分布式

Java支流分布式解决方案多场景设计与实战//xia仔ke：百度网盘 Java支流分布式开发相干概念知识点的详解 随着业务规模的扩充和复杂性的减少，分布式系统成为了Java开发畛域的一个重要方向。分布式系统可能将大型应用程序拆分成多个独立的、通过网络通信的子系统，从而进步零碎的可扩展性、可靠性和性能。在Java生态系统中，有许多支流的技术和框架反对分布式开发。上面咱们将对Java支流分布式开发相干的概念知识点进行具体解释。 1. 分布式系统分布式系统是由多个独立的计算机通过网络连接组成的零碎，这些计算机能够协同工作以实现独特的工作。分布式系统具备高度的可扩展性、可靠性和性能，可能解决大量并发申请和数据。 2. 分布式计算分布式计算是一种计算方法，它将大型问题划分为多个较小的子问题，并在多个计算机上并行处理这些子问题。分布式计算可能充分利用计算资源，进步计算效率。 3. Java分布式应用Java作为一种跨平台的语言，非常适合用于开发分布式应用。Java分布式应用通常基于Java EE标准，应用诸如JRPC、RMI、SOAP等技术实现近程通信和服务调用。 4. 分布式服务框架分布式服务框架是用于构建分布式系统的框架，它提供了一系列的服务治理、服务注册与发现、负载平衡、容错解决等性能。常见的Java分布式服务框架有Dubbo、Spring Cloud等。 DubboDubbo是一款高性能、轻量级的Java RPC框架，它提供了服务注册与发现、负载平衡、容错解决等性能，反对多种通信协议和序列化形式。 Spring CloudSpring Cloud是基于Spring Boot的一套分布式服务框架，它整合了多种开源技术，如Eureka、Ribbon、Hystrix等，提供了残缺的微服务解决方案。 5. 分布式数据库分布式数据库是将数据扩散存储在多个独立的数据库节点上，通过网络进行数据拜访和治理的数据库系统。分布式数据库具备高性能、高可扩展性和高可用性等劣势。常见的分布式数据库有Cassandra、HBase等。 6. 分布式缓存分布式缓存是一种将缓存数据扩散存储在多个独立的缓存节点上的技术。它可能进步数据的访问速度，加重数据库的压力。常见的分布式缓存零碎有Redis、Memcached等。 7. 分布式事务分布式事务是指跨多个数据库或服务的事务操作。在分布式系统中，事务的一致性、隔离性、持久性和原子性须要失去保障。常见的分布式事务解决方案有2PC（两阶段提交）、3PC（三阶段提交）和TCC（Try-Confirm-Cancel）等。 8. 分布式锁分布式锁是用于解决分布式系统中的并发问题的一种机制。它可能确保在多个节点上同时访问共享资源时的数据一致性和安全性。常见的分布式锁实现有Redis分布式锁、Zookeeper分布式锁等。 总结Java支流分布式开发波及多个方面，包含分布式系统、分布式计算、分布式应用、分布式服务框架、分布式数据库、分布式缓存、分布式事务和分布式锁等。把握这些概念和技术对于构建高性能、可扩大和牢靠的分布式系统至关重要。开发者须要一直学习和实际，以适应一直变动的分布式开发畛域。

起源：《高性能分布式数据库tldb v0.0.2 公布》前言：Tldb是一个高性能的分布式数据库和MQ服务器，tldb数据库的测重点在于性能和分布式解决方案，通过tldb能够疾速搭建分布式系统，官网有具体介绍tldb 第二个版本 v0.0.2 公布该版本次要公布的内容： 性能优化。这个版本次要针对客户端数据服务接口与序列化进行性能优化。tldb的客户端与服务器交互的接口应用了thrift，该版本将官网thrift库换成 gothrift，gothrift针对序列化和网络传输上做了优化，在反序列化上，有至多3倍性能的晋升，在网络传输上也有大幅度的进步，这与接口参数相干. gothrift的相干介绍在《gothrift 一 go版thrift性能优化我的项目》tldb提供分布式锁的办法。 分布式锁是分布式系统中重要的工具。tldb提供了作用于整个tldb集群的分布式锁，所以多个客户端向 tldb集群中的不同节点能够获取到雷同资源的分布式锁。分布式锁的相干办法是lock，trylock，unlock. tldb的锁资源(或者说锁对象)为字符串. 也就是说，tldb对客户端提供的一串字符串进行分布式加锁。在同一时刻，tldb集群中对雷同的字符串的分布式锁只有一个。 tldb的分布式锁的用法在《全新的分布式锁，性能简略且弱小》中有具体的阐明tldb对治理后盾的界面进行了优化。mq的客户端局部减少了subJson(topic)办法，通过该办法，服务器会把所有公布该topic数据，包含非json格局的数据，都转换为json格局，推送到该链接。tldb MQ的应用是十分简洁和灵便的，每个客户端链接都能够设置针对本链接的须要的性能，如，接管的数据格式，是否回执，数据是否聚合发送，是否压缩等。MQ的客户端应用在《TLDB MQ客户端应用》《tldb数据库的java客户端如何应用》《如何应用tldb MQ》有比拟具体的阐明分布式锁的客户端办法在MQ客户端中实现。目前曾经实现的mq客户端 java，golang曾经同步更新java MQ客户端tlmq-j 的maven配置为： <dependency> <groupId>io.github.donnie4w</groupId> <artifactId>tlmq-j</artifactId> <version>0.0.2</version></dependency>MQ客户端： golang：https://github.com/donnie4w/tlmq-gojava：https://github.com/donnie4w/tlmq-jpython：https://github.com/donnie4w/tlmq-pyjs：https://github.com/donnie4w/tlmq-js 以下是局部分布式锁的性能测试数据多线程并发调用lock获取同一个对象锁后，程序的运行数据：多线程并发应用自旋的形式调用trylock与lock获取同一个对象锁： 以下是tldb0.0.2局部优化的后盾界面： 有任何问题或倡议请Email：donnie4w@gmail.com或 https://tlnet.top/contact 发信给我，谢谢！

置信对于敌人们来说，锁这个货色曾经十分相熟了，在说分布式锁之前，咱们来聊聊单体利用时候的本地锁，这个锁很多小伙伴都会用 ✔本地锁咱们在开发单体利用的时候，为了保障多个线程并发拜访公共资源的时候，冀望在同一个工夫只能有一个线程去拜访资源，且在这个线程拜访资源完结之后，其余的线程才能够拜访这块资源 这个时候会应用到锁机制，个别依据不同的场景会应用到互斥锁，读写锁，自旋锁等等 咱们还晓得应用锁是会影响效率的 例如如果互斥锁如果拿不到，那么会死等，这很浪费资源<!----> 自旋锁如果拿不到，则会在原地自旋，一会来问一下，一会又来问一下，效率会受影响因而还会想方法去实现原子操作，不须要加锁的状况下，保障多个线程同步 这些形式都是属于本地锁，属于在同一个过程内能够应用的锁，目标是可能管制多线程 并发 拜访资源 可随着时代的倒退，单体利用逐步演变成微服务架构的时候，发现应用过程外面的本地锁曾经不实用了，没有方法满足咱们的需要了，因而为了解决多过程并发问题，引入了分布式锁 为什么说没法满足咱们需要呢？ 举例时刻例1 咱们有一个全局变量 sum = 0，此时的应用程序中有两个线程，别离循环 50 次，每一次循环都是对 sum 进行 +1 的操作，咱们晓得，这种状况，咱们须要应用本地锁例如互斥锁对 sum 加锁就能够实现，程序运行结束后， 输入的 sum 为 100 ，这个没有故障 例2 那么如果此时场景换成有有两个应用程序，别离须要去操作第三方资源中的 sum，还是别离操作 50 次，每操作一次即对 sum 进行 +1 操作 那么这个时候，咱们在每个利用中进行加锁还有意义吗？ 并没有意义，因为此处的 第三方资源，并不独自属于任何一个利用过程 就像例1 中， sum 全局变量的资源，并不独自属于某一个线程一样，因而，对于例2，就须要应用分布式锁了 什么是分布式锁？那么具体分布式锁到底是个啥玩意儿？ 他天然他也是锁，只不过是用于管制多过程之间 并发的 他是能够跨微服务，跨 虚拟机 的一种锁机制，上述的本地锁就齐全做不到 那么还是上述的例 2，咱们就这样应用分布式锁来进行解决 能够看到，应用分布式锁，和应用本地锁，其实思维都是一样的，都是为了控制程序的 并发 拜访资源 都是属于小人锁，作为小人拜访资源之前，先去看看能不能拿到锁，不能坏了规矩，要是坏了这个规矩，那么程序运行就会出问题 只不过本地锁是对应管制同一个过程内的多个线程并发 而分布式锁是对于多个过程 并发 ✔分布式锁有哪些特点呢？互斥既然是说，最根本的互斥性能，必须得有，不能忘本 ✔ 锁有超时机制，能够避免死锁对于分布式锁来说，为了防止异样未被开释，会对所退出一个超时机制 例如过程 A 加锁，然而本人遗记开释锁，或者是因为过程 A 因为异样挂掉，最终导致没有开释锁，这个时候，锁到了超时工夫，主动就会开释 ...

分布式文件系统在设计实现的时候面临的一个首要问题是数据一致性，即须要向用户提供一个正当的数据一致性模型（Consistency Model)，这个数据一致性模型成为用户程序和零碎之间的一个合约（Contract）。这个合约里的规定保障程序对数据的读写后果是可预期和可了解的。 具体到分布式文件系统的客户端，如果没有缓存，数据一致性和多个过程拜访本地文件系统的场景是相似的。和本地文件系统一样，调用程序通常通过文件系统提供的两个层面的文件锁来保障强数据的一致性。 首先是全文件级的锁。如共享模式，当客户端关上一个文件时，能够指定被调配的文件句柄在被敞开以前该文件是否容许被再次关上，如果容许，就能够指定容许的申请读写权限。 残缺内容请点击下方链接查看： https://developer.aliyun.com/article/1257033?utm_content=g_10... 版权申明：本文内容由阿里云实名注册用户自发奉献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不领有其著作权，亦不承当相应法律责任。具体规定请查看《阿里云开发者社区用户服务协定》和《阿里云开发者社区知识产权爱护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌剽窃的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立即删除涉嫌侵权内容。

基础理论CAP实践一致性（Consistency） ：在分布式系统中所有的数据备份，在同一时刻都保持一致状态，如无奈保障状态统一，间接返回谬误； 可用性（Availability）：在集群中一部分节点故障，也能保障客户端拜访零碎并失去正确响应，容许肯定工夫内数据状态不统一； 分区容错性（Partition tolerance）：分布式系统在遇到任何网络分区故障时，依然能保障对外提供满足一致性和可用性的服务，除非整个网络环境都产生故障； 本地事务四大个性（ACID）事务应该是具备原子性、一致性、隔离性和持久性，简称 ACID。 原子性（Atomicity） ，能够了解为一个事务内的所有操作要么都执行，要么都不执行。 一致性（Consistency） ，能够了解为数据是满足完整性束缚的，也就是不会存在中间状态的数据，事务前后数据的完整性必须保持一致。。 隔离性（Isolation） ，指的是多个事务并发执行的时候不会相互烦扰，即一个事务外部的数据对于其余事务来说是隔离的。 持久性（Durability） ，指的是一个事务实现了之后数据就被永远保留下来，之后的其余操作或故障都不会对事务的后果产生影响。 BASE实践根本可用（Basically Available）：分布式系统在呈现故障时，保障外围可用，容许损失局部可用性。（响应工夫上的损失、性能上的损失） 软状态（Soft State）：零碎中的数据容许存在中间状态，中间状态不影响零碎的整体可用性。（领取中、解决中等） 最终一致性（Eventually Consistent）：零碎中的数据不可始终处于软状态，必须在有工夫期限，在期限过后该当保证数据的一致性。（领取中变为领取胜利） 相比于本地事务的ADIC强一致性模型，BASE实践提出通过就义肯定的强一致性来取得可用性； 不同业务单元和业务组件对数据一致性的要求不一样，因而分布式系统中BASE实践和ACID个性会联合应用。 幂等性设计幂等（Idempotent）是一个数学与计算机学中的概念。f(n) = 1^n ， 无论n等于多少，f(n)永远值等于1； 在程序中，应用雷同参数执行同一个办法，每一次执行后果都是雷同的，即具备幂等性； 以订单状态解决为例的幂等性设计，不管执行多少次orderProcess()办法，都只会扣减一次库存，并且返回true。 分布式事务分类二段提交2PC（Two-Phase-Commit）|三段提交3PC （Three-Phase-Commit） 三阶段提交引入两个机制 1、 引入超时机制。同时在协调者和参与者中都引入超时机制。 2、在第一阶段和第二阶段中插入一个筹备阶段。保障了在最初提交阶段之前各参加节点的状态是统一的。 次要解决的问题： 防止了参与者在长时间无奈与协调者节点通信（协调者挂掉了）的状况下，无奈开释资源的问题，因为参与者本身领有超时机制会在超时后，主动进行本地commit从而进行开释资源。而这种机制也侧面升高了整个事务的阻塞工夫和范畴。 毛病： 性能较差，会存在长时间的锁表。 弥补事务-TCC（Try-Confirm-Cancel）|Saga TCC 与Saga其实就是采纳的弥补机制，其核心思想是：针对每个操作，都要注册一个与其对应的确认和弥补（撤销）操作。确认和弥补都有采纳幂等性设计。 毛病：代码量大，可维护性差。 音讯事务 音讯一致性计划是通过消息中间件保障上、上游利用数据操作的一致性。基本思路是将本地操作和发送音讯放在一个事务中，保障本地操作和音讯发送要么两者都胜利或者都失败。上游利用向音讯零碎订阅该音讯，收到音讯后执行相应操作。 音讯计划从实质上讲是将分布式事务转换为两个本地事务，而后依附上游业务的重试机制达到最终一致性。 代表产品：RocketMQ 分布式事务产品框架京东jdts服务通过lb连到集群中任何一个节点均能保障业务正确执行，某一个节点异样时集群可失常提供服务，同时反对集群横向、纵向扩大。 Seata一款开源的分布式事务解决方案，致力于提供高性能和简略易用的分布式事务服务。Seata 将为用户提供了 AT、TCC、SAGA 和 XA 事务模式，为用户打造一站式的分布式解决方案。 全局事务服务GTS用于实现分布式环境下，特地是微服务架构下的高性能事务一致性。能够与RDS、MySQL、PostgreSQL等数据源，Spring Cloud、Dubbo、HSF及其他RPC框架，MQ音讯队列等中间件产品配合应用，轻松实现分布式数据库事务、多库事务、音讯事务、服务链路级事务及各种组合。 作者：京东批发 谷伟 起源：京东云开发者社区

微信读书：从Paxos到Zookeeper：分布式一致性原理与实际（浏览摘录） 浏览地址 CAP实践CAP实践通知咱们，一个分布式系统不可能同时满足一致性(C：Consistency)、可用性(A：Availability)和分区容错性(P：Partition tolerance)这三个根本需要，最多只能同时满足其中的两项。 BASE实践BASE是Basically Available（根本可用）、Soft state（软状态）和Eventually consistent （最终一致性）三个短语的简写，是由来自eBay的架构师Dan Pritchett在其文章BASE：An Acid Alternative[插图]中第一次明确提出。 2PC与3PC2PC2PC，是Two-Phase Commit的缩写，即二阶段提交，是计算机网络尤其是在数据库畛域内，为了使基于分布式系统架构下的所有节点在进行事务处理过程中可能放弃原子性和一致性而设计的一种算法。通常，二阶段提交协定也被认为是一种一致性协定，用来保障分布式系统数据的一致性。目前，绝大部分的关系型数据库都是采纳二阶段提交协定来实现分布式事务处理的，利用该协定可能十分不便地实现所有分布式事务参与者的协调，对立决定事务的提交或回滚，从而可能无效地保障分布式数据一致性，因而二阶段提交协定被宽泛地利用在许多分布式系统中。 3PC3PC，是Three-Phase Commit的缩写，即三阶段提交，是2PC的改进版，其将二阶段提交协定的“提交事务申请”过程一分为二，造成了由CanCommit、PreCommit和do Commit三个阶段组成的事务处理协定。 Paxos算法拜占廷将军问题拜占庭帝国有许多支军队，不同军队的将军之间必须制订一个对立的行动计划，从而做出防御或者撤退的决定，同时，各个将军在天文上都是被分隔开来的，只能依附军队的通讯员来进行通信。然而，在所有的通讯员中可能会存在叛徒，这些叛徒能够任意篡改音讯，从而达到坑骗将军的目标。 这就是驰名的“拜占廷将军问题”。从实践上来说，在分布式计算畛域，试图在异步零碎和不牢靠的通道上来达到一致性状态是不可能的，因而在对一致性的钻研过程中，都往往假如信道是牢靠的。而事实上，大多数零碎都是部署在同一个局域网中的，因而音讯被篡改的状况十分常见；另一方面，因为硬件和网络起因而造成的音讯不残缺问题，只需一套简略的校验算法即可防止——因而，在理论工程实际中，能够假如不存在拜占庭问题，也即假如所有音讯都是残缺的，没有被篡改的。那么，在这种状况下须要什么样的算法来保障一致性呢？ ZooKeeper的ZAB协定ZooKeeper并没有齐全采纳Paxos算法，而是应用了一种称为ZooKeeper Atomic Broadcast（ZAB，ZooKeeper原子音讯播送协定）的协定作为其数据一致性的外围算法。 ZAB协定的外围是定义了对于那些会扭转ZooKeeper服务器数据状态的事务申请的解决形式，即： 所有事务申请必须由一个全局惟一的服务器来协调解决，这样的服务器被称为Leader服务器，而余下的其余服务器则成为Follower服务器。Leader服务器负责将一个客户端事务申请转换成一个事务Proposal（提议），并将该Proposal分发给集群中所有的Follower服务器。之后Leader服务器须要期待所有Follower服务器的反馈，一旦超过半数的Follower服务器进行了正确的反馈后，那么Leader就会再次向所有的Follower服务器散发Commit音讯，要求其将前一个Proposal进行提交。 ZooKeeper的Watcher的个性一次性客户端串行执行轻量ZooKeeper的ACL机制ZooKeeper的ACL权限管制和Unix/Linux操作系统中的ACL有一些区别，读者能够从三个方面来了解ACL机制，别离是：权限模式(Scheme)、受权对象(ID)和权限(Permission)，通常应用“scheme：id：permission”来标识一个无效的ACL信息。 ZooKeeper的会话激活为了放弃客户端会话的有效性，在ZooKeeper的运行过程中，客户端会在会话超时工夫过期范畴外向服务端发送PING申请来放弃会话的有效性，咱们俗称“心跳检测”。 单机版ZooKeeper服务器启动流程 集群版ZooKeeper服务器启动流程 Leader在接管到来自其余服务器的投票后，针对每一个投票，服务器都须要将他人的投票和本人的投票进行PK，PK的规定如下。 优先查看ZXID。ZXID比拟大的服务器优先作为Leader。如果ZXID雷同的话，那么就比拟myid。myid比拟大的服务器作为Leader服务器。一旦Leader所在的机器挂了，那么整个集群将临时无奈对外服务，而是进入新一轮的Leader选举。 简略地说，通常哪台服务器上的数据越新，那么越有可能成为Leader，起因很简略，数据越新，那么它的ZXID也就越大，也就越可能保证数据的复原。当然，如果集群中有几个服务器具备雷同的ZXID，那么SID较大的那台服务器成为Leader。 Quorum：过半机器数这是整个Leader选举算法中最重要的一个术语，咱们能够把这个术语了解为是一个量词，指的是ZooKeeper集群中过半的机器数，如果集群中总的机器数是n的话，那么能够通过上面这个公式来计算quorum的值： 例如，如果集群机器总数是3，那么quorum就是2。 申请解决链应用责任链模式来解决每一个客户端申请是ZooKeeper的一大特色。 Foller从角色名字上能够看出，Follower服务器是ZooKeeper集群状态的跟随者，其次要工作有以下三个。 解决客户端非事务申请，转发事务申请给Leader服务器。参加事务申请Proposal的投票。参加Leader选举投票。ObserverObserver是ZooKeeper自3.3.0版本开始引入的一个全新的服务器角色。从字面意思看，该服务器充当了一个观察者的角色——其察看ZooKeeper集群的最新状态变动并将这些状态变更同步过去。Observer服务器在工作原理上和Follower根本是统一的，对于非事务申请，都能够进行独立的解决，而对于事务申请，则会转发给Leader服务器进行解决。和Follower惟一的区别在于，Observer不参加任何模式的投票，包含事务申请Proposal的投票和Leader选举投票。简略地讲，Observer服务器只提供非事务服务，通常用于在不影响集群事务处理能力的前提下晋升集群的非事务处理能力。 ZooKeeper的音讯类型ZooKeeper的音讯类型大体上能够分为四类，别离是：数据同步型、服务器初始化型、申请解决型和会话管理型。 四字命令高可用集群要搭建一个高可用的ZooKeeper集群，咱们首先须要确定好集群的规模。对于ZooKeeper集群的服务器组成，置信很多对ZooKeeper理解然而了解不深刻的读者，都存在或已经存在过这样一个谬误的意识：为了使得ZooKeeper集群可能顺利地选举出Leader，必须将ZooKeeper集群的服务器数部署成奇数。这里咱们须要廓清的一点是：任意台ZooKeeper服务器都能部署且可能失常运行。

作者：vivo IT 平台团队- An Peng本文介绍了什么是分布式ID，分布式ID的业务场景以及9种分布式ID的实现形式，同时基于vivo外部IT的业务场景，介绍了自研鲁班分布式ID服务的实际。 一、计划背景1.1 分布式ID利用的场景随着零碎的业务场景复杂化、架构计划的优化演进，咱们在克服问题的过程中，也总会延长出新的技术诉求。分布式ID也是诞生于这样的IT倒退过程中，在不同的关联模块内，咱们须要一个全局惟一的ID来让模块既能并行地解耦运行，也能轻松地进行整合解决。以下，首先让咱们一起回顾这些典型的分布式ID场景。 1.1.1 零碎分库分表随着零碎的继续运作，惯例的单库单表在撑持更高规模的数量级时，无论是在性能或稳定性上都曾经难以为继，须要咱们对指标逻辑数据表进行正当的物理拆分，这些同一业务表数据的拆分，须要有一套残缺的 ID生成计划来保障拆分后的各物理表中同一业务ID不相冲突，并能在后续的合并剖析中能够方便快捷地计算。 以公司的营销零碎的订单为例，以后岂但以分销与批发的指标组织区别来进行分库存储，来实现多租户的数据隔离，并且会以订单的业务属性（订货单、退货单、调拔单等等）来进一步分拆订单数据。在订单创立的时候，依据这些规定去结构全局惟一ID，创立订单单据并保留在对应的数据库中；在通过订单号查问时，通过ID的规定，疾速路由到对应的库表中查问；在BI数仓的统计业务里，又须要汇总这些订单数据进行报表剖析。 1.1.2 零碎多活部署无论是面对着全球化的各国数据合规诉求，还是针对容灾高可用的架构设计，咱们都会对同一套零碎进行多活部署。多活部署架构的各单元化服务，存储的单据（如订单/出入库单/领取单等）均带有部署区域属性的ID构造去形成全局惟一ID，创立单据并保留在对应单元的数据库中，在前端依据单据号查问的场景，通过ID的规定，可疾速路由到对应的单元区域进行查问。对应多活部署架构的中心化服务，同步各单元的单据数据时，单据的ID是全局惟一，防止了汇聚数据时的ID抵触。 在公司的零碎部署中，公共畛域的 BPM 、待办、营销畛域的零碎都大范畴地施行多活部署。 1.1.3 链路跟踪技术在微服务架构风行的大背景下，此类微服务的利用比照单体利用的调用链路会更长、更简单，对问题的排查带来了挑战，应答该场景的解决方案，会在流量入口处产生全局惟一的TraceID，并在各微服务之间进行透传，进行流量染色与关联，后续通过该全局惟一的TraceID，可疾速地查问与关联全链路的调用关系与状态，疾速定位根因问题。 在公司的各式各样的监控零碎、灰度治理平台、跨过程链路日志中，都会随同着这么一个技术组件进行撑持服务。 1.2 分布式ID外围的难点唯一性：放弃生成的ID全局惟一，在任何状况下也不会呈现反复的值（如避免工夫回拔，时钟周期问题）。高性能：ID的需要场景多，核心化生成组件后，须要高并发解决，以靠近 0ms的响应大规模并发执行。高可用：作为ID的生产源头，须要100%可用，当接入的业务零碎多的时候，很难调整出各方都可承受的停机公布窗口，只能承受无损公布。易接入：作为逻辑上简略的分布式ID要推广应用，必须强调开箱即用，容易上手。规律性：不同业务场景生成的ID有其特色，例如有固定的前后缀，固定的位数，这些都须要配置化治理。1.3 分布式ID常见的计划罕用零碎设计中次要有下图9种ID生成的形式： 1.4 分布式ID鲁班的计划咱们的零碎逾越了公共、生产制作、营销、供应链、财经等多个畛域。在分布式ID诉求下还有如下的特点： 在业务场景上除了惯例的Long类型ID，也须要反对“String类型”、“MixId类型”（后详述）等多种类型的ID生成，每一种类型也须要反对不同的长度的ID。在ID的形成规定上须要涵盖如操作类型、区域、代理等业务属性的标识；须要集中式的配置管理。在一些特定的业务上，基于平安的思考，还须要在尾部加上随机数来保障ID不能被轻易猜想。综合参考了业界优良的开源组件与罕用计划均不能满足，为了对立治理这类根底技术组件的诉求，咱们抉择基于公司业务场景自研一套分布式ID服务：鲁班分布式ID服务。 二、零碎架构 2.1 架构阐明 三、 设计要点3.1 反对多种类型的ID规定目前鲁班分布式ID服务共提供"Long类型"、“String类型”、“MixId类型”等三种次要类型的ID，相干ID形成规定与阐明如下： 3.1.1 Long类型（1）形成规定 动态构造由以下三局部数据组成，组成部分共19位： 固定局部（4位）：由FixPart+ServerPart组成。① FixPart（4位）：由大区zone 1位/代理 agent 1位/我的项目 project 1位/利用 app 1位,组成的4位数字编码。 ② ServerPart（4位）：用于定义产生全局ID的服务器标识位，服务节点部署时动态分配。 动静局部DynPart（13位）：System.currentTimeMillis()-固定配置工夫的TimeMillis （可满足应用100年）。自增局部SelfIncreasePart（2位）：用于在全局ID的客户端SDK外部自增局部，由客户端SDK管制，业务接入方无感知。共 2位组成。（2）降级机制 次要自增局部在服务器获取初始值后，由客户端SDK保护，直到自增99后再次拜访服务端获取下一轮新的ID以缩小服务端交互频率，晋升性能，服务端获取失败后抛出异样，接入业务侧需染指进行解决。 （3）样例阐明 3.1.2 String类型（1）形成规定 动态构造由以下五局部数据组成，组成部分共25~27位： 固定局部操作位op+FixPart（9~11位）：① 操作位op（2~4位）：2~4位由业务方传入的业务类型标识字符。 ② FixPart（7位）：业务接入时申请获取，由大区zone 1位，代理 agent 2位，我的项目 project 2位，利用 app 2位组成。 服务器标识局部 ServerPart（1位）: 用于定义产生全局ID的服务器标识位，服务节点部署时动态分配A~Z编码。动静局部DynPart（9位）：System.currentTimeMillis()-固定配置工夫的TimeMillis ，再转换为32进制字符串（可满足应用100年）。自增局部SelfIncreasePart（3位）：用于在全局ID的客户端SDK外部自增局部，由客户端SDK管制，业务接入方无感知。随机局部secureRandomPart（3位）：用于在全局ID的客户端SDK的随机局部，由SecureRandom随机生成3位0-9,A-Z字母数字组合的平安随机数，业务接入方无感知。（2）降级机制 次要自增局部由客户端SDK外部保护，个别状况下只应用001–999 共999个全局ID。也就是每向服务器申请一次，都在客户端内能够主动保护999个惟一的全局ID。非凡状况下在拜访服务器连贯出问题的时候，能够应用带字符的自增来做服务器降级解决，应用产生00A, 00B... 0A0, 0A1,0A2....ZZZ. 共有36 36 36 - 1000 （999纯数字，000不必）= 45656个降级应用的全局ID。 ...

分布式推理成为大模型落地的首选计划随着 3 月 15 日 OpenAI 重磅公布了 GPT4，其在司法考试、程序编程上的惊艳体现，将大家对大模型的激情推向了顶点，人们纷纷探讨是否咱们曾经进入到通用人工智能的时代。与此同时，基于大语言模型的利用也如雨后春笋呈现在大家背后，其在协同办公、客服对话、语言翻译、内容生成等方面的应用均来带了前所未有的畅快体验。 在咱们享受大语言模型带来的普惠 AI 能力时，它也给开发者带来了前所未有的挑战。GPT3 模型具备 1750 亿参数量，即便是针对学术界和高级用户的 Alpaca 也具备 70 亿的参数量，因而单机多卡的分布式推理便成为了大模型落地计划的不二抉择。 本文将以 Bloom7B1 模型为样例，分享在阿里云容器服务 ACK 上，进行大语言模型分布式推理的具体实际。 工程化落地是大模型分布式推理的要害随着越来越多的大语言模型公布，其中也有很多体现优良的开源大语言模型能让大家体验，人们通过已有的大语言模型构建本人的利用也不再遥不可及。然而，与以往的模型不同，单张 GPU 卡的显存可能不足以撑持大语言模型。因而，须要应用模型并行技术，将大语言模型进行切分后，在多张 GPU 卡上进行推理。在本文中，咱们应用 DeepSpeed Inference 来部署大语言模型分布式推理服务。 DeepSpeed Inference 是 Microsoft 提供的分布式推理解决方案，可能很好的反对 transformer 类型的大语言模型。DeepSpeed Inference 提供了模型并行能力，在多 GPU 上对大模型并行推理。通过张量并行技术同时利用多个 GPU，进步推理性能。DeepSpeed 还提供了优化过的推理定制内核来进步 GPU 资源利用率，升高推理提早。详细信息可参考DeepSpeed Inference[3]。 有了大模型分布式推理计划，然而想要在 Kubernetes 集群中高效部署大模型推理服务，还存在很多工程化挑战，比方大规模的 GPU 等异构资源如何高效地治理运维和主动调度？如何疾速部署推理服务，服务上线后如何保障资源可能应答稳定的访问量？以及没有适宜的工具进行推理服务时延、吞吐、GPU 利用率、显存占用等要害指标监控，没有正当的模型切分计划，模型版本治理等。 本文应用阿里云容器服务 ACK 云原生 AI 套件进行 DeepSpeed 分布式推理的实际，能够轻松治理大规模异构资源，精细化的 GPU 调度策略和丰盛的 GPU 监控告警能力，应用 Arena 疾速提交和治理可弹性伸缩的推理服务，以及服务化运维等。 实际示例概述本例中会应用以下组件： Arena：Arena 是基于 Kubernetes 的机器学习轻量级解决方案，反对数据筹备、模型开发，模型训练、模型预测的残缺生命周期，晋升数据科学家工作效率。同时和阿里云的根底云服务深度集成，反对 GPU 共享、CPFS 等服务，能够运行阿里云优化的深度学习框架，最大化应用阿里云异构设施的性能和老本的效益。更多 arena 信息，能够参考云原生 AI 套件开发者使用指南[1]。Ingress：在 Kubernetes 集群中，Ingress 作为集群内服务对外裸露的拜访接入点，其简直承载着集群内服务拜访的所有流量。Ingress 是 Kubernetes 中的一个资源对象，用来治理集群内部拜访集群外部服务的形式。您能够通过 Ingress 资源来配置不同的转发规定，从而达到依据不同的规定设置拜访集群内不同的 Service 所对应的后端 Pod。更多 Ingress 信息，能够参考 Ingress 概述[2]。DeepSpeed Inference：是 Microsoft 提供的分布式推理解决方案，提供了对 GPT、BLOOM 等 LLM 模型的分布式推理优化，具体可参考 DeepSpeed Inference[3]。下列示例中，咱们通过 Arena 在 Kubernetes 集群中部署了基于 Bloom 7B1 模型的单机多卡分布式推理服务，应用 DJLServing 作为模型服务框架。DJLServing 是由 Deep Java Library (DJL) 提供反对的高性能通用模型服务解决方案，能间接反对 DeepSpeed Inference，通过 HTTP 提供大模型推理服务，详细信息可参考 DJLServing[4]。应用 Arena 提交推理工作，在 Kubernetes 中应用 Deployment 部署推理服务，从共享存储 OSS 中加载模型和配置文件，通过 Service 裸露服务，为推理服务提供弹性伸缩、GPU 共享调度、性能监控、老本剖析与优化等性能，升高您的运维老本。 ...

