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hhdb数据库介绍(9-10)
HHDB Server在基于关系集群数据库设计的基础上，提供了一些扩展的功能，方便进行使用和管理。
44110编辑于 2025-03-12 - 来自专栏程序猿DD
分布式事务、分布式锁、分布式session
在分布式系统中，要实现分布式事务，无外乎那几种解决方案。 这种分布式事务方案，比较适合单块应用里，跨多个库的分布式事务，而且因为严重依赖于数据库层面来搞定复杂的事务，效率很低，绝对不适合高并发的场景。 三、分布式锁 redis 分布式锁 redis 最普通的分布式锁 第一个最普通的实现方式，就是在 redis 里创建一个 key，这样就算加锁。 zk 分布式锁的对比 redis 分布式锁，其实需要自己不断去尝试获取锁，比较消耗性能。 redis 分布式锁大家没发现好麻烦吗？遍历上锁，计算时间等等......zk 的分布式锁语义清晰实现简单。
1.5K20发布于 2020-09-04 - 来自专栏精益六西格玛资讯
基于FMEA的产品质量把控
从产品的角度来说，如果会发生一个可能的风险，就要评估如果真的发生了会有多严重，用严重性R来评分，比如产品功能失效，一般评分7-8，但如果失效造成严重后果，比如造成伤害或死亡，就视为安全风险，评分9-10 但如果碎玻璃飞出，会刺伤甚至致人死亡，那么严重程度会被评为9-10分，所以我们宁愿有8分的功能失效，也不愿意有9-10分的安全失效，这需要通过设计来实现；2.降低发生概率，找出问题原因，控制原因条件，降低发生概率
52040编辑于 2022-10-13 - 来自专栏frytea
ChatGPT 给出的计算机科学学习计划
作为一名云计算工程师，以下是一些建议你学习的课程和技能： 数据结构和算法 计算机组织与体系结构 操作系统 计算机网络 数据库系统 软件工程 分布式系统 网络安全 以下是一份为期 12 个月的学习计划，你可以根据自己的进度和兴趣进行调整 OSI 模型、TCP/IP 模型） 学习物理层和数据链路层协议 学习网络层协议（如 IP、ICMP、路由算法） 学习传输层协议（如 TCP、UDP） 学习应用层协议（如 HTTP、FTP、DNS） 9- 数据库系统 学习关系型数据库的基本概念 学习 SQL 语言 学习数据库设计和范式理论 学习数据库管理系统的实现（如索引、查询优化） 了解 NoSQL 数据库的基本原理和应用场景 11-12 个月：软件工程、分布式系统和网络安全 软件工程 学习软件开发流程（如需求分析、设计、编码、测试、维护） 学习软件开发方法论（如敏捷开发、瀑布模型） 学习软件项目管理 学习软件质量保证和测试技巧 了解设计模式和架构模式 分布式系统 学习分布式系统的基本概念和特点 学习分布式系统中的数据一致性问题 学习分布式算法（如 Paxos、Raft） 了解分布式存储系统和计算系统的原理与应用 学习微服务架构和容器技术（如 Docker、Kubernetes） 网络安全 学习常见的网络攻击手法
50120编辑于 2023-10-21 - 来自专栏全栈程序员必看
JAVA 分布式 – 分布式介绍
什么是分布式系统？ 要理解分布式系统，主要需要明白一下2个方面： 1.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。 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众多服务器组成的一个分布式系统，因此分布式系统看起来像是一个超级计算机一样。 1.分布式处理，但只有一个总数据库，没有局部数据库 2.分层式处理，每一层都有自己的数据库 3.充分分散的分布式网络，没有中央控制部分，各节点之间的联系方式又可以有多种，如松散的联接 实现分布式主要的方式 分布式应用用到的技术： 网络通信，基于消息方式的系统间通信和基于远程调用的系统间通信。 缺点： 就是会增加技术的复杂度。 JAVA 分布式知识体系介绍 附上某 JAVA 分布式学习目录，帮助了解分布式都有哪些东西 第 1 章 分布式 Java应用 1.1 基于消息方式实现系统间的通信 1.1.1 基于 Java
1.9K20编辑于 2022-08-10 - 来自专栏愿天堂没有BUG（公众号同名）
长这么大才读懂高并发核心编程，限流原理与实战，Nginx漏桶限流
图9-9 Nginx限流后10秒内连续刷新的第1次输出 10秒内连续刷新，第1次之后的输出如图9-10所示。 图9-10 Nginx限流后10秒内连续刷新第1次之后的输出 接下来详细介绍Nginx的limit_req_zone和limit_req两个指令。 本文给大家讲解的内容是高并发核心编程，限流原理与实战，Nginx漏桶限流详解 下篇文章给大家讲解的是高并发核心编程，限流原理与实战，实战：分布式令牌桶限流； 觉得文章不错的朋友可以转发此文关注小编； 感谢大家的支持
89180编辑于 2022-10-28 - 来自专栏码上遇见你
