在Linux服务器中执行如下命令curl -XPUT http://127.0.0.1:9200/dataweb/_settings -H 'Content-Type: application/json' -d '{ "index" : { "max_result_window" : 800000}}' 可以通过访问查询修改后的状态http://127.0.0.1:9200/dataweb/_se
在软件架构设计过程中，解决软件高并发问题，软件可用性，及软件伸缩性等，最好的解决方案就是服务器进行集群，然后负载均衡转发了。那么负载均衡有哪几种方案可供选择，各自的又有什么优缺点了？一、HTTP重定向负载均衡HTTP重定向服务器是一台 普通的应用服务器，其唯一的功能就是根据用户的HTTP请求计算一台真实的Web服务器地址，并将该Web服务器地址写入HTTP重定向响应中(响应状态码302 )返回给用
准备工作：主机名操作系统IP地址担任角色master1CentOS7192.168.1.1MySQL-主master2192.168.1.2MySQL-主keep1192.168.1.3Keepalived-主，LVSkeep2192.168.1.4Keepalived-备，LVSclient192.168.1.5测试客户机一、 部署 MySQL 双主复制注意：未部署 MySQL 数据库需看：Ce
概念LVS什么是lvs****LVS是Linux Virtual Server的简写，意即Linux虚拟服务器，是一个虚拟的服务器集群系统。本项目在1998年5月由章文嵩博士成立，是中国国内最早出现的自由软件项目之一。宗旨使用集群技术和Linux操作系统实现一个高性能、高可用的服务器.很好的可伸缩性（Scalability）很好的可靠性（Reliability）很好的可管理性（Manageabil
一、 ipvsadm工具介绍 从2.4版本开始，linux内核默认支持LVS。要使用LVS的能力，只需安装一个LVS的管理工具：ipvsadm。LVS的结构主要分为两部分：工作在内核空间的IPVS模块。LVS的能力实际上都是由IVPS模块实现。工作在用户空间的ipvsadm管理工具。其作用是向用户提供一个命令接口，用于将配置的虚拟服务、真实服务等传给IPVS模块。二、 ipvsadm工具安装
现如今的互联网应用大都是采用 分布式系统架构 设计的，所以 消息队列 已经逐渐成为企业的应用系统 内部通信 的核心手段，它具有 低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性 等一系列功能。当前使用较多的 消息队列 有 RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka、ZeroMQ、MetaMQ 等，而部分数据库 如 Redis、MySQL 以及 phxsql ，如果硬搞的话，其实也
有一类写多读少的业务场景：大部分请求是对数据进行修改，少部分请求对数据进行读取。具体到底层的实现，往往是一个Map(本质是一个定长key，定长value的缓存结构)来存储司机的信息，或者某个类型的计数。一、需求缘起【业务场景】有一类写多读少的业务场景：大部分请求是对数据进行修改，少部分请求对数据进行读取。例子1：滴滴打车，某个司机地理位置信息的变化(可能每几秒钟有一个修改)，以及司机地理位置的读取
首先我们需要明白，什么是一个多级缓存系统，它有什么用。所谓多级缓存系统，就是指在一个系统 的不同的架构层级进行数据缓存，以提升访问效率。我们都知道，一个缓存系统，它面临着许多问题，比如缓存击穿，缓存穿透，缓存雪崩，缓存热点等等问题，那么，对于一个多级缓存系统，它有什么问题呢缓存热点：多级缓存系统大多应用在高并发场景下，所以我们需要解决热点Key问题，如何探测热点key?数据一致性：各层缓存之间的数