作者 | 百度智能小程序团队 导读  本文首先介绍了分布式服务下日志服务建设的挑战，而后介绍了下业内ELK的通用解决方案及与天眼日志服务的差异性，接下来具体介绍了天眼日志服务平台的整体架构，如何做采集、传输、检索、隔离、清理等机制的，最初对日志服务与大模型进行联合，一直摸索效力的晋升。 全文11796字，预计浏览工夫30分钟。 01 分布式服务下日志服务挑战分布式服务零碎中，每个服务有大量的服务器，而每台服务器每天都会产生大量的日志。咱们面临的次要挑战有： 1、日志量微小：在分布式服务环境中，日志扩散在多个节点上，每个服务都会产生大量的日志，因而须要一种牢靠的机制来收集和聚合日志数据。 2、多样化的日志格局：不同的服务可能应用不同的日志格局，例如日志输入的字段、程序和级别等，这会减少日志服务的开发和保护难度。 3、日志服务的可扩展性和可靠性：随着分布式服务数量的减少和规模的扩充，日志服务须要可能进行横向扩大和纵向扩大，以保障其性能和可靠性。 所以咱们该如何提供分布式系统下高效、低提早、高性能的日志服务呢？ 02 业内ELK通用解决方案2.1 Elastic Stack倒退历程 2.2 Elastic Stack组件架构图 2.2.1 Ingest组件Ingest 是获取日志数据的相干组件。 shippers 和 sources 是收集的原始日志组件，承接着原始日志（log文件日志、系统日志、网络日志等）采集和发送，其中 Elastic Agent、APM、Beats 收集和发送日志、指标和性能数据。 queues 和 processors 是原始日志数据的解决管道，应用这些组件能够定制化的对原始日志数据进行解决和转换，在存储之前能够模板化数据格式，不便elasticsearch更好的承接存储和检索性能。 Elastic Agent 是一种应用繁多、对立的形式，为主机增加对日志、指标和其余类型数据的监控。它还能够爱护主机免受平安威逼、从操作系统查问数据、从近程服务或硬件转发数据等等。每个代理都有一个策略，能够向其中增加新数据源、平安爱护等的集成。 Fleet 可能集中管理Elastic Agent及其策略。应用 Fleet 能够监控所有 Elastic Agent 的状态、治理agent策略以及降级 Elastic Agent 二进制文件或集成。 Elastic APM 是一个基于 Elastic Stack 构建的应用程序性能监控零碎。通过收集无关传入申请、数据库查问、缓存调用、内部 HTTP 申请等响应工夫的具体性能信息，实时监控软件服务和应用程序。 Beats 是在服务器上作为代理装置的数据发送器，用于将操作数据发送到 Elasticsearch。Beats 可用于许多规范的可察看性数据场景，包含审计数据、日志文件和日志、云数据、可用性、指标、网络流量和 Windows 事件日志。 Elasticsearch Ingest Pipelines 能够在将数据存储到 Elasticsearch 之前对数据执行常见的转换。将一个或多个“处理器”工作配置为按程序运行，在将文档存储到 Elasticsearch 之前对文档进行特定更改。 ...

download：小马哥Java分布式架构训练营第一期服务治理Java分布式架构：实现高可用、高性能的零碎架构 随着互联网、大数据和人工智能等技术的倒退，如何设计一种高可用、高性能的零碎架构成为了企业和开发者们关注的话题。在泛滥技术中，Java分布式架构因其可扩展性、稳定性和高并发性受到越来越多人的青眼。本文将介绍Java分布式架构的概念、架构模式以及如何实现高可用、高性能的零碎架构。 什么是Java分布式架构？Java分布式架构艰深地讲，就是将一个零碎或应用程序拆分成多个子系统或模块，这些子系统或模块能够别离部署在不同的物理服务器上，通过网络协议进行通信和合作，最终实现整个零碎的性能。这种零碎架构被称为分布式系统架构。 Java分布式架构中，通常采纳一些分布式技术和框架来实现模块之间的通信，比方Dubbo、Spring Cloud等等。分布式架构的长处在于能够充分利用多台服务器的计算和存储资源，进步零碎的性能和可靠性，同时也可能反对多种利用场景。 Java分布式架构的外围挑战Java分布式架构的实现面临着一些挑战： 数据一致性问题在分布式环境下，因为数据被拆分到不同的服务器上，因而须要思考如何保障不同服务器上的数据一致性。例如，在一个电商零碎中，多个用户同时下单购买了同一件商品，如果并发处理不当，可能会导致商品库存数量谬误、订单状态异样等问题。 服务治理问题在Java分布式架构中，通常波及到多台服务器之间的服务调用和合作，因而须要一个无效的服务治理机制来治理这些服务。服务治理包含服务注册与发现、服务路由、负载平衡等等。 通信效率问题分布式系统中，各模块之间的通信效率是关键因素之一。如果通信效率过低，将会影响零碎的整体性能。因而，须要正当抉择通信协定，尽量减少网络传输的数据量，进步通信效率。 平安问题分布式架构中，须要对数据进行加密、鉴权以及平安审计等工作，以确保数据不被歹意攻打和窃取。 Java分布式架构的设计模式Java分布式架构通常采纳一些经典的设计模式来解决零碎中所遇到的问题。上面介绍一些常见的分布式架构模式。 服务注册与发现服务注册与发现是一个外围的分布式架构模式。在这种模式中，每个服务都必须在注册核心进行注册，并通知注册核心本人的服务地址和端口信息。当其余模块须要调用该服务时，通过注册核心获取服务地址，而后再进行近程调用。这种形式能够大大简化服务之间的调用过程，进步零碎的可扩展性和可维护性。 负载平衡负载平衡是一种常见的分布式架构模式，它能够将申请正当地调配到不同的服务器上，从而实现零碎的高可用和高性能。在分布式架构中，常见的负载平衡算法包含轮询、随机、加权轮询等等。 分布式缓存分布式缓存是另一个常见的分布式架构模式。在这种模式中，所有节点共享同一个缓存池，从而能够进步零碎的访问速度。罕用的分布式缓存框架包含Redis、Memcached等等。 分布式音讯队列分布式音讯队列能够将音讯异步地发送到多个节点，并保障音讯的可靠性和一致性。在Java分布式架构中，罕用的音讯队列框架包含Kafka、RabbitMQ等等。 Java分布式架构的实现Java分布式架构的实现须要联合具体的利用场景进行设计。上面介绍一些常见的Java分布式架构实现计划。 基于Dubbo的分布式架构Dubbo是阿里巴巴开源的一款高性能、轻量级的RPC框架，能够反对各种服务治理性能，包含注册核心、负载平衡、服务降级、容错等等。通过Dubbo搭建分布式架构，能够大幅晋升零碎性能和稳定性。 基于Spring Cloud的微服务架构Spring Cloud是Spring官网推出的一款微服务框架，通过组件化的形式实现了服务治理、负载平衡、分布式配置、分布式调用链追踪等性能。通过Spring Cloud搭建分布式架构，能够实现高可用、高性能的微服务架构。 基于Hadoop的分布式计算架构Hadoop是Apache基金会开源的一个大数据处理框架，通过分布式计算的形式解决了海量数据的存储和解决问题。通过Hadoop搭建分布式计算架构，能够实现高性能、大规模的数据处理。 总结Java分布式架构是构建高可用、高性能零碎的重要形式之一。在设计Java分布式架构时，须要思考数据一致性、服务治理、通信效率、平安等问题，并抉择适合的设计模式和实现计划。将来，随着技术的不断进步和利用场景的一直拓展，Java分布式架构将会失去更加宽泛的利用和倒退。

download：小马哥Java分布式架构训练营第一期服务治理Node.js+Koa2框架生态实战 - 从零模仿新浪微博前言Node.js是一种基于Chrome V8引擎的JavaScript运行时，能够使JavaScript在服务器端运行。而Koa2则是一个轻量级的Web框架，它应用了ES6的async/await语法，让异步代码变得更加简洁明了。本文将介绍如何应用Node.js+Koa2框架来模仿新浪微博的性能。 环境筹备首先，咱们须要装置Node.js和npm，能够从官网下载并装置。而后，应用npm装置Koa2和相干的依赖： npm install koa koa-bodyparser koa-router koa-static koa-session sequelize mysql2数据库设计咱们应用MySQL数据库来存储数据，并应用Sequelize ORM库来操作数据库。上面是咱们所须要的表构造： 用户表字段 类型 形容id INT 用户IDusername VARCHAR 用户名password VARCHAR 明码微博表字段 类型 形容id INT 微博IDcontent TEXT 微博内容userId INT 发布者ID关注关系表字段 类型 形容id INT 关系IDuserId INT 用户IDfollowerId INT 粉丝ID性能实现用户注册和登录咱们首先须要实现用户注册和登录性能。通过Koa2提供的路由和中间件机制，能够很不便地实现这两个性能。 // 注册router.post('/register', async (ctx, next) => { const { username, password } = ctx.request.body; // 查看数据库中是否已存在该用户名 const user = await User.findOne({ where: { username } }); if (user) { ctx.body = { code: -1, msg: '用户名已存在' };} else { ...

download：小马哥Java分布式架构训练营第一期服务治理Java分布式架构的设计和实现 随着互联网技术的迅猛发展，Java分布式架构曾经成为开发高性能、高可用性的应用程序的重要伎俩。在本文中，咱们将探讨Java分布式架构的设计和实现。 概述 Java分布式架构是一种容许在不同计算机节点之间共享数据和资源的零碎架构。它能够进步应用程序的可扩展性、灵活性和安全性。Java分布式架构通常由多个节点组成，每个节点都具备本人的计算资源和存储设备。 设计准则 以下是Java分布式架构的设计准则： 高可用性：确保零碎可能在任何工夫都能继续运行，并且具备疾速复原的能力。 可伸缩性：零碎应该可能解决大量的申请，并随着负载的减少而扩大。 安全性：零碎应该爱护数据和资源免受未经受权的拜访和攻打。 易于治理：零碎应该易于治理和监督，并提供简略的办法来调试和排除故障。 实现形式 以下是Java分布式架构的实现形式： 服务治理：应用服务治理框架（例如Dubbo、Spring Cloud）来治理多个节点之间的通信和数据传输。 负载平衡：应用负载均衡器（例如Nginx、HAProxy）来调配申请流量，确保每个节点都可能解决雷同数量的申请。 数据库集群：应用数据库集群（例如MySQL Cluster、MongoDB Sharding）来存储和治理大量的数据，并提供高可用性和容错性。 缓存技术：应用缓存技术（例如Redis、Memcached）来减速数据拜访并加重数据库的负载。 消息中间件：应用消息中间件（例如RabbitMQ、Kafka）来解决异步音讯通信和任务调度。 总结 Java分布式架构是一种重要的零碎设计形式，它能够进步应用程序的可扩展性、灵活性和安全性。理解Java分布式架构的设计准则和实现形式对于开发高性能、高可用性的应用程序十分重要。

挂一部分机器，不会丢数据、不会不可服务，是对古代数据库的一个比拟根本的要求。 对于晚期的单机数据库，个别应用主备架构。主备架构有很多的缺点，并且这些缺点是无解的。穿过主备架构里各种“优化”的名词，最初也无非是抉择一碗毒药而已，这几个毒药包含： 脑裂，两个节点同时写入的抵触数据无奈合并，只能丢掉一部分。想要不脑裂？那只能就义可用性。同步复制，备机不可用的状况下，算不算写入胜利？算，可能丢数据；不算，备机不可用==集群不可用，就义可用性。异步复制，这齐全躺平了，不思考一致性。所谓semi-sync等计划，也属于主备架构的一种。业务本人去容错，做针对本人业务场景的对账、弥补等计划。其实能够看出，主备架构是CAP实践做取舍的重灾区，一致性和可用性之间的关系特地矛盾。所谓一致性和可用性“兼顾”的主备计划，实际上是“兼不顾”。 最佳实际：在这个时代，凡是数据有肯定的重要性，都不应该抉择主备架构的产品。 分布式数据库，除了扩展性之外，解决传统数据库主备构造的容灾问题也是其次要工作。Paxos\Raft（包含其余变种协定）成为了支流抉择。其共通点是，每份数据会存在三个正本，并且可能保障在一个正本挂掉的状况下，不影响可用性，并且不会呈现任何一致性问题（脑裂、丢数据、丢更新等）。 本文无心去解析Paxos\Raft协定，此类文章已多如牛毛。但有个疑难是，是否一个数据库只有应用了Paxos\Raft协定，那就肯定是平安稳固牢靠的呢？ 咱们将探讨几个问题： 除了协定自身，还有什么样的因素影响分布式数据库的可用性如何计算不同架构的分布式数据库的可用性KV层的可用性和关系型数据库的可用性是否等价数据库的可用性和利用的可用性是否是等价的从1+1=2说起咱们先从一个最简略的例子说起。如果有以下的数据库构造： 请问，当挂一个节点和两个节点的状况下，可用性别离是？ 不言而喻，挂一台机器的状况下，可用性是100%；挂两台机器的状况下，可用性是0%，所有数据都不可用，如果这两台机器被彻底的捣毁，那代表所有数据都失落了。 调度就是一个填图游戏如果咱们有6台机器，咱们想将数据库部署在这6台机器上，进一步晋升扩展性和容灾性： 为了晋升扩展性，咱们会对数据进行分片每个分片须要存在三个正本为了保障容灾，每个分片的三个正本须要调配在不同的机器上如果咱们把数据切成了12个分片，共有12*3=36份正本： 上面咱们来做一个填图游戏，将下面的正本填充到上面的6台机器中（需满足下面的束缚，并且每台机器调配到6个正本），你能想到多少不同的填充形式： 模型1，齐全的随机调度 咱们平均的将12个leader正本扩散在集群中，每个节点调配到两个leader正本，除了这两个限定条件，分片与分片之间的调度是无关系的。 目前市面上常见的应用分布式KV+SQL的分布式数据库，个别应用的都是此类模型。 这种状况下，如果挂两台机器，咱们剖析下会是什么样的状况。 例如，节点1和节点2同时宕机，因为p1、p6均有两个正本在这两个节点上，因而p1和p6处于不可用的状态。 咱们枚举一下可能呈现的状况： 一个比拟直观的事实：在此模型下，任意挂两台机器，均会导致局部数据不可用。 设分片数不是12而是M，机器数不是6而是N，咱们做几个简略的计算： 以一个N=50节点的集群为例，咱们看一下m的取值与可用性的概率关系： 能够直观发现，可用性会随着m的增长，迅速降落。当m=1（每个机器只存一个正本的状况下），可用性最高，达到96%。 什么状况下m会变大？ 如果设计数据库时，将单分片的大小限定的比拟小，例如单个分片96M，那么m就容易十分大（50个96M大概只有5个G的数据，每个节点只存100G的数据，也有1000个分片了）。 模式1下，各分片（或者说各Paxos协定组）的正本散布不足协调，如果单节点分片数略多，只有同时挂两台或者更多机器，简直肯定会有一部分数据不可用或者失落。 数据可用性!=业务可用性回到下面的例子中来，12个分片中，有2.4个不可用，如同也能够嘛，毕竟挂了33%的机器嘛，是不是只影响了20%的业务？ 咱们须要明确的是，20%的不可用，仅仅的指数据层面的。例如咱们把它设想成一个KV数据库，那么的确，对于这个KV数据库来说，“只有”20%的数据不可用。 但！数据的可用性和业务的可用性很多时候是不等价的！ 第一个点不言而喻，不可用的背地，一种状况是数据失落，对于有的业务来说（例如存银行的账户余额），无论失落的比例有如许的低，都是无奈承受的。对于此类业务，失落的概率必须有限趋近于0。 第二个点则更为费解。 咱们晓得，绝大多数业务，不会间接拜访KV数据库的。个别状况下，咱们会在KV之上构建一个关系型数据库。关系型数据库比KV数据库多了两层概念，表和索引。从业务角度来看，一次业务申请，会操作多个表的多个索引。 例如，业务接到某个HTTP申请后，会执行这样一段操作： begin; ## 依据user_id上的索引查问一下用户的余额，并且这个查问还须要对主键进行一个回表（波及到2个key） select * from user_info where user_id=xxx; ## 依照item_id对库存进行扣减（波及到1个key） update items set count=count-1 where item_id=xxx ## 向订单表orders中写入一条记录（留神，orders表还有5个二级索引，所以等于要写6个key） insert into orders xxx; commit;这次HTTP申请的解决中，一共波及了三张表的9个索引（主键或二级索引）的9个key，并且这9个key之间没有任何的关联关系，也就是说，他们是平均的散布在集群中的。 尽管每个key（也即key所在的分片）的可用性“高达“80%，但指数是一个可怕的货色，它会放大你所有的坏运气，9个key运气都很好，全副可用的概率只有0.89=13%也即，从业务角度看，HTTP申请的成功率只有13%，失败率 87% 了。87% vs 20%，这就是业务最终看到的不可用性与KV层看到的不可用性。 两个论断： ...

分布式事务评测缘起近段时间，始终在参加国内金融行业的分布式数据库选型测试工作，围绕银行外部的理论业务场景进行验证。遇到了一个比拟有意思的案例。后期在联机业务场景测试中，各大数据库厂商在事务测试上都比较顺利，在性能和性能角度都很好的满足了业务要求。 但在跑批业务场景的测试中，个别数据库厂商就遇到了分布式事务的一致性问题(会读到分布式事务中间状态的数据)，而该厂商通过了行业的各项事务测评认证，因而开展了如何无效评测国产数据库事务一致性的话题，须要大家辩证的思考下。 本文是系列文章的第一篇，介绍第一个重要话题：“数据库的分布式事务”，这也是目前普通用户面对分布式数据库产品介绍问的最多的一个内容，如何无效评测分布式事务也是一个十分重要的能力。致敬同行，咱们将PolarDB-X事务架构设计上的一些思考和测试形式，做了整顿和梳理，冀望能对大家更好的了解分布式事务的测试有所帮忙。 残缺内容请点击下方链接查看： https://developer.aliyun.com/article/1194957?utm_content=g_10... 版权申明：本文内容由阿里云实名注册用户自发奉献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不领有其著作权，亦不承当相应法律责任。具体规定请查看《阿里云开发者社区用户服务协定》和《阿里云开发者社区知识产权爱护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌剽窃的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立即删除涉嫌侵权内容。

一、背景1、在大数据时代，数据量呈指数级增长，预计到2025年，寰球的数据总量将达175ZB，非结构化和半结构化数据已占据主导地位。对海量非结构化和半结构化数据进行高效存储，KV存储系统提供了很好的解决方案：• - KV存储系统具备灵便的数据模型，数据表示为KV对模式，为任意数据类型，且长度不定；• - KV存储的访存接口非常简单，向外提供Put、Get、Scan等简略的接口进行数据读写；• - KV存储还具备高可扩展性，数据基于Key进行划分和索引，无需保护额定的元数据。因为KV存储系统具备上述诸多长处，因而被广泛应用在了NewSQL和NoSQL产品中。比方目前常见的KV存储系统：LevelDB、RocksDB、Cassandra、TiKV等。 残缺内容请点击下方链接查看： https://developer.aliyun.com/article/1176029?utm_content=g_10... 版权申明：本文内容由阿里云实名注册用户自发奉献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不领有其著作权，亦不承当相应法律责任。具体规定请查看《阿里云开发者社区用户服务协定》和《阿里云开发者社区知识产权爱护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌剽窃的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立即删除涉嫌侵权内容。

本文首发自「慕课网」，想理解更多IT干货内容，程序员圈内热闻，欢送关注"慕课网"！ 作者：大熊老师 | 慕课网讲师 Raft协定Paxos 是论证了一致性协定的可行性，然而论证的过程据说艰涩难懂，短少必要的实现细节，而且工程实现难度比拟高广为人知实现只有 zk 的实现 zab 协定。 Paxos协定的呈现为分布式强一致性提供了很好的实践根底，然而Paxos协定了解起来较为艰难，实现比较复杂。 而后斯坦福大学RamCloud我的项目中提出了易实现，易了解的分布式一致性复制协定 Raft。Java，C++，Go 等都有其对应的实现。 之后呈现的Raft绝对要简洁很多。引入主节点，通过竞选。节点类型：Follower、Candidate 和 Leader Leader 会周期性的发送心跳包给 Follower。每个 Follower 都设置了一个随机的竞选超时工夫，个别为 150ms~300ms，如果在这个工夫内没有收到 Leader 的心跳包，就会变成 Candidate，进入竞选阶段。根本名词**节点状态** Leader（主节点）：承受 client 更新申请，写入本地后，而后同步到其余正本中Follower（从节点）：从 Leader 中承受更新申请，而后写入本地日志文件。对客户端提供读申请Candidate（候选节点）：如果 follower 在一段时间内未收到 leader 心跳。则判断 leader 可能故障，发动选主提议。节点状态从 Follower 变为 Candidate 状态，直到选主完结**termId**：任期号，工夫被划分成一个个任期，每次选举后都会产生一个新的 termId，一个任期内只有一个 leader。termId 相当于 paxos 的 proposalId。**RequestVote**：申请投票，candidate 在选举过程中发动，收到 quorum (多数派）响应后，成为 leader。**AppendEntries**：附加日志，leader 发送日志和心跳的机制**election timeout**：选举超时，如果 follower 在一段时间内没有收到任何音讯(追加日志或者心跳)，就是选举超时。 两个根本过程 Leader选举 针对简化版拜占庭将军问题，Raft解决方案援用假如将军中没有叛军，信使的信息牢靠但有可能被暗杀的状况下，将军们如何达成一致性决定？援用Raft的解决方案大略能够了解成 先在所有将军中选出一个大将军，所有的决定由大将军来做。选举环节：比如说当初一共有3个将军 A, B, C，每个将军都有一个随机工夫的倒计时器，倒计时一完结，这个将军就会把本人当成大将军候选人，而后派信使去问其余几个将军，能不能选我为总将军？假如当初将军A倒计时完结了，他派信使传递选举投票的信息给将军B和C，如果将军B和C还没把本人当成候选人（倒计时还没有完结），并且没有把选举票投给其余，他们把票投给将军A，信使在回到将军A时，将军A晓得本人收到了足够的票数，成为了大将军。在这之后，是否要防御就由大将军决定，而后派信使去告诉另外两个将军，如果在一段时间后还没有收到回复（可能信使被暗杀），那就再重派一个信使，直到收到回复。失常状况下的leader选举 ① 5个节点一开始的状态都是 Follower，termId=1. ② 在一个节点倒计时完结 (Timeout) 后，这个节点的状态变成 Candidate 开始选举，它给其余几个节点发送选举申请 (RequestVote) ...

本文首发自「慕课网」，想理解更多IT干货内容，程序员圈内热闻，欢送关注"慕课网"！ 作者：大熊老师 | 慕课网讲师 在常见的分布式系统中，总会产生诸如机器宕机或网络异样（包含音讯的提早、失落、反复、乱序，还有网络分区）等状况。一致性算法须要解决的问题就是如何在一个可能产生上述异样的分布式系统中，疾速且正确地在集群外部对某个数据的值达成统一，并且保障不管产生以上任何异样，都不会毁坏整个零碎的一致性。 CAP定理CAP 实践通知咱们，一个分布式系统不可能同时满足一致性（C:Consistency)，可用性（A: Availability）和分区容错性（P：Partition tolerance）这三个根本需要，最多只能同时满足其中的2个。 Base实践 BASE：全称：Basically Available(根本可用)，Soft state（软状态）,和 Eventually consistent（最终一致性）。Base 实践是对 CAP 中一致性和可用性衡量的后果，其来源于对大型互联网分布式实际的总结，是基于 CAP 定理逐渐演变而来的。其核心思想是：既是无奈做到强一致性（Strong consistency），但每个利用都能够依据本身的业务特点，采纳适当的形式来使零碎达到最终一致性（Eventual consistency）。解释一下：什么是软状态呢？绝对于原子性而言，要求多个节点的数据正本都是统一的，这是一种 “硬状态”。软状态指的是：容许零碎中的数据存在中间状态，并认为该状态不影响零碎的整体可用性，即容许零碎在多个不同节点的数据正本存在数据延时。 二阶段提交 2PC 二阶段提交协定（Two-phase Commit，即 2PC）是罕用的分布式事务解决方案，行将事务的提交过程分为两个阶段来进行解决。在阶段二中，会依据阶段一的投票后果执行 2 种操作：执行事务提交，中断事务。角色① 协调者：事务的发起者② 参与者：事务的执行者 阶段一 事务询问：协调者向所有的参与者询问，是否筹备好了执行事务，并开始期待各参与者的响应。执行事务：各参与者节点执行事务操作，并将 Undo 和 Redo 信息记入事务日志中。各参与者向协调者反馈事务询问的响应：如果参与者胜利执行了事务操作，那么就反馈给协调者 Yes 响应，示意事务能够执行；如果参与者没有胜利执行事务，就返回 No 给协调者，示意事务不能够执行。阶段二在阶段二中，会依据阶段一的投票后果执行 2 种操作：执行事务提交，中断事务。 执行事务提交步骤发送提交申请：协调者向所有参与者收回 commit 申请。事务提交：参与者收到 commit 申请后，会正式执行事务提交操作，并在实现提交之后开释整个事务执行期间占用的事务资源。反馈事务提交后果：参与者在实现事务提交之后，向协调者发送 Ack 信息。协调者接管到所有参与者反馈的 Ack 信息后，实现事务。 执行中断事务步骤发送回滚申请：协调者向所有参与者收回 Rollback 申请。事务回滚：参与者接管到 Rollback 申请后，会利用其在阶段一种记录的 Undo 信息来执行事务回滚操作，并在实现回滚之后开释在整个事务执行期间占用的资源。反馈事务回滚后果：参与者在实现事务回滚之后，想协调者发送 Ack 信息。中断事务：协调者接管到所有参与者反馈的 Ack 信息后，实现事务中断。 CASE1 执行提交 ...

作者 | FesianXu 导读 咱们在进行比照学习训练时候，常常须要设置大的batch size，而显卡的显存大小是限度batch size大小的最次要因素，在实际过程中咱们常常采纳recompute机制，通过用计算换空间的形式，缩小模型的内存耗费。然，在动态图训练时候，recompute机制须要进行手动的进行同步和梯度交融，本文纪录下这个问题。 全文7095字，预计浏览工夫18分钟。 在比照学习场景，或者其余须要大batch size的场景中，因为显卡显存的限度，常常会受限batch size的进一步增大，此时能够采纳“以计算换空间”的形式缩小模型的显存占用，得而进一步增大batch size。目前支流框架都对这个机制提供了反对，个别称之为recompute或者checkpoint机制，比方pytorch提供在[1]，paddle（动态图）提供在[2]，tensorflow（动态图）提供在[3]；而在动态图框架中，比方tensorflow（动态图）提供在[4]，而paddle（动态图）的这个能力由fleet-x提供[5]。为了了解recompute机制在分布式场景会导致的问题和解决方案，咱们首先须要理解recompute机制，咱们先简略介绍下。 一般来说深度学习网络的一次训练由三局部形成： 前向计算（forward）：在该阶段会对模型的算子进行前向计算，对算子的输出计算失去输入，并传给下一层作为输出，直至计算失去最初一层的后果地位（通常是损失）。 反向计算（backward）：在该阶段，会通过反向求导和链式法则对每一层的参数的梯度进行计算。 梯度更新（优化，optimization）：在该阶段，通过反向计算失去的梯度对参数进行更新，也称之为学习，参数优化。 在之前反向求导公式的推导过程中[6]，咱们晓得进行反向求导链式传递的时候，须要前一层的激活输入\(\sigma^{\prime}(z_{j}^{l})\)作为输出参加本层的梯度计算，如式子(1-1)所示（既是[6]中的公式(4.1)）： △(1-1) 公式看起来让人头大，咱们以代码为例子。在个别深度学习框架中，提供对自定义层的梯度定义，如博文[7]中介绍的。个别这类型的自定义都会提供两种输出，op和grad，如下代码： #应用润饰器，建设梯度反向流传函数。其中op.input蕴含输出值、输入值，grad蕴含下层传来的梯度@tf.RegisterGradient("QuantizeGrad")def sign_grad(op, grad): input = op.inputs[0] # 取出以后的输出 cond = (input>=-1)&(input<=1) # 大于1或者小于-1的值的地位 zeros = tf.zeros_like(grad) # 定义出0矩阵用于掩膜 return tf.where(cond, grad, zeros)     # 将大于1或者小于-1的上一层的梯度置为0其中的op示意以后的算子操作符，而op.inputs即是该算子的输出列表，当然如果该算子是中间层算子，那么其输出就是上一层的输入了，而grad就是累积的梯度，个别咱们都会对op和grad进行操作，以计算以后层的梯度。绝对应的一些代码例子，读者有趣味可移步到[8]，笔者实现了一个很简略的主动梯度求导试验例子。 如同有点跑题了，然而笔者以这个例子次要是想通知诸位读者，在模型的训练过程中为了反向梯度计算的不便会贮存很多两头变量，比方前向计算过程中的激活输入值，梯度值等等。有些两头值会被框架主动回收，比方非叶子节点的梯度值是会被主动回收的，见[9]，然而有些两头变量不会，比方此时的中间层的输入值，这些两头变量占据了整个训练过程的大量内存。对于这些两头变量，如果心愿采纳更大的batch size进行训练，那么就须要缩小这些两头变量以换取更大的内存两头，recompute就是依据这个思路设计的。 recompute将深度网络切分为若干个局部（segment），对于每个局部而言，前向计算的时候，除了小局部必须贮存的变量外，其余两头变量都将被删除；在反向计算的时候，首先从新计算一遍前向算子，以取得须要的两头后果，再失常地运行反向算子。因而，recompute比照惯例的网络迭代而言，多计算了一遍前向计算，是典型的以计算换空间的“斗争”技术。整个过程如Fig 1.所示。 △Fig 1. 前向计算，反向计算和重计算的图示，其中重计算会将除了checkpoints之外的非必要两头变量删除，在进行反向梯度计算时候再从新进行前向计算失去。 通常会把切分网络的变量称之为checkpoints，有大量学者在钻研如何抉择适合的checkpoints能力更好地平衡计算性能和内存，通常以ERNIE，BERT等为例子，在其每个Transformer模块的两头变量作为切分就比拟适合。留神到无论在动态图还是在动态图中，都须要对checkpoints进行定义，比方paddle fleet中的recompute应用如下所示： dist_strategy = fleet.DistributedStrategy()# 应用Recompute，并设置checkpointsdist_strategy.recompute = Truedist_strategy.recompute_configs = {"checkpoints": model.checkpoints}# 定义checkpoints作为切分点optimizer = fluid.optimizer.Adam(learning_rate=configs.lr)optimizer = fleet.distributed_optimizer(optimizer, dist_strategy) # 设置分布式优化器optimizer.minimize(model.loss)然而，问题来了。在动态图中应用分布式的recompute机制可能并不会有问题，因为动态图的分布式应用暗藏了一些细节，然而在动态图中应用recompute机制时候（以paddle为例子），则会产生报错如Fig 2.所示，类似的报错信息同样在pytorch上也会遇到，见[10]。 ...

在以后的技术倒退阶段，不同的业务场景对一致性、可靠性、易用性、性能等要求不同，利用架构能够依据理论场景的需要，灵便抉择适合的分布式事务解决方案。行业中把分布式事务解决方案分为刚性事务计划和柔性事务计划这两大类。 就刚性事务这个领域，The Open Group 的组织提出的 X/Open Distributed Transaction Processing (DTP) Model ，曾经成为事实上的事务模型组件的行为规范，解决了不少分布式事务的问题。但随着技术以及业务场景的演进倒退，其毛病和局限性也越来越显著，随同着 BASE 实践的提出，诸多柔性事务计划（如可靠消息、最大致力告诉、AT、TCC、Saga）诞生，满足了各类业务场景的差异化需要。 一、XA(2PC) 标准和 DTP 模型介绍1.1、 前奏- 2 阶段提交协定(2PC)在开始介绍 DTP 模型之前，须要先理解 两阶段提交协定。2 阶段提交协定（The two-phase commit protocol）简称 2PC，2PC 是为了要保障分布式事务的原子性，此协定中有【协调者】和【参与者】两个角色，整个处理过程蕴含两个阶段：投票阶段 和 提交阶段: 投票阶段协调者发送事务准备（Prepare）申请到所有的参加节点，并询问它们是否能够提交。提交阶段根据第 1 阶段返回的后果，决定事务最终是提交（Commit）还是放弃（Rollback）。如果所有的参加节点都回复 Yes，那么协调者在第 2 阶段收回提交（Commit）申请。 如果任一参加节点回复“No”，那么协调者在第 2 阶段收回回滚（Rollback）申请。 整个过程要么胜利，要么失败回滚，对外部来说，该事务的状态变动是原子的。要达到这个成果，对 2 个阶段的解决是有束缚的： 在第 1 阶段，当事务的参与者回复“Yes”的时候，对于以后事务，这个参与者肯定是可能平安提交的在第 2 阶段，当协调者基于参与者的投票，做出提交或者回滚的决定后，这个决定是不能够撤销的1.2、 DTP 模型介绍X/Open 组织定义的分布式事务的解决（DTP）模型由以下几个元素组成： AP（Application 应用程序） 用于定义事务边界(即定义事务的开始和完结)，并且在事务边界内对资源进行操作TM（Transaction Manager 事务管理器） 负责调配事务惟一标识，监控事务的执行进度，并负责事务的提交、回滚等RM（Resource Manager 资源管理器） 如数据库、文件系统等，并提供拜访资源的形式CRM（Communication Resource Manager 通信资源管理器） 管制一个 TM 域(TM domain)内或者跨 TM 域的分布式应用之间的通信CP（Communication Protocol 通信协议） ...

