的多个模块在不同服务器上部署，即可称为分布式系统，如Tomcat和数据库分别部署在不同的服务器上，或两个相同功能的Tomcat分别部署在不同服务器上 高可用 系统中部分节点失效时，其他节点能够接替它继续提供服务，则可认为系统具有高可用性 集群 一个特定领域的软件部署在多台服务器上并作为一个整体提供一类服务，这个整体称为集群。如Zookeeper中的Master和Slave分别部署在多台服务器上，共同组成一个整体提供集中配置服务。在常见的集群中，客户端往往能够连接任意一个节点获得服务，并且当集群中一个节点掉线时，其他节点往往能够自动的接替它继续提供服务，这时候说明集群具有高可用性 负载均衡 请求发送到系统时，通过某些方式把请求均匀分发到多个节点上，使系统中每个节点能够均匀的处理请求负载，则可认为系统是负载均衡的 正向代理和反向代理 系统内部要访问外部网络时

近三年，大数据这个词出现的频次非常高，不仅纳入各大互联网巨头公司的战略规划中，同时也在国家的政府报告中多次提及，大数据已无疑成为当今时代的新宠。大数据给大多数人的感觉是，专业性强，门槛高，完全属于“高大上”的技术。好奇的人或许会通过网络了解一些概念，而有一些人则看到了大数据带来的机遇，投入大数据学习的洪流当中，投身大数据行业为自己带来利益。经历“坎坷”的学习大数据历程后，在求学之路上有哪些具体 容易掉入的“坑”？ 让我们一一盘点下。 ​ 1 在这里相信有许多想要学习大数据的同学，大家可以+下大数据学习裙：740041381，即可免费领取套系统的大数据学习教程 我们一起经历的那些坑 大多的初学者在入门初期，基本是在网上各种社区“大海捞针”的到处 知乎、百度： “大数据学习路径是怎么样的？” “学生党，会java，只有一台电脑！！如何学习大数据开发？” “ 语言是学R还是Python？” “我没时间有没钱，自学能学的会吗？” “现在大数据开发挺火的，谁知道大数据开发学习机构哪家靠谱？” “零基础学习大数据，想成为大数据开发工程师，请问该如何入门，有没有推荐网络教程，书籍或者大牛博客？” 自学过程中走过很多弯路，比如环境搭建，总会遇到各种奇葩问题，找不到答案；比如网上扑来各种资料不知道怎么分辨质量，也不知道如何科学利用，很痛苦又很困惑，毫无一点成就感，走了许多冤枉路，踩坑无数…… 第一

一、为什么要使用分布式锁 我们在开发应用的时候，如果需要对某一个共享变量进行多线程同步访问的时候，可以使用我们学到的Java多线程的18般武艺进行处理，并且可以完美的运行，毫无Bug！ 注意这是单机应用，也就是所有的请求都会分配到当前服务器的JVM内部，然后映射为操作系统的线程进行处理！而这个共享变量只是在这个JVM内部的一块内存空间！ 后来业务发展，需要做集群，一个应用需要部署到几台机器上然后做负载均衡，大致如下图： 上图可以看到，变量A存在JVM1、JVM2、JVM3三个JVM内存中（这个变量A主要体现是在一个类中的一个成员变量，是一个有状态的对象，例如：UserController控制器中的一个整形类型的成员变量），如果不加任何控制的话，变量A同时都会在JVM分配一块内存，三个请求发过来同时对这个变量操作，显然结果是不对的！即使不是同时发过来，三个请求分别操作三个不同JVM内存区域的数据，变量A之间不存在共享，也不具有可见性，处理的结果也是不对的！ 如果我们业务中确实存在这个场景的话，我们就需要一种方法解决这个问题！ 为了保证一个方法或属性在高并发情况下的同一时间只能被同一个线程执行，在传统单体应用单机部署的情况下，可以使用Java并发处理相关的API(如ReentrantLock或Synchronized)进行互斥控制。在单机环境中，Java中提供了很多并发处理相关的API