分布式基础概念-分布式缓存
score进行排序就可以得到坐标附近的其它元素，通过将score还原成坐标值就可以得到元素的原始坐标 HyperLogLog：统计不重复数据，用于大数据基数统计 Streams：内存版的kafka 数据库实现分布式锁的问题及解决方案 不可重入，如果加锁的方法需要递归，则第二次插入会失败，可以使用记录线程标识解决重入问题 死锁，删除锁失败、则其他线程没办法获取锁，可以设置超时时间、使用定时任务检查 数据库单点故障，数据库高可用 Redis分布式锁实现 异步复制可能造成锁丢失，使用redLock解决 顺序向五个节点请求加锁 根据一定的超时时间来推断是不是跳过该节点 三个节点加锁成功并且花费时间小于锁的有效期 认定加锁成功 往期精彩系列推荐 对线面试官系列 分布式基础概念系列
39810编辑于 2023-11-22 - 来自专栏single云社区
【分布式详解】一致性算法、全局唯一ID、分布式锁、分布式事务、 分布式缓存、分布式任务、分布式会话
分布式相关。 一致性算法 什么是分布式系统的副本一致性？有哪些？ 自Paxos问世以来就持续垄断了分布式一致性算法，Paxos这个名词几乎等同于分布式一致性, 很多分布式一致性算法都由Paxos演变而来 分布式算法 - Raft算法 Paxos是出了名的难懂，而Raft 分布式锁 有哪些方案实现分布式锁？ Consul 做分布式锁 基于数据库如何实现分布式锁？ 分布式缓存 分布式系统中常用的缓存方案有哪些？
1.6K21编辑于 2024-01-11 - 来自专栏服务端技术杂谈
分布式系统分布式事务
分布式系统首先面对的问题是分布式事务 当我们采用分布式来提高系统性能时，首先面对的问题是面对和处理分布式事务。 分布式系统处理数据： 数据分区：把数据块放在不同的服务器上，采用一致性hash； 数据镜像：让所有服务器都有相同的数据，提供相同的服务； 第一种问题，单台机器出现问题，会存在数据丢失的问题。 这就是数据副本：出现某个节点的数据丢失时可以从副本读到，数据副本是分布式系统解决数据丢失的唯一手段。
1.2K81发布于 2018-04-16 - 来自专栏CodingToDie
分布式 | 分布式锁的实现
分布式锁的实现 在常见的分布式锁中有以下三种实现： Redis 实现 Zookeeper 实现 数据库实现 ---- 1. 基于Redis 的实现 在 Redis 中有个3个重要命令，通过这三个命令可以实现分布式锁 setnx key val：当且仅当key不存在时，set一个key为val的字符串，返回1；若key存在，则什么都不做 基于 Zookeeper 的实现 2.1 实现原理 基于zookeeper临时有序节点可以实现的分布式锁。
1.1K20发布于 2021-03-18 - 来自专栏码上遇见你
分布式基础概念-分布式缓存
分布式缓存寻址算法hash算法：根据key进行hash函数运算、结果对分片数取模，确定分片适合固定分片数的场景。 哨兵用于实现redis集群的高可用，本身也是分布式的，作为一个哨兵集群去运行，互相协同工作。 故障转移时，判断一个master node是否宕机了，需要大部分的哨兵都同意才行，涉及到了分布式选举即使部分哨兵节点挂掉了，哨兵集群还是能正常工作的哨兵通常需要3个实例，来保证自己的健壮性。 能力客户端不需要连接集群所有节点，连接集群中任何一个可用节点即可高性能，客户端直连redis服务，免去了proxy代理的损耗缺点运维也很复杂，数据迁移需要人工干预只能使用0号数据库不支持批量操作(pipeline管道操作)分布式逻辑和存储模块耦合等
45830编辑于 2023-11-21 - 来自专栏码上遇见你
分布式基础概念-分布式缓存
加互斥锁分布式系统中常用的缓存方案有哪些？
38810编辑于 2023-11-17 - 来自专栏码上遇见你
分布式基础概念-分布式事务
分布式事务有哪些解决方案 基于XA协议的：两阶段提交和三阶段提交，需要数据库层面支持 基于事务补偿机制的：TCC，基于业务层面实现 本地消息表：基于本地数据库+mq，维护本地状态（进行中），通过mq调用服务
45920编辑于 2023-10-30 - 来自专栏码上遇见你
分布式基础概念-分布式缓存
score进行排序就可以得到坐标附近的其它元素，通过将score还原成坐标值就可以得到元素的原始坐标HyperLogLog：统计不重复数据，用于大数据基数统计Streams：内存版的kafka数据库实现分布式锁的问题及解决方案利用唯一约束键存储 直到获取锁不可重入，如果加锁的方法需要递归，则第二次插入会失败，可以使用记录线程标识解决重入问题死锁，删除锁失败、则其他线程没办法获取锁，可以设置超时时间、使用定时任务检查数据库单点故障，数据库高可用Redis分布式锁实现 ，计数）异步复制可能造成锁丢失，使用redLock解决顺序向五个节点请求加锁根据一定的超时时间来推断是不是跳过该节点三个节点加锁成功并且花费时间小于锁的有效期认定加锁成功往期精彩系列推荐对线面试官系列分布式基础概念系列我正在参与