随着企业数字化过程的进一步深刻，企业为了解决大数据的“4个V”问题，往往须要构建多个不同技术栈的大数据平台，其中不乏会应用到分布式相干的存储、计算、资源管理技术。分布式系统的呈现解决了单机零碎无奈解决的老本、效率和高可用问题。那么什么是分布式技术？如何倒退至今？次要包含哪几方面的技术？本文将对分布式计算技术、存储技术和资源管理技术做简略介绍。 — 分布式技术的倒退历程 —谷歌在2003年发表了包含Google File System在内的驰名的3篇论文，关上了分布式技术疾速倒退的大门。2006年，Apache基金会创立了Hadoop开源我的项目，用来解决大规模的数据存储和离线计算的难题，开始解决商业场景下的技术问题。社区里首先诞生的是分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce。HDFS至今仍被沿用，而MapReduce限于过后硬件计算能力的限度，现在已被更优良的计算框架所代替。但MapReduce在那时的软硬件条件下，曾经是最适宜的设计，其技术意义不凡。随后在2007年，Apache Hadoop我的项目仿照谷歌的Bigtable开发了大型分布式NoSQL数据库HBase。除此之外还有Apache Hive，开发者能够应用类SQL语言查问寄存在HDFS上的数据。从2015年开始Spark逐步成为支流的计算引擎并开始代替曾经被宽泛地应用的MapReduce，为多样化的大数据分析提供更加弱小的性能保障。 2016年之后，开源的大数据技术创新逐步缩小，原来各个我的项目背地的商业公司开始转向商业化，次要关注解决用户的产品化需要，主观上导致技术创新的减弱。从2018年开始，Hadoop技术生态企业在资本市场上产生一系列的重要事件，先是“Hadoop三驾马车”中的Cloudera和Hortonworks都实现了上市但股价继续低迷，尔后Cloudera和Hortonworks两家公司被迫合并，两家的产品也随之开始交融；2019年MapR因为经营不善被迫卖身，被HPE高价收买后产品逐步淡出市场。自此美国市场上的三家支流Hadoop发行版只剩下最初一家，Cloudera随后也迅速调整了产品策略并全面拥抱云计算，开始了开源大数据技术体系演进的新一个阶段。 与Hadoop技术的倒退呈现高开低走不同，Spark和Flink技术目前依然处于技术和业务的高速倒退阶段。UC Berkeley大学Matei Zaharia在2012年的一篇论文中首次提出了RDD（Resilient Distributed Datasets，弹性数据集）的概念，并逐渐推出了开源Spark我的项目，其外围是通过弹性数据集作为大数据分析的根底数据形容接口和API标准，联合内存计算、DAG计算模型、Lazy Evaluation等优化技术，解决在交互式剖析、离线批处理等畛域的性能需求。因为其架构绝对于MapReduce更加高效，此外大内存、SSD等硬件技术也在疾速遍及，从2015年开始Spark逐步成为支流的计算引擎并开始代替曾经被宽泛应用的MapReduce，为多样化的大数据分析提供更加弱小的性能保障。尔后，UC Berkeley的钻研团队成立了专门的商业化公司Databricks来撑持Spark的技术经营，并逐步倒退出SparkSQL、Spark MLLib、Spark Streaming等次要的我的项目，别离用于解决结构化数据的交互式剖析、机器学习和实时数据的计算需要。 2020年后，随着企业数字化需要的疾速演进和云原生技术的进一步遍及，分布式技术的倒退往更加计划化的方向倒退，行业里围绕着某些比较突出的技术架构问题针对性的提出了一些解决方案，譬如面向湖仓一体架构的Apache Hudi和Iceberg，次要解决数据联邦剖析的Presto和Trino技术，为了撑持更加实时性业务的流批一体架构，以及更好解决多部门灵便数据业务需要的数据云技术如Snowflake等。这些新的分布式技术的呈现和逐步成熟，让大数据的业务化发展有更快的趋势。 不过随着企业数字化过程的进一步深刻，企业为了解决大数据的“4个V”问题，往往须要构建多个不同技术栈的大数据平台，如Hadoop平台用于存储和资源管理、MPP数据库用于数仓或者数据集市建设、Spark集群用于SQL解决和机器学习、搭建Flink集群用于实时数据处理等多个垂直零碎，各个系统之间须要相互平安买通和资源共享，因而数据冗余和运维开发成本急剧晋升，须要一个较大的业余团队来撑持，对企业来说，无论是利用开发难度、硬件资源无效利用，还是人才团队建设上有很大的压力，甚至决定了数字化业务是否可能胜利。 分布式技术总体上能够概括为分布式计算技术、分布式存储技术和分布式资源管理技术，咱们将对这些技术别离开展阐述。 — 分布式数据存储技术 —分布式存储技术是绝对于集中式存储技术来说的，在大数据技术被宽泛应用之前，企业级的存储设备都是集中式存储，整个数据中心的存储是集中在一个专门的存储阵列零碎中，如EMC的机柜式存储。集中式存储多是采纳专用的软硬件一体机的计划，绝对老本比拟高。机柜中有个专门的控制器用于业务端拜访，底层将所有的磁盘形象为一个资源池，而后在形象给下层业务应用。能够看到，这个控制器是所有数据链路的入口，在分布式计算技术下，如果大量的计算都波及比拟高的IO带宽，那么这个入口就会成为性能瓶颈点。 Google的GFS文件系统和驰名论文《Google File System》开启了业内从集中式存储到分布式存储的演进，它能够让分布式存储服务运行在便宜的服务器上，并且也提供了劫难冗余、存储弹性伸缩等能力。它的原理是通过文件服务层将每台服务器上的磁盘设施对立治理和应用起来，通过软件的形式来实现可靠性和资源池化，而无需将所有的存储集中起来并通过硬件形式来服务。尔后Apache HDFS参考该架构做了第一个开源的分布式存储的实现，并被企业界大量落地应用，并推动着开源社区迅速的欠缺该技术，逐步成为私有化场景下分布式存储的一个事实标准。  图片来源于《The Google File System》 私有云厂商则从另外一个门路上逐步完善分布式存储技术，首先重点倒退分布式对象存储和分布式块存储技术，其中块存储技术次要为云上虚机提供云盘等服务，而对象存储被用于存储业务数据。随着企业对数据库的需要疾速暴发，后续各大云厂商陆续研发基于对象存储的分布式数据库技术。 从形象的视角来看，一个分布式存储系统就是建设一个从拜访门路（文件门路、块地址或对象哈希）到理论数据的映射关系，并且能够反对读写，只不过这些数据是散布在不同服务器的不同的硬盘上，此外文件系统还必须做好资源协调、容错性保障以及可扩展性等。下图是一个概念上的架构图，能够看进去分布式存储技术的要害性能包含： 数据和元数据的数据分布、治理和读写策略，保证系统的可扩展性如何疾速的找到元数据和数据，提供数据读写能力，尽可能的数据本地化计算，保证系统的性能数据的冗余、备份和协调策略来保障高可用冷热数据存储、数据压缩与数据去重等技术，保障海量数据存储的经济性良好的用户开发接口兼容性，如POSIX FS、S3、NFS协定等跨平台能力，譬如反对Linux、Unix和Windows零碎等另外的两个比拟重要的性能个性是分布式存储的事务能力和平安能力。存储自身如果反对事务个性（如兼容POSIX文件协定），就能够比拟不便地给下层有文件事务操作需要的利用间接凋谢。不过主观地说，事务个性会对存储的性能、可用性有肯定的影响，如下图所示，因而很多分布式存储在设计上都放弃了事务个性，或者抉择Optimistic Consistency的事务实现。 分布式存储的安全性是必备的根底性能之一，包含用户受权、访问控制ACL、数据链路加密、密钥治理和通明加密等。Kerberos和LDAP协定是比拟常见用户分布式存储的网络受权协定，通明加密技术能够保障第三方无奈从磁盘上间接获取数据。目前一些开源的存储我的项目的平安性能实现不够残缺，或者是以商业化插件的形式来提供，这导致网络上存在大量的未做无效的平安防护的存储集群，造成大量的数据泄露事件，成为近年来网络安全的重要泛滥区。 — 分布式计算技术 —当一个计算工作过于简单不能被一台服务器独立实现的时候，咱们就须要分布式计算。分布式计算技术将一个大型工作切分为多个更小的工作，用多台计算机通过网络组装起来后，而后将每个小工作交给一些服务器来独立实现，最终实现这个简单的计算工作。Google是分布式计算的引导者，其创造的MapReduce计算框架是第一代被胜利用于大规模生产的分布式计算技术，而后Apache Hadoop社区实现了这个技术并开源，后被业界大量采纳。尔后旺盛的数据分析需要推动了该畛域技术的冲破，大量新的计算引擎陆续呈现，包含Spark、Tez、Flink等驰名的分布式计算引擎。 在分布式计算中，一个计算工作个别叫做Job，一个Job有多个Task，每个Task是能够在一套服务器上独立运行，一个Job被拆分为多少个Task就决定了分布式计算的并行度（Granularity或Parallel）。一个节点指的是能够独立运行某个Task的服务器或者虚机实例，将多个节点连接起来并且能够联结解决一个计算工作就须要有好的拓扑（Topology）设计。分布式计算的外围就是要将一个大的计算工作拆分为多个小的计算工作，并且让这些工作能够并行起来，还须要尽量减少分布式网络带来的网络和数据shuffle开销。通常状况下，这个分布式系统都是通过局域网连贯，各个服务器可能存在异构性，为了保障性能，分布式计算技术须要尽可能地将任务调度到所有的节点上，并且防止“木桶效应”导致的性能慢问题。有几种比拟常见的工作并行算法，包含： 数据并行模型这个最简略的一个计算模型，每个节点解决的计算工作是雷同的，并且调配到不同的数据，每个节点实现计算工作后再汇总出计算结果。如何无效地做数据分区是决定整个模型的效率的要害。工作依赖图模型计算平台将一个简单Job拆分为多个工作，并且依照Task之间的依赖关系生成一个依赖图（DAG），如下图所示，每个节点是一个计算工作，每个有方向的边代表依赖关系。在这个例子里，Task1-4能够同时执行，并行度为4，也就是能够同时有4个节点在执行工作。Task 5和6须要期待前序4个工作都实现后能力开始计算工作，而Task 7须要期待Task 5和6实现后能力开始计算。每个服务器解决哪些Task是由一些mapping算法来决定，如在MapReduce和Spark中，都采纳了这个模型，并且都是依据数据在哪个节点上来决定对应的计算工作在哪个服务器上启动。工作池模型在这个模式下，一个调度单元负责将Job生成为一系列的Tasks并将其存入一个工作池中，每个Task调配给哪些服务器是齐全随机的，依据一些检测算法来辨认到有新的Task后动静的决定新计算工作的调动。数据管道模型这个模式下，有一个数据的管道（pipeline），这个管道分为几个Stage，每个Stage都有一些数据计算工作，并且将后果传给下个Stage。每个Stage都切分为多个计算工作，多个相连的Stage上的Tasks就组成了一个生产者-消费者模型。每个阶段工作的切分个别是动态切分的，依照数据特点或某些Hash算法。混合模型顾名思义，就是采纳以上多个模型组合为一个新的计算模型。譬如Spark就采纳的工作依赖图模型和数据管道模型混合的形式。分布式计算技术是技术难度十分高的技术畛域，为了保障可能适应多种计算需要，一个优良的分布式计算框架须要满足较高的架构要求，次要包含：透明性：无论分布式的零碎有大的集群规模，在开发和应用上应该像是一个繁多零碎，不须要开发者感知其复杂性可扩展性：计算能力可能随着服务器节点的减少而线性增长异构能力：可能屏蔽底层软硬件的异构性，可能在不同的零碎环境下运行容错能力：单个或者大量的服务器阶段宕机后不会导致计算引擎进行服务任务调度能力：能够通过策略将任务调度到给定的计算节点并保障有最大化的性能和资源隔离性安全性：无论底层网络的拓扑如何变动，分布式计算引擎要保障计算过程中的数据安全性分布式计算技术依照其业务场景的不同又能够分为离线计算和实时计算，其中离线计算因为被广泛应用于批处理业务，对应的计算框架常常被称作批处理引擎，MapReduce、Tez和Spark是其中的重要代表。实时计算的倒退历史只有十几年，其与基于数据库的计算模型有实质的区别，实时计算是固定的计算工作加上流动的数据，而数据库基本上是固定的数据和流动的计算工作，因而实时计算平台对数据抽象、延时性、容错性、数据语义等的要求与数据库显著不同，面向实时计算的数据架构也就天然倒退起来，Lambda和Kappa两种架构是其次要的代表。 在企业数据利用中，实时计算领有丰盛的场景性需求，次要包含以下几类： 实时数据 ETL：实时生产 Kafka 数据进行荡涤、转换、结构化解决用于上游计算解决。实时数仓：实时化数据计算，仓库模型加工和存储。实时剖析业务及用户各类指标，让经营更加实时化。实时监控：对系统和用户行为进行实时检测和剖析，如业务指标实时监控，运维线上稳定性监控，金融风控等。实时剖析：特色平台，用户画像，实时个性化举荐等。— 分布式资源管理技术 —无论是相似Linux OS这样的单机调度零碎，还是YARN这样的集中式调度器，亦或是Kubernetes这样的散布式调度器，都须要解决三个最根本的需要: 资源的无效利用：反对各种规模的集群的资源的对立治理和调度工作的无效响应：反对长、中、短等各种生命周期的任务调度和及时响应调度策略的灵便配置：多样化的形式能够让集群运维者依据生产情况来灵便定制调度策略，甚至自定义其调度算法除此以外，调度零碎尤其是散布式调度零碎，还须要解决包含状态的无效同步、无效容错、可扩展性等技术限度。 YARN是一种集中式的调度器，适宜批处理工作和吞吐量较大的工作，对频繁开启敞开的交互式剖析工作等反对的不好，因而适宜利用和集群规模都不是十分大的集群的资源管理。另外YARN本质上只能对内存资源做限度，因为其自身是运行在用户态，尽管调度接口上做了CPU的限度，然而本质上并不能真正限度CPU资源，这样导致其绝对于Kubernetes等调度零碎就有十分大的劣势，不过在Hadoop 2.9之后反对容器的调度治理，通过与操作系统cgroup联合应用才逐渐解决无奈调度CPU资源的问题。另外因为YARN是天生为Hadoop设计的资源管理体系，其设计外围是为了反对短生命周期的批处理数据工作，而不能反对长生命周期的服务，这是一个十分致命的限度，因而不能成为整个数据中心的对立调度零碎。YARN提供了多种调度策略来适配不同的业务场景需要，有十分好的落地灵活性。在容错性方面，YARN通过主备切换的形式来解决单点故障问题，然而可扩展性比拟个别。 随着数据服务的深刻，大量的非Hadoop技术的数据平台，以及大量的数据利用都须要进行无效的对立治理和调度，对CPU、GPU等资源的细粒度调度也变成刚需；此外集群的规模也越来越大，集中式的调度器逐步成为瓶颈，调度的对象也须要从单纯的Hadoop工作逐渐往通用化利用的方向倒退，相似Kubernetes这样的基于共享状态的调度器，可能反对超大规模集群，同时又能反对各种生命周期的服务治理和调度，才是大规模集群调度器的倒退方向。星环科技在2017年就曾经实现外部大数据平台从YARN切换到Kubernetes，而开源社区从2018年开始，多个我的项目如Spark、Flink、Tensorflow等都开始从YARN转向基于Kubernetes的治理和调度。长期上看，作为Hadoop集群的资源管理零碎，YARN十分无效地实现了其技术价值，但受限于其架构设计，很难往一个通用的数据中心调度零碎演进。 — 小结— 本文从分布式计算技术、存储技术和资源管理技术三个方面介绍了分布式，置信大家对分布式技术体系曾经有了整体的把握。前面那咱们将对这三个层面的具体技术开展介绍，下一篇将介绍分布式文件系统HDFS与对象存储Ceph。【参考文献】Ghemawat S, Gobioff H, Leung S T. The Google File System[J]. 2003. ...

作者：李忠良 市场的变幻，政策的欠缺，技术的变革……种种因素让咱们面对太多的挑战，这仍需咱们一直摸索、克服。 往年，网易数帆将继续推出新栏目「金融专家说」「技术专家说」「产品专家说」等，汇集数帆及合作伙伴的数字化转型专家天团，聚焦大数据、云原生、人工智能等科创畛域，带来深度技术解读及其在各行业落地利用等一系列常识分享，为企业数字化转型胜利提供有价值的参考。 由网易数帆云原生技术专家翁扬慧对话InfoQ编辑，为大家分享了金融分布式多活架构在落地时，都有哪些值得关注的点，为行业数字化转型下的金融技术架构演进提供参考。 观看残缺对话视频 01 挑战篇InfoQ：翁老师，您和大家打个招呼，可能介绍下您所在的团队以及您的工作内容？ 翁扬慧： 大家好，我是来自网易数帆轻舟云原生技术团队的翁扬慧，目前次要从事于云原生技术的学习钻研，以及相干技术的落地工作。 我有十多年的软件开发教训，对于微服务和云原生等畛域也继续在关注，比方早些年的微服务架构比拟火，对 Spring Cloud、Dubbo 还有 gRPC 等一些微服务架构设计可能用到的技术选型有过比拟深刻的学习和实际。 这几年除了继续在技术畛域的学习和摸索之外，更多是把精力花在了咱们云原生产品包含后续会介绍到的分布式平台等的继续打磨，以及用户侧的技术落地工作，比方分布式平台建设、服务网格、利用多活等我的项目的设计和交付。咱们最放心呈现闭门造车的状况，尽管咱们很多产品都是基于网易业务的一些撑持经验总结和积淀进去，然而问题就在于不同的行业，不同的畛域，不同的用户的组织架构，对于一个产品的设计要求的差别也是十分大的。尤其这几年始终投身并参加金融行业的架构落地，发现金融行业相比其它行业有着更高的设计要求，同时在整个落地过程中也存在着很大的艰难，这也是咱们团队心愿通过咱们的产品帮忙用户解决的问题。 InfoQ：您参加过一些金融级分布式技术平台建设项目，落地过程中也遇到了不少问题，是否简略介绍下，都遇到了什么样的问题？以及你们是怎么解决的？ 翁扬慧： 这几年在金融行业的一些分布式技术平台建设项目过程中，我感觉遇到的问题以及难度要远远超过咱们真正参加落地我的项目之前所料想的。在一个产品的设计开发过程中，大部分技术工程师，技术架构师或者产品经理，可能都会有这种体验：后期“自我感觉十分良好”，感觉我以后设计的产品状态肯定是用户迫切需要的，肯定是业界最当先的，可能帮忙用户去解决痛点，而理论的后果往往会让咱们大喜过望，这是第一个比拟大的问题。 这是面向产品设计驱动和面向解决问题驱动的两种形式实质的区别，并不是说咱们的产品性能层面设计得天花乱坠，更多的是想阐明产品在理论落地过程中，应该关注和聚焦在用户的理论应用场景和解决的问题，而不是一味地基于技术可能实现什么，去堆砌性能点，这只会让产品变得越来越臃肿，用户在应用上也会容易陷入一种迷茫状态：我到底应该用哪个性能，怎么用这个性能？相同，业务团队本人也有一些技术平台或者工具，尽管界面比拟简陋，性能比较简单，但解决的是一个特定场景的问题，仿佛从需要的角度方面匹配度更高一些，所以这是咱们在落地过程中遇到的一个对于产品匹配度的问题。这是做平台型产品常常容易陷入的一个误区，拿着锤子找钉子，从技术实现登程去做设计，往往会导致很多性能并不是用户须要的。 举个金融场景的例子，咱们在做金融级的服务治理之前，有两个治理性能，叫做熔断和限流，大家都晓得当呈现突发状况的时候，个别的设计思路是要么触发限流规定，返回 429 状态码之类的，要么触发熔断规定来爱护服务可用性。这个设计自身没什么问题，然而在金融零碎里，就没有这么简略了，即便是曾经触发了治理规定，但实际上曾经返回了谬误，或者行将会产生大量的谬误返回，会导致整个连路上的错误率有显著的回升，这种状况是不太能承受的。所以在熔断和限流的根底上，还要联合一些指标监控，负载平衡算法等，尽可能多地把流量转移到一些解决能力更强的节点上，俗称“能力越大，责任也越大”就是这个意思，因为银行里个别对于某个业务团队的整体的申请响应的成功率是有要求的，所以有时候在设计的时候，就须要进一步去思考，从实质登程去解决问题。而且，服务治理这个点，在银行的很多业务里也是基于相似于交易码或者服务码的概念的，和传统企业基于服务粒度或者接口粒度也是有所不太一样，这就是典型的产品匹配度的问题，金融行业有着比拟特定的业务场景，是须要联合对于场景的深刻了解能力做成一个更好用的产品，这也是咱们这些年来一直教训积攒和积淀到产品的一个方面。 第二个比拟大的问题，是产品的落地兼容性。金融行业相较于传统企业有着更高的监管要求，因为交付上线的哪怕一个小的性能都有可能会实在影响到咱们的日常金融零碎，业务一不小心某个 bug 可能会导致转账失败了，可能忽然间又爆出一个安全漏洞，会让整个金融零碎陷入了危险之中。所以金融行业在整个软件交付过程中，要做很多相干的平安扫描，包含不限于开源破绽扫描、内存透露扫描、代码动态查看等等，做过这块的同学应该不太生疏，也深知这外面的苦楚，大家印象最粗浅的我置信莫过于去年的 log4j2 的破绽降级，过后被爆进去有破绽之后，我记得那个时候刚好是周五，咱们能够说是周末连夜紧急修复，最终把这个破绽给堵上了。 其实一些平安修复最大的难处不在于紧急修复，而是当一个在用的框架被扫描进去有危险要降级的时候，你须要充沛评估降级的兼容性，以及降级后的相干影响，简略的可能只是改个包依赖从新上线即可，有些举荐包的降级跨度太大，比方 Spring Boot 要从 1.x 降级到 2.x ，兼容性方面存在微小的挑战，这个批改可能还须要进行大量的功能测试回归验证，投入的精力也是比拟大的。好在咱们通过这些年的磨炼，曾经把已知问题都修复了，另外是咱们在外部也建设了相应的工具和体系来确保咱们交付的产品是足够平安的。除此之外，咱们在整个零碎上也是采纳了插件化设计，能够不便地对接不同银行或者企业外部的一些用户零碎等，这也是咱们在交付了多个我的项目之后打磨进去的一些灵便的对接个性。这是第二个问题，基本上都是在讲产品在落地过程中的一些“水土不服”的问题。 InfoQ： 之前您谈过金融 IT 零碎业务连续性的挑战，这里都蕴含哪些内容？ 翁扬慧： 简略来说，金融 IT 业务零碎的连续性挑战次要是在业务连续性的技术挑战之上，又叠加了金融行业的一些特色的要求。次要有这几个方面： 首先，是最实质的问题，如何无效地保障业务的连续性。保障的形式或者伎俩有很多，最外围的一个思维是永远不要让外围业务有可能处在单点故障危险中，所以从技术架构的演进历程中，为了解决服务的单点故障，咱们个别采纳至多双正本高可用部署，并且尽可能扩散在不同的服务器上。为了解决机房的故障，咱们提出了同城双活的架构计划。那城市如果呈现问题了怎么办，于是咱们又提出了异地多活的架构计划。这是层层递进的，实质上都是为了解决不同级别的单点故障，只有我两个服务或者两个以上服务同时在线，一旦其中一个呈现问题的时候，就能随时切换服务，从而保障了业务的连续性。但这里说起来简略，实际上在这个设计过程中还是面临很多的技术问题，在软件开发畛域，大家都晓得，咱们在引进一项新的技术或者新的架构时，往往会引入一些额定的问题，以多活来说，并不是在多个城市部署多个机房同时部署业务这么简略，它还须要解决数据分片，数据一致性，跨区拜访，业务革新等等问题，这外面的每个问题都是须要有很多技术和教训积攒的，不是说轻易找几个人就能做进去的。 其次，咱们始终绕不开的一个问题，就是老本问题。这个老本不限于工具或者平台开发的线性老本，这些老本是绝对比拟好了解和评估的。还包含一些隐性的潜在老本，比方业务的革新、接入老本，利用多活或者单元化的革新会比传统的比方微服务革新都要难和简单，肯定水平上说它是在微服务的根底上做的进一步的设计，比方利用多活中一项比拟重要的能力是流量调拨，而流量调拨的根底是有一个对立的治理平台，并且可能通过对流量进行辨认而后进行依照设定规定的转发，这原本就是微服务框架所波及的领域，所以想要做异地多活的业务革新，两头的老本其实不低，如何降低成本是咱们在设计时要思考的。 老本方面还须要考量整个我的项目的投入产出比，后面介绍到，不同层级的容灾设计，提供的故障应答能力是不一样的，比方异地多活的架构能解决城市级别的故障，然而它的整体建设投入老本会比拟高，那作为我的项目的负责人或者技术架构师，就不得不思考这个技术投资是否真的有必要。夸大一点，即便异地多活解决了城市级别的故障，那万一地球被三体攻打了，咱们还须要思考地球级别的容灾吗？答案谨严一点说应该是临时不必，的确没有必要。所以，所有的技术都有它的适用性，没有一项技术是能一刀切解决所有问题的，多活也一样，在建设的时候也要评估好老本。在一个技术大会上，一个券商的技术负责人说，真的呈现城市级别的故障的时候，能做到顾全好数据的完整性其实就曾经很不错了，认真想想的确是这么一个情理，有时候最适宜以后业务的需要的实现，往往是性价比最高的。 第三个点，我认为挑战可能在于如何升高整体的零碎复杂度和运维难度。比方咱们在做一些容灾零碎的设计，以多活为例，这外面会牵涉到很多的技术概念，同时也会横向交叉着一些流量治理的设计，用户学习和了解这个零碎的老本其实是比拟高的，但用户真正可能用好一个技术产品，是须要对这个产品的设计有深刻的了解，所以升高用户的学习和了解老本，反过来又成为了咱们首要须要思考的问题，既要保障在设计上能有一些通用性，去适应不同的业务团队，业务场景，又要思考在实现上不太过于形象，导致用户在应用的时候手足无措，这是一个在零碎设计复杂度方面思考如何去优化的挑战。另外是运维方面，运维是一个长期的过程，零碎上线之后，大部分可能都要转交到一些运维团队做日常的巡检、演练和配置等，有一些企业的多活容灾零碎，与其说是零碎，不如说是一个工具合集，一些罕用的性能常常须要在不同的平台之间来回切换，可能数据指标在负责监控的团队开发提供，流量配置在负责服务治理的团队中提供，这样子的运维老本很高，并且往往因为数据扩散，很多时候没有方法造成一些对立的操作视图，用户应用运维起来也是相当心累。所以这是第三个对于在产品设计易用性方面的一个挑战，这往往会和团队的建设教训无关，有过多个相似的我的项目撑持，能够防止走很多弯路。 最初一个点是想说的是，在金融行业特有的合规性方面的挑战。其实国家针对金融信息系统的容灾设计要求方面始终都有监管要求，早在 2008 年就提出了相似《银行业信息系统劫难复原治理标准》等面向银行的标准，而在 2021 年的时候，也颁布了《金融信息系统多活技术规范》，文件里明确提出了针对金融业务连续性保障的一些设计要求，首先是架构分层，要求多活零碎该当分为业务接入层、业务解决层和数据存储层这三层，其次是针对这三个档次，标准中都有具体的定义了设计要求和参考办法，此外还针对业务多活接入、监控、流量调配等方面进行要求。 标准中还给出了多活的要害评估指标，别离是多活业务集中度，多活接管容量能力、多活同城业务集中度，多活业务接管工夫、多活数据恢复点指标，最初两个对应的通常缩写是 RTO 和 RPO。所以对于金融行业，咱们在连续性的零碎设计时，并不是能够齐全依照本人的想法去开发的，是须要依照标准中的设计要求去实现的，这是金融行业绝对比拟有特色的一个要求，也是一项比拟大的挑战。 02 洞察篇InfoQ：面对这些问题，对于金融企业来说，在多活容灾的设计过程中，和一般企业的多活技术设计思路和落地状态上有哪些区别？ 翁扬慧： 先说设计思路方面，一般的企业，相比一些金融企业，在多活容灾方面的建设工夫可能也更早一些，因为互联网呈现过一个爆炸式的增长，须要对业务的容灾有更好的保障。在容灾技术设计方面，几年前咱们就曾经听到了各大互联网企业有一些对于异地多活和单元化的落地实际，尤其是当业务增长到肯定的规模的时候，机房建设都会从繁多城市扩大到了多个城市，甚至是寰球各地。在这种机房的部署状态下，为了更充分利用资源，就有了多活的架构设计。包含咱们撑持过的网易云音乐、严选等，也是联合本身的业务需要做了多活和单元化的设计。所以，在容灾多活技术畛域，早年大家各自为战，没有对立的规范，都是从解决各自的业务问题登程，不论白猫黑猫，反正能抓到老鼠的就是好猫，只管技术设计上存在不少差别，但好在整个架构的顶层设计思维上基本上还是统一的，做多活为了解决业务的程度扩大和连续性保障问题，有一些单元化或者相似单元化之类的要害设计点。 而后面提到了，作为金融企业的 IT 团队，在做多活容灾的零碎的设计时候，不能齐全依照本人想法来，当初曾经是有标准作为参考指引的。不论从架构的分层也好，从零碎的要害设计指标也好，都是有一些绝对比拟明确的要求。 换个角度说，如果金融企业当初须要新做一套多活容灾零碎的话，曾经有一个顶层的架构设计参考倡议或者规范，肯定水平上也是可能无效防止走一些弯路的，所以这是围绕整个设计思路上的区别。咱们在设计多活的时候，也参考了《金融信息系统多活技术规范》的要求，目标是为了更好地帮忙金融用户可能缩小建设老本，防止反复或者二次开发。 再来谈一下落地状态，首先是围绕下面的设计思路方面，会有一些业务架构分层的设计差别，在一般企业，其实整体上也绕不开这些分层设计，然而可能不叫这个名字或者体现不显著。比方标准中提到的业务接入层，在一般的企业中业务是通过一些全局接入网关或者微服务网关做的，没有什么接入层的概念，但实际上是有这个能力的。在金融多活的零碎中，这个划分和界定兴许会更加清晰，在应用上用户也更容易达成统一的认知，所以这是围绕整个设计规范在落地上的差别，比拟好了解。 除此之外呢，我想重点介绍一下咱们在金融行业的多年撑持过程中积攒和了解的一些其它可能存在的落地差别，如果后面因为多活容灾建设工夫不一样咱们把它叫做机会的话，还有个比拟大的差别就是动机。 随着这几年分布式技术的倒退日趋成熟，很多银行在内的金融企业在做的一个事件就是传统的集中式架构往分布式架构的降级革新，也就是咱们常常听到的“主机下移”。分布式架构的转型过程，对于银行现有的业务来说，是一次微小的冲击，不论是从架构状态上还是技术栈的实现，同时它也是一个十分工夫窗口，容许金融业务趁着架构转型实现整个业务技术状态的降级。所以相比传统企业只是为了解决特定的问题而提出多活的计划，在金融场景下，这可能是大的技术升级浪潮的一个重要组成拼图，它是围绕整个分布式架构的体系去做设计和建设的，可能也会参考一些行业的技术标准，例如《金融分布式架构设计参考标准》之类的。 此外，在多年的金融我的项目撑持中咱们发现，金融企业对于整个技术实现的要求往往更高，而且在落地施行过程中也更加激进。一般的企业，尤其是在互联网公司，通常讲的是疾速迭代，疾速试错，有一些功能设计通过肯定的测试和验证没有问题之后，就能够思考尝试接入线上流量去做灰度验证。然而在金融行业，任何一个哪怕比拟小的性能或者技术点，都是须要通过后期十分充沛的探讨，以及计划验证的，而且从设计上也会提出更高的要求。举个例子，比方流量切换这个点，很多时候能实现一些机房的切换就能满足大部分的利用场景了，在金融场景下，可能会要求依照特定规定流量、单元、机房甚至是地区不同的级别都能实现流量切换的能力，并且要求切换的过程是秒级无感知的，这个实现起来就比拟艰难了。在施行过程中，也是须要长期的线下稳定性测试之后，及时到了线上，也可能也是通过旁路的一些形式先做并行验证，等通过长时间的验证确保业务都失常稳固之后，才会可能执行相干的上线，所以这是在落地过程中金融行业的一些高要求的区别。 ...

Raft 算法背景在分布式系统中，一致性至关重要，其中以 Paxos 最为闻名。然而 Paxos 难以了解，实现简单。于是有了 Raft。 Raft 角色一个集群通常蕴含若干个节点，Raft 把这些节点分为三种角色：Leader,Follower,Candidate，各个角色分工不同，失常状况下，只会存在Leader,Follower。 Leader负责客户端的申请和日志的同步，对Follower 发送心跳。Leader 是通过随即计时器和投票选举进去的。 Follower此角色只负责响应来自 Leader 或 Candidate 的申请，并且不会被动发动任何申请。Follower 有一个随机的选举超时工夫，如果在这个工夫内没有收到 Leader 的心跳包或者 Candidate 的投票申请， 它就会变成 Candidate, 并开始发动新一轮的选举。Follower 会承受 Leader的日志并同步到本人的状态机中并回复Leader。在同步的时候，Follower 会查看是否存在日志失落，如果存在失落，则会开始回溯。删除不统一的日志，并从 Leader 从新同步。 Candidate负责选举投票，集群刚启动或者 Leader 宕机的时候，状态为 Follower 的节点将转为 Candidate 并发动选举，如果超过半数对立，转变为 Leader 角色。 问题宰割Raft 是基于操作转移的算法，它将一致性合成为多个子问题：Leader选举(Leader election)，日志复制(Log replication)，安全性(Safety)。 Leader 选举对于选举，其实无非就是少数遵从多数的问题，当取得的投票数量超过一半时，本人就能够升为Leader。无非须要留神几个问题。 何时选举[ ] 如何防止同时成为 Candiate，而全副投票给本人？通过心跳机制，能够晓得 Leader 宕机或者不存在。每一个 Follower 在初始化的时候便会启动一个随机的选举超时工夫。随机是为了不让所有Follower 同时成为 Candidate，而全副投票给本人。 选举中的状态选举胜利：一个Candidate 博得了大多数选票，成为新的Leader。选举失败：未博得大多数选票，选举工夫超时，进入下一个任期。勾销选举：其余Candidate 博得了大多数选票，收到心跳后转为Follower。如何保障选举出的Leader领有最新的日志当一个节点成为候选人时，它会向其余节点发送RequestVote RPC申请，申请其余节点投票反对它成为新的leader。这个申请中蕴含了以后的任期号、候选人的id以及候选人的日志信息等内容。其余节点在收到这个申请后，会依据候选人的信息来判断是否反对候选人成为新的leader。 在判断过程中，每个节点都会比拟候选人的日志和本人的日志。如果候选人的日志比本人的日志要新，那么就会反对候选人成为新的leader，否则就会回绝候选人的申请。这就能阐明Candidate 比大多数的Follower的日志都要新。 [ ] 通过何种形式进行比拟？Raft算法采纳了"最初日志条目标任期号"作为比拟的根据。具体而言，每个节点在投票时会比拟本人的"最初日志条目标任期号"和候选者的"最初日志条目标任期号"，如果候选者的任期号比本人的任期号要大，那么就认为候选者的日志比本人的日志要新，否则就认为本人的日志比候选者的日志要新。 [ ] 即便能比拟最新，但也仅仅是和大多数节点进行了比拟，如果保障是所有节点最新的呢？如果一个 Leader 在和大多数的 Follower 进行比拟的时候，发现自己的日志比它们都要新，这并不能保障所有的 Follower 都曾经提交了比 Leader 更加新的日志，因为有一些 Follower 可能还没有和 Leader 进行比拟。 ...