前言 众所周知，阿里巴巴是 apache基金会成员、Linux基金会成员，同时是Xen顾问委员会成员。上述身份可见阿里在开源方面的重视程度，阿里通过开源贡献更多技术、分享更多理念。其开源的很多项目大受欢迎，今日就来盘点阿里 29 个开源项目，你用过几个，哪个最好用，欢迎在留言区告诉我。 如果你一直以来都对java抱有强烈的学习兴趣。却不知道如何系统的进行学习。学习有困难或者想领取java小白学习路线资料的 这里有互相学习交流的小伙伴，可以进来一起学习，有什么不懂得也可以互相解答：点击我加入吧，即可直达。 。 1. 分布式应用服务开发的一站式解决方案 Spring Cloud Alibaba Spring Cloud Alibaba 致力于提供分布式应用服务开发的一站式解决方案。此项目包含开发分布式应用服务的必需组件，方便开发者通过 Spring Cloud 编程模型轻松使用这些组件来开发分布式应用服务。 依托 Spring Cloud Alibaba，您只需要添加一些注解和少量配置，就可以将 Spring Cloud 应用接入阿里分布式应用解决方案，通过阿里中间件来迅速搭建分布式应用系统。 地址： https://github.com/spring-cloud-incubator/spring-cloud-alibaba 2. 设计语言 & 前端框架 Ant Design Ant

官网文档地址： https://zookeeper.apache.org/doc/r3.5.4-beta/zookeeperOver.html 概述 Zookeeper从设计模式角度来理解：是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架， 它负责存储和管理大家都关心的数据， 然后接受观察者的注册， 一旦这些数据的状态发生变化， Zookeeper就将负责通知已经在Zookeeper上注册的那些观察者做出相应的反应 ， 从而实现集群中类似Master/Slave管理模式。 Zookeeper 是一个分布式的服务框架，主要用来 解决分布式集群中应用系统的协调和一致性问题 ，它能提供基于类似于文件系统的目录节点树方式的数据存储，但是 Zookeeper 并不是用来专门存储数据的，它的作用主要是用来维护和监控你存储的数据的状态变化。如：统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置管理等。 它能够为分布式应用提供高性能和可靠地协调服务，使用ZooKeeper可以大大简化分布式协调服务的实现，为开发分布式应用极大地降低了成本。协同服务很难正确运行，经常出现竞争危害和死锁。ZooKeeper 的目的就是降低协同服务实现与维护的成本。 架构及原理 集群架构 Zookeeper集群是由一组Server节点组成，这一组Server节点中存在一个角色为Leader的节点

1.高并发和大流量 大型互联网需要面对高并发的访问用户，比如在天猫“双11”的时候，一分钟之内，有超过一千万的独立用户访问整个天猫系统，大规模的并发用户访问会对系统的处理能力造成巨大的冲击，系统必须要有足够强的处理能力才能够满足。同时有这么多用户来访问，产生了巨大的访问流量，对系统的抗压能力形成了考验。 高可用 大型互联网系统必须要 7×24 小时不间断地提供服务，和传统软件系统不同，银行或者是电信甚至零售业，它们都有下班时间，下了班以后可以对系统进行停机维护和升级发布，但是互联网没有下班时间，所以一直要保持高可用，7×24 小时永不间断。为了保证系统的高可用，必须要进行特别的系统架构设计。 海量的数据存储 因为互联网需要满足大量的用户使用，所以这些用户会产生很多的数据，需要对这些数据进行重组和管理。除了用户提交的数据，互联网还会采集很多其它的数据，包括一些用户行为的数据、第三方的数据以及网络爬虫获取的数据，通过大数据技术对这些数据做进一步分析，对用户进行更精准的营销和服务，以发现新的业务增长点。 用户分布广泛，网络情况复杂 互联网是为全球用户提供服务的，用户分布范围广，各地的网络情况千差万别，为了使所有用户能够得到统一的良好的体验，需要对系统架构进行相关的设计。 安全环境恶劣 因为互联网是开放的，所以互联网站很容易就会受到攻击。 需求变化快，发布频繁 和传统的软件版本发布频率比

Elasticsearch简介 * Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎。它可以帮助你用前所未有的速度去处理大规模数据。 它可以用于全文搜索，结构化搜索以及分析，当然你也可以将这三者进行组合。 Elasticsearch是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene™ 基础上的搜索引擎，可以说Lucene是当今最先进，最高效的全功能开源搜索引擎框架。 但是Lucene只是一个框架，要充分利用它的功能，需要使用JAVA，并且在程序中集成Lucene。需要很多的学习了解，才能明白它是如何运行的，Lucene确实非常复杂。 Elasticsearch使用Lucene作为内部引擎，但是在使用它做全文搜索时，只需要使用统一开发好的API即可，而不需要了解其背后复杂的Lucene的运行原理。 当然Elasticsearch并不仅仅是Lucene这么简单，它不但包括了全文搜索功能，还可以进行以下工作: 分布式实时文件存储，并将每一个字段都编入索引，使其可以被搜索。 实时分析的分布式搜索引擎。 可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结构化数据。 这么多的功能被集成到一台服务器上，你可以轻松地通过客户端或者任何你喜欢的程序语言与ES的RESTful API进行交流。 Elasticsearch的上手是非常简单的。它附带了很多非常合理的默认值