美团外卖已经发展了五年，即时物流探索也经历了 3 年多的时间，业务从零孵化到初具规模，在整个过程中积累了一些分布式高并发系统的建设经验。最主要的收获包括两点：即时物流业务对故障和高延迟的容忍度极低，在业务复杂度提升的同时也要求系统具备分布式、可扩展、可容灾的能力。即时物流系统阶段性的逐步实施分布式系统的架构升级，最终解决了系统宕机的风险。围绕成本、效率、体验核心三要素，即时物流体系大量结合 AI
前言分布式是为了解决单机算力问题，但是却引入了新的服务调度、状态同步等问题。集群时钟问题集群中不同机器时间不一致会导致时间错乱，比如我们通过雪花算法计算集群唯一id时，如果不同服务器时间不一致，很可能导致id冲突。而且也会导致排查问题异常，下游链路的服务处理在上游调用之前，这样排查起来也会增加难度。集中时钟问题分类集群所有机器与外部网络通畅这种情况比较简单，所有机器定时与时间服务器进行同步，可以保
2019 天猫双 11 交易峰值创下新纪录，达到 54.4 万笔/秒，是 2009 年第一次双 11 的1360倍。绚丽数字背后，是架构的极致优化。阿里双十一是典型的电商秒杀系统，这里我们总结几种常见的高并发场景：电商秒杀，并发量极高，商品SKU丰富，系统的瓶颈在商品、订单的读写;Feed流业务，像微博等，系统性能瓶颈在于热点数据的读并发请求;IM业务，用户点对点，数据读写均匀，数据访问冲突较小;
所谓消息队列，即在消息的传输过程中保存消息的容器。最常见的使用场景是，通过引入消息队列来对耗时的任务就行异步处理，以及应对高并发问题，即所谓的削峰作用。在以PHP为主要开发语言的项目中，我们可以选择的软件有很多，最常使用的有三种：基于 Redis 的 List数据类型 来用PHP实现入列出列，基于 Memcached 的扩展应用 MemcacheQ，还有更强大和流行的RabbitMQ。基于 Red
前言通过对数据的垂直拆分或水平拆分后，我们解决了数据库容量、性能等问题，但是将会面临数据迁移和数据一致性的问题。在数据迁移方面，需要考虑如何快速迁移、平滑迁移、不停机的迁移等。待数据迁移完毕后，还需要校验数据的完整性。数据一致性方面，要根据的业务来判断是否要必要引入分布式事务，如果需要引入分布式事务，需要斟酌是采用XA，还是基于BASE的柔性事务。数据迁移数据迁移是很容易出故障的一个环节，需要考虑
1.最终一致性1.1本地事务表+轮询补偿交互流程①commitDB事务提交阶段本地客户端向DB进行事务提交，此时需要将业务数据和记录消息事务状态的信息表同时实现本地事务，此时标记消息事务状态为UN_SEND未发送或未完成状态，此时MQ未发送②ackDB确认阶段返回DB事务提交成功或失败状态③commitMQ事务提交阶段客户端发起MQ发送请求④update本地事务表更新阶段根据MQ发送结果进行本地消
1 单机 =》集群随着数据量的增大，读写并发的增加，系统可用性要求的提升，单机 MySQL 出现危机：容量问题，难以扩容，考虑数据库拆分、分库分表读写压力，QPS 过大，特别是分析类需求会影响到业务事务，考虑多机集群、主从复制高可用性不足，易宕机，考虑故障转移、MHA/MGR/Orchestrator高峰时数据库连接数经常超过上限一致性问题，考虑分布式事务，X/A 柔性事务读写分离的实现是基于主从
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，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度 -> 分库和垂直分表。第二种：网络IO瓶颈，请求
腾讯架构师告诉你为什么要分库分表
WEB集群是我们在项目中常见的情况，但是通过负载均衡后，会造成session的不同步问题，最直观的现象就是用户登录以后，会出现已登录与未登录的状态的不断切换。这是因为同一个IP访问同一个页面会被随机分配到不同的服务器上。一、利用数据库同步session在做多服务器session同步时我没有用这种方法，如果非要用这种方法的话，我想过二种方法：1)用一个低端电脑建个数据库专门存放web服务器的sess