前言雪花算法呈现是为了解决分布式系统的生成惟一主键问题。主键具备唯一性，递增性。 雪花算法1.第一位 占用1bit，其值始终是0，没有理论作用。2.工夫戳 占用41bit，准确到毫秒，总共能够包容约69年的工夫。 3.工作机器id 占用10bit，做多能够包容1024个节点。 4.序列号 占用12bit，每个节点每毫秒0开始一直累加，最多能够累加到4095，一共能够产生4096个ID。 代码接下来咱们看一下代码就了解了。 public class SnowflakeIdWorker { /** * 开始工夫截 (2015-01-01) */ private final long twepoch = 1420041600000L; /** * 机器id所占的位数 */ private final long workerIdBits = 5L; /** * 数据标识id所占的位数 */ private final long datacenterIdBits = 5L; /** * 反对的最大机器id，后果是31 (这个移位算法能够很快的计算出几位二进制数所能示意的最大十进制数) */ private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits); /** * 反对的最大数据标识id，后果是31 */ private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits); /** * 序列在id中占的位数 */ private final long sequenceBits = 12L; /** * 机器ID向左移12位 */ private final long workerIdShift = sequenceBits; /** * 数据标识id向左移17位(12+5) */ private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits; /** * 工夫截向左移22位(5+5+12) */ private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits; /** * 生成序列的掩码，这里为4095 (0b111111111111=0xfff=4095) */ private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits); /** * 工作机器ID(0~31) */ private long workerId; /** * 数据中心ID(0~31) */ private long datacenterId; /** * 毫秒内序列(0~4095) */ private long sequence = 0L; /** * 上次生成ID的工夫截 */ private long lastTimestamp = -1L; /** * 构造函数 * @param workerId 工作ID (0~31) * @param datacenterId 数据中心ID (0~31) */ public SnowflakeIdWorker(long workerId, long datacenterId) { if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) { throw new IllegalArgumentException(String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId)); } if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) { throw new IllegalArgumentException(String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0", maxDatacenterId)); } this.workerId = workerId; this.datacenterId = datacenterId; } /** * 取得下一个ID (该办法是线程平安的) * @return SnowflakeId */ public synchronized long nextId() { long timestamp = timeGen(); // 如果以后工夫小于上一次ID生成的工夫戳，阐明零碎时钟回退过这个时候该当抛出异样 if (timestamp < lastTimestamp) { throw new RuntimeException( String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp)); } // 如果是同一时间生成的，则进行毫秒内序列 if (lastTimestamp == timestamp) { sequence = (sequence + 1) & sequenceMask; // 毫秒内序列溢出 if (sequence == 0) { //阻塞到下一个毫秒,取得新的工夫戳 timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp); } } // 工夫戳扭转，毫秒内序列重置 else { sequence = 0L; } // 上次生成ID的工夫截 lastTimestamp = timestamp; // 移位并通过或运算拼到一起组成64位的ID return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) // | (datacenterId << datacenterIdShift) // | (workerId << workerIdShift) // | sequence; } /** * 阻塞到下一个毫秒，直到取得新的工夫戳 * @param lastTimestamp 上次生成ID的工夫截 * @return 以后工夫戳 */ protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) { long timestamp = timeGen(); while (timestamp <= lastTimestamp) { timestamp = timeGen(); } return timestamp; } /** * 返回以毫秒为单位的以后工夫 * @return 以后工夫(毫秒) */ protected long timeGen() { return System.currentTimeMillis(); } public static void main(String[] args) throws InterruptedException { SnowflakeIdWorker idWorker = new SnowflakeIdWorker(0, 0); for (int i = 0; i < 10; i++) { long id = idWorker.nextId(); Thread.sleep(1); System.out.println(id); } }}

随着互联网的疾速倒退，商品秒杀的场景咱们并不少见；秒杀是一种供不应求的，高并发的场景，它外面蕴含了很多技术点，把握了其中的技术点，虽不肯定能让你面试立马胜利，但那也必是一个闪耀的点！ 前言假如咱们当初有一个商城零碎，外面上线了一个商品秒杀的模块，那么这个模块咱们要怎么设计呢？ 秒杀模块又会有哪些不同的需要呢？ 全局惟一 ID商品秒杀实质上其实还是商品购买，所以咱们须要筹备一张订单表来记录对应的秒杀订单。 这里就波及到了一个订单 id 的问题了，咱们是否能够像其余表一样应用数据库本身的自增 id 呢？ 数据库自增 id 的毛病订单表如果应用数据库自增 id ，则会存在一些问题： id 的法则太显著了 因为咱们的订单 id 是须要回显给用户查看的，如果是 id 法则太显著的话，会裸露一些信息，比方第一天下单的 id = 10 ， 第二天下单的 id = 11，这就阐明这两单之间基本没有其余用户下单受单表数据量的限度 在高并发场景下，产生上百万个订单都是有可能的，而咱们都晓得 MySQL 的单张表基本不可能包容这么多数据（性能等起因的限度）；如果是将单表拆成多表，还是用数据库自增 id 的话，就存在了订单 id 反复的状况了，很显然这是业务不容许的。基于以上两个问题，咱们能够晓得订单表的 id 须要是一个全局惟一的 ID，而且还不能存在显著的法则。 全局 ID 生成器全局ID生成器，是一种在分布式系统下用来生成全局惟一ID的工具，个别要满足下列个性： 这里咱们思考一下是否能够用 Redis 中的自增计数来作为全局 id 生成器呢？ 能不能次要是看它是否满足上述 5 个条件： 唯一性，每个订单都是来 Redis 这里生成订单 id 的，所以唯一性能够保障高可用，Redis 能够由主从、集群等模式保障可用性高性能，Redis 是基于内存的，原本就是以性能自称的递增性，increment 原本就是递增的安全性。。。这个就麻烦了点了，因为 Redis 的 increment 也是递增的，法则太显著了。。。综上，Redis 的 increment 并不能满足安全性，所以咱们不能单纯应用它来做全局 id 生成器。 然而—— 咱们能够应用它，再和其余货色拼接起来~ ...

背景扬州万方科技股份有限公司次要从事通信、计算机和服务器、智能车辆、根底软件等产品的科研生产，是国家高新技术企业、专精特新小伟人企业、国家火炬计划承当单位。 业务介绍申威处理器是在国家“核高基”重大专项反对下、由国家高性能集成电路（上海）设计核心自主研发，采纳自主指令集，具备齐全自主知识产权的处理器系列。以后支流的申威3231处理器是基于第三代“申威 64” 二次优化版外围的国产高性能多核处理器，次要面向高性能计算和高端服务器利用。申威3231采纳 CC-NUMA 多核构造和 SoC 技术，单芯片集成了32个64位 RISC 构造的申威处理器外围、8路DDR4存储控制器接口、40lane的PCI-E 4.0规范I/O接口以及3路直连贯口，最高工作频率可达2.5GHz。 2018年至今，万方科技基于申威系列处理器研制了面向海量存储、高密度存储、全闪存储等多种需要的多类型存储系统，大量采纳了基于 Ceph 的分布式对立存储技术。在随后的生产环境应用保护中，Ceph 在性能一致性、运行稳定性、故障修复能力等方面的体现不尽如人意，并且简单的 IO 解决流程、数据搁置及迁徙机制、宏大的代码规模等减少了应用运维老本。同时，咱们也继续关注存储的技术生态，有动向另辟蹊径，摸索新型的存储技术，改善目前存储产品的有余。在深刻调研了 Curve 的技术架构、利用成熟度、社区背景的根底上，决定在申威硬件平台上适配、试用 Curve 技术，次要的试用场景包含高性能块存储、超交融等。 利用实际Curve适配的申威平台，因为申威3231处理器采纳自主申威指令集，因而须要应用申威平台的 gcc 对 Curve 进行从新编译。 Curve 的移植适配须要解决的外围问题是 brpc 的编译，brpc 采纳 M:N 的线程模型，为了进一步优化性能，在原子操作、用户态上下文切换等局部应用了与处理器平台强关联的汇编语言，咱们应用申威的汇编指令重写了这两局部内容，并且优化了申威平台非对齐拜访内存的相干代码。 高性能块存储场景实际，高性能是 Curve 的次要特点之一，而在业务层面，高性能块存储是撑持数据库等性能型利用的要害。在 Ceph 存储技术的理论利用中，咱们大量应用了 NVMe 闪存盘，通过 bcache 缓存计划晋升机械盘的存储性能。 对于高性能块存储场景，咱们采纳全 NVMe 闪存形式构建 Curve 集群。 为了充分发挥NVMe闪存性能，咱们基于SPDK技术重构Chunkserver的Ext4 filepool。与以后社区中所采纳的 Polarfs+SPDK 的形式不同，咱们应用 SPDK blobstore 实现 Chunkserver 的底层存储逻辑。 这种计划须要留神的点是：SPDK blobstore 不存在目录的概念，只反对blob读写，不反对目录操作及文件命名等性能。为了尽量减少对于 Chunkserver 下层逻辑的批改，咱们依然应用 Chunkserver 既有的目录构造，但 filepool 中的文件不再用于存储实在用户数据，而是记录blob id，用于将Ext4文件系统中的文件关联到对应的 SPDK blob，目录操作、文件命名等性能依然沿用Ext4文件系统的相干操作接口，从而实现基于 SPDK blobstore 的数据存储。 ...

Elasticsearch在生产环境中有宽泛的利用，本文介绍一种办法，基于网易数帆开源的Curve文件存储，实现Elasticsearch存储老本、性能、容量和运维方面的显著晋升。ES 应用 CurveFS 的四大收益1.CurveFS提供的老本劣势 为了高牢靠，ES如果应用本地盘的话个别会应用两正本，也就是说存储1PB数据须要2PB的物理空间。然而如果应用CurveFS，因为CurveFS的后端能够对接S3，所以能够利用对象存储提供的EC能力，既保证了可靠性，又能够缩小正本数量，从而达到了降低成本的目标。 以网易对象存储这边以后支流的EC 20+4应用为例，该应用形式就相当于是1.2正本。所以如果以ES须要1PB应用空间为例，那么应用CurveFS+1.2正本对象存储只须要1.2PB空间，相比本地盘2正本能够节俭800TB左右的容量，老本优化成果十分显著。 2.CurveFS提供的性能劣势 以下文将要介绍的应用场景为例，比照ES原来应用S3插件做snapshot转存储的形式，因为每次操作的时候索引须要进行restore操作，以100G的日志索引为例，另外会有传输工夫，如果restore的复原速度为100M，那么也要300多秒。理论状况是在一个大量写入的集群，这样的操作可能要几个小时。 而应用CurveFS后的新模式下基本上只有对freeze的索引进行unfreeze，让对应节点的ES将对应的meta数据载入内存就能够执行索引，大略耗时仅需30S左右，相比间接用S3存储冷数据有数量级的降落。 3.CurveFS提供的容量劣势 本地盘的容量是无限的，而CurveFS的空间容量能够在线有限扩大。同时缩小了本地存储的保护代价。 4.CurveFS提供的易运维劣势 ES应用本地盘以及应用S3插件形式，当须要扩容或者节点异样复原时，须要减少人力运维老本。CurveFS实现之初的一个指标就是易运维，所以CurveFS能够实现数条命令的疾速部署以及故障自愈能力。 另外如果ES应用CurveFS，就实现了存算拆散，进一步开释了ES使用者的运维累赘。 选用 CurveFS 的起因背景： 在生产环境有大量的场景会用到ES做文档、日志存储后端，因为ES优良的全文检索能力在很多时候能够大大的简化相干零碎设计的复杂度。比拟常见的为日志存储，链路追踪，甚至是监控指标等场景都能够用ES来做。 本地盘到 MinIO为了合乎国内的法律束缚，线上零碎须要依照要求存储6个月到1年不等的系统日志，次要是国内等保、金融合规等场景。依照外部治理的服务器数量，单纯syslog的日志存储空间每天就须要1T，依照以后手头有的5台12盘位4T硬盘的服务器，最多只能存储200多天的日子，无奈满足日志存储1年的需要。 针对ES应用本地盘无奈满足存储容量需要这一状况，网易ES底层存储之前独自引入过基于S3的存储计划来升高存储空间的耗费。如下图，ES配合minio做数据存储空间的压缩。举例来说100G的日志，到了ES外面因为可靠性需要，须要双正本，会应用200G的空间。ES针对索引分片工夫，定期性转存储到minio仓库。 MinIO 到 CurveFS这个计划从肯定水平上缓解了存储空间的资源问题，然而理论应用的时候还会感觉十分不便当。 运维老本。ES节点降级的时候须要额定卸载装置S3插件，有肯定的运维老本。性能瓶颈。本人私有化搭建的Minio随着bucket外面数据量的增长，数据存储和抽取都会成为一个很大的问题稳定性问题。在外部搭建的Minio集群在做数据restore的时候，因为文件解决性能等因素，常常遇到拜访超时等场景，所以始终在关注是否有相干的零碎能够提供更好的读写稳定性。因为S3协定通过多年的演变，曾经成了对象存储的工业规范。很多人都有想过用fuse的形式应用S3的存储能力。事实上基于S3的文件系统有很多款，例如开源的s3fs-fuse、ossfs、RioFS、CurveFS等。 在通过理论调研以及大量的测试后，基于Curve的性能（尤其是元数据方面，CurveFS是基于RAFT一致性协定自研的元数据引擎，与其余没有元数据引擎的S3文件系统(比方s3fs,ossfs)相比具备微小的性能劣势），易运维，稳定性，Curve能够同时提供块存储以及文件存储能力等能力以及Curve沉闷的开源气氛，最终选用了CurveFS。 CurveFS 联合 ES 的实际CurveFS简介CurveFS是一个基于 Fuse实现的兼容POSIX 接口的分布式文件系统，架构如下图所示: CurveFS由三个局部组成： 客户端curve-fuse，和元数据集群交互解决文件元数据增删改查申请，和数据集群交互解决文件数据的增删改查申请。元数据集群metaserver cluster，用于接管和解决元数据(inode和dentry)的增删改查申请。metaserver cluster的架构和CurveBS相似，具备高牢靠、高可用、高可扩的特点：MDS用于治理集群拓扑构造，资源调度。metaserver是数据节点，一个metaserver对应治理一个物理磁盘。CurveFS应用Raft保障元数据的可靠性和可用性，Raft复制组的根本单元是copyset。一个metaserver上蕴含多个copyset复制组。数据集群data cluster，用于接管和解决文件数据的增删改查。data cluster目前反对两存储类型：反对S3接口的对象存储以及CurveBS（开发中）。Curve除了既能反对文件存储，也能反对块存储之外，从上述架构图咱们还能看出Curve的一个特点：就是CurveFS后端既能够反对S3，也能够反对Curve块存储。这样的特点能够使得用户能够选择性地把性能要求高的零碎的数据存储在Curve块存储后端，而对老本要求较高的零碎能够把数据存储在S3后端。 ES应用CurveFSCurveFS定位于网易运维的云原生零碎，所以其部署是简略疾速的，通过CurveAdm工具，只须要几条命令便能够部署起CurveFS的环境，具体部署见1；部署后成果如下图: 在日志存储场景，革新是齐全基于历史的服务器做的在线革新。下图是线上日志的一个存储架构示例，node0到node5能够认为是热存储节点，机器为12*4T，128G的存储机型，每个节点跑3个ES实例，每个实例32G内存，4块独立盘。node6到node8为12*8T的存储机型，3台服务器跑一个Minio集群，每台机器上的ES实例不做数据本地写。 能够看到次要的革新重点是将node6到node8，3个节点进行ES的配置革新，其中以node6节点的配置为例： cluster.name: ops-elknode.name: ${HOSTNAME}network.host: [_local_,_bond0_]http.host: [_local_]discovery.zen.minimum_master_nodes: 1action.auto_create_index: truetransport.tcp.compress: trueindices.fielddata.cache.size: 20%path.data: /home/nbs/elk/data1/datapath.logs: /home/nbs/elk/data1/logs- /curvefs/mnt1xpack.ml.enabled: falsexpack.monitoring.enabled: falsediscovery.zen.ping.unicast.hosts: ["ops-elk1:9300","ops-elk7:9300","ops-elk7:9300","ops-elk8.jdlt.163.org:9300"]node.attr.box_type: cold如配置所示，次要的革新为调整ES的数据存储目录到CurveFS的fuse挂载目录，而后新增 node.attr.box_type 的设置。在node6到node8上别离配置为cold，node1到node5配置对应属性为hot，所有节点配置实现后进行一轮滚动重启。 ES设置除了底层配置外，很重要的一点就是调整index索引的设置。这块的设置难度不高，要点是： 对应索引设置数据调配依赖和aliases设置对应的index Lifecycle policy其实在新节点凋谢数据存储后，如果没有亲和性设置，集群马上会启动relocating操作。因而倡议对存量的索引新增routing.alloction.require的设置来防止热数据调配到CurveFS存储节点。针对每天新增索引，倡议退出以下这样的index template配置。 ...

作者：京东物流技术与数据智能部 张硕1 背景常识随着业务的疾速倒退、业务复杂度越来越高，简直每个公司的零碎都会从单体走向分布式，特地是转向微服务架构。随之而来就必然遇到分布式事务这个难题，这篇文章通过seata框架总结了分布式事务的几种解决方案 1.1 ACID关系型数据库具备解决简单事务场景的能力，关系型数据库的事务满足 ACID 的个性。 Atomicity：原子性（要么都做，要么都不做）Consistency：一致性（数据库只有一个状态，不存在未确定状态）Isolation：隔离性（事务之间互不烦扰）Durability：永久性（事务一旦提交，数据库记录永恒不变）1.2 CAPCAP 是指在一个分布式系统下， 蕴含三个因素：Consistency（一致性）、Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），并且三者不可得兼。 C：Consistency，一致性，所有数据变动都是同步的。A：Availability，可用性，即在能够承受的工夫范畴内正确地响应用户申请。P：Partition tolerance，分区容错性，即某节点或网络分区故障时，零碎仍可能提供满足一致性和可用性的服务。1.3 BASEBASE 实践次要是解决 CAP 实践中分布式系统的可用性和一致性不可兼得的问题。BASE 实践蕴含以下三个因素： BA：Basically Available，根本可用。S：Soft State，软状态，状态能够有一段时间不同步。E：Eventually Consistent，最终统一，最终数据是统一的就能够了，而不是时时放弃强统一。2 实现模式2.1 二段提交第一阶段（筹备阶段） TM 告诉所有参加事务的各个 RM，给每个 RM 发送 prepare 音讯。 RM 接管到音讯后进入筹备阶段后，要么间接返回失败，要么创立并执行本地事务，写本地事务日志（redo 和 undo 日志），然而不提交（此处只保留最初一步耗时起码的提交操作给第二阶段执行）。 第二阶段（提交 / 回滚阶段） Seata框架 基于两阶段提交模式，从设计上咱们能够将整体分成三个大模块，即TM、RM、TC，具体解释如下： TM(Transaction Manager)：全局事务管理器，管制全局事务边界，负责全局事务开启、全局提交、全局回滚。RM(Resource Manager)：资源管理器，管制分支事务，负责分支注册、状态汇报，并接管事务协调器的指令，驱动分支（本地）事务的提交和回滚。TC(Transaction Coordinator)：事务协调器，保护全局事务的运行状态，负责协调并驱动全局事务的提交或回滚。 一个典型的分布式事务过程： TM 向 TC 申请开启一个全局事务，全局事务创立胜利并生成一个全局惟一的 XID。XID 在微服务调用链路的上下文中流传。RM 向 TC 注册分支事务，将其纳入 XID 对应全局事务的管辖。TM 向 TC 发动针对 XID 的全局提交或回滚决定。TC 调度 XID 下管辖的全副分支事务实现提交或回滚申请。 []()2.2 XA在 XA 模式下，每一个 XA 事务都是一个事务参与者。分布式事务开启之后 ...

首先咱们要晓得分布式系统并不是一个一开始就存在的概念，是从集中式零碎逐渐衍生出分布式系统的。因为当初互联网时代的迅速倒退，以前传统的单体零碎架构已不能满足当初海量用户的需要，所以当初越来越多的互联网企业开始对他们原有的零碎进行革新与降级，而分布式系统艰深地说，就是一个把各个功能模块分散化的零碎。这些模块之间采纳一系列通信形式有机地分割在一起，最常见的是应用网络通信。 前几天我发现了一份笔记，这份笔记从5个方面全面分析了如何构建一个牢靠的分布式系统，接下来让咱们一起往下看。 对啦~因为细节和内容很多，所以我只把纲要和局部知识点截图发了进去，每一个大节都有很具体，细化的知识点哦！！如果须要获取这本书的话，间接【点击此处】即可获取！！第一局部演进中的架构 第二局部架构师的视角 事务处理 通明多级分流零碎 架构安全性 第三局部分布式的基石 从库类到服务 流量治理 牢靠通信 可观测性 第四局部不可变基础设施 容器间网络 长久化存储 资源与调度 服务网格 第五局部技术方法论 好了，就分享到这里了，须要残缺文档查阅的小伙伴，【间接点击此处】即可获取！！！

前言 定义 slowdown为什么现有的共识协定无奈容忍 slowdownCopilot 如何解决 slowdown设计 模型排序 Client 同时发送指令至 pilot 与 copilotPilot 提议指令与其初始依赖节点回复 FastAcceptPilot 尝试通过 fast path 来 commit 该指令Pilot 在 Accept 阶段最终确定依赖执行 Copilot 最终合并后的指令程序依序执行去重执行并回复Fast Takeover entry 内容的复原过程触发 Fast Takeover额定设计Copilot 能达到 1-slowdown-tolerant 的起因优化 Ping-Pong BatchingNull Dependency Elimination总结 论文原文：Tolerating Slowdowns In Replicated State Machines Using Copilots以下内容是对这篇论文的浏览总结，以及局部重要章节（§3 Design、§5 Optimizations）的翻译。 前言现有的分布式状态机共识协定，不管其是何种流派，何种实现，都在模型中将节点状态形象为仅有 “在线” 与 “下线” 两种状况。然而在实践上，节点状态并非只有这两种互斥的状态 —— 节点可能因配置谬误，节点侧网络问题，局部硬件呈现问题，垃圾回收事件，以及其它很多起因而导致响应速度变慢（slowdown）。因为现有的共识算法没有很好地解决这一状态，零碎内一个节点 slowdown 可能导致整个零碎的响应速度变慢。Copilot 协定旨在解决这一问题：它能够在任何状况下能够容忍零碎中 1 个节点产生 slowdown（1-slowdown-tolerant）。 定义 slowdown要想解决这一问题，首先要对 slowdown 进行明确的定义。 首先要定义一个节点的处理速度。一个节点从收到一条音讯开始，到其解决这条音讯结束，将回复送出为止，这段时间的长短就是一个节点的处理速度。这段时间不蕴含音讯在网络链路上的传输工夫，仅蕴含音讯在节点本机处理所需的工夫。假如一个节点解决一条音讯的典型工夫为 1ms，而设置超时阈值 t = 10ms，那么如果该节点解决一条音讯破费了大于 10ms，就阐明该节点呈现了 slowdown。出错（failed）的节点肯定是 slowdown 的，但 slowdown 的节点不肯定 failed—— 它只是响应速度变慢，而不是进行响应。 ...

Raft 是一种宽泛应用的分布式共识算法。NebulaGraph 底层采纳 Raft 算法实现 metad 和 storaged 的分布式性能。Raft 算法使 NebulaGraph 中的 metad 和 storaged 可能集群化部署、实现了多正本和高可用，同时 storaged 通过 multi-raft 模块实现了数据分片，扩散了零碎的负载，晋升零碎的吞吐。 作为分布式系统的基石 Raft 有非常明显的劣势，但这也随同着不小的挑战 —— Raft 算法的实现及其容易出错，同时算法的测试和调试也是一项微小的挑战。NebulaGraph 目前应用的是自研的 Raft，鉴于 Raft 自身的复杂性咱们结构了诸多 Chaos 测试来保障 NebulaGraph Raft 算法的稳定性。本文介绍几个咱们应用 Chaos 测试发现的 NebulaGraph Raft 中比拟有意思的问题。 Raft 背景常识Raft 是一种宽泛应用的分布式共识算法。一个 Raft 集群中的节点通过运行 Raft 算法保障各个节点之间复制日志序列。算法保障各个节点之间的日志序列是统一的，只有各个节点上的日志序列统一即可保障各个节点上数据的一致性。 Raft 是一种强主算法，零碎通过选举产生一个主节点，用户向主节点提交日志，主节点再把日志复制到其余节点上。当一条日志复制到过半数的节点上后，Raft 即可认为这条日志曾经提交胜利，这条日志将无奈被改写，Raft 算法保障这条日志后续能被复制到所有节点上。当一个主节点呈现故障时，如 Crash、网络中断等，其余节点会在期待一段时间后发动新的一轮选举选出主节点，后续由这个新的主节点协调集群的工作。 Raft 中有一个 Term 概念，Term 是一个枯燥递增的非负整数，每个节点都有一个 Term 值，节点在发动选举前会先递增本地的 Term。同一个 Term 内最多只能有一个主节点，否则就意味着 Raft 呈现脑裂。「脑裂」在 Raft 中是极其重大的故障，它意味着 Raft 的数据安全无奈失去保障——两个主节点能够同时向从节点复制不同的日志数据，而从节点无条件信赖主节点的申请。Term 在 Raft 中是一个逻辑时钟的概念，更高值的 Term 意味着 Raft 集群曾经进入新时代；当一个 Raft 节点看到更高的 Term 值时须要更新它本地的 Term 值（跟着他人进入新时代），同时转变为从节点；疏忽 Term 的更新可能会导致 Raft 集群选举异样，咱们前面一个故障的例子即跟这点无关。 ...

背景传统的大型单体零碎随着业务体量的增大曾经很难满足市场对技术的需要，通过对将整块业务零碎拆分为多个互联依赖的子系统并针对子系统进行独立优化，可能无效晋升整个零碎的吞吐量。在进行零碎拆分之后，残缺的业务事务逻辑所对应的性能会部署在多个子系统上，此时用户的一次点击申请会触发若干子系统之间的互相性能调用，如何剖析一次用户申请所触发的屡次跨零碎的调用过程、如何定位存在响应问题的调用链路等等问题是链路追踪技术所要解决的问题。 举一个网络搜寻的示例，来阐明这样一个链路监控零碎须要解决的一些挑战。当用户在搜索引擎中输出一个关键词后，一个前端服务可能会将这次查问分发给数百个查问服务，每个查问服务在其本人的索引中进行搜寻。该查问还能够被发送到许多其余子系统，这些子系统能够解决敏感词汇、查看拼写、用户画像剖析或寻找特定畛域的后果，包含图像、视频、新闻等。所有这些服务的后果有选择地组合在一起，最终展现在搜寻后果页面中，咱们将这个模型称为一次残缺的搜寻过程。 在这样一次搜寻过程中，总共可能须要数千台机器和许多不同的服务来解决一个通用搜寻查问。此外，在网络搜寻场景中，用户的体验和提早严密相干，一次搜寻延时可能是因为任何子系统的性能不佳造成的。开发人员仅思考提早可能晓得整个零碎存在问题，但却无奈猜想哪个服务有问题，也无奈猜想其行为不良的起因。首先，开发人员可能无奈精确晓得正在应用哪些服务，随时都可能退出新服务和批改局部服务，以减少用户可见的性能，并改良性能和安全性等其余方面；其次，开发人员不可能是宏大零碎中每个外部微服务的专家，每一个微服务可能有不同团队构建和保护；另外，服务和机器能够由许多不同的客户端同时共享，因而性能问题可能是因为另一个利用的行为引起。 Dapper简介在分布式链路追踪方面，Google早在2010年针对其外部的分布式链路跟踪零碎Dapper，发表了相干论文对分布式链路跟踪技术进行了介绍（强烈推荐浏览）。其中提出了两个根本要求。第一，领有宽泛的覆盖面。针对宏大的分布式系统，其中每个服务都须要被监控零碎笼罩，即便是整个零碎的一小部分没有被监控到，该链路追踪零碎也可能是不牢靠的。第二，提供继续的监控服务。对于链路监控零碎，须要7*24小时继续保障业务零碎的衰弱运行，保障任何时刻都能够及时发现零碎呈现的问题，并且通常状况下很多问题是难以复现的。依据这两个根本要求，分布式链路监控零碎的有如下几个设计指标： 利用级通明链路监控组件应该以根底通用组件的形式提供给用户，以进步稳定性，利用开发者不须要关怀它们。对于Java语言来说，办法能够说是调用的最小单位，想要实现对调用链的监控埋点势必对办法进行加强。Java中对办法加强的形式有很多，比方间接硬编码、动静代理、字节码加强等等。利用级通明其实是一个比拟绝对的概念，透明度越高意味着难度越大，对于不同的场景能够采纳不同的形式。 低开销低开销是链路监控零碎最重要的关注点，分布式系统对于资源和性能的要求自身就很刻薄，因而监控组件必须对原服务的影响足够小，将对业务主链路的影响降到最低。链路监控组件对于资源的耗费主除了体现在加强办法的耗费上，其次还有网络传输和数据存储的耗费，因为对于链路监控零碎来说，想要监控一次申请势必会产生出申请自身外的额定数据，并且在申请过程中，这些额定的数据不仅会临时保留在内存中，在分布式场景中还会随同着该申请从上游服务传输至上游服务，这就要求产生的额定数据尽可能地少，并且在随同申请进行网络传输的时候只保留大量必要的数据。 扩展性和开放性无论是何种软件系统，可扩展性和开放性都是掂量其品质优劣的重要规范。对于链路监控零碎这样的根底服务零碎来说，上游业务零碎对于链路监控零碎来说是通明的，在一个规模较大的企业中，一个根底服务零碎往往会承载成千上万个上游业务零碎。每个业务零碎由不同的团队和开发人员负责，尽管应用的框架和中间件在同一个企业中有大抵的标准和要求，然而在各方面还是存在差别的。因而作为一个基础设施，链路监控零碎须要具备十分好的可扩展性，除了对企业中罕用中间件和框架的撑持外，还要可能不便开发人员针对非凡的业务场景进行定制化的开发。 数据模型OpenTracing标准Dapper将申请依照三个维度划分为Trace、Segment、Span三种模型，该模型曾经造成了OpenTracing标准。OpenTracing是为了形容分布式系统中事务的语义，而与特定上游跟踪或监控零碎的具体实现细节无关，因而形容这些事务不应受到任何特定后端数据展现或者解决的影响。大的概念就不多介绍了，重点看一下Trace、Segment、Span这三种模型到底是什么。 Trace示意一整条调用链，包含跨过程、跨线程的所有Segment的汇合。 Segment示意一个过程（JVM）或线程内的所有操作的汇合，即蕴含若干个Span。 Span示意一个具体的操作。Span在不同的实现里可能有不同的划分形式，这里介绍一个比拟容易了解的定义形式： Entry Span：入栈Span。Segment的入口，一个Segment有且仅有一个Entry Span，比方HTTP或者RPC的入口，或者MQ生产端的入口等。Local Span：通常用于记录一个本地办法的调用。Exit Span：出栈Span。Segment的进口，一个Segment能够有若干个Exit Span，比方HTTP或者RPC的进口，MQ生产端，或者DB、Cache的调用等。依照下面的模型定义，一次用户申请的调用链路图如下所示： 惟一id每个申请有惟一的id还是很必要的，那么在海量的申请下如何保障id的唯一性并且可能蕴含申请的信息？Eagleeye的traceId设计如下： 依据这个id，咱们能够晓得这个申请在2022-10-18 10:10:40收回，被11.15.148.83机器上过程号为14031的Nginx（对应标识位e）接管到。其中的四位原子递增数从0-9999，目标是为了避免单机并发造成traceId碰撞。 关系形容将申请划分为Trace、Segment、Span三个档次的模型后，如何形容他们之间的关系？ 从【OpenTracing标准】一节的调用链路图中能够看出，Trace、Segment能够作为整个调用链路中的逻辑构造，而Span才是真正串联起整个链路的单元，零碎能够通过若干个Span串联起整个调用链路。 在Java中，办法是以入栈、出栈的模式进行调用，那么零碎在记录Span的时候就能够通过模拟出栈、入栈的动作来记录Span的调用程序，不难发现最终一个链路中的所有Span出现树形关系，那么如何形容这棵Span树？Eagleeye中的设计很奇妙，EagleEye设计了RpcId来区别同一个调用链下多个网络调用的程序和嵌套档次。 如下图所示： RpcId用0.X1.X2.X3.....Xi来示意，根节点的RpcId固定从0开始，id的位数（"."的数量）示意了Span在这棵树中的层级，Id最初一位示意了Span在这一层级中的程序。那么给定同一个Trace中的所有RpcId，便能够很容易还原出一个实现的调用链： - 0 - 0.1 - 0.1.1 - 0.1.2 - 0.1.2.1 - 0.2 - 0.2.1 - 0.3 - 0.3.1 - 0.3.1.1 - 0.3.2跨过程传输再进一步，在整个调用链的收集过程中，不可能将整个Trace信息随着申请携带到下个利用中，为了将跨过程传输的trace信息缩小到最小，每个利用（Segment）中的数据肯定是分段收集的，这样在Eagleeye的实现下跨Segment的过程只须要携带traceId和rpcid两个简短的信息即可。在服务端收集数据时，数据天然也是分段达到服务端的，但因为种种原因分段数据可能存在乱序和失落的状况： 如上图所示，收集到一个Trace的数据后，通过rpcid即可还原出一棵调用树，当呈现某个Segment数据缺失时，能够用第一个子节点代替。 数据埋点如何进行办法加强（埋点）是分布式链路追零碎的关键因素，在Dapper提出的要求中能够看出，办法加强同时要满足利用级通明和低开销这两个要求。之前咱们提到利用级通明其实是一个比拟绝对的概念，透明度越高意味着难度越大，对于不同的场景能够采纳不同的形式。本文咱们介绍阿里的Eagleye和开源的SkyWalking来比拟两种埋点形式的优劣。 编码阿里Eagleeye的埋点形式是间接编码的形式，通过中间件预留的扩大点实现。然而依照咱们通常的了解来说，编码对于Dapper提出的扩展性和开放性仿佛并不敌对，那为什Eagleye么要采纳这样的形式？集体认为有以下几点： 阿里有中间件的应用标准，不是想用什么就用什么，因而对于埋点的覆盖范围是无限的；阿里有给力的中间件团队专门负责中间件的保护，中间件的埋点对于下层利用来说也是利用级通明的，对于埋点的笼罩是全面的；阿里利用有接入Eagleye监控零碎的要求，因而对于可插拔的诉求并没有十分强烈。从下面几点来说，编码方式的埋点齐全能够满足Eagleye的须要，并且间接编码的形式在保护、性能耗费方面也是十分有劣势的。字节码加强相比于Eagleye，SkyWalking这样开源的分布式链路监控零碎，在开源环境下就没有这么好做了。开源环境下面临的问题其实和阿里团体外部的环境正好相同： 开源环境下每个开发者应用的中间件可能都不一样，想用什么就用什么，因而对于埋点的覆盖范围简直是有限的；开源环境下，各种中间件都由不同组织或集体进行保护，甚至开发者还能够进行二次开发，不可能压服他们在代码中退出链路监控的埋点；开源环境下，并不一定要接入链路监控体系，大多数集体开发者因为资源无限或其余起因没有接入链路监控零碎的需要。从下面几点来说，编码方式的埋点必定是无奈满足SkyWalking的需要的。针对这样的状况，Skywalking采纳如下的开发模式： Skywalking提供了外围的字节码加强能力和相干的扩大接口，对于零碎中应用到的中间件能够应用官网或社区提供的插件打包后植入利用进行埋点，如果没有的话甚至能够本人开发插件实现埋点。Skywalking采纳字节码加强的形式进行埋点，上面简略介绍字节码加强的相干常识和Skywalking的相干实现。 对Java利用实现字节码加强的形式有Attach和Javaagent两种，本文做一个简略的介绍。 AttachAttach是一种绝对动静的形式，在阿尔萨斯（Arthas）这样的诊断系统中宽泛应用，利用JVM提供的Attach API能够实现一个JVM对另一个运行中的JVM的通信。用一个具体的场景举例：咱们要实现Attach JVM对一个运行中JVM的监控。如下图所示： Attach JVM利用Attach API获取指标JVM的实例，底层会通过socketFile建设两个JVM间的通信；Attach JVM指定指标JVM须要挂载的agent.jar包，挂载胜利后会执行agent包中的agentmain办法，此时就能够对指标JVM中类的字节码进行批改；Attach JVM通过Socket向指标JVM发送命令，指标JVM收到后会进行响应，以达到监控的目标。尽管Attach能够灵便地对正在运行中的JVM进行字节码批改，但在批改时也会受到一些限度，比方不能增减父类、不能减少接口、不能调整字段等。 JavaagentJavaagent大家应该绝对相熟，他的启动形式是在启动命令中退出javaagent参数，指定须要挂载的agent： ...

