分布式程序员必读:你与分布式和事务真的很熟吗?

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性能疑问。

.我都都 是因为一定会说,重试(retry)呗、重放(replay)呗是因为干脆不管了呗!

现在来看下另外的请况:

这人事务能力是最强的了,前会 保证事务异步提交。好多好多 前会担心被卡住了,是因为说集群中:

关于第1点,.我都都 对心跳都不太熟悉,这麼.我都都 前会 原来认为某个节点不到和zookeeper喊话了:

这麼,放心大胆的更新好了:

在后面 的数据库设计中防止了JOIN,为了提高求大V粉丝的性能,前会 将一批大V作为batch/bulk,因此多个batch并发读,誓死搞死数据库。

为何防止呢?

码农,就应该关注设计和实现的东西,比如Jay Kreps是怎样才能发明Kafka这人轮子的 : ]

两阶段提交

(1). 把数据的id偏移写入log;

(1). 先防止数据;

是因为你的数据库不支持原子操作,这麼考虑两阶段提交吧。

事务ID的生成是强有序的.(隔离性,串行)

这里是更新成功了。是因为更新的刚刚,节点挂了,这麼库里是因为log里的id偏移不写,数据好多好多 我防止,等节点恢复,就前会 放心去同步,因此加入集群玩耍了。

真是这又引出了三个小 多很糙要的疑问,也是好多好多 大谈框架、设计、模式却往往忽视的疑问:性能和数据库建模的关系。

假设一批数据如下:

顶呱呱,无论怎样才能,求出了Reach啊!

换句话说,在更新数据的刚刚,事务能力怎样才能保障呢?

后面 的保障“仅防止一次”这人语义的实现哪些疑问呢?

关于第二点,要稍微多样化点了,为何搞呢?

仅防止一次(Exactly once)

来这麼分析:

这人请况,新事务的ID更大、更靠后,表明新事务前会 执行,还等哪些,直接更新,更新后数据如下:

Computing reach is too intense for a single machine – it can require thousands of database calls and tens of millions of tuples.

行,都行,哪些就有策略,但具体为何个搞法,你真的清楚了?

Opaque-Transaction:

看看用storm为何来防止分布式计算,并提供流式计算的能力:

假设从节点正在同步,啪!主节点挂了!是因为要保证仅防止一次的语义,好多好多 原子性发挥作用,失败,回滚,因此从主节点拉失败的数据(你不到就近更新,是因为这批数据是因为是因为变化了,是因为你根本没缓存本批数据),结果是哪些呢?

这麼,统计一下3小时内的本条微博(url)的reach总数。

你发现了哪些呢?

好吧,数据重复好多好多 让我容忍?要求挺高啊。

这里将微博到转发者表所在的库,与粉丝库分离,是因为数据更大为何办?

某人的好友的好友是因为和某人有几分相熟?

也好多好多 我说,前会 前会 在主节点写了新数据后,及时克隆好友哪些变化的数据,所谓及时,不到拉下太多哦.

现在,.我都都 来追求原来这人效果:

Transaction:

是因为说前会 保证如下三点:

你现在知道twitter的snowflake生成全局唯一且有序的ID的重要性了。

kafka原来认为:

在这人请况下,就叫作数据最多防止一次,也好多好多 我说数据会丢失。

当事务ID为4,大于存储中的事务ID3,Reach更新为3+5 = 8.

1.主节点有新数据写入.

不,这人事不到靠猜的,想想.我都都 有的哪几块性质,其中关键好多好多 好多好多 我:

当事务ID为3,等于存储中的事务ID3,Reach更新为2+5 = 7.

2.从节点追log,准备克隆好友这批新数据。从节点做两件事:

.我都都 应该这麼做,考虑到新到数据的事务ID和存储中的事务ID一致,好多好多 这批数据是因为被分别是因为异步防止了,因此,这批数据对应的事务ID永远是同三个小 多,这麼,即使这批数据中的A部分先防止了,是因为.我都都 就三个小 多事务ID,这麼A部分的前值是可靠的。

不同的事务ID,是因为了不同的值:

真不知道读者有木有对这人疑问的数据库I/O很糙想法,是因为虎躯一震呢?

主节点有新数据写入.

1.数据量有多大?

疑问又来了:

好嘛,终于说到failover和recover了,那failover比较简单,是因为还有其它的slave节点在,不影响数据读取。

本篇从数据上来讨论下这人疑问,为使疑问再简单点,.我都都 考虑写数据的场景,是因为.我都都 用write-ahead-log的法律土法律法律依据来保证数据克隆好友和一致性,这麼.我都都 会为何防止一致性疑问呢?

分布式系统中,怎样才能判断三个小 多节点(node)不是存活?

这好多好多 我Opaque Transaction.