36710编辑于 2023-11-22 - 来自专栏涓流
分布式理论与分布式事务
CAP权衡 在分布式系统中，CAP三者目前是无法同时满足的，所以我们要在不同的业务场景中做不同的权衡 CA 这个情况基本上是不会选择的，因为分布式系统下，网络分区是一个必然的选项。 ，实现分布式一致性。 本地消息表 本地消息表是一种最终一致性的分布式事务处理方案， 适用于不需要强一致性的场景。 参考资料 分布式事务框架Fescar 分布式事务 TCC分布式事务 事务基础与分布式事务 分布式理论BASE 2PC协议 3PC协议 TCC型分布式事务原理和实现 用MQ来保证分布式事务的最终一致性 腾讯 KM-万字长文总结分布式事务
90210编辑于 2022-06-28 - 来自专栏码上遇见你
分布式基础概念-分布式存储
基因法：分区键的后x个bit位由查询字段进行hash后占用，分区键直接取x个bit位获取分区，查询字段进行hash获取分区，适合非分区键查询字段只有一个的情况 冗余：查询字段冗余存储 Session的分布式方案
87520编辑于 2023-11-13 - 来自专栏码上遇见你
分布式基础概念-分布式缓存
分布式缓存寻址算法 hash算法： 根据key进行hash函数运算、结果对分片数取模，确定分片适合固定分片数的场景。 哨兵用于实现redis集群的高可用，本身也是分布式的，作为一个哨兵集群去运行，互相协同工作。 故障转移时，判断一个master node是否宕机了，需要大部分的哨兵都同意才行，涉及到了分布式选举 即使部分哨兵节点挂掉了，哨兵集群还是能正常工作的 哨兵通常需要3个实例，来保证自己的健壮性。 连接集群中任何一个可用节点即可 高性能，客户端直连redis服务，免去了proxy代理的损耗 缺点 运维也很复杂，数据迁移需要人工干预 只能使用0号数据库 不支持批量操作(pipeline管道操作) 分布式逻辑和存储模块耦合等 连接不能共享，当应用规模增大时，资源浪费制约优化 也可参考对线面试官系列文章： 对线面试官 Redis | 十 Redis集群模式 往期精彩内容推荐 分布式基础概念系列 对线面试官系列
34100编辑于 2023-11-22 - 来自专栏全栈程序员必看
分布式
分布式 一、分布式锁 在单机场景下，可以使用语言的内置锁来实现进程同步。但是在分布式场景下，需要同步的进程可能位于不同的节点上，那么就需要使用分布式锁。 可以看到，Zookeeper 分布式锁不会出现数据库的唯一索引实现的分布式锁释放锁失败问题。 6. 二、分布式事务 指事务的操作位于不同的节点上，需要保证事务的 ACID 特性。 例如在下单场景下，库存和订单如果不在同一个节点上，就涉及分布式事务。 Distributed locks with Redis 浅谈分布式锁 基于 Zookeeper 的分布式锁 Raft: Understandable Distributed Consensus 聊聊分布式事务 ，再说说解决方案 分布式系统的事务处理 深入理解分布式事务 What is CAP theorem in distributed database system?
71620发布于 2021-04-07 - 来自专栏IT大咖说
Zookeeper技术：分布式架构详解、分布式技术详解、分布式事务
一、分布式架构详解 1、分布式发展历程 1.1 单点集中式 特点：App、DB、FileServer都部署在一台机器上。并且访问请求量较少 ? 1.7 分布式文件系统和分布式数据库 特点：数据库采用分布式数据库，文件系统采用分布式文件系统 随着业务的发展，最终数据库读写分离也将无法满足需求，需要采用分布式数据库和分布式文件系统来支撑 分布式数据库是数据库拆分后的最后方法 二、 分布式技术详解 1. 并发性 2. 分布性 大任务拆分成多个任务部署到多台机器上对外提供服务 3. 缺乏全局时钟 时间要统一 4. 对等性 一个服务部署在多台机器上是一样的，无任何差别 5. 三、分布式事务 1. ACID 原子性（Atomicity）：一个事务（transaction）中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不会结束在中间某个环节。 （服务降级、页面降级） 软状态：允许分布式系统出现中间状态。
96540发布于 2019-10-14 - 来自专栏同步文章
分布式
什么是分布式架构下的高可用设计 避免单点故障 a) 负载均衡技术（failover/选址/硬件负载/ 软件负载/去中心化的软件负载（gossip(redis- cluster)）） b) 热备（ 异地灾备） 应用的高可用性 a) 故障监控（系统监控（cpu、内存）/链路监控/日志监 控） 自动预警 b) 应用的容错设计、（服务降级、限流）自我保护能力 c) 数据量（数据分片、读写分离） 分布式架构下的可伸缩设计
59410编辑于 2022-10-25
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