文/龙蜥社区开发者 Dragonfly2 简介Dragonfly 作为龙蜥社区的镜像减速规范解决方案，是一款基于 P2P 的智能镜像和文件散发工具。它旨在进步大规模文件传输的效率和速率，最大限度地利用网络带宽。在利用散发、缓存散发、日志散发和镜像散发等畛域被大规模应用。 现阶段 Dragonfly 基于 Dragonfly1.x 演进而来，在放弃 Dragonfly1.x 原有外围能力的根底上，Dragonfly 在零碎架构设计、产品能力、应用场景等几大方向上进行了全面降级。 Dragonfly 架构次要分为三局部 Manager、Scheduler、Seed Peer 以及 Peer 各司其职组成 P2P 下载网络，Dfdaemon 能够作为 Seed Peer 和 Peer。具体内容能够参考架构文档，上面是各模块性能： Manager：保护各 P2P 集群的关联关系、动静配置管理、用户态以及权限治理等性能。也蕴含了前端控制台，不便用户进行可视化操作集群。Scheduler：为下载节点抉择最优下载父节点。异常情况管制 Dfdaemon 回源。Seed Peer：Dfdaemon 开启 Seed Peer 模式能够作为 P2P 集群中回源下载节点, 也就是整个集群中下载的根节点。Peer：通过 Dfdaemon 部署，基于 C/S 架构提供 dfget 命令行下载工具，以及 dfget daemon 运行守护过程，提供工作下载能力。 更多详细信息能够参考 Dragonfly 官网。 问题背景尽管 Dragonfly 的定位是一个基于 P2P 的文件散发零碎，然而散发的文件必须是可能从网络上下载的文件，无论是 rpm 包还是容器镜像内容，最终都是有一个地址源的，用户能够通过 dfget 命令向 dfdaemon 发动下载申请，而后 Dragonfly P2P 零碎负责下载，如果数据不在其余 Peer 上，那么 Peer 或者 SeedPeer 本人会回源，间接从源下载数据，而后返回给用户。 ...

朱炜良职位：资深架构师公司：F5 2005 年开始从事 IT 工作，在 IT 架构、利用、零碎、网络等畛域有着丰盛的从业教训。先后在中国银行、EMC、IBM 等大型 IT 公司负责技术专家、架构师等职位。次要钻研畛域：虚拟化、公有云以及软件定义数据核心。 本文整顿自 F5 资深架构师朱炜良在“2022寰球分布式云大会 - 上海站”上的主题演讲。 随着阿里云、腾讯云、华为云等云计算头部企业在分布式云赛道的倒退过程放慢，以及企业上云速度放慢，市场对云计算一直提出更高要求，中国分布式云计算倒退进入实际落地阶段。近期，党的二十大报告更是提出了“放慢建设数字中国”“放慢倒退形式绿色转型”等重大策略，为分布式云计算的倒退指明了方向和门路。以“万象智算”为主题的 2022 寰球分布式云大会·上海站于 10 月 26 日正式拉开帷幕，本次大会集结了信通院、阿里云、腾讯云、F5、OceanBase、浪潮云等分布式云计算及细分畛域的首领企业，独特助推云计算向智能计算降级，促成数网协同、数云协同、云边协同、绿色智能的多层次算力设施体系建设。在 10 月 25 日上午举办的分布式主题报告会上，F5 资深架构师朱炜良发表了题为《全栈分布式云的可继续化发展》的精彩演讲。 F5 在分布式云中的重要理念：全栈分布式云的可继续化发展的方向 F5 对于分布式云的了解是在寰球的范畴内构想建设一个全球化的分布式云的架构。F5 在整个分布式云架构当中称之为全栈式的分布式云，明天对于分布式云的思维是每一个节点都会作为一个外围的节点，节点和节点性能上能够是对等的，任何一个节点的失落都有代替节点能够迅速补充，并且不影响整体的应用。 建设这样的分布式云，从概念上就须要包含云计算、边缘计算、边缘平安等诸多畛域，这个须要将云的概念进一步延长，从现今规范的核心云的架构下来进一步裁减和放大，使得在整个疆域当中都散布着星星点点的分布式的节点。 F5 愿景F5 公司作为一个负载平衡的公司而闻名，但现今负载平衡曾经不能满足局部企业新的倒退方向以及新的需要。从原生的数据中心时代服务器屡次扩增需要，到现今须要更加凑近边缘，须要进步更快的速度，可能有取得更快的响应，以及更快的利用的操作体验，用户的需要在一直的进步。 因而在边缘端，在更多离用户更近的中央，就须要有更弱小的计算能力，须要有更便捷的部署形式。同时，F5 投合了 5G 的倒退、IOT 的大倒退，将本身技术与这些先进技术相结合，为更加现代化的信息化的 IT 技术提供技术服务能力。 F5 倒退现状F5 从 2020 年开始就将较多的技术研发力量——包含设计师，架构师，开发人员，以及运维人员投入到分布式云的开发当中。F5 的理念、常识曾经逐步部署在 F5 全球化分布式云中了，通过两年多的倒退，F5 曾经将分布式云倒退成了一个较为成熟的平台。 目前在寰球范畴内已部署相当多区域性节点，而咱们的客户也已部署了不少属于客户的边缘节点，这些边缘节点、区域节点作为分布式云的外围节点和以后的云环境和数据中心造成了一个整体，这是以后分布式云的雏形。 F5 将来产品研发布局过来，F5 将大量的技术力量投入在数据中心当中，在数据中心里部署网络负载、智能调度、防火墙、WAF、DDoS 的等组件。 但随着明天网络的一直延长，信息中心的疾速倒退，集中式的部署形式造成的延时问题从新进入了咱们的视线。100 毫秒的延时曾经不能满足车联网、挪动教育、VR 场景以及互动直播场景的需要。 咱们心愿把延时缩短到 20 毫秒的领域之内，从而助力更多场景，比方无人驾驶，智慧城市，工业互联网中应用机器人的场景，以及静止教学等场景。这些场景的延时要求更低，须要更快的速度。这个需要须要将利用一直的前置，造成新的网络体系，对 F5 而言这是新的需要和新的挑战。 此外，新的分布式云也不肯定是齐全对等的网络体系，就如现今国家提倡“东数西算”，真正的分布式云，须要有良好的资源调度能力，可能将算力、数据、人，无效地、综合地利用起来，造成一个虚构共同体，从而极大节俭资源，晋升效率。 并且在这个根底之上，还须要有严格的安全控制。当从封闭式的网络变成开放式的网络，就如同工业化过程中尽管拆除了城墙，然而整个城市的进攻工作并不是不须要了，而是须要的更加粗疏了，须要保障每一条路线都是在平安管控之下，从而保障整个城市的平安，同样的分布式云的平安问题也一样要落到每一个链路，每一个节点上。因而，F5 将把这些内容做成了一个整体，即全栈式的边缘云的环境。 无效主题可用两个词概括：高效和平安F5 已建设区域核心节点，并且和云厂商，包含海内亚马逊云科技、Azure、谷歌公司等造成了联盟。F5 的分布式节点能够部署在云上，能够在数据中心，或者 PC 设施上。 ...

1. Zookeeper概述Zookeeper（后续简称ZK）是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，通常以集群模式运行，其协调能力能够了解为是基于观察者设计模式来实现的；ZK服务会应用Znode存储使用者的数据，并将这些数据以树形目录的模式来组织治理，反对使用者以观察者的角色指定本人关注哪些节点\数据的变更，当这些变更产生时，ZK会告诉其观察者；为满足本篇指标所需，着重介绍以下几个要害个性： 数据组织：数据节点以树形目录(相似文件系统)组织治理，每一个节点中都会保留数据信息和节点信息。 集群模式：通常是由3、5个基数实例组成集群，当超过半数服务实例失常工作就能对外提供服务，既能防止单点故障，又尽量高可用，每个服务实例都有一个数据备份，以实现数据全局统一 程序更新：更新申请都会转由leader执行，来自同一客户端的更新将依照发送的程序被写入到ZK，解决写申请创立Znode时，Znode名称后会被调配一个全局惟一的递增编号，能够通过顺序号推断申请的程序，利用这个个性能够实现高级协调服务 监听机制：给某个节点注册监听器，该节点一旦产生变更（例如更新或者删除），监听者就会收到一个Watch Event，能够感知到节点\数据的变更 长期节点：session链接断开长期节点就没了，不能创立子节点（很要害）ZK的分布式锁正是基于以上个性来实现的，简略来说是： 长期节点：用于撑持异常情况下的锁主动开释能力程序节点：用于撑持偏心锁获取锁和排队期待的能力监听机制：用于撑持抢锁能力集群模式：用于撑持锁服务的高可用2. 加解锁的流程形容 创立一个永恒节点作为锁节点（/lock2）试图加锁的客户端在指定锁名称节点（/lock2）下，创立长期程序子节点获取锁节点（/lock2）下所有子节点对所获取的子节点按节点自增序号从小到大排序判断本人是不是第一个子节点，若是，则获取锁若不是，则监听比该节点小的那个节点的删除事件（这种只监听前一个节点的形式防止了惊群效应）若是阻塞申请锁，则申请锁的操作可减少阻塞期待若监听事件失效（阐明前节点开释了，能够尝试去获取锁），则回到第3步从新进行判断，直到获取到锁解锁时，将第一个子节点删除开释3. ZK分布式锁的能力可能读者是单篇浏览，这里引入上一篇《分布式锁上-初探》中的一些内容，一个分布式锁应具备这样一些性能特点： 互斥性：在同一时刻，只有一个客户端能持有锁安全性：防止死锁，如果某个客户端取得锁之后解决工夫超过最大约定工夫，或者持锁期间产生了故障导致无奈被动开释锁，其持有的锁也可能被其余机制正确开释，并保障后续其它客户端也能加锁，整个解决流程持续失常执行可用性：也被称作容错性，分布式锁须要有高可用能力，防止单点故障，当提供锁的服务节点故障（宕机）时不影响服务运行，这里有两种模式：一种是分布式锁服务本身具备集群模式，遇到故障能主动切换复原工作；另一种是客户端向多个独立的锁服务发动申请，当某个锁服务故障时依然能够从其余锁服务读取到锁信息(Redlock)可重入性：对同一个锁，加锁和解锁必须是同一个线程，即不能把其余线程程持有的锁给开释了高效灵便：加锁、解锁的速度要快；反对阻塞和非阻塞；反对偏心锁和非偏心锁基于上文的内容，这里简略总结一下ZK的能力矩阵（其它分布式锁的状况会在后续文章中补充）： 对于性能不太高的一种说法因为每次在创立锁和开释锁的过程中，都要动态创建、销毁长期节点来实现锁性能。ZK中创立和删除节点只能通过Leader服务器来执行，而后Leader服务器还须要将数据同步到所有的Follower机器上，这样频繁的网络通信，性能的短板是十分突出的。在高性能，高并发的场景下，不倡议应用ZooKeeper的分布式锁。 因为ZooKeeper的高可用个性，在并发量不是太高的场景，也举荐应用ZK的分布式锁。 4. InterProcessMutex 应用示例Zookeeper 客户端框架 Curator 提供的 InterProcessMutex 是分布式锁的一种实现，acquire 办法阻塞|非阻塞获取锁，release 办法开释锁，另外还提供了可撤销、可重入性能。4.1 接口介绍// 获取互斥锁public void acquire() throws Exception;// 在给定的工夫内获取互斥锁public boolean acquire(long time, TimeUnit unit) throws Exception;// 开释锁解决public void release() throws Exception;// 如果以后线程获取了互斥锁，则返回trueboolean isAcquiredInThisProcess();4.2 pom依赖<dependency> <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId> <artifactId>log4j-core</artifactId> <version>2.8.2</version></dependency><dependency> <groupId>org.apache.zookeeper</groupId> <artifactId>zookeeper</artifactId> <version>3.5.7</version></dependency><dependency> <groupId>org.apache.curator</groupId> <artifactId>curator-framework</artifactId> <version>4.3.0</version></dependency><dependency> <groupId>org.apache.curator</groupId> <artifactId>curator-recipes</artifactId> <version>4.3.0</version></dependency><dependency> <groupId>org.apache.curator</groupId> <artifactId>curator-client</artifactId> <version>4.3.0</version></dependency>4.3 示例package com.atguigu.case3;import org.apache.curator.framework.CuratorFramework;import org.apache.curator.framework.CuratorFrameworkFactory;import org.apache.curator.framework.recipes.locks.InterProcessMutex;import org.apache.curator.retry.ExponentialBackoffRetry;public class CuratorLockTest { public static void main(String[] args) { // 创立分布式锁1 InterProcessMutex lock1 = new InterProcessMutex(getCuratorFramework(), "/locks"); // 创立分布式锁2 InterProcessMutex lock2 = new InterProcessMutex(getCuratorFramework(), "/locks"); new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { try { lock1.acquire(); System.out.println("线程1 获取到锁"); lock1.acquire(); System.out.println("线程1 再次获取到锁"); Thread.sleep(5 * 1000); lock1.release(); System.out.println("线程1 开释锁"); lock1.release(); System.out.println("线程1 再次开释锁"); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }).start(); new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { try { lock2.acquire(); System.out.println("线程2 获取到锁"); lock2.acquire(); System.out.println("线程2 再次获取到锁"); Thread.sleep(5 * 1000); lock2.release(); System.out.println("线程2 开释锁"); lock2.release(); System.out.println("线程2 再次开释锁"); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }).start(); } private static CuratorFramework getCuratorFramework() { ExponentialBackoffRetry policy = new ExponentialBackoffRetry(3000, 3); CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.builder().connectString("xxx:2181,xxx:2181,xxx:2181") .connectionTimeoutMs(2000) .sessionTimeoutMs(2000) .retryPolicy(policy).build(); // 启动客户端 client.start(); System.out.println("zookeeper 启动胜利"); return client; }}5. DIY一个阉割版的分布式锁通过这个实例对照第2节内容来了解加解锁的流程，以及如何防止惊群效应。 ...

Part 1 引言从结绳记事到竹简成书，再到纸张的呈现，数据记录形式的变革随同着人类文明的每一个提高。随着计算机和通信技术的倒退，人类产生和共享数据的速率呈指数级增长。如何无效的保留和治理这些数据是计算机存储技术首先要解决的问题。很多人都听过对象存储这种说法，然而到底什么是对象存储？对象存储如何实现呢？ Part 2对象存储 01什么是对象存储？对象存储(Object Storage)不是新技术，很多人都听过对象存储这种说法，然而到底什么是对象存储？这个问题可能会让一些人手足无措。除了对象存储，你可能还据说过文件存储(File Storage)和块存储(Block Storage)，咱们把三者放在一起比拟：1.文件存储 - 数据保留在文件中，按目录（文件夹）进行组织，当须要拜访文件时，用户须要晓得它残缺的门路；2.块存储 - 块存储提供了文件存储的代替计划，它将文件分成大小相等的数据块，而后将数据块存储在惟一的地址。块存储能够提供比文件存储更好的性能；3.对象存储 - 对象存储不应用文件夹、目录或更简单的层次结构，每个文件作为一个对象保留在扁平的命名空间中。实质上，文件存储、块存储和对象存储是不同的数据拜访模式，它们别离适宜于不同类型的数据：文件存储和块存储非常适合解决结构化数据；对象存储实用于解决大量非结构化数据的数据。明天的互联网通信数据很大水平上是非结构化的，包含电子邮件、视频、照片、网页、音频文件以及其余类型的媒体和Web内容。这些内容从社交媒体、搜索引擎、挪动设施和“智能”设施源源不断地流出。市场钻研公司IDC预计，到2025年，非结构化数据可能占寰球所有数据的80%。基于对象的存储已成为数据归档和备份的首选办法，它能够提供传统基于文件或基于块的存储无奈提供的可扩展性。 02对象存储工作形式对象(Object)保留在扁平的命名空间中，没有文件夹、目录或简单的层次结构。对象数据分为数据(data)和元数据(metadata)两局部，每个对象都有惟一的标识符(ID)，用于定位和拜访对象。对象存储系统提供基于HTTP的RESTful服务，用户通过HTTP命令拜访对象存储，例如PUT或POST上传对象，GET检索对象，DELETE删除对象。此外，还有其余RESTful API规范，容许用户治理对象存储、帐户、多租户、安全性、计费等。基于对象的存储人造符合以后云原生畛域蓬勃发展的趋势，是存储、归档、备份和治理大量动态或非结构化数据的现实解决方案。 Part 3对象存储实现计算机存储技术涵盖宽泛的领域，从存储硬件到存储网络，从操作系统到分布式系统。一个性能齐备的存储系统须要思考数据的可用性、一致性和持久性，须要具备灾备和恢复能力，并且运维敌对。要把这些说分明，大略须要“一千零一夜”，好在业界有不少成熟的计划，上面咱们通过剖析一些开源我的项目的架构来理解对象存储系统是如何实现的。 01对象存储开源我的项目基于对象的存储系统，业界有几种可用的开源解决方案，例如Ceph、MinIO、Openio.io、OpenStack Swift等等。这些我的项目在其性能上不尽相同，然而都有雷同的设计指标——实现非结构化数据的大规模存储。在对象存储的倒退中，有两个对象存储协定值得一提：Swift和S3 (Simple Storage Service)。前者源于OpenStack我的项目，后者来自于Amazon公司。现在作为对象存储协定，Swift很少被提及，而Amazon的S3曾经成为业界的事实标准，每个对象存储系统都会提供与Amazon S3 RESTful API兼容的服务。例如，OpenStack Swift除了提供本人的Swift Open API和一些独特的性能，还反对Amazon的S3 API；Ceph对象存储和Openio.io与S3兼容。02Ceph存储系统实现基于同一套存储基础设施，Ceph同时提供了文件、块、对象三种数据拜访接口，Ceph逻辑档次如下图所示： RADOS自身是一个残缺的对象存储系统，所有存储在Ceph中的数据最终都是由这一层来存储的。Ceph的高牢靠、高可扩大、高性能、高自动化等个性，实质上也是由这一层提供的；LIBRADOS是对Ceph客户端与RADOS集群交互协定的封装，基于librados，咱们能够创立本人的客户端；RADOS GW、RBD、CEPH FS属于高层接口，它们在librados库的根底上别离提供对象存储接口、文件接口和块存储接口。其中RADOS GW为利用拜访Ceph集群提供了一个与Amazon S3和Swift兼容的RESTful格调的网关，其逻辑档次如下：Ceph RADOS存储集 RADOS集群次要有两种节点：为数众多的OSD节点，负责实现数据的存储和保护；若干Monitor节点，负责实现零碎状态检测和保护。OSD和Monitor之间相互传递节点的状态信息，独特得出零碎的总体运行状态。而依据集群总体运行状态，基于CRUSH算法，用户上传的数据通过层层映射，最终会送到不同的OSD下面： 用户上传的数据被切割为固定大小的分片；依据规定，每个数据分片都有其惟一的ID，每个数据分片独立的映射到不同的逻辑归置组(PG)；基于CRUSH算法，确定逻辑归置组锁对应的 OSD。 Ceph ObjectStore 数据切片后，最终会落到不同的OSD上，Ceph OSD通过ObjectStore实现数据的理论存储。ObjectStore由不同的实现形式，有FileStore、BlueStore、MemStore等等。其中MemStore次要用于测试目标。FileStore基于Linux现有的文件系统，利用传统的文件系统操作实现ObjectStore API：每个Object被FileStore看做是一个文件，Object的属性会作为文件的属性(xattr)存取，而超出文件系统限度的属性会作为omap存储。 FileStore最后是针对机械盘设计的，写数据之前先写journal带来了写放大问题。为了解决FileStore存在的问题，Ceph社区推出了BlueStore。BlueStore去掉了journal，通过间接治理裸设施的形式来缩小文件系统的局部开销。和传统的文件系统一样，BlueStore由3个局部组成：数据管理、元数据管理、空间治理(Allocator)。BlueStore不再基于本地文件系统，而是间接治理裸设施，为此在用户态实现了BlockDevice，应用Linux AIO间接对裸设施进行I/O操作，并实现了Allocator对裸设施进行空间治理。BlueStore的元数据则以Key/Value的模式保留在KV数据库中，默认RocksDB。但RocksDB并不是基于裸设施进行操作的，而是基于文件系统进行操作的，为此BlueStore还实现了一个小的文件系 BlueFS。 Ceph 的强一致性实现依赖于 RocksDB 提供的事务个性。03 OpenStack Swift存储系统实现Swift 架构能够划分为两个档次：拜访层(Access Tier) 和存储层(Storage Nodes)。拜访层的性能相似于网络设备中的 Hub，次要负责 RESTful 申请的解决与用户身份的认证。存储层由一系列的物理存储节点组成，负责对象数据的存储。 Storage Node上存储的对象在逻辑上分层3个档次：Account、Container 以及 Object。为了对应这3个档次，每个Storage Node上运行了3种服务：Account Server - 提供Account相干服务，包含Container列表以及Account的元数据等。Account的信息被存储在一个SQLite数据库中；Container Server - 提供Container相干服务，包含Object列表以及Container的元数据。Conainer的信息也被存储在一个SQListe数据库中；Object Server - 提供Object的存取和元数据服务。对象的内容以二进制文件的模式存储在文件系统中，元数据作为文件的扩大属性来存储。为了保证数据在某个存储硬件损坏的状况下也不会失落，Swift为每个对象建设了肯定数量的正本，默认为3，并将每个正本放在不同的逻辑区域中。Swift通过3种服务来解决数据一致性问题：Auditor - 继续扫描磁盘查看Account、Container和Object的完整性，如果发现数据有损坏的状况，就会对文件进行隔离，而后通过Replicator从其余节点上获取对应的正本以复原本地数据；Updater - 创立一个Container或者Object时，更新SQLite中相应的信息。更新并不总是胜利，对于那些没有胜利更新的操作Swift会通过Updater服务持续解决；Replicator - 负责检测各个节点上的数据及其正本是否统一，当发现不统一时会将过期的正本更新为最新版本，并负责将标记为删除的数据真正从物理介质上删除。Swift 通过 Consistent Hash Ring 来实现对集群中物理节点的治理。因为没有条带化，Swift解决几个G的大文件时性能会比拟差，不过作为对象存储，Swift的劣势在于它能与OpenStack社区的其余我的项目无缝联合。Part 4 结语计算机世界里没有“银弹”，任何设计都有其取舍，存储系统亦是如此。基于其特定的利用场景，不同的存储实现提供了不同的数据拜访形式以及存储能力。然而实质上，所有的存储系统都在解决“数据如何保留”和“数据如何拜访”的问题。只管Ceph和OpenStack Swift呈现已久，然而它们的设计仍值得借鉴。本文仅剖析了Ceph和OpenStack Swift的宏观架构，感兴趣的敌人能够从文章开端给出的参考链接中获取更多细节。目前，矩阵起源的对象存储正在设计和原型阶段，将来还会分享咱们在这方面的一些实际，敬请关注。Part 5参考链接 ...

什么是分布式 ?分布式系统肯定是由多个节点组成的零碎。其中，节点指的是计算机服务器，而且这些节点个别不是孤立的，而是互通的。这些连通的节点上部署了咱们的节点，并且互相的操作会有协同。分布式系统对于用户而言，他们面对的就是一个服务器，提供用户须要的服务而已，而实际上这些服务是通过背地的泛滥服务器组成的一个分布式系统，因而分布式系统看起来像是一个超级计算机一样。 这份分布式服务架构：原理、设计与实战，层次分明、图文并茂、案例详实，其中的代码更能够间接在理论工作中应用，是一本不可多得的好书。 总目录 具体内容因为笔记内容太多，上面只截取局部内容展现。须要获取残缺笔记的小伙伴能够【间接点击此处】即可!

Shubham_Mishra职位：员工公司：F5 技术提高的同时也对平安防护提出了种种挑战，因而须要企业制订相应策略，通过管制或限度资源共享来防备安全漏洞。 放行列表和阻断列表就是这样两种安全策略，可阻止未经受权的拜访，并有助于保护零碎的机密性。 什么是阻断列表？ 阻断列表是一种安全策略，它通过定义一组规定来回绝被确定为零碎潜在威逼的可疑实体拜访利用/网络。 通常来说，在默认容许的状况下，管理员会采纳此类策略，这意味着除了阻断列表中表明的内容以外，容许拜访所有信息。 举例来说，当今的电子商务网站心愿吸引更多受众，在这种状况下，可将阻断列表用作一种搭配解决方案，疾速辨认和阻止可疑的歹意起源，同时容许其余起源拜访。 毛病：只管阻断列表策略易于部署，并可能无效防备已知威逼，但在应答未知威逼方面有时收效甚微。 什么是放行列表？ 放行列表与阻断列表有着殊途同归之妙。相比拦挡威逼拜访的申请，该策略只容许可信/无效的实体用户进行拜访，其余所有用户均将被阻止。 放行列表与阻断列表有着殊途同归之妙。相比拦挡威逼拜访的申请，该策略只容许可信/无效的实体用户进行拜访，其余所有用户均将被阻止。 此类策略与阻断列表相比更为严格，并是在默认回绝的状况下应用，这意味着只容许已知的可信起源进行拜访，而阻止其余所有起源。 例如，公司特定的利用/网络/设施应仅可由其员工进行拜访，任何内部人员均不得拜访，在这种状况下，放行列表策略可作为一种可行解决方案。 毛病：这种策略更为严格，因而安全性更高，但部署起来十分盘根错节，尤其是在简单的环境中。 演示 在发展测试流动时，咱们参考了《API Discovery and Auto Generation of Swagger Schema（API 发现和 Swagger 计划主动生成）》一文进行基础架构创立和利用部署。 *如您对此文章感兴趣，可拜访网址：https://sourl.cn/q99RLK 以下是测试阻断列表和放行列表个性的几个示例场景： （注：测试在“软件版本：crt-20220217-1449”上进行） 场景 1 在该场景中，咱们将容许客户端应用咱们的服务策略依据其地理位置拜访利用。 预期后果：只有来自容许地理位置的客户端方可拜访利用。 在创立基础架构并部署利用后，须要遵循以下步骤： 1 第一步 关上 Home（主页）-> Web App & API Protection（Web 利用和 API 防护），而后抉择您的namespace。 2 第二步 关上 Home（主页）-> Web App & API Protection（Web 利用和 API 防护） -> Manage（治理）-> Service Policies（服务策略）-> Service Policies（服务策略），而后点击 Add service policy（增加服务策略）。 3 第三步 ...

一本好书必须要具备一下的特点： 由易及难由浅入深今日主题：《Spring Boot 2精华从构建小零碎到架构分布式大零碎》 本书基于Spring Boot 2.0构建企业简单利用的恢弘篇章。此书非常适合作为开发人员及架构师从老手到高手、自低阶至高阶的重要指导书和参考书。 站在伟人的肩膀上带你看这本SpringBoot2精华通过这本书能够学习到对于Spring Boot框架的核心技术，从而把握疾速构建分布式Web利用的必备常识。无论你是Spring Boot老手，还是曾经应用过Spring Boot 的开发者，置信都能够从这本书中受害。须要获取的小伙伴能够【间接点击此处】即可获取到！ 本书一共蕴含17个章节，别离是：Java EE简介、springboot根底、mvc框架、视图技术、数据库拜访、Spring Data JPA、springboot配置、部署springboot利用、Testing 单元测试、REST、MongoDB、Redis、Cache、监控springboot利用 内容章节：

作者 | 文库App 导读 ID在咱们的开发工作和日常生活中应用的十分频繁，简直只有是在开发就会天天打交道，它的利用场景非常宽泛，比方：身份证号，下单生成的订单号，购买的联结会员商品的兑换券码。不同场景对ID生成服务的要求不同，以下咱们一一剖析。 全文6863字，预计浏览工夫18分钟。 01 什么是分布式ID生成服务在业务开发中，大量场景须要惟一ID来进行标识：用户举世无双的身份认证、超市售卖的商品、微信的即时消息，它们都须要标识来确定唯一性。须要在特定范畴内保障ID具备唯一性，这是ID生成服务最根本的要求。 生成ID的形式多种多样，能够应用Redis键自增，UUID，或者基于雪花算法实现的ID生成服务。最常见的基于数据库ID自增的形式，在业务数据量不大的时候，单库单表能够撑持，数据再大一点搞个MySQL主从同步、读写拆散也能凑合。但随着数据日渐增长，主从同步也扛不住了，就须要对数据库进行分库分表，但分库分表后须要有一个惟一ID来标识一条数据，数据库的自增ID显然不能满足需要。 随同着业务疾速迭代，很多业务都须要生成ID，各自为政会陷入"反复造轮子"的低效劳动中，同时造成服务治理上的凌乱，此时一个可能生成全局惟一ID的服务是十分必要的。那么这个全局惟一ID就叫分布式ID生成服务。 02 服务个性① 唯一性：生成的ID惟一，特定范畴不抵触； ② 有序性：生成的ID按某种规定有序，趋势递增，便于入库和查问，但不严格要求； ③ 高可用、高性能：高并发下的具备高可用，确保任何状况能容灾，稳固提供服务； ④ 自主性：分布式环境下不依赖核心认证即可自行生成ID； ⑤ 安全性：脱敏，不裸露零碎和业务的信息，如：订单数，用户数。 03 常见的技术实现形式 04 技术为业务服务技术归根到底是为业务服务，要在业务中体现技术的价值。网上绝大多数的分布式id生成服务，个别着重于技术原理分析，很少见到依据具体的业务场景去选型ID生成服务的文章。 本文联合一些应用场景，进一步探讨业务场景中对ID有哪些具体的要求。 4.1 场景一：订单零碎咱们在商场买货色一码付二维码，下单生成的订单号，应用到的优惠券码，联结商品兑换券码，这些是在网上购物常常应用到的单号，那么为什么有些单号那么长，有些只有几位数？有些单号一看就晓得年月日的信息，有些却看不出任何意义？上面开展剖析下订单零碎中不同场景的id服务的具体实现。 1、一码付 咱们常见的一码付，指的是一个二维码能够应用支付宝或者微信进行扫码领取。 二维码的实质是一个字符串。聚合码的实质就是一个链接地址。用户应用支付宝微信间接扫一个码付钱，不必放心拿支付宝扫了微信的收款码或者用微信扫了支付宝的收款码，这极大缩小了用户扫码领取的工夫。 实现原理是当客户用APP扫码后，网站后盾就会判断客户的扫码环境。（微信、支付宝、QQ钱包、京东领取、云闪付等）。 判断扫码环境的原理就是依据关上链接浏览器的 HTTP header。任何浏览器关上http链接时，申请的header都会有User-Agent(UA、用户代理)信息。 UA是一个非凡字符串头，服务器顺次能够辨认出客户应用的操作系统及版本、CPU 类型、浏览器及版本、浏览器渲染引擎、浏览器语言、浏览器插件等很多信息。 各渠道对应领取产品的名称不一样，肯定要认真看各领取产品的API介绍。 微信领取：JSAPI领取领取支付宝：手机网站领取QQ钱包：公众号领取其本质均为在APP内置浏览器中实现HTML5领取。 文库的研发同学在这个思路上，做了优化迭代。动静生成一码付的二维码事后绑定用户所选的商品信息和价格，依据用户所选的商品动静更新。这样不仅反对一码多平台调起领取，而且不必用户抉择商品输出金额，即可实现订单领取的性能，很丝滑。用户在真正扫码后，服务端才通过前端获取用户UID，联合二维码绑定的商品信息，真正的生成订单，发送领取信息到第三方（qq、微信、支付宝），第三方生成领取订单推给用户设施，从而调起领取。 区别于固定的一码付，在文库的利用中，应用到了动静二维码，二维码实质是一个短网址，ID服务提供短网址的惟一标记参数。惟一的短网址映射的ID绑定了商品的订单信息，技术和业务的深度联合，缩短了领取流程，晋升用户的领取体验。 2、订单号 订单号在理论的业务过程中作为一个订单的惟一标识码存在，个别实现以下业务场景： 用户订单遇到问题，须要找客服进行帮助；对订单进行操作，如线下收款，订单核销；下单，改单，成单，退单，售后等零碎外部的订单流程解决和跟进。很多时候搜寻订单相干信息的时候都是以订单ID作为惟一标识符，这是因为订单号的生成规定的唯一性决定的。从技术角度看，除了ID服务必要的个性之外，在订单号的设计上须要体现几个个性： （1）信息安全 编号不能走漏公司的经营状况，比方日销、公司流水号等信息，以及商业信息和用户手机号，身份证等隐衷信息。并且不能有显著的整体法则（能够有部分法则），任意批改一个字符就能查问到另一个订单信息，这也是不容许的。 类比于咱们高考时候的考生编号的生成规定，肯定不能是连号的，否则只须要依据程序往下查问就能搜寻到别的考生的问题，这是相对不可容许。 （2）局部可读 位数要便于操作，因而要求订单号的位数适中，且部分有法则。这样能够不便在订单异样，或者退货时客服查问。 过长的订单号或易读性差的订单号会导致客服输出艰难且易错率较高，影响用户体验的售后体验。因而在理论的业务场景中，订单号的设计通常都会适当携带一些容许公开的对应用场景有帮忙的信息，如工夫，星期，类型等等，这个次要依据所波及的编号对应的应用场景来。 而且像工夫、星期这些自增长的属于作为订单号的设计的一部分元素，有助于解决业务累积而导致的订单号反复的问题。 （3）查问效率 常见的电商平台订单号大多是纯数字组成，兼具可读性的同时，int类型绝对varchar类型的查问效率更高，对在线业务更加敌对。 3、优惠券和兑换券 优惠券、兑换券是经营推广最罕用的促销工具之一，正当应用它们，能够让买家失去实惠，商家晋升商品销量。常见场景有： 在文库购买【文库VIP+QQ音乐年卡】联结商品，领取胜利后会失去QQ音乐年卡的兑换码，能够去QQ音乐App兑换音乐会员年卡；疫情期间，局部中央政府发放的生产券；瓶装饮料常常会呈现输出优惠编码兑换奖品。 从技术角度看，有些场景适宜ID即时生成，比方电商平台购物支付的优惠券，只须要在用户支付时调配优惠券信息即可。有些线上线下联合的场景，比方疫情优惠券，瓶盖开奖，京东卡，超市卡这种，则须要事后生成，事后生成的券码具备以下个性： 1.事后生成，在流动正式开始前提供进去进行流动预热； 2.优惠券体量大，以万为单位，通常在10万级别以上； 3.不可破解、仿造券码； 4.反对用后核销； 5.优惠券、兑换券属于广撒网的策略，所以利用率低，也就不适宜应用数据。 库进行存储（占空间，无效的数据有少） 设计思路上，须要设计一种无效的兑换码生成策略，反对事后生成，反对校验，内容简洁，生成的兑换码都具备唯一性，那么这种策略就是一种非凡的编解码策略，依照约定的编解码规定撑持上述需要。 既然是一种编解码规定，那么须要约定编码空间(也就是用户看到的组成兑换码的字符)，编码空间由字符a-z,A-Z,数字0-9组成，为了加强兑换码的可辨认度，剔除大写字母O以及I,可用字符如下所示，共60个字符： abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHJKLMNPQRSTUVWXZY0123456789 之前说过，兑换码要求近可能简洁，那么设计时就须要思考兑换码的字符数，假如下限为12位，而字符空间有60位，那么能够示意的空间范畴为60^12=130606940160000000000000(也就是能够12位的兑换码能够生成天量,应该够经营同学挥霍了)，转换成2进制：1001000100000000101110011001101101110011000000000000000000000(61位) 兑换码组成成分剖析 ...