前言前篇 ：[分布式]分布式架构的演化在前一篇中，由于业务量的逐渐增长，我们解决单机瓶颈、数据库访问瓶颈、集群调度瓶颈等等问题一路走来，一步步完成了分布式架构的演化。但是，问题从来都是双面性，分布式为我们解决了一些问题，却也为我们带来了一些问题。举几个栗子1、集群部署在同一台机房，突然，机房断电，机房集群全部down机。2、集群部署在不同机房，其中一个所在地因为工人管道施工，导致网络光纤断开。多机
本文要点：主从常见架构随着日益增长的访问量，单台数据库的应接能力已经捉襟见肘。因此采用主库写数据，从库读数据这种将读写分离开的主从架构便随之衍生了出来。在生产环境中，常见的主从架构有很多种，在这里给大家介绍几种比较常见的架构模式。图片图片主从复制原理了解了主从的基本架构及相关配置后，下面就要进入正题了。对于主从来说，通常的操作是主库用来写入数据，从库用来读取数据。这样的好处是通过将读写压力分散开，
前言2015年阿里巴巴提出“大中台，小前台”的中台战略，通过实施中台战略找到能够快速应对外界变化，整合阿里各种基础能力，高效支撑业务创新的机制。阿里巴巴中台战略最早从业务中台和数据中台建设开始，采用了双中台的建设模式，到后来发展出了移动中台、技术中台和研发中台等，这些中台的能力综合在一起就构成了阿里巴巴企业级数字化能力。传统企业在技术能力、组织架构和商业模式等方面与阿里巴巴存在非常大的差异，在实施
架构设计在架构设计过程中，我们会根据需要做出不同的架构设计，而在设计时需要涉及一定的架构设计核心要素。架构设计概要架构设计是从业务需求到系统实现的一个转换，是对需求进一步深入分析的过程，用于确定系统中实体与实体的关系，以及实体的形式与功能。架构可根据从业务需求到系统实现的不同需要分为：业务架构、应用架构、数据架构、技术架构。下面以电商系统为例进行架构设计。业务架构业务架构是对业务需求的提炼和抽象，
关于IO会涉及到阻塞、非阻塞、多路复用、同步、异步、BIO、NIO、AIO等几个知识点。知识点虽然不难但平常经常容易搞混，特此Mark下，与君共勉。1 阻塞跟非阻塞1.1 阻塞image.png阻塞IO阻塞IO情况下，当用户调用read后，用户线程会被阻塞，等内核数据准备好并且数据从内核缓冲区拷贝到用户态缓存区后read才会返回。可以看到是阻塞的两个部分。CPU把数据从磁盘读到内核缓冲区。CPU把
在文章开头先抛几个问题：（1）什么时候才需要分库分表呢？我们的评判标准是什么？（2）一张表存储了多少数据的时候，才需要考虑分库分表？（3）数据增长速度很快，每天产生多少数据，才需要考虑做分库分表？这些问题你都搞清楚了吗？相信看完这篇文章会有答案。为什么要分库分表？首先回答一下为什么要分库分表，答案很简单：数据库出现性能瓶颈。用大白话来说就是数据库快扛不住了。数据库出现性能瓶颈，对外表现有几个方面：
一、基于业务数据服务通常有很多种业务模式，也就导致系统的架构与业务都会很复杂，不同的业务都具有自身的能力和复杂度，数据管理本身就是一件不容易的事情，所以在系统架构初期都会考虑服务能力的业务场景：17-1.pngAPI服务：基于Http模式的数据服务，通过请求获取数据，例如风控模型，评分，反欺诈等各种业务；平台服务：综合性的服务能力集成系统，客户的自定义服务需求很低，具有完整流程的数据服务能力，例如
概念:集群是个物理形态，分布式是个工作方式。1.分布式：一个业务分拆多个子业务，部署在不同的服务器上2.集群：同一个业务，部署在多个服务器上分布式是指将不同的业务分布在不同的地方。而集群指的是将几台服务器集中在一起，实现同一业务。分布式中的每一个节点，都可以做集群。而集群并不一定就是分布式的。举例：就比如新浪网，访问的人多了，他可以做一个集群，前面放一个响应服务器，后面几台服务器完成同一业务，如果
Copyright © 2005-2025 51CTO.COM 版权所有 京ICP证060544号