库再分表...

换句话说,一批数据的事务ID一定相同。

来看看例子吧,老数据不变,好多好多 我多了个字段:prevReach。

是因为你还是码农级别,咱来务点实吧,前面.我都都 说到recover,节点恢复的疑问,这麼.我都都 恢复哪几块东西?

你似乎意犹未尽?来吧,看看“银弹”是哪些?

Opaque-Transaction

节点死掉、失败、不同步了,咋防止呢?

.我都都 来关注下recover方面的东西,这里把视野打开点,不仅关注slave节点重启后追log来同步数据,.我都都 看下在实际应用中,数据请求(包括读、写、更新)失败为何办?

三个小 多bigdata疑问

现在用zookeeper来做两阶段提交是因为是入门级技术,好多好多 好多好多 我展开了。

这麼,符合后面 三个小 多条件的节点就前会 认为是存活的,也前会 认为是同步的(in-sync).

合适防止一次(At least once)

好多好多 ,.我都都 将依靠prevReach而就有Reach的值来更新:

.我都都 都追求的强一致性保证(这里是最终一致性),为何来搞呢?

刚刚了,我等码农,还是看看为何来防止分布式系统中的事务这人老大难吧!

最多防止一次(At most once)

现在要更新这批数据到库里是因为log里,这麼原来的请况是:

(2). 正要防止数据这人,从节点挂了。

hello,world.

2.微博这人应用,人与人之间的关系成图状(网),你为何建模存储?而不仅仅对应这人疑问,比如:

同三个小 多事务ID对应的一批数据相同.(幂等性,多次操作三个小 多结果)

集群中存活的节点与同步

(2). 正要把数据的id偏移写入log,从节点挂了。

这麼应用中的leader是因为master节点,只前会 从zookeeper拉请况就前会 ,同去,后面 的实现是就有一定最佳呢?就有的,因此多数操作前会 合起来,但为了描述节点不是存活这人事儿,咱们这麼写没啥疑问。

这麼根据上文的节点存活条件,这人从节点挂了这件事被探测到了,从节点由维护人员手动是因为其我本人恢复了,这麼在加入集群和小伙伴们继续玩耍刚刚,它要同步我本人的请况和数据。

这人场景,从语义上来讲,好多好多 我数据合适防止一次,是因为数据防止会重复。

为了简单,.我都都 忽略掉日期,先看看这人法律土法律法律依据行不行:

这人请况为何防止?是跳过吗?是因为新数据的事务ID和库里是因为log里的事务ID相同,按事务要求这次数据应该是因为防止过了,跳过?

.我都都 先摆个探讨的背景:

单条数据会且仅会冒出在某批数据中.(一致性,无遗漏无重复)

是因为分布式这人话题太多,事务这人话题也太多,.我都都 从三个小 多集群的三个小 多小小节点刚开始英语 英语 谈起。

考虑一下,采用master-master架构来保证主节点的可用性,因此三个小 多主节点失败了,到原来主节点主持工作,是前会 时间的。

给定三个小 多事务ID,任何刚刚,其所关联的那批数据相同。

OK,假设你是因为非常熟悉传统关系型数据库的分库分表及数据路由(读路径的聚合、写路径的派发)、是因为你对于sharding技术也不太熟悉、是因为你良好的结合了HBase的横向扩展能力并有一致性策略来防止其二级索引疑问.

基本的:

疑问来了:

Transaction

真是这人全局ID的设计也是门艺术:

后面 的节点的请况管理一般由zookeeper来做,leader是因为master节点也会维护这麼点请况。

来源:51CTO

仔细体会下,后面 那句话和下面这句话的差别:

Reach is the number of unique people exposed to a URL on Twitter.

好多好多 说,要保证数据仅防止一次,还是挺困难的吧?

总之,存储和读取的疑问假设你是因为防止了,这麼分布式计算呢?

微吐槽

回到主题,引出后面 的例子,一是为了引出三个小 多有关分布式(存储+计算)的疑问,二是透漏这麼点意思:

好吧,丢失数据不到容忍,这麼.我都都 换种法律土法律法律依据来防止:

从节点追log,准备克隆好友这批新数据。从节点做两件事:

本文作者:foreach_break

这人内容也太多,话题也太多,就不出此展开了。

是因为不考虑性能,就此作罢,这好多好多 我是哪些大事。

老主节点挂了, 新的主节点还没启动,好多好多 这次事务就卡在这里,直到数据同步的源——主节点前会 响应请求。

是因为根据log内的数据偏移来同步数据,这麼,是因为这人节点在防止数据刚刚就把偏移写好了,原来那批数据lost-datas这麼得到防止,是因为追log刚刚的数据来同步,这麼那批数据lost-datas就丢了。