随着“三高”时代的到来，传统的集中式零碎已无奈满足当初互联网企业的需要了！将来必定是分布式系统当道！ 同时当初进来面试的时候散布式微服务问的面越来越广，知识点也越来越细、深！为了解决这一难题，老师这里为大家分享一份2021公认最权威的散布式微服务外围小册，这份手册也被阿里用来外部晋升的指导性手册！ 整套手册分为了21大部分（20外围知识点+1我的项目实战） 本篇的手册的内容过多，共计685页，近百万字，烦请大家急躁认真看完上面的内容！同时这份手册为蓝光超高清+全彩版本！ 第一局部 第二局部 第三局部 第四局部 第五局部 最初须要支付这份手册的同学【间接点击此处】获取即可!

一、什么是分布式锁？什么是分布式锁？对于这个问题，置信很多同学是既相熟又生疏。随着分布式系统的疾速倒退与广泛应用，针对共享资源的互斥拜访也成为了很多业务必须要面对的需要，这个场景下人们通常会引入分布式锁来解决问题。咱们通常会应用怎么样的散布锁服务呢？有开源的 MySQL，Redis，ZooKeeper，Etcd 等三方组件可供选择，当然也有团体内自研的 Tair，Nuwa 等分布式锁服务提供方。总的来看，咱们对分布式锁的需要能够大体划分为以下两类利用场景: 实现操作原子性：在单机环境中，为了实现多过程或多线程对共享资源操作过程的原子性，咱们能够借助内核提供的 SpinLock 或 Mutex 机制，保障只有一个过程或线程操作共享资源。和单机环境对锁的需要相似，在分布式环境中，咱们通常会用分布式锁管制多个机器上的节点并发操作，防止数据或状态被毁坏。实现零碎高可用：为了服务的高可用，往往须要部署多个节点实现服务冗余，防止单点故障造成的服务不可用。借助分布式锁+服务发现实现的选主性能，节点依据抢锁胜利与否决定是否成为主节点对外提供服务。当产生节点宕机时，其余备份节点能够通过争抢到分布式锁的所有权，持续提供拜访服务。分布式锁的业务需要、场景看起来比较简单，然而事实上咱们在应用分布式锁过程中，总还是会提出这样、那样的新需要，看起来找不到一个分布式锁场景的大一统的解决方案。那么，分布式锁外部到底是怎么实现的？或者说应该怎么实现呢？这个是咱们这篇文章心愿探讨的，也心愿咱们的探讨可能让读者敌人对分布式锁的原理有肯定理解，在做技术选型的时候，也可能有更多的领导。 二、设计模型咱们应该给分布式锁建设怎么样的设计模型呢？这个问题能够换个视角来看，咱们应该建设怎么样的正当性质来打造出一个分布式锁模型？咱们无妨参考一下来自业界的两个定义。首先是 Apache Helix（开源社区一个风头正劲的通用集群资源管理框架，它能被用作主动治理存在于集群节点上的分区的，有正本的分布式资源）对于分布式锁管理器的性质定义：a）均匀分布，不是先开始的节点获取所有的分布式锁；b）再调度的均衡性，须要妥善处理持有分布式锁的节点意外退出后的锁资源分配问题；c）再均衡，当有新的节点退出的时候，节点间的锁资源应该再调配以达到平衡。看得出来，Helix 对分布式锁模型的定义十分强调均衡性，思考到它是负责集群内的分区资源调度的，这个侧重点并不让人意外。 图1 Helix 提出的分布式锁管理器的性质 咱们再看另一个赫赫有名的 Redis 对分布式锁性质的定义，它提出了分布式锁模型必须要恪守的三个准则：a）相对互斥，同一时刻，只有一个客户端可能持有分布式锁；b）最终可用，如果持有分布式锁的客户端意外退出了，那么相干的分布式锁资源要可能被从新再调配；c）服务容错，提供分布式锁的服务自身要具备容错能力，即便局部节点解体，也不影响整体的分布式锁服务。 图2 Redis 提出的分布式锁管理器的性质 联合本身的教训，咱们高度认同Redis对无关分布式锁模型的根本约束条件，这些其实也是实现一个分布式锁服务所必须要思考的几个属性。并且，Redis相干的文章中也持续探讨了分布式锁的其它的个性束缚。事实上，如下图3所示，咱们从三个维度演绎总结一个分布式锁模型落地须要思考的性质。第一个维度是最根本的约束条件，与Redis提出的完全一致，咱们称之为：互斥性，可容错，最终可用；第二层提出的分布式锁管理器须要关注的一些锁的个性，譬如抢锁效率，分布式锁的均衡性，锁的切换精度，锁的可重入性质等等。在这个之上，还有一个分布式锁落地时候必须要思考的事关数据一致性与正确性保障的束缚，即可防护性以及应答好时钟漂移的影响。 图3 分布式锁设计模型须要思考的三个维度的性质 对于分布式锁管理器理论落地须要思考的数据一致性与正确性的话题，其中一个话题是墙上工夫的不靠谱，这个能够引入非墙上工夫MonoticTime来解决，本文就不在这个问题上做更多探讨。另一个话题，理论应用分布式锁服务来访问共享资源的时候肯定要辅助以Fencing能力方可做到资源拜访的相对互斥性。大神Martin Kleppmann提供了一个十分好的案例阐明，如下图4所示，Client1首先获取了分布式锁的所有权，在操作数据的时候产生了GC，在长时间的"Stop-The-World"的GC过程中失落了锁的所有权，Client2争抢到了锁所有权，开始操作数据，后果等 Client1的GC实现之后，就会呈现Client1，Client2同时操作数据的情景，造成数据不统一。 图4 不足Fencing爱护的分布式锁可能导致数据不统一 针对上述问题，解决方案是引入共享资源拜访的IO Fence能力，如下图5所示，全局锁服务提供全局自增的 Token，Client1拿到锁返回的Token是33，并带入存储系统，产生 GC，当Client2 抢锁胜利返回 Token 34，带入存储系统，存储系统会回绝后续Token小于34的申请，那么通过了长时间GC从新复原后的 Client 1再次写入数据的时候，因为底层存储系统记录的Token曾经更新，携带Token 值为33的申请会被间接回绝，从而达到了数据保护的成果。 图5 基于 Fencing 的数据一致性保障 回到文章的宗旨，如何实现一个高效的分布式锁管理器呢？首先，抛出一个观点，分布式锁管理器也能够依照管制立体与数据立体进行切分。图3中提到的分布式锁性质能够划分到不同的立体别离负责。咱们的这个观点其实并非独创，事实上在OSDI'20的Best Paper -《Virtual Consensus in Delos》一文，Facebook的钻研团队针对一致性协定的设计做了深入探讨，十分的精彩。文章外面提到了相似Raft这类分布式一致性协定，外面也同样能够分拆出管控立体与数据立体，前者负责容错、成员变更、角色调整，后者负责定序与长久化。通过解耦两个立体，一下子让共识协定变得很灵便。 图6 Delos 中 Virtual Consensus 对管控数据立体的观点 咱们分布式锁模型的实现是否也能够参考相似的思路呢？将容错、成员变更等负责的逻辑转移至管控立体，而数据立体负责分布式锁的其它譬如互斥，最终可用，抢锁效率等等性能。答案是必定的，好吧，即便这样的思路也并非咱们独创，在数据库畛域，始终有这么个流派来演进这类的分布式锁零碎，它们被统称为 DLM（Distributed Lock Manager），典型的有 Oracle RAC，GFS2，OCFS2，GPFS，咱们接下来好好说道说道DLM。 ...

近十年来，互联网服务在社交网络、搜寻、电商、O2O、视频、挪动和云计算等畛域出现了井喷式倒退，随同而来的是数千万的日订单量、数亿的日沉闷用户、数百亿的日音讯发送量等海量的业务规模。撑持这些海量的业务规模的则是基于便宜服务器集群的高可用、可伸缩的分布式互联网技术。 明天就要分享两份无关高可用、可伸缩的分布式互联网技术的进阶材料。 第一份以可伸缩服务架构为重点，从实践根底、架构设计、一线行业的实践经验和代码实现细节等方面，系统化地介绍了分布式互联网的高可用、可伸缩技术的外围要点，是一本兼具深度和广度的技术参考书。 尽管只有短短的九个章节，却又583页之多 第二份材料中，通过多年互联网架构教训，总结了服务化的背景和技术演进，提出了互联网我的项目技术评审的方法论和提纲，并给出了在实在的线上我的项目中进行性能和容量评估的全过程，帮忙大家轻松设计大规模、高井发服务化零碎我的项目。若能熟练掌握本书内容，则可能保障服务化我的项目依照既定的指标进行施行与落地，并能保证系统的稳定性、可用性和高性能等高级个性。 同样只有短短的八个章节，却又441页之多 须要残缺文档笔记的小伙伴，能够【间接点击此处】获取支付形式！！！内容简介可伸缩服务架构框架与中间件第1章如何设计一款永不反复的高性能分布式发号器 第2章可灵便扩大的音讯队列框架的设计与实现 第3章轻量级的数据库分库分表架构与框架 第4章缓存的实质和缓存应用的实际 第5章大数据利器之Elasticsearch 第6章全面揭秘分布式定时工作 第7章RPC服务的倒退历程和比照剖析 第8章Dubbo实战及源码剖析 第9章高性能网络中间件 分布式服务架构原理、设计与实战第1章散布式微服务架构设计原理 第2章彻底解决分布式系统一致性的问题 第3章服务化零碎容量评估和性能保障 第4章大数据日志零碎的构建 第5章基于调用链的服务治理零碎的设计与实现 第6章Java服务的线上应急和技术攻关 第7章服务的容器化过程 第8章麻利开发2.0的自动化工具 须要残缺文档笔记的小伙伴，能够【间接点击此处】获取支付形式！！！

随着互联网的一直倒退，互联网企业的业务在飞速变动，推动着零碎架构也在一直地发生变化。总体来说，零碎架构大抵经验了 单体利用架构→垂直利用架构→分布式架构→SOA架构→微服务架构的演变。 现在微服务技术越来越成熟，很多企业都采纳微服务架构来撑持外部及对外的业务，尤其是在高并发大流量的电商业务场景下，微服务更是企业首选的架构模式。 微服务的遍及也带来了新的问题。本来繁多的利用架构只须要连贯一台数据库实例即可实现所有业务操作，业务办法的逻辑在一个事务中即可实现，波及的所有数据库操作要么全副提交，要么全副不提交，很容易实现数据的一致性。 而在微服务架构下，本来繁多的利用被拆分为一个个很小的服务，每个服务都有其独立的业务和数据库，服务与服务之间的交互通过接口或者近程过程调用（Remote Procedure Call，RPC）的形式进行，此时，服务与服务之间的数据一致性问题就变得辣手了。 因为微服务这种架构模式实质上就是多个利用连贯多个数据库共同完成一组业务逻辑，所以数据一致性问题就凸显进去了。除此之外，多个利用连贯同一个数据库和单个利用连贯N个数据库也会产生数据一致性问题。能够这么说，在互联网行业，任何企业都会或多或少地遇到数据一致性的问题。业界将这种数据一致性问题称为分布式事务问题。 为了解决分布式事务问题，业界提出了一些驰名的实践，比方CAP实践和Base实践，并针对这些实践提出了很多解决方案，比方解决强一致性分布式事务的DTP模型、XA事务、2PC模型、3PC模型，解决最终一致性分布式事务的TCC、可靠消息最终一致性、最大致力告诉型等模型。不少企业和开源组织，甚至集体都基于这些模型实现了比拟通用的分布式事务框架。 深刻把握分布式事务未然成为互联网行业中每个中高级开发人员和架构师必须把握的技能，而熟练掌握分布式事务产生的各种场景和解决方案也成为各大互联网公司对应聘者的根本要求。而明天阿嘴给大家分享的这份《深刻了解分布式事务：原理与实战》从理论需要登程，全面且粗疏地介绍了无关分布式事务的基础知识、解决方案、实现原理和源码实战 须要支付这份材料的小伙伴们【点击此处即可】 5个维度开展，分布式事务从0到100NO.1 基础知识维度 事务和分布式事务的概念和基础知识，MySQL和Spring的事务实现原理 NO.2 解决方案维度 强一致性分布式事务解决方案、Z终一致性分布式事务解决方案 NO.3 原理剖析维度 XA强一致性分布式事务、TCC分布式事务、可靠消息Z终一致性分布式事务、Z大致力告诉型分布式事务的原理 NO.4 源码实现维度 Atomikos，Narayana框架实现XA强一致性分布式事务解决方案，Hmily分布式事务框架实现TCC分布式事务 NO.5 工程实际维度 XA强一致性分布式事务、TCC分布式事务、可靠消息Z终一致性分布式事务和Z大致力告诉型分布式事务的工程实际办法 次要内容第一局部　分布式事务根底（第1～5章） 首先介绍事务的基本概念，而后介绍MySQL事务和Spring事务的实现原理，最初介绍分布式事务的基本概念和理论知识。 第二局部　分布式事务解决方案（第6～7章） 以大量图解的形式具体介绍了分布式事务的各种解决方案，包含强一致性分布式事务解决方案和最终一致性分布式事务解决方案。 第三局部　分布式事务原理（第8～11章） 以大量图解的形式具体解说了分布式事务的原理，包含XA强一致性分布式事务、TCC分布式事务、可靠消息最终一致性分布式事务和最大致力告诉型分布式事务。 第四局部　分布式事务源码与实战（第12～17章） 首先具体解说了业界比拟出名的ShardingSphere框架实现XA分布式事务的源码，而后具体分析了Dromara开源社区的Hmily分布式事务框架实现TCC分布式事务的源码，最初别离对XA强一致性分布式事务、TCC分布式事务、可靠消息最终一致性分布式事务和最大致力告诉型分布式事务进行了实战案例解说。

引言：本文应用大量的图例，同时没有难懂的公式，用意解释分明一致性模型要解决什么问题，以及三种一致性模型：程序一致性、线性一致性、因果一致性。 概述解决什么问题？分布式系统要保证系统的可用性，就须要对数据提供肯定的冗余度：一份数据，要存储在多个服务器上，能力认为保留胜利，至于这里要保留的冗余数，有 Majority 和 Quorum之 说，能够参考之前的文章：周刊（第17期）：Read-Write Quorum System 及在 Raft 中的实际。 同一份数据保留在多个机器上提供冗余度，也被称为正本(replica)策略，这个做法带来上面的益处： 容错性：即使分布式系统中几台机器不能工作，零碎还能照常对外提供服务。晋升吞吐量：既然同一份数据存储在多个机器上，对该数据的申请（至多是读申请）可能分担到多个正本上，这样整个零碎能够线性扩容减少更多的机器以应酬申请量的减少。同时，正本策略也有本人须要解决的问题，其中最重要的问题就是一致性问题：在零碎中的一个机器写入的数据，是否在零碎中其余机器看来也是一样的？ 很显然，即使在所有都失常工作的条件下，在零碎中的一个机器胜利写入了数据，因为播送这个批改到零碎中的其余机器还须要工夫，那么零碎的其余机器看到这个批改的后果也还是须要工夫的。换言之，两头的这个时间差可能呈现短暂的数据不统一的状况。 能够看到，因为这个时间差的客观存在，并不存在一个相对意义上的数据一致性。换言之，数据一致性有其实现的严格范畴，越严格的数据统一，要付出的老本、代价就越大。 为了解决一致性问题，须要首先定义一致性模型，在维基的页面上，一致性模型（Consistency model）的定义如下： In computer science, a consistency model specifies a contract between the programmer and a system, wherein the system guarantees that if the programmer follows the rules for operations on memory, memory will be consistent and the results of reading, writing, or updating memory will be predictable.咱们举一个日常生活中常见的问题来解释一致性模型： 在上图中： 无妨把朋友圈当成一个大型的分布式系统： 这个分布式系统，对外提供了写入（发朋友圈）和读取（ 读朋友圈）的性能。存储这些朋友圈数据的，必定不止一台机器，因而这些机器在一起形成了这个大型的分布式系统。不同的用户，发朋友圈的时候，也不肯定都写入雷同的一台机器。反之也是，在读朋友圈时也不肯定会到同一台机器上读取数据。朋友圈这个分布式系统，有两种客户端：发朋友圈的客户端负责写入数据，读朋友圈的客户端负责读取数据，当然很多时候同一个客户端既能读也能写。接下来的问题是： 这些看朋友圈的人，是否能看到全局统一的数据？即所有人看到的朋友圈都是同一个顺序排列的？显然，有很多时候，即使是在看同一个朋友圈下的评论回复，不同的人看到也不尽然都是同一个程序的，所以以上的答案是否定的。那么就引入了下一个问题： ...

一、概述为什么咱们须要它？家喻户晓，在微服务架构中，从网关进来的申请会通过Ribbon进行负载平衡，可能造成你每次申请都有可能是不同的服务器解决的，因为，为了进步零碎的吞吐量，某些服务被集群化，在这种状况下，当用户须要进行文件存储的时候，如果说把文件存储在以后解决申请的服务器中，那么下次当你想要取得这个文件的时候可能就获取不到了，因为你的这次申请可能交由另一个服务器解决了。为了解决在分布式系统中文的件存储这一问题，FastDFS应运而生 FastDFS是什么？这是一款开源的分布式文件系统，负责对文件进行存储，次要性能包含：文件存储、文件同步、文件拜访等，解决了大容量存储和负载平衡的问题。特地适宜以文件为载体的在线服务，如相册网站、视频网站等等。 FastDFS为互联网量身定制，充分考虑了冗余备份、负载平衡、线性扩容等、并且重视高可用、高性能，应用FastDFS能够很容易的搭建一套高性能的文件服务器集群提供上传、下载文件等服务 FastDFS的结构图： FastDFS服务端有两个角色 ：跟踪器（tracker）和存储节点（storage）。在Storage集群中，每一个Volume也称作一个组（group） FastDFS是怎么存储文件的？存储过程 Tracker次要负责对申请进行调度，起到负载平衡的作用，相似于微服务中的注册核心（有心跳机制等等），它有每一个存储点的信息，在收到客户端发来的存储文件的申请时，会通过负载平衡算法来抉择某一个Storage来存储该文件。 为什么是都是集群？之前提到过高可用、负载平衡等名词，都是通过跟踪器（tracker）的集群化来保障的。当某一个Tracker宕机后，其余的Tracker能够持续对存储申请进行解决，这就保障了高可用。在决定文件要存到哪一个Storage的时候会应用随机或轮询等负载平衡的算法，来保障每个Storage所存储的数据比拟平均 之前也提到过冗余备份、线性扩容，是通过组（group）来保障的。首先，想想为什么会呈现组这个概念呢？因为，当咱们进行文件存储的时候，不是说把文件存储到某个Storage后就高枕无忧了，万一某台机器故障了怎么办？ 那外面的数据可能就都要失落了，这是一件十分重大的状况，为了解决这种状况，FastDFS中能够采纳多个Storage来存储雷同的文件，这样做的目标是进行数据备份，即冗余备份，解决了某个Storage呈现故障时文件失落的问题。这些存储雷同文件的Storage就属于同一个组（group）。还有一种状况，当存储的文件逐步增多时，如何进行扩容呢？依据FastDFS的构造，咱们能够通过减少组（group）的形式来扩容 二、装置这里举荐应用Docker装置，因为简略快捷，步骤简略，适宜第一次接触FastDfs并且对Linux命令不是很相熟的小白，话不多说间接进入正题。 大体的流程：装置Docker——拉取FastDFS镜像——应用镜像创立容器并批改配置文件——重启后即可应用 装置Docker装置# 1、yum 包更新到最新yum update# 2、装置须要的软件包， yum-util 提供yum-config-manager性能，另外两个是devicemapper驱动依赖的yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2# 3、 设置yum源，（如果提醒说没有yum-config-manager这个命令：yum -y install yum-utils）yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo# 4、 装置docker，呈现输出的界面都按y yum install -y docker-ce# 5、 查看docker版本，验证是否验证胜利docker -v# 6、呈现docker的版本信息阐明胜利了配置镜像减速登录阿里云，在左侧菜单选中镜像加速器获取本人的专属镜像加地址 阿里云镜像获取地址：https://cr.console.aliyun.com/cn-hangzhou/instances/mirrors， 在/etc/docker/daemon.json文件开端减少你本人的镜像减速地址（如果没有这个文件，就创立一个） { "registry-mirrors": ["https://你的ID.mirror.aliyuncs.com"]}常用命令：systemctl start docker #启动systemctl stop docker #进行systemctl restart docker #重启docker ps #查看运行的容器docker images #查看下载的镜像拉取FastDFS镜像这一步下载镜像须要一点点工夫，急躁期待即可 docker pull morunchang/fastdfs运行Tracker和Storage运行tracker–name 前面的是容器名–net=host 示意设置为host网络模式，容器应用主机的ip，并且不必做端口映射sh前面是执行的是sh文件，如果运行的是storage容器，就是storage.shdocker run -d --name tracker --net=host morunchang/fastdfs sh tracker.sh运行storage为了不便前面测试是否胜利，还须要提前创立一个文件夹，用来关联storage存储的文件，咱们能够通过更改此文件来更改storage容器里的文件，你能够把这两个文件夹了解为同一个 #创立文件夹用于前面做文件的映射mkdir -p /apps/storage/data-v 前面是设置的虚拟机文件和容器里的文件的映射关系将TRACKER_IP改成本人Linux零碎的ip地址(可通过ifconfig查看)，如果是云服务器，则改成公网IP-e 前面跟的是容器的参数,GROUP_NAME是组名，能够依据本人的需要进行设置docker run -d --name storage -v /apps/storage/data:/data/fast_data/data --net=host -e TRACKER_IP=192.168.220.100:22122 -e GROUP_NAME=group1 morunchang/fastdfs sh storage.sh批改Nginx的配置(storage容器内的)进入storage容器外部docker exec -it storage /bin/bash关上nginx的配置文件nginx.conf vi /etc/nginx/conf/nginx.conf增加如下内容（已存在的，不必改），这一步的目标是将ip:port/组名/M00/*的申请映射到ngx_fastdfs_module模块下，并且存储在以后容器的/data/fast_data/data目录下 location ~ /M00 { root /data/fast_data/data; ngx_fastdfs_module; add_header Cache-Control no-store;}设置好后就能够退出容器了 ...

8月10日，由中国信息通信研究院和中国通信标准化协会联结主办的“2022数字化转型倒退高峰论坛”在北京召开。本届论坛以“数字原生、产业新生、价值共生”为主题，工业和信息化部信息通信倒退司副司长赵策、中国通信企业协会会长苗建华、中国信息通信研究院院长余晓晖等重量级嘉宾缺席开幕式并致辞。 在这次论坛上，天翼云胜利入选首批「可信边缘计算推动打算」及「分布式云扬帆打算」成员，天翼云在边缘计算、分布式云畛域的致力，再次取得权威机构认可。 天翼云入选信通院首批成员单位 可信边缘计算推动打算中国信通院发动的可信边缘计算推动打算（TEI，Trusted Edge Computing Initiatives），旨在汇聚产、学、研、用各方力量，发展产业钻研、技术攻关、规范制订、测试验证、供需对接、生态建设等工作，搭建沟通单干平台，推动边缘技术倒退，减速行业利用落地，构建“可信边缘计算”生态。  分布式云扬帆打算中国信通院发动的“分布式云扬帆打算”，旨在联结产、学、研、用多方力量，搭建平台、扩充单干，围绕分布式云核心技术、利用场景等方面发展技术钻研、规范制订、供需对接、产业单干、专题论坛、流动推广等工作，晋升产业总体竞争力，减速分布式云落地倒退。  天翼云边缘计算天翼云4.0的边缘计算能力全面降级，边缘云基于中国电信优质的网络、计算、存储资源，提供分布式、低时延、可调度的云化服务，构建了多层次边缘云能力生态。目前边缘云建成近800个本网节点，28个异网节点，可在省市电信机房、客户机房、业务现场提供丰盛多态的云服务。 天翼云边缘计算丰盛的产品能力  ECX（Edge Cloud X，智能边缘云） 是位于网络边缘地位的云，兼具云和CDN的个性，云管平台部署在核心云，边缘节点的资源反对公有化多租户形式提供客户，也能够按客户需要新建交付，资源归属客户独享。 iStack云原生一体机，是集成场景化PaaS能力与云原生IaaS能力的整机柜交付的轻量化软硬一体机。同时，iStack反对以公有云形式交付，可按客户需要提供定制化的硬件配置，提供本地化的云管平台，部署在电信机房或客户指定的机房地位。 iBox AI边缘盒子是一款云边协同、提供多种AI算法的智能产品，将人工智能利用于海量物联网数据中，为各类场景提供基于 AI 辨认模型的智能服务。iBox提供一键部署、开箱即用的软硬一体交付形式，反对横向扩大节点，造成弱小的计算和解决能力。 2021年11月，天翼云重磅推出中国电信分布式云天翼云4.0，让客户仅用“一朵云”，就能充沛满足本身一直变动的用云需要，将业务按需部署在客户现场、边缘云、核心云等节点上。 基于天翼云“2+4+31+X+O”的云网资源布局，与在分布式云数据库、云操作系统、弹性计算、云存储、云网络、CDN等关键技术畛域中获得的冲破，天翼云4.0实现私有云、公有云、专属云、混合云、边缘云多种状态云服务，做到“一云多态”、“一云多芯”式的全场景笼罩。 天翼云自主研发了算力散发网络——息壤平台，依靠全网算力资源，联合算力调度引擎、算力资源管理平台两大根底能力，提供资源纳管算力度量、业务散发调度、资源弹性应用等疾速上云按需应用算力的一站式解决方案。基于算力调度零碎打造分布式云 将来，天翼云将持续深耕边缘计算行业，系统化晋升分布式云的协同服务能力，为服务千行百业、构建数智化社会作出更大的奉献。

大家好我是咸鱼了大半年的一灰灰，终于放暑假了，把小孩送回老家，作为咸鱼的我也能够翻翻身了，接下来将趁着寒假的这段时间，将筹备一个全新的分布式专栏，为了给大家提供更好的浏览体验，能够再我的集体站点上查看系列的专栏内容： https://hhui.top/分布式 天天说分布式分布式，那么咱们是否晓得什么是分布式，分布式会遇到什么问题，有哪些实践撑持，有哪些经典的应答计划，业界是如何设计并保障分布式系统的高可用呢？ 1.架构设计这一节将从一些经典的开源零碎架构设计登程，来看一下，如何设计一个高质量的分布式系统； 而个别的设计出发点，无外乎 冗余：简略了解为找个备胎，现任挂掉之后，备胎顶上拆分：不能让一个人承当所有的重任，拆分下，每个人累赘一部分，压力均摊1.1 主备架构给现有的服务搭建一个备用的服务，两者性能完全一致，区别在于平时只有主利用对外提供服务能力；而备利用则只须要保障与主利用能力统一，随时待机即可，并不必对外提供服务；当主利用呈现故障之后，将备利用切换为主利用，原主利用下线；迅速的主备切换能够无效的缩短故障工夫 基于下面的形容，主备架构特点比拟清晰 采纳冗余的计划，加一台备用服务毛病就是资源节约其次就是这个架构模型最须要思考的则是如何实现主备切换？ 人工VIP(虚构ip) + keepalived 机制1.2 主从架构主从个别又叫做读写拆散，主提供读写能力，而从则只提供读能力 鉴于当下的互联网利用，绝大多数都是读多写少的场景；读更容易成为性能瓶颈，所以采纳读写拆散，能够无效的进步整个集群的响应能力 主从架构能够辨别为：一主多从 + 一主一从再多从，以mysql的主从架构模型为例进行阐明 主从模式的次要特点在于 增加从，源头仍然是数据冗余的思维读写拆散：主负责读写，从只负责读，能够视为负载平衡策略从须要向主同步数据，所若有的从都同步与主，对主的压力仍然可能很大；所以就有了主从从的模式关键问题则在于 主从提早主的写瓶颈主挂之后如何选主1.3 多主多从架构一主多从面临单主节点的瓶颈问题，那就思考多主多从的策略，同样是主负责提供读写，从提供读； 然而这里有一个外围点在于多主之间的数据同步，如何保证数据的一致性是这个架构模型的重点 如MySql的双主双从能够说是一个典型的利用场景，在理论应用的时候除了下面的一致性之外，还须要思考主键id抵触的问题 1.4 一般集群模式无主节点，集群中所有的利用职能对等，没有主次之分（当下绝大多数的业务服务都属于这种），一个申请能够被集群中任意一个服务响应； 这种也能够叫做去中心化的设计模式，如redis的集群模式，eureka注册核心，以可用性为首要指标 对于一般集群模式而言，重点须要思考的点在于 资源竞争：如何确保一个资源在同一时刻只能被一个业务操作 如当初同时来了申请退款和货物出库的申请，如果不对这个订单进行加锁，两个申请同时响应，将会导致发货又退款了，导致财货两失数据一致性：如何确保所有的实例数据都是统一的，或者最终是统一的 如应用服务应用jvm缓存，那么如何确保所有实例的jvm缓存统一？如Eureka的分区导致不同的分区的注册信息表不统一1.5 数据分片架构这个分片模型的形容可能并不精确，大家看的时候重点了解一下这个思维后面几个的架构中，采纳的是数据冗余的形式，即所有的实例都有一个全量的数据，而这里的数据分片，则从数据拆分的思路来解决，将全量的数据，通过肯定规定拆分到多个零碎中，每个零碎蕴含局部的数据，减小单个节点的压力，次要用于解决数据量大的场景 比方redis的集群形式，通过hash槽的形式进行分区 如es的索引分片存储 1.6 一灰灰的小结这一节次要从架构设计层面对以后的分布式系统所采纳的计划进行了一个简略的归类与小结，并不一定全面，欢送各位大佬留言斧正 基于冗余的思维： 主备主从多主多从无核心集群基于拆分的思维： 数据分片对于拆分这一块，咱们常说的分库分表也体现的是这一思维2.实践根底这一大节将介绍分布式系统中的经典实践，如广为流程的CAP/BASE实践，一致性实践根底paxios,raft，信息替换的Gossip协定，两阶段、三阶段等 本节次要内容参考自 一致性算法-Gossip协定详解 - 腾讯云开发者社区-腾讯云P2P 网络核心技术：Gossip 协定 - 知乎从Paxos到Raft，分布式一致性算法解析_mb5fdb0a87e2fa1的技术博客_51CTO博客【实践篇】浅析分布式中的 CAP、BASE、2PC、3PC、Paxos、Raft、ZAB - 知乎2.1 CAP定理CAP 定理指出，分布式系统 不可能 同时提供上面三个要求： Consistency：一致性 操作更新实现并返回客户端之后，所有节点数据完全一致Availability：可用性 服务始终可用Partition tolerance：分区容错性 分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候，依然可能对外提供满足一致性和可用性的服务通常来讲P很难不保障，当服务部署到多台实例上时，节点异样、网络故障属于常态，依据不同业务场景进行抉择 对于服务无限的利用而言，首选AP，保障高可用，即便局部机器异样，也不会导致整个服务不可用；如绝大多数的前台利用都是这种 对于数据一致性要求高的场景，如波及到钱的领取结算，CP可能更重要了 对于CAP的三种组合阐明如下 | 抉择 | 阐明 | | --- | --- | | CA | 放弃分区容错性，增强一致性和可用性，其实就是传统的单机场景 | | AP | 放弃一致性（这里说的一致性是强一致性），谋求分区容错性和可用性，这是很多分布式系统设计时的抉择，例如很多NoSQL零碎就是如此 | | CP | 放弃可用性，谋求一致性和分区容错性，根本不会抉择，网络问题会间接让整个零碎不可用 | ...

国内数字科技展暨天翼智能生态博览会天翼云论坛在广州举办。大会现场天翼云推出了全新品牌形象，对全面降级的天翼云4.0分布式云进行具体解读。中国电信集团有限公司副总经理唐珂与天翼云科技有限公司总经理胡志强独特进行天翼云品牌的降级公布。    中国电信集团有限公司副总经理唐珂发表致辞，他指出，天翼云全面降级到天翼云4.0，实现了一云多态、一云多芯、一张云网、统一架构、对立调度、对立运维，同时产品与技术的降级带来了天翼云算力、存储、网络的全面晋升，依靠5G+行业云+AI重点笼罩社会治理、公共服务、生态环境、经济调节等产业上云，助力千行百业数字化转型。   中国电信集团有限公司副总经理 唐珂  天翼云科技有限公司总经理胡志强深刻诠释了天翼云4.0，他指出，天翼云4.0是一朵分布式云，也是一朵自主可控的云，平安可信的云，凋谢单干的云。历经十年倒退，天翼云曾经渗透到社会、经济、民生的方方面面，从助力精准扶贫到为中小企业提供云服务，尤其是抗疫过程中，天翼云疾速实现了雷火神山医院的“IT上云”，让亿万网民成为“云监工”。现在，天翼云顺应时代潮流，全面降级天翼云4.0。  天翼云科技有限公司总经理 胡志强  针对中国电信分布式云天翼云4.0的技术架构，天翼云科技有限公司副总经理兼首席技术官广小明介绍，天翼云1.0倒退到当初的4.0，实现了从最后的商业系统到自研零碎的转变。现在，天翼云4.0已降级为一朵分布式云，在基础设施方面，在2+4+31+X资源布局根底之上，全面推动“千城万池”策略，推动算力全国部署。在计算方面，天翼云每年都要扩大算力资源。  为了合乎不同业务场景的需要，天翼云4.0为用户实现了多款边缘产品，本地轻量麻利云ACS，智能边缘云ECX，超交融一体机iStack，边缘盒子iBox，基于中国电信数量宏大的机房，为客户提供低延时，数据本地化的服务，满足主动驾驶、超高清直播、AI推理等场景对大带宽、低延时、数据合规的需要。 天翼云科技有限公司副总经理兼首席技术官 广小明  天翼云4.0是一朵高速泛在的分布式云。从分布式云间断两年成为企业上云的新泛式能够看出，天翼分布式云在企业数字化转型方面具备显著的劣势。中国电信领有高速的云网资源，蕴含600多个遍布全国的数据中心，6万多个边缘局所，具备无可比拟的云网资源优势。  天翼云4.0可能提供更贴近用户的云。作为全国智慧交通的先进实际，广州疾速交通建设有限公司总经理董军现场分享了与天翼云独特打造的数字化拟合平台，打造大数据、5G利用 、云计算等技术手段，集数字孪生零碎、智能免费机器人、免费车道无岛化等九项智慧交通建设翻新利用于一体的古代智能收费站；此外，天翼云还为高海拔的西藏教育珠峰旗云的3000多所学校提供教育信息化的技术支持。  天翼云4.0降级产业生态圈。从此次大会能够看出，天翼云生态单干体系也在不断加强，大会现场邀请了包含中国电子、华为、用友、英特尔、中兴等重要的产业搭档，独特探讨与分享产业与行业的前沿趋势，构建共赢生态圈。此外，大会现场还举办了中国电子策略单干签约暨成绩公布典礼、天翼云鲲鹏联结翻新实验室公布典礼以及天翼云与用友网络策略单干签约典礼。  Gartner预测，2025年约超过75%的数据将在边缘侧解决。因而，云服务商必须具备近场解决的能力，要求算力实现层次化布局，逐渐基础设施化。天翼云4.0可能让数据和算法变成基础设施，承接算力基建，满足下沉需要，在边缘市场领有更广大的倒退空间。  

7月26日，由中国电子学会主办的“2022年中国云计算和大数据技术与利用大会”在京举行。会上，天翼云助力打造的国新公有云解决方案与中能交融能源工业互联网平台解决方案获评优良计划成果奖。 天翼云行业解决方案总监成俞晟受邀参会，发表了题为“构筑云网交融新基建，推动企业数字化转型——中国电信央企上云摸索”的报告，针对天翼云科技翻新成绩与助力央企上云的标杆案例进行了介绍。 保持科技翻新夯实云网交融技术底座历经十年倒退，天翼云踊跃落实中国电信云改数转策略，依靠“2+4+31+X+O”寰球资源布局，降级天翼云4.0分布式云，实现一云多态、一云多芯、一张云网、统一架构、对立调度、对立运维，构筑弱小的云底座，为客户提供速度快、时延低的平安全栈云平台。 在自主可控方面天翼云积极响应国产化要求，提供云管、虚拟化、云桌面、数据库、容器等五大能力组件，同时打造互认证适配核心，以后已实现1000余项国产化生态互认证。 在平安可信方面天翼云是国内首批通过云主机、对象存储认证的云服务商。目前，天翼云已有超过50个资源池通过等保三级认证， 66个资源池取得五星+级可信云认证。此外，天翼云还通过了ISO、CSA等多个国内平安认证，取得多个国内外权威机构认可。  为放慢数字中国建设，更好地服务企业上云，天翼云通过关键技术自主可控、全国产化凋谢生态、属地化业余运维保障三大外围能力，以及SaaS应用服务、国产化适配服务、互联互通服务、数据交融共享服务、数据利用翻新服务等五项业余服务，构建超大规模自主自控的国产化云平台，基于成熟的云服务经营能力和平安防护能力，实现云上数据互联互通，确保国资数据安全。在天翼云的助力下，中能交融、中国国新等企业实现了治理上云或技术上云，实现了数字化转型。  以后，数字经济日益彰显出微小发展潜力，云计算、大数据等技术，在促成千行百业数字化转型过程中位置日益凸显。作为云服务国家队，天翼云将一直打造平安可信、自主可控的技术、产品和服务，继续助力客户上云用云融云，让云计算惠及更宽泛的受众。 

7月29日，在2022中国算力大会期间，由中国电信承办的天翼云4.0分布式云赋能行业数字化转型分论坛在山东召开。中国电信天翼云一直降级技术、产品与服务能力，夯实数字经济倒退的算力底座，推动算力服务泛在、智能、绿色倒退。会上，工信部领导现场致辞，中国电信及客户、合作伙伴等企业代表分享了数字化转型实践经验，为千行百业上云用数赋智提供落地参考。 践行云服务国家队使命助推产业转型降级  中国电信山东分公司副总经理米一华介绍，作为云服务国家队，天翼云走过十年科技翻新之路，筑牢国产化算力“新基建”。山东16个地市资源池行将全副建成，届时将会满足山东所有地市政府和企业客户热数据不出市的要求。  天翼云科技有限公司副总经理王志恒示意，天翼云始终以服务千行百业数字化转型为己任，锚定“自主可控、平安可信、普惠服务、云融数智、绿色低碳、生态凋谢”六大倒退指标，一直夯实数字经济倒退的算力底座，助推数字中国建设。基于“六位一体”能力体系，天翼云一直赋能数字城市、数字政府建设，助力传统产业的数字化转型降级，为国家实体经济倒退提供更多的帮忙。 打造行业标杆为千行百业转型赋能注智中国电信集团有限公司云网运营部平台云化推动处处长陈靖翔示意，中国电信粗浅意识到IT上云是企业数字化转型的根底。中国电信自主翻新的“五步骤十流程”上云法，由“3年上云500套零碎”到“3月规模上云1300套”，推动上云效率晋升32倍，在保障本身系统安全的同时实现了业务的提质降本增效。将来，中国电信将全面输入上云能力，为各行各业提供参考。 ▪ 在推动工业数字化转型方面，天翼云携手胜利油田打造了胜利油田企业云，基于“两地三核心”架构布局，胜利油田所辖基础设施云、高性能计算现已初具规模，具备“跨机房灾备、同城线路冗余、异地数据备份”的服务能力及较为欠缺的云服务体系。  同时，天翼云通过裸金属、虚拟机、容器等计算资源助力胜利油田实现业余利用云化共享，并提供网络、主机、利用、数据、审计等层面的平安防护能力，全面护航胜利油田数智转型。  ▪ 在推动教育数字化转型方面，淄博市教育局聚焦信息技术与教育教学的交融翻新，利用中国电信云网能力，打造云、网、端、用、服一体化、交互式、特色化的同步课堂及在线学习的教学系统。  其中，由天翼云搭建智慧教学大数据平台，实现教育上云。依靠交互式在线教学系统，让优质教育资源触达每个角落、惠及每个孩子，为全市教育优质平衡高品质倒退开拓了新途径。 近年来，中国电信深耕智慧城市、农村振兴、民生服务、信息化医疗、金融、教育等畛域，携手合作伙伴启动30多朵行业云的布局和建设，打造了诸多数字化转型标杆，助力身处千行百业的企业上云用数赋智。 

前提最近公司在做有需要在做分布式限流，调研的限流框架大略有 1、spring cloud gateway集成redis限流,但属于网关层限流 2、阿里Sentinel,功能强大、带监控平台 3、srping cloud hystrix，属于接口层限流，提供线程池与信号量两种形式 4、其余：redission、手撸代码 理论需要状况属于业务端限流，redission更加不便，应用更加灵便，上面介绍下redission分布式限流如何应用及原理： 一、应用应用很简略、如下 // 1、 申明一个限流器RRateLimiter rateLimiter = redissonClient.getRateLimiter(key); // 2、 设置速率，5秒中产生3个令牌rateLimiter.trySetRate(RateType.OVERALL, 3, 5, RateIntervalUnit.SECONDS); // 3、试图获取一个令牌，获取到返回truerateLimiter.tryAcquire(1)二、原理1、getRateLimiter // 申明一个限流器 名称 叫keyredissonClient.getRateLimiter(key)2、trySetRate trySetRate办法跟进去底层实现如下：@Overridepublic RFuture<Boolean> trySetRateAsync(RateType type, long rate, long rateInterval, RateIntervalUnit unit) { return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN, "redis.call('hsetnx', KEYS[1], 'rate', ARGV[1]);" + "redis.call('hsetnx', KEYS[1], 'interval', ARGV[2]);" + "return redis.call('hsetnx', KEYS[1], 'type', ARGV[3]);", Collections.<Object>singletonList(getName()), rate, unit.toMillis(rateInterval), type.ordinal());}举个例子，更容易了解： 比方上面这段代码，5秒钟产生3个令牌，并且所有实例共享（RateType.OVERALL所有实例共享、RateType.CLIENT单实例端共享） trySetRate(RateType.OVERALL, 3, 5, RateIntervalUnit.SECONDS);那么redis中就会设置3个参数： hsetnx,key,rate,3hsetnx,key,interval,5hsetnx,key,type,0接着看tryAcquire(1)办法：底层源码如下 ...

一、Redisson概述什么是Redisson？ Redisson是一个在Redis的根底上实现的Java驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。它不仅提供了一系列的分布式的Java罕用对象，还提供了许多分布式服务。 其中包含(BitSet, Set, Multimap, SortedSet, Map, List, Queue, BlockingQueue, Deque, BlockingDeque, Semaphore, Lock, AtomicLong, CountDownLatch, Publish / Subscribe, Bloom filter, Remote service, Spring cache, Executor service, Live Object service, Scheduler service) Redisson提供了应用Redis的最简略和最便捷的办法。 Redisson的主旨是促成使用者对Redis的关注拆散（Separation of Concern），从而让使用者可能将精力更集中地放在解决业务逻辑上。 一个基于Redis实现的分布式工具，有根本分布式对象和高级又形象的分布式服务，为每个试图再造分布式轮子的程序员带来了大部分分布式问题的解决办法。 Redisson和Jedis、Lettuce有什么区别？倒也不是雷锋和雷锋塔 Redisson和它俩的区别就像一个用鼠标操作图形化界面，一个用命令行操作文件。Redisson是更高层的形象，Jedis和Lettuce是Redis命令的封装。 Jedis是Redis官网推出的用于通过Java连贯Redis客户端的一个工具包，提供了Redis的各种命令反对Lettuce是一种可扩大的线程平安的 Redis 客户端，通信框架基于Netty，反对高级的 Redis 个性，比方哨兵，集群，管道，主动从新连贯和Redis数据模型。Spring Boot 2.x 开始 Lettuce 已取代 Jedis 成为首选 Redis 的客户端。Redisson是架设在Redis根底上，通信基于Netty的综合的、新型的中间件，企业级开发中应用Redis的最佳范本Jedis把Redis命令封装好，Lettuce则进一步有了更丰盛的Api，也反对集群等模式。然而两者也都点到为止，只给了你操作Redis数据库的脚手架，而Redisson则是基于Redis、Lua和Netty建设起了成熟的分布式解决方案，甚至redis官网都举荐的一种工具集。 二、分布式锁分布式锁怎么实现？ 分布式锁是并发业务下的刚需，尽管实现形形色色：ZooKeeper有Znode程序节点，数据库有表级锁和乐/乐观锁，Redis有setNx，然而必由之路，最终还是要回到互斥上来，本篇介绍Redisson，那就以redis为例。 怎么写一个简略的Redis分布式锁？ 以Spring Data Redis为例，用RedisTemplate来操作Redis（setIfAbsent曾经是setNx + expire的合并命令），如下 // 加锁public Boolean tryLock(String key, String value, long timeout, TimeUnit unit) { return redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value, timeout, unit);}// 解锁，避免删错他人的锁，以uuid为value校验是否本人的锁public void unlock(String lockName, String uuid) { if(uuid.equals(redisTemplate.opsForValue().get(lockName)){ redisTemplate.opsForValue().del(lockName); }}// 构造if(tryLock){ // todo}finally{ unlock;}简略1.0版本实现，聪慧的小张一眼看出，这是锁没错，但get和del操作非原子性，并发一旦大了，无奈保障过程平安。于是小张提议，用Lua脚本 ...

近日，寰球权威 IT 咨询机构 Forrester 公布了 2022 年度 Translytical 方向的数据平台厂商选型报告——“The Translytical Data Platforms Landscape，Q3 2022”（下简称《报告》），国内自主研发的原生分布式数据库 OceanBase 胜利入选。 该报告针对数据库技术给业务和客户所带来的影响提供求实和具备前瞻性的倡议，是业界公认的极具价值的权威报告。除 OceanBase 以外，Oracle、IBM、Mircosoft 等数据库厂商都位列其中。 Forrester 报告指出，Translytical 数据平台合乎当下新兴的市场需求，通过对立的实时数据平台，反对事务型、操作型、剖析型等多种类型的工作负载，利用内存、多模、内置剖析、人工智能和机器学习能力，保证数据一致性、并发、事务完整性、数据自助剖析、剖析准确性。 “真正的 Translytical 要求先有高性能的 OLTP，而后在 OLTP 的根底上反对实时剖析”，OceanBase CTO 杨传辉认为。OceanBase 通过原生分布式技术提供高性能的 OLTP 能力，基于“一个零碎，一份数据”提供同时解决交易及实时剖析的高性价比计划，“一份数据”的多个正本能够存储成多种状态（行存/列存），用于不同的工作负载，从根本上保持数据的一致性，并最大水平升高数据冗余，帮忙企业大幅升高总成本。 长期以来，国产数据库产业因为历史存续起因，国内竞争力有余。近年来，随着国内数字经济的疾速倒退，市场需求倒逼数据库利用技术改革，我国数据库产业进入了高速发展期，特地是分布式数据库呈现出一片百花齐放、百家争鸣的新面貌，当先寰球。 作为寰球惟一在 TPC-C 和 TPC-H 测试上都刷新了世界纪录的国产原生分布式数据库，OceanBase 自创建以来始终保持原生分布式的倒退路线，其高兼容、金融级容灾和高可用、通明扩大、稳固平安等能力曾经在多个行业失去了充沛验证以及认可，目前已利用于超过 1/4 国内头部金融机构，并从服务金融走向服务国计民生，助力金融、能源、交通等 400 余家行业客户实现外围系统升级。值得一提的是，OceanBase 也是寰球唯三具备实现 Forrester 定义的分布式数据库细分性能（单云、混合云、多云）全笼罩能力的厂商。 “咱们很快乐看到 OceanBase 数据库可能凭借杰出的数据库能力取得 Forrester 的认可。”OceanBase CTO 杨传辉示意，“将来，咱们将为更多寰球各行各业的客户，提供更为卓越的数据库服务。”

download：Java分布式架构设计与开发实战2022全新版万物皆可柯里化的 Ramda.js咱们前段时间写过好几篇对于 RxJS 的文章，RxJS api 操作符理解起来确实比较简单，RxJS 是函数式编程中的 lodash 库，它消除了“时序”而带来的干扰，它中心思想是：函数式 + 响应式。本篇， 要讲的不是 RxJS，而是另外一个函数式编程库 Ramda.js ，它同样也可能与 loadsh 对比理解，不过它的设计思路又不同了，它最大的个性是：所有函数都可能柯里化传参！以此来践行函数式编程思维。 往下看，前面咱们就能明确：Ramda 所有 Api 都能柯里化的意义所在。Function first，Data last在 lodash 中，咱们是这样写的，var square = n => n * n;_.map([4, 8], square) 参数在前，执行函数在后。而在 Ramda 中，强调：函数在前，参数在后。这样做有什么好处呢？就是为了更好实现：柯里化。柯里化只需要参数一个一个的在后追加var R = require('ramda');R.map(square, [4, 8]) // 同等于 var R = require('ramda');R.map(square)([4, 8]) 再举个栗子：var R = require('ramda'); const odd = x => x%2 === 1const data = [3, 5, 6]; R.filter(odd, data); // [3, 5] ...

2022 年 6 月 15 日，云原生计算基金会 (CNCF) 发表，分布式存储系统 Curve 被正式接收为 CNCF 沙箱（Sandbox）我的项目。Curve 由网易数帆开源，提供块存储和文件存储能力，旨在以网易分布式架构和云原生实践经验反哺社区，填补高性能、易运维、云原生的开源分布式存储的空白。 Curve 进入 CNCF 沙箱，意味着寰球顶级开源基金会对网易数帆云原生存储技术演进的认可，也验证了网易数帆在数字化根底软件畛域的深厚积攒，及对将来技术趋势的粗浅洞察。通过进入 CNCF 沙箱，Curve 社区将更多吸引更多开发者和用户参加共建，进一步推动我的项目在云原生业务场景的成熟利用，从而深入云原生技术落地实际。 我的项目地址：https://github.com/opencurve/... Curve 我的项目特色 Curve 的研发，萌芽于开源 Ceph 存储系统难以满足网易业务倒退的奢侈需要，成长于云原生在各业务疾速落地的契机。回顾 2018 年，网易已实现电商业务全面容器化，开始采纳 Kubernetes + Operator 运行有状态利用，云原生存储基础设施的欠缺也被提上日程。 即使从以后 CNCF Landscape 来看，云原生存储我的项目仍然远不迭计算侧和网络侧丰盛，开源的更是稀缺（图中白底局部），如果再加上稳固、高性能、私有云公有云均可应用的灵便弹性、简略易运维这些云原生场景下对存储系统的根底要求，则市面上根本没有适合的零碎可供选择。这是 Curve 得以衰弱倒退的外在驱动力。 得益于 Raft 一致性协定及翻新架构的技术路线，目前，无论采纳 SATA SSD 块存储，还是 NVMe 块存储，Curve 的随机读写、提早性能都远优于老牌开源存储系统 Ceph，异样状态下的性能稳定性同样有靠近倍半关系的当先水平。 而和另外一个 CNCF 沙箱我的项目， 应用 Go 语言编写的基于容器的块存储开源软件 OpenEBS 相比，Curve 同时笼罩块存储和文件存储，更有利于建设对立的数字化根底软件，运维治理老本要求也更低。 Curve 应用场景Curve 能够利用于各类云原生基础设施平台作为存储底座，如： 对接 OpenStack 平台为云主机提供高性能块存储服务；对接 Kubernetes 为其提供 RWO、RWX 等类型的长久化存储卷；作为云存储中间件应用 S3 兼容的对象存储作为数据存储引擎，为私有云用户提供高性价比的共享文件存储；对接 PolarFS 作为云原生数据库的高性能存储底座，完满反对云原生数据库的存算拆散架构。针对以后国内数字化基础设施自主可控的需要，Curve 也做了诸多针对性的适配工作。目前，Curve 齐全反对国产鲲鹏 CPU + 麒麟零碎，软件架构能充分利用并施展国产 CPU 和硬件以及操作系统的性能。此外，Curve 零碎自身外围模块和数据结构以及数据通讯协定系国内自主设计与开发，自主研发代码 20 多万行，测试代码的覆盖率也达到 80%。 ...

作者：杨涛涛 资深数据库专家，专研 MySQL 十余年。善于 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相干的备份复原、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生，为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相干技术支持、MySQL 相干课程培训等工作。 本文起源：原创投稿 *爱可生开源社区出品，原创内容未经受权不得随便应用，转载请分割小编并注明起源。 首先阐明如果齐全依照官网文档来操作，必定是没有问题的，DBLE 官网文档曾经写的很具体了。 刚好我环境中有最新的 MySQL docker 镜像（MySQL 8.0.29），我偷懒把 DBLE 后盾 MySQL 版本换成 8.0.29 ，子网换成172.20.0.0/16（我本机已有其余 docker 容器占用默认子网运行）。 装完 DBLE 后，呈现了两个小问题：因为 IP 地址和 DOCKER 镜像打包的配置不一样，后续的初始化也就没胜利。在批改完 IP 地址后，一个逻辑库提醒管理员没有权限创立。那接下来咱们来修复这两个小问题。先拉下来 DBLE 最新版本。 root@ytt-large:/home/ytt# docker image ls | grep -E '^action|^mysql' mysql 8.0.29 b2500a44757f 8 days ago 524MB actiontech/dble latest 9988614a8e4b 6 months ago 755MB创立 docker 网络环境，买通后盾 MySQL 和 DBLE 。 root@ytt-large:/home/ytt# docker network create \ > -o "com.docker.network.bridge.name"="dble-net" \ > --subnet 172.20.0.0/16 dble-net 360a9408c35cd8b8d49ad2e58ca447d5518dbea2d954badc0e618ad5d0c072a1创立两个后端 MySQL 服务，版本为 MySQL 8.0.29 ，映射端口3306 别离为33061、33062。root@ytt-large:/home/ytt# docker run --name backend-mysql1 \> --ip 172.20.0.2 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 \> -p 33061:3306 --network=dble-net \> -d mysql:8.0.29 --server-id=154505aeca71ae7c4553a0fa98e705ee302cdfc08c2b472768afc6170dddf6d37root@ytt-large:/home/ytt# docker run --name backend-mysql2 \> --ip 172.20.0.3 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 \> -p 33062:3306 --network=dble-net \> -d mysql:8.0.29 --server-id=2 5f907b977fc242be35dc01840a5393f2ee754572dd1d59e2fb072032df1ed8d0等 MySQL 初始化大概30秒实现后，启动 DBLE 。root@ytt-large:/home/ytt# docker run -d -i -t --name dble-server \> --ip 172.20.0.5 -p 8066:8066 -p 9066:9066 \> --network=dble-net actiontech/dble:latestdf80d0e2451c237afb4792f93e29738579f125288daf0dfee4484ddca8350110DBLE 失常初始化须要依据配置文件加载分片节点，导入样例库表文件/opt/dble/conf/template_table.sql 。查看 DBLE 启动日志，报错内容为：连贯服务端口8066失败，应该是配置文件里 IP 地址没同步改过来。 root@ytt-large:/home/ytt# docker logs dble-server dble init&start in docker Starting dble-server... wait-for-it.sh: waiting 15 seconds for 127.0.0.1:8066 wait-for-it.sh: 127.0.0.1:8066 is available after 6 seconds init shardingNode and execute template_table.sql ERROR 2013 (HY000): Lost connection to MySQL server at 'reading initial communication packet', system error: 104 ERROR 2003 (HY000): Can't connect to MySQL server on '127.0.0.1' (111) dble init finish用docker cp 在宿主环境批改 db.xml 后拷贝到容器或者进入容器环境间接批改 db.xml 里的 url 值为正确的IP地址，之后再退出容器重启 dble-server 。 root@ytt-large:/home/ytt# docker exec -it dble-server /bin/bash [root@df80d0e2451c /]# cat /opt/dble/conf/db.xml | grep 172 <dbInstance name="instanceM1" url="172.20.0.2:3306" user="root" password="123456" maxCon="300" minCon="10" <dbInstance name="instanceM2" url="172.20.0.3:3306" user="root" password="123456" maxCon="300" minCon="10" root@ytt-large:/home/ytt# docker restart dble-server dble-server 再次查看 DBLE 日志。有新的报错内容： 提醒服务账户对数据库 testdb2 没权限拜访。 [root@df80d0e2451c /]# dble init&start in docker Starting dble-server... wait-for-it.sh: waiting 15 seconds for 127.0.0.1:8066 wait-for-it.sh: 127.0.0.1:8066 is available after 2 seconds init shardingNode and execute template_table.sql ERROR 1044 (HY000) at line 200 in file: '/opt/dble/conf/template_table.sql': Access denied for user 'root' to database 'testdb2' ERROR 1146 (42S02) at line 202 in file: '/opt/dble/conf/template_table.sql': Table 'testdb.tb_test1' doesn't exist in the config of sharding ERROR 1146 (42S02) at line 207 in file: '/opt/dble/conf/template_table.sql': Table 'testdb.tb_test1' doesn't exist ERROR 1146 (42S02) at line 210 in file: '/opt/dble/conf/template_table.sql': Table 'testdb.tb_test2' doesn't exist in the config of sharding ERROR 1146 (42S02) at line 215 in file: '/opt/dble/conf/template_table.sql': Table 'testdb.tb_test2' doesn't exist dble init finish连贯 DBLE 查看，发现权限是够的。 那应该是用户配置文件里没把这个逻辑库增加进去。root@ytt-large:/home/ytt# mysql -uroot -p123456 -P8066 -h 127.0.0.1 -e "show grants for root" -s |grep 'CREATE'mysql: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure.GRANT SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, CREATE,... ON *.* TO `root`@`%` WITH GRANT OPTION相似步骤6，增加逻辑库 testdb2 到 DBLE 配置文件 user.xml ，完了退出容器并重启 dble-server 。[root@df80d0e2451c ~]# cat /opt/dble/conf/user.xml | grep 'testdb2' <shardingUser name="root" password="123456" schemas="testdb,testdb2" readOnly="false" blacklist="blacklist1" maxCon="20"/> root@ytt-large:/home/ytt# docker restart dble-serverdble-server 再次查看日志内容，曾经无报错。 root@ytt-large:/home/ytt# docker logs dble-server | tail -n 6 Starting dble-server... Removed stale pid file: /opt/dble/dble.pid wait-for-it.sh: waiting 15 seconds for 127.0.0.1:8066 wait-for-it.sh: 127.0.0.1:8066 is available after 2 seconds init shardingNode and execute template_table.sql dble init finish连贯服务端口，查看下逻辑库： 曾经失常创立结束。root@ytt-large:/home/ytt# mysql -uroot -p123456 -h127.0.0.1 -P8066 -e "show databases"mysql: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure. +----------+ | DATABASE | +----------+ | testdb | | testdb2 | +----------+

简介 用户体验与软件的晦涩水平是呈正相干的，所以对于软件服务提供方来说，放弃服务耗时在用户能承受的范畴内就是一件必要的事件。然而在大型分布式系统上放弃一个稳固的耗时又是一个很大的挑战，这篇文章解析的是google公布的一篇论文《The Tail At Scale》，外面讲述的是google外部的一些长尾耗时优化相干的教训，以及我集体的一些思考。 服务耗时为什么会产生抖动 在目前大规模的分布式系统中，服务与服务之间的调用关系能够出现为下图的模式，服务A，B都有多个实例，服务A实例通过服务发现模块找到上游服务B上的实例，通过调度算法决定调用服务B上的具体实例的接口（对于服务发现的实现阿里有相干的开源我的项目Nacos，文档：https://www.yuque.com/nacos/e...）。这个时候服务A实例调用服务B实例的耗时= 网络往返的工夫+服务B实例执行申请的耗时。这里影响耗时的因素分为以下两个大类： 网络因素的影响传输链路上的耗时差别。服务与服务之间的调用，不论是webSocket，Rpc调用还是Http，到了运输层无非是两种抉择，TCP和UDP，在发送网络包的过程中，发送方和接管方会放弃这个网络连接，而无奈感知上面网络层，数据链路层产生的事件，数据包通过的链路是由网络层的寻路算法决定，以后这个数据包和下一个数据包走的链路可能齐全不一样。可能有的链路比拟拥挤，有的链路比拟快。所以这里可能会对申请与申请之间的耗时差别造成影响。数据排队。在网络数据达到机器网卡的时候，Linux会执行一个中断，切换到中断程序来标记这个数据曾经到来，而后继续执行中断之前正在执行的程序，在后续过程调度中会切换到期待该数据到来的线程时会读取这个数据包，而后走后续的业务逻辑。那么从标记数据到来到获取数据这两者之间就会存在很多不预知的因素，比方CPU调度守护过程，触发了GC的STW。遇到这些状况都会拖慢这个申请的解决。服务实例自身对耗时的影响全局共享资源。服务外部可能会对一些全局的资源进行竞争。当竞争强烈的时候可能会存在线程饥饿的状态，长时间无奈取得锁会导致申请耗时显著增大。CPU过载。古代CPU会有爱护本人的措施，当CPU过热的时候就会有升高执行指令的速度，从而达到爱护CPU的作用。GC。STW会进行所有正在工作的线程。组件的耗时抖动对集群的影响 组件级别的耗时抖动对大规模分布式服务的耗时影响是很大的，论文中将服务响应耗时大于1s视为不可用的响应，失去了上面这幅图： 图中横轴示意一个申请链路上服务器的个数，纵轴示意的是服务响应不可用的概率，蓝线示意一台机器上百分之一的申请耗时大于1s，红线示意一台机器上千分之一的申请耗时大于1s，绿线示意万分之一申请耗时将大于1s。图中的X点示意的是在每台机器百分之一申请耗时将大于1s的状况下，一个申请要通过100台机器，将会有百分之63的申请耗时大于1s，也就是服务不可用状态将达到63%。这个是比拟好了解的，如果一台机器上耗时大于1s的概率为1%，那么链路长度为100的的链路上申请耗时大于1s的概率为1 - 99% ^ 100 = 63%。 下图google外部服务实在的统计数据如下图所示，横向示意50%分位耗时，95%分位耗时，99%分位耗时，纵向示意申请链路中其中一个上游实现的工夫，其中95%上游执行结束的工夫，100%上游执行结束的工夫。能够得出的论断： 纵向看，不论是申请链路中一个上游的实现的工夫还是95%，100%上游实现的工夫，两两之间差异都很大，95%的上游实现工夫与100%上游实现工夫相差一倍多点。不论是1个上游，95%上游，还是100%上游，50分位耗时，95分位耗时，99分位耗时，相差也很大，95%分位耗时和99%分位耗时相差近一倍。 对于上图这种状况，99分位耗时远比95分位高，假如当初是一个服务弹性伸缩的场景，咱们以服务的99或者99.9分位作为服务衰弱状态的判断规范之一，99分位过高，然而95分位体现是失常的，这样会给咱们造成误判，认为服务状态并不衰弱，从而扩容咱们的服务集群，尽管这对升高99分位是有帮忙的（因为扩容的机器摊派了一部分流量），然而这样做的性价比并不高，因为大多数的申请解决状况是失常的。所以优化耗时抖动是必要的，上面介绍几种优化耗时抖动的策略。 缩小服务组件的耗时抖动服务等级分类和申请优先队列。一个服务会提供一个或者多个接口，能够定义接口的优先级，让优先级高的接口优先申请，优先级低或者对耗时不敏感的接口申请靠后执行。缩小线头阻塞。在网络交换机外面，分位输出端口，替换单元，输入端口，如果一个输出端口之中的数据要输入到多个输入端口，就须要排队，通过缩小线头阻塞，能够升高网络传输的耗时。治理后台任务和申请并行化。对一些后台任务进行无效的管控，比方日志压缩，GC，能够在服务状态良好的时候进行。并且一些对上游的申请如果两者之间没有相互依赖，是能够并行执行的。申请维度耗时抖动优化 对于申请级别的优化，论文中提出了两种优化计划，别离是对冲申请和并行申请。 1.对冲申请 既然99分位耗时比95分位耗时大一倍，那么如果在申请期待响应工夫曾经大于95分位耗时的时候能够重发一个雷同的申请，采纳两个申请中首先返回的后果。在google的相干实际中，对冲申请带来的成果是很显著的。 2.对冲申请剖析 从下面的剖析看，因为波及申请之间的同步和申请流量的复制对上游压力的增长，并行申请的老本是比拟高的。对于一个服务来说，想疾速的优化耗时抖动，对冲申请是个不错的抉择，革新成本低，优化成果显著。在google外部的实际中，是以95分位作为重发申请的工夫点，因为每个服务的状况可能都不一样，可能有的服务是93，94分位。那么对于这个重发申请的工夫点，咱们要怎么思考呢，能不能建设一个比拟普适的论断呢。上面是笔者的一些思考。 咱们以服务的百分位耗时建设数学模型，横轴为百分位，纵轴为对应耗时。由这个模型咱们能够失去一些论断，这是一个枯燥递增的模型（这个论断很容易失去，百分位耗时能够了解为将100个申请的耗时从小到大排序，第99个申请的耗时就是99分位耗时）。其次，这个模型的定义域是（0， 100]. 3.并行申请。 正如不要把鸡蛋放一个篮子里，如果同时向上游服务的两个或更多实例发送雷同的申请，当其中一个申请曾经返回了，就告诉另外一个申请进行执行，以缩小资源的投入。并行申请外面的数学逻辑是这样的，如果服务A内每个实例有1%的流量会呈现耗时抖动，那么如果同时发送申请到两个实例上，取最先返回的后果，耗时的不抖动的概率是1- 1% * 1% = 99.99%，同时发的申请越多，优化越显著，这里波及到一个老本与收益之间的均衡抉择问题。对于并行申请笔者有以下几个计划的思考： 申请之间相互告诉的实现。这个能够在服务调用框架上实现，让一个申请同时申请到上游的不同实例。在云原生时代，服务网格Service Mesh和SideCar能够劫持容器的网络行为，在这下面实现也是能够的。并行发送申请对分布式链路追踪的影响。为了不便咱们对服务链路进行跟踪，会有分布式的链路追踪进行日志的记录与剖析。如果咱们并行发送申请，那么在链路追踪中将会呈现两份一样的上游服务调用链路，这会让咱们难以剖析问题。两个并行申请后果可能不一样。举个例子，比方两个并行申请调用机器学习模块产出不一样的后果，这是齐全有可能的，一些依赖机器学习做决策的申请，可能会因为两个申请的模型后果不一样而导致最终的后果不统一。模型假如服务的申请品质相近。意思是每个申请的失常执行工夫应该是差不多的。如果一个申请的耗时很长，是因为他原本执行工夫就应该这么长，这样的状况是没有优化必要的。假如耗时抖动是肯定存在的。因为咱们探讨的就是这个问题，不存在就话这片文章就该到此结束了（笑。hhh）。假如申请连路上没台机器都会以肯定的概率呈现抖动景象。那么对于耗时的模型来说，就是存在X1与X2，满足X2 = X1 + 1或者X2=X1 + n,使得t2 >> t1.为了不便探讨，将(0, X1]和[X2, 100]两段函数拟合为一次函数。y=k1x+b1 x∈(0, x1]， y=k2x+b2 x∈[x2,100]在申请的耗时曾经达到了t1时，重发一个对冲申请。重发的申请对服务的整体情况不会有影响。也就是说，重发的申请耗时散布也会等概率的散布在上图的[0,100]去区间中。模型论断服务申请耗时的尾部也就是[x2, 100]这一段耗时将会变成：y=min{t1+ x1/100*(k1Z1+b1), k2Z2+b2},其中Z1∈(0,x1], Z2∈[x2, 100]t1+ x1/100(k1Z1+b1) 的值域为[t1+t0, t1 + t1]，因为x1/100趋近于1，k1Z1+b1值域为[t0,t1]，那么这时候尾部耗时就取决于[t1+t0, 2 t1]与[t2, t100]这两段的大小比照。那么这时候这个模型就能够进行收益剖析，如果如果t1+t0 > t100,咱们能够认为没有优化，因为当[t1 + t0, 2 t1]这段的最小值大于[t2, t100]的最大值的时候，阐明前者的散布齐全在后者的下面，没有优化可言。反之，如果2 t1 < t2，那么就是齐全有优化的。如果两段有重叠，那么优化局部就是重叠局部。实操考量对冲申请比拟适宜读的场景。如果是写相干的操作，很难勾销两个写操作的影响。x1的选取。如果x1太小，比方50，那么意味着要从新发送50%的流量，上游的压力变为了原来的1.5倍，这样老本太高了。在实现的时候t1的值如何获取。对于t1，能够应用高峰期的值，服务高峰期的流量远大于平峰期，在平峰期的时候重发的局部流量对上游影响并不大。其次如果想要实时的变动这个重发申请的机会，能够把值写在配置平台上。如果想要弄成自适应决策发送对冲申请机会的模式，能够建设实时的反馈机制，统计一个工夫窗口的耗时散布，决策出下一个工夫窗口的重发对冲申请机会。集群维度耗时抖动优化微分区。服务中的多个实例能够组成一个小型的分区，当分区中一个实例呈现耗时抖动，能够往该实例中其余实例转移流量。比方实例A所在分区中有20个实例，当A呈现耗时抖动，将流量转移到其余19个实例上。对于其余19个实例来说减少了大略5%的流量负载，却无效保障了分区内的耗时维持在一个较低的水位。分区状态探测与预测。在下面优化的前提下，能够探测每个分区的服务耗时状况以及预测出耗时抖动，及时的做流量的转移。实例监测与流量摘除。如果一个服务实力状态异样，能够把实例的流量摘掉，摊派到分区中别的实例下面去，这样做能够进步集群的整体健康状态。对于大型信息检索零碎的优化 对于大型的信息检索零碎来说，掂量服务质量的规范是，足够快的返回较好的后果，而不是比较慢的返回最好的后果。基于这个准则，google外部有以下两种优化措施。 ...

简介：本文对音讯队列 Kafka「检索组件」进行具体介绍，首先通过对音讯队列应用过程中的痛点问题进行介绍，而后针对痛点问题提出相应的解决办法，并对关键技术技术进行解读，旨在帮忙大家对音讯队列 Kafka「检索组件」的特点及应用形式更加相熟，以期能够帮忙大家更无效的解决在音讯排查过程中遇到的痛点问题。 作者：Kafka&Tablestore团队 前言还在为音讯队列应用时，不能高效排查反复和失败的音讯而困扰吗？ 还在为音讯队列应用时，无奈精确查找音讯内容和定位问题而苦恼吗？ 。。。 音讯队列 Kafka「检索组件」来帮您～ 本文对音讯队列 Kafka「检索组件」进行具体介绍，首先通过对音讯队列应用过程中的痛点问题进行介绍，而后针对痛点问题提出相应的解决办法，并对关键技术技术进行解读，旨在帮忙大家对音讯队列 Kafka「检索组件」的特点及应用形式更加相熟，以期能够帮忙大家更无效的解决在音讯排查过程中遇到的痛点问题。 痛点问题介绍在音讯队列的应用过程中，业内默认的是假如音讯进入音讯队列后，音讯是牢靠的，失落的概率也是低的。但理论利用中会面临各种各样的问题： 利用时面临的痛点问题因为分布式系统的个性，音讯的失败、反复是不可避免的，对于失败和反复的排查，通常是依附客户端的日志来推导，但如果规模宏大，客户手动做这个事件的难度也会很大，这就会使音讯的可靠性受到挑战； 此外，较大的我的项目个别由多人或多团队合作实现，音讯发送和生产的代码实现形式也各异，这会给音讯最终是否胜利完成使命带来挑战； 除了对问题后果的排查外，音讯会不会在产生时就不合乎预期呢？这同样也是困扰客户的难点之一。从目前音讯队列的体系来看，还无奈提供依照内容查看的形式来排查，导致了业务的正确性排查难度较大。 简略来说，音讯畛域往往每条音讯都能代表具体的含意和动作，一旦呈现失败、失落和谬误，在业内现有的音讯队列现状下，很难排查具体问题，从而会导致定位整个上下游链路的问题难度较大。 技术侧面临的痛点问题以上是客户在音讯利用的场景中会面临的问题。基于利用场景问题，在技术侧同样会面临不少痛点，在解决音讯问题排查时： 首先须要研发的代码投入、部署和运维，同时运维人员须要比拟相熟 Kafka 的应用，须要通过应用 Kafka 客户端进行消费者生产，而后依照遍历的形式进行音讯确认，从而确认音讯的存在； 除了须要研发的代码投入、部署和运维外，可能还须要引入其余产品，如对接流计算，通过流计算遍历音讯等。 更为麻烦的是，目前这种排查往往是十分频繁的，常常以周、甚至以天为单位，会使得研发、部署和运维投入较高的工夫老本；同时每次须要确认的元信息都不一样，会导致投入较大，而且灵活性也不高。 总结来说，音讯队列在应用过程中对失败和反复等问题排查时，一来在没有较好的工具和形式实现对内容的检索，排查难度较高，准确性和易用性都有余；二来须要投入较高的工夫和人力老本，投入大且不灵便。这些问题都会给用户在进行音讯问题排查时带来不少困扰。 Kafka 检索组件介绍通过上述痛点问题的介绍能够看到，目前在音讯畛域，对音讯排查等存在比拟多的痛点问题，为了解决以上问题，阿里云音讯队列 Kafka 版重磅推出音讯检索组件。上面对组件内容进行具体介绍： 检索组件简介音讯队列 Kafka「检索组件」是一个全托管、高弹性、交互式的检索组件，具备万亿级别音讯内容检索的秒级响应能力。 次要面向运维人员故障排查和复原场景，用于音讯相干的全链路音讯排查，包含音讯的发送、反复生产和失落校验；次要性能包含反对音讯按 Topic 分区、位点范畴和工夫范畴检索，同时反对按音讯 Key 和 Value 关键字检索等； 次要用来解决业内音讯产品不反对检索音讯内容的难题。 音讯队列 Kafka「音讯检索」借助 Kafka Connect 性能及表格存储（Tablestore）实现，通过 Connector 对 Topic 中的音讯进行转储，而后发送到表格存储中的数据表中，最初通过表格存储索引性能提供音讯检索的能力。 其外围是提供了齐备的音讯内容检索能力，能够疾速定位问题，同时便捷操作、节俭人力；当用户应用时，在实现音讯队列 Kafka 实例创立后，仅需简略五步即可实现对 Kafka 检索组件的利用： 上面简要对音讯队列 Kafka 版音讯检索的操作步骤进行介绍。 检索组件操作介绍1）开明音讯检索 首先开明某个实例下 Topic 的音讯检索性能，以便依据须要对其 Topic 中的音讯进行检索。步骤如下： 登录音讯队列 Kafka 版控制台；在概览页面的资源散布区域，抉择地区；在左侧导航栏，单击音讯检索；在音讯检索页面，从抉择实例的下拉列表抉择需检索 Topic 音讯所属的实例，而后单击开明音讯检索；开明音讯检索面板，填写开明参数，而后单击确定。 ...

分布式能力作为OpenHarmony操作系统的要害能力，始终备受关注，同时它也是开源社区能力构建的重点。在3月底公布的OpenHarmony v3.1 Release版本中，媒体子系统新增了两个分布式能力：分布式媒体库和分布式相机。本期就带大家一起来理解这两个新增的分布式能力~ 一、万物互联带给多媒体框架的挑战现在咱们在生活中曾经被越来越多的电子设备所突围。这些设施有不同的性能（音箱、大屏、摄像头、冰箱等）、不同的交互界面（语音、触屏、红外遥控等），给人们提供了足够便当的同时，却给开发者带来了微小的挑战： 设施的硬件和性能差别微小。这就导致了各产品利用间存在人造的隔离，要实现设施之间的多媒体互通互助也困难重重。如何屏蔽设施间的差别，提供绝对统一的多媒体能力接口？ 随着各种外围电子设备的减少，各设施间的连贯网络也变得更加简单。试想一下：当你须要在蓝牙音箱上播放电视的音频时，你不得不用遥控器在电视的菜单中进行繁琐的设置；当你想将声音切换到蓝牙耳机时，又不得不从新实现繁琐的设置操作。这样感觉是人在服务于这些设施，而不是设施服务于人。随着更多的电子设备进入人们的生存，简单的硬件环境带给人们的简单操作会越来越多。如何在人们须要的时候给出最佳的组网形式，并且可能实现媒体数据传输的最佳路由？ 在全屋智能化的明天，“丰盛的利用场景”层出不穷。每个繁多设施可能只有一个性能，比方：体脂秤、摄像头、投影仪等，然而用户的利用场景却大多汇合了多种性能。如何让不同的设施组织起来，独特给用户提供一个残缺的媒体性能？ 如何解决下面这些问题呢？这就须要构建一个人造反对分布式的操作系统。OpenHarmony在初始设计阶段就将焦点放在如何实现分布式能力下面，这使它人造具备分布式个性，可能轻松实现设施间的硬件互助、数据共享、服务迁徙，同时使利用轻松接入分布式能力，给用户提供顺畅的跨设施交互体验。 上面咱们要介绍的两个分布式能力——分布式媒体库和分布式相机，别离用于撑持媒体库和相机的分布式场景，为用户提供跨设施的多媒体交互体验。 二、分布式媒体库上面从框架图和API接口的应用两个方面，为大家介绍分布式媒体库。 1. 框架图 分布式媒体库的框架图如下： 图1 分布式媒体库框架图 分布式媒体库次要由以下两局部组成： ● MediaLibrary JS API：通过JS API接口向应用层提供媒体文件的治理和操作的能力。 ● MediaLibraryDataAbility：通过SyncTable、RDB Utils、File Utils功能模块，与媒体子系统内部的分布式数据库和分布式文件系统交互，从而取得对分布式数据的增删改查能力。 2. API接口的应用 开发者次要通过JS API接口来应用分布式媒体库能力。上面通过两个典型操作来解说如何应用分布式媒体库的JS API接口： （1）获取设施的networkId 通过getActivePeers()接口能够获取以后组网中所有可拜访的设施。获取到的PeerInfo信息中蕴含一个networkId参数，以此作为分布式数据库拜访的要害参数，来辨别要拜访的设施。 （2）应用networkId进行数据操作 MediaFetchOptions提供对媒体库进行拜访操作的参数汇合，其中的networkId参数会追随MediaFetchOptions一起通过getFileAssets()接口下发给媒体库服务接口，并且依此来拜访对应设施上的数据。 更多的接口详情，请从码云OpenHarmony我的项目的媒体库JS API申明文件中获取。 https://gitee.com/openharmony... 上面咱们从零碎相册利用的实现代码中抽取几个要害的代码段，看看利用拜访分布式媒体库的操作流程： 零碎相册利用的残缺代码及开发阐明，从码云OpenHarmony我的项目中获取。 https://gitee.com/openharmony... 三、分布式相机上面从框架图和API接口的阐明两个方面，为大家介绍分布式相机。 1. 框架图 分布式相机的框架图如下： 图2 分布式相机框架图 从图2中能够看出，分布式相机框架（Distributed Hardware）分为主控端和被控端。设施B领有本地相机设施，分布式组网中的设施A能够分布式调用设施B的相机设施。这种场景下，设施A是主控端，设施B是被控端，两个设施通过软总线进行交互。VirtualCameraHAL作为硬件适配层（HAL）的一部分，负责和分布式相机框架中的主控端交互，将主控端CameraFramwork下发的指令传输给分布式相机框架的SourceMgr解决。SourceMgr则通过软总线将管制信息传递给被控端的CameraClient，CameraClient间接通过调用被控端CameraFramwork的接口来实现对设施B相机的管制。从设施B反馈的预览图像数据会通过分布式相机框架的ChannelSink回传到设施A的HAL层，进而反馈给利用。通过这种形式，设施A的利用就能够像应用本地设施一样应用设施B的相机。 2. API接口的应用 开发者次要通过JS API接口来应用分布式相机能力。上面通过两个典型操作来解说如何应用分布式相机的JS API接口： （1）获取可用的相机设施 通过getCameras()接口能够取得以后组网中所有可用的相机设施（包含分布式相机设施）。在获取到的Camera信息中，有两个参数须要关注： ● cameraId：相机设施的惟一标识。 ● connectionType：相机设施的连贯类型。当参数值为CAMERA_CONNECTION_REMOTE时，示意此相机设施为分布式相机设施。 （阐明：在分布式相机的 JS API中，所有的接口都是本地相机设施和分布式相机设施共用的，接口通过参数cameraId来指定执行操作的相机设施。） （2）创立相机设施输出流 ...

@[toc] 一、ScheduleMaster 外围概念概念对立执多个零碎的工作【回收超时订单，清理垃圾信息 】，如图：二、ScheduleMaster 利用场景场景次要利用在微服务零碎中。如图：三、ScheduleMaster 我的项目落地工具 ScheduleMaster 网盘下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1LcCH... 提取码：eyupDemo 我的项目步骤 运行ScheduleMaster 启动命令 #进入Hos.ScheduleMaster.Web\bin\Release\netcoreapp3.1\publish目录中启动#备注：默认数据库为sqlserver，如果其余数据库须要在appsettings.json中批改数据库类型和数据库连贯地址 dotnet Hos.ScheduleMaster.Web.dll#进入Hos.ScheduleMaster.QuartzHost\bin\Release\netcoreapp3.1\publish 目录中启动 dotnet Hos.ScheduleMaster.QuartzHost.dll --urls http://*:30001运行后果如图： 浏览器运行后果：http://localhost:30000，用户名：admin 明码：111111如图： Demo我的项目 新建一个订单回收API接口 private readonly ILogger<HomeController> logger; public HomeController(ILogger<HomeController> _logger) { logger = _logger; } /// <summary> /// 超时订单回收接口 /// </summary> /// <returns></returns> [HttpPost] public IActionResult OrderCancel() { logger.LogInformation("回收订单工作"); return Ok("回收订单工作"); }新建工作 点击工作列表如图：点击创立工作按钮->抉择 “根底信息配置”如图： 抉择“元数据配置”，在点击“保留”即可,如图： 运行后果（每隔5秒进行调用订单回收接口），如图：四、ScheduleMaster 运行原理原理 Master 概念主节点：协调 Hos.ScheduleMaster.WebNode 概念工作节点：执行业务 Hos.ScheduleMaster.QuartzHost数据库用来存储工作信息。全局架构如图：执行过程客户端---->Hos.ScheduleMaster.Web（master节点）---->Hos.ScheduleMaster.QuartzHost(工作节点)---->订单回收接口 master节点的外围 抉择工作节点指定工作节点，执行工作工作节点的外围 取出工作配置信息应用Quartz依据配置运行工作 应用HttpClient 调用接口应用反射调用程序集办法 ...

1.概述分布式任务调度框架简直是每个大型利用必备的工具。XXL-JOB是一个分布式任务调度平台，其外围设计指标是开发迅速、学习简略、轻量级、易扩大。现已凋谢源代码并接入多家公司线上产品线，开箱即用。 目前已有多家公司接入xxl-job，包含比拟出名的公众点评，京东，优信二手车，北京尚德，360金融 (360)，联想集团 (联想)，易信 (网易)等等.... 2.个性① 功能强大 1、简略：反对通过 Web 页面对工作进行 CRUD 操作，操作简略，一分钟上手；2、动静：反对动静批改工作状态、启动/进行工作，以及终止运行中工作，即时失效；3、事件触发：除了”Cron 形式”和”工作依赖形式”触发工作执行之外，反对基于事件的触发工作形式。调度核心提供触发工作单次执行的 API 服务，可依据业务事件灵便触发。4、GLUE：提供 Web IDE，反对在线开发工作逻辑代码，动静公布，实时编译失效，省略部署上线的过程。反对 30 个版本的历史版本回溯。 19、脚本工作：反对以 GLUE 模式开发和运行脚本工作，包含 Shell、Python、NodeJS、PHP、PowerShell 等类型脚本;5、命令行工作：原生提供通用命令行工作 Handler（Bean工作，”CommandJobHandler”）；业务方只须要提供命令行即可；6、工作依赖：反对配置子工作依赖，当父工作执行完结且执行胜利后将会被动触发一次子工作的执行, 多个子工作用逗号分隔；7、自定义工作参数：反对在线配置调度工作入参，即时失效；8、数据加密：调度核心和执行器之间的通信进行数据加密，晋升调度信息安全性；9、跨平台：原生提供通用 HTTP 工作Handler（Bean 工作，”HttpJobHandler”）；业务方只须要提供 HTTP 链接即可，不限度语言、平台；10、国际化：调度核心反对国际化设置，提供中文、英文两种可选语言，默认为中文；② 高性能 1、分片播送工作：执行器集群部署时，工作路由策略抉择”分片播送”状况下，一次任务调度将会播送触发集群中所有执行器执行一次工作，可依据分片参数开发分片工作；2、动静分片：分片播送工作以执行器为维度进行分片，反对动静扩容执行器集群从而动静减少分片数量，协同进行业务解决；在进行大数据量业务操作时可显著晋升工作解决能力和速度。3、调度线程池：调度零碎多线程触发调度运行，确保调度准确执行，不被梗塞；4、全异步：任务调度流程全异步化设计实现，如异步调度、异步运行、异步回调等，无效对密集调度进行流量削峰，实践上反对任意时长工作的运行；5、线程池隔离：调度线程池进行隔离拆分，慢工作主动降级进入 ”Slow” 线程池，防止耗尽调度线程，进步零碎稳定性；③ 高可用 1、调度核心 HA（核心式）：调度采纳核心式设计，“调度核心”自研调度组件并反对集群部署，可保障调度核心 HA；2、执行器 HA（分布式）：工作分布式执行，工作”执行器”反对集群部署，可保障工作执行 HA；3、路由策略：执行器集群部署时提供丰盛的路由策略，包含：第一个、最初一个、轮询、随机、一致性 HASH、最不常常应用、最近最久未应用、故障转移、繁忙转移等；4、故障转移：工作路由策略抉择”故障转移”状况下，如果执行器集群中某一台机器故障，将会主动 Failover 切换到一台失常的执行器发送调度申请。5、阻塞解决策略：调度过于密集执行器来不及解决时的解决策略，策略包含：单机串行（默认）、抛弃后续调度、笼罩之前调度；6、工作超时管制：反对自定义工作超时工夫，工作运行超时将会被动中断工作；7、工作失败重试：反对自定义工作失败重试次数，当工作失败时将会依照预设的失败重试次数被动进行重试；其中分片工作反对分片粒度的失败重试；8、一致性：“调度核心”通过DB锁保障集群散布式调度的一致性, 一次任务调度只会触发一次执行；④ 监控治理 1、注册核心: 执行器会周期性主动注册工作, 调度核心将会主动发现注册的工作并触发执行。同时，也反对手动录入执行器地址；2、弹性扩容缩容：一旦有新执行器机器上线或者下线，下次调度时将会重新分配工作；3、工作失败告警；默认提供邮件形式失败告警，同时预留扩大接口，可不便的扩大短信、钉钉等告警形式；4、工作进度监控：反对实时监控工作进度；5、Rolling 实时日志：反对在线查看调度后果，并且反对以 Rolling 形式实时查看执行器输入的残缺的执行日志；6、邮件报警：工作失败时反对邮件报警，反对配置多邮件地址群发报警邮件；7、推送 Maven 地方仓库: 将会把最新稳定版推送到 Maven 地方仓库, 不便用户接入和应用;8、运行报表：反对实时查看运行数据，如工作数量、调度次数、执行器数量等；以及调度报表，如调度日期分布图，调度胜利分布图等；9、容器化：提供官网 Docker 镜像，并实时更新推送 Docker Hub，进一步实现产品开箱即用；10、用户治理：反对在线管理系统用户，存在管理员、普通用户两种角色；11、权限管制：执行器维度进行权限管制，管理员领有全量权限，普通用户须要调配执行器权限后才容许相干操作；3.架构设计3.1 设计思维 将调度行为形象造成“调度核心”公共平台，而平台本身并不承当业务逻辑，“调度核心”负责发动调度申请。将工作形象成扩散的 JobHandler ，交由“执行器”对立治理，“执行器”负责接管调度申请并执行对应的 JobHandler中 业务逻辑。因而，“调度”和“工作”两局部能够互相解耦，进步零碎整体稳定性和扩展性。 如果胖友对分布式任务调度平台有肯定理解的话，如果从调度零碎的角度来看，能够分成两类： ...

作者：敖小剑 - Dapr Approver通过 Dapr 中国社区十余位贡献者一个多月的致力，Dapr 官网文档中文翻译 v1.5 版本实现翻译和审校，正式公布并上线 Dapr 官网。 拜访形式v1.5 版本的中文文档在3月19日曾经正式公布并上线 Dapr 官网，请关上 Dapr 文档的官方网站：https://docs.dapr.io/ 在右上角的下拉框中顺次抉择 “v1.5” 和 “简体中文”： 或间接进入网址：https://v1-5.docs.dapr.io/zh-... 公布内容本次公布的翻译内容蕴含 Dapr 官网英文文档 v1.5 版本对应的简直所有内容： 例外的是图中所示的 “developing-applications” 和 “reference” 两个大章节。 特地阐明：在 Dapr 的官网文档中，有三个章节因为内容超级多，始终是 Dapr 中文文档翻译工作中最艰苦的局部，因工作量微小被戏称为"三座大山"。在 v1.5 版本的翻译工作中，除了更新惯例内容之外，重点实现了 “operations” 章节的翻译和审校。至此"三座大山"中的第一座被颠覆，另外 “developing-applications” 章节翻译靠近实现只待审校， “reference” 翻译过半，进度喜人。 预期在 v1.6 版本中，中文翻译小组将实现 “developing-applications” 章节内容的审校。预期在 v1.7 或 v1.8 版本中实现 “operations” 章节的翻译和审校，彻底颠覆"三座大山"，实现 Dapr 官网文档的残缺翻译。 特地鸣谢Dapr 中国社区在去年底重组了中文文档翻译小组，重启了 Dapr 翻译文档的翻译工作。 以下是参加 Dapr 中文文档 v1.5 版本翻译和审校的贡献者名单： 谢谢各位小伙伴的辛苦致力和无私奉献！ 翻译进度阐明借此机会，答复社区同学常常问到的两个和中文文档翻译进度无关的问题。 ...

简介：EPL背地的技术框架是如何设计的？开发者能够怎么应用EPL？EPL将来有哪些布局？明天一起来深刻理解。 作者 | 王林、飒洋起源 | 阿里技术公众号 一 导读最近阿里云机器学习PAI平台和达摩院智能计算实验室一起公布“低碳版”巨模型M6-10T，模型参数曾经从万亿跃迁到10万亿，规模远超业界此前公布的万亿级模型，成为以后寰球最大的AI预训练模型。同时，做到了业内极致的低碳高效，应用512 GPU在10天内即训练出具备可用程度的10万亿模型。相比之前公布的大模型GPT-3，M6实现等同参数规模，能耗仅为其1%。 M6模型训练应用的正是阿里云机器学习PAI平台自研的分布式训练框架EPL(Easy Parallel Library，原名whale)。EPL通过对不同并行化策略进行对立形象、封装，在一套分布式训练框架中反对多种并行策略，并进行显存、计算、通信等全方位优化来提供易用、高效的分布式训练框架。 EPL背地的技术框架是如何设计的？开发者能够怎么应用EPL？EPL将来有哪些布局？明天一起来深刻理解。 二 EPL是什么EPL(Easy Parallel Library)是阿里巴巴最近开源的，对立了多种并行策略、灵便易用的自研分布式深度学习训练框架。 1 我的项目背景近些年随着深度学习的火爆，模型的参数规模也飞速增长，OpenAI数据显示： 2012年以前，模型计算耗时每2年增长一倍，和摩尔定律保持一致；2012年后，模型计算耗时每3.4个月翻一倍，远超硬件倒退速度； 近一年来，百亿、千亿级的参数模型陆续面世，谷歌、英伟达、阿里、智源研究院更是公布了万亿参数模型。随着模型参数规模的增大，模型成果逐步提高，但同时也为训练框架带来更大的挑战。以后曾经有一些分布式训练框架Horovod、Tensorflow Estimator、PyTorch DDP等反对数据并行，Gpipe、PipeDream、PipeMare等反对流水并行，Mesh Tensorflow、FlexFlow、OneFlow、MindSpore等反对算子拆分，但当训练一个超大规模的模型时还是会面临一些挑战： 如何简洁易用：接入门槛高：用户实现模型分布式版本难度大、老本高，须要有领域专家教训能力实现高效的分布式并行策略； 最优策略难：随着钻研人员设计出越来越灵便的模型以及越来越多的并行减速办法，如果没有主动并行策略摸索反对，用户很难找到最适宜本身的并行策略；迁徙代价大：不同模型适宜不同的混合并行策略，但切换并行策略时可能须要切换不同的框架，迁徙老本高；如何进步性价比：业界训练万亿规模模型须要的资源：英伟达 3072 A100、谷歌 2048 TPU v3，资源老本十分高；如何降本增效，组合应用各种技术和办法来缩小须要的资源，进步训练的速度；为了应答以后分布式训练的挑战，阿里云机器学习PAI团队自主研发了分布式训练框架EPL，将不同并行化策略进行对立形象、封装，在一套分布式训练框架中反对多种并行策略。同时，EPL提供简洁易用的接口，用户只需增加几行annotation（正文）即可实现并行策略的配置，不须要改变模型代码。EPL也能够在用户无感的状况下，通过进行显存、计算、通信等全方位优化，打造高效的分布式训练框架。 2 次要个性多种并行策略对立：在一套分布式训练框架中反对多种并行策略（数据/流水/算子/专家并行）和其各种组合嵌套应用；接口灵便易用：用户只需增加几行代码就能够应用EPL丰盛的分布式并行策略，模型代码无需批改；主动并行策略摸索：算子拆分时主动摸索拆分策略，流水并行时主动摸索模型切分策略；分布式性能更优：提供了多维度的显存优化、计算优化，同时联合模型构造和网络拓扑进行调度和通信优化，提供高效的分布式训练。3 开源地址见文末三 EPL次要技术特点EPL通过丰盛并行化策略、简略易用的接口、多维度的显存优化技术和优化的计算通信减速技术，让每一位算法工程师都能轻松训练分布式大模型工作。丰盛的并行化策略：EPL提供了多种并行化策略及其组合策略，蕴含数据并行、流水并行、算子拆分并行及并行策略的组合嵌套。丰盛的策略抉择使得不同的模型构造都能找到最适宜本人的分布式训练形式。 易用性：用户的模型编程接口和训练接口均基于TensorFlow，用户只需在已有的单机单卡模型上做简略的标记，即可实现不同的分布式策略。EPL设计了两种简略的策略接口(replicate/split)来表白分布式策略及混合并行。分布式策略标记的形式让用户无需学习新的模型编程接口，仅需几行代码即可实现和转换分布式策略，极大升高了分布式框架的应用门槛。显存优化：EPL提供了多维度的显存优化技术，蕴含主动重算技术(Gradient Checkpoint)，ZeRO数据并行显存优化技术，CPU Offload技术等，帮忙用户用更少的资源训练更大的模型。通信优化技术：EPL深度优化了分布式通信库，包含硬件拓扑感知、通信线程池、梯度分组交融、混合精度通信、梯度压缩等技术。1 技术架构EPL框架如下图所示，次要分为以下几个模块： 接口层：用户的模型编程接口基于TensorFlow，同时EPL提供了易用的并行化策略表白接口，让用户能够组合应用各种混合并行策略；两头表白层：将用户模型和并行策略转化成外部表白，通过TaskGraph、VirtualDevices和策略形象来表白各种并行策略；并行化引擎层：基于两头表白，EPL会对计算图做策略摸索，进行显存/计算/通信优化，并主动生成分布式计算图；Runtime执行引擎：将分布式执行图转成TFGraph，再调用TF 的Runtime来执行； 2 并行化策略表白EPL通过strategy annotation的形式将模型划分为多个TaskGraph，并在此基础上进行并行化。EPL有两类strategy：replicate 和 split。通过这两种并行化接口，能够表白出各种不同的并行化策略，例如： 1、数据并行: 上面这个例子是一个数据并行的例子，每个模型正本用一张卡来计算。如果用户申请了8张卡，就是一个并行度为8的数据并行任务。 2、流水并行：在上面的例子里，模型被切分成2个 TaskGraph, "stage0"和"stage1"，用户能够通过配置pipeline.num_micro_batch参数来设定pipeline的micro batch数量。在这个例子里，"stage_0"和"stage_1"组成一个模型正本，共须要2张GPU卡。如果用户申请了8张卡，EPL会主动在pipeline外嵌套一层并行度为4的数据并行（4个pipeline正本并行执行）。 3、算子拆分并行：在以下例子中，EPL会对split scope下的模型定义做拆分，并搁置在不同的GPU卡上做并行计算。 4、同时，EPL反对对上述并行策略进行组合和嵌套，组成各种混合并行策略，更多示例能够参考开源代码的文档和示例。 3 显存优化当模型增长，GPU的显存经常成为训练大模型的瓶颈。EPL提供了多维度的显存优化技术，极大优化了训练显存消化。 重算 Recomputation (Gradient Checkpoint)：失常的DNN前向过程中会生成activation，这部分activation会在后向过程中用于梯度计算。因而，在梯度生成之前，前向的activation会始终存留在显存中。activation大小和模型构造以及batch size相干，通常占比都十分高。Gradient Checkpoint (GC) 通过保留前向流传过程中的局部activation，在反向流传中重算被开释的activation，用工夫换空间。GC中比拟重要的一部分是如何抉择适合的checkpoint点，在节俭显存、保障性能的同时，又不影响收敛性。EPL提供了主动GC性能，用户能够一键开启GC优化性能。ZeRO：在数据并行的场景下，每个卡上会寄存一个模型正本，optimizer state等，这些信息在每张卡上都是一样，存在很大的冗余量。当模型变大，很容易超出单卡的显存限度。在分布式场景下，能够通过相似DeepSpeed ZeRO的思路，将optimizer state和gradient分片存在不同的卡上，从而缩小单卡的persistent memory占用。显存优化的AMP(Auto Mixed Precision)：在惯例的AMP里，须要保护一个FP16的weight buffer，对于参数量比拟大的模型，也是不小的开销。EPL提供了一个显存优化的AMP版本，FP16只有在用的时候才cast，从而节约显存。Offload: Offload将训练的存储空间从显存扩大到内存甚至磁盘，能够用无限的资源训练大模型。同时，EPL反对各种显存优化技术的组合应用，达到显存的极致优化。阿里云机器学习PAI团队在T5模型上开启了GC+ZeRO+显存优化的AMP技术，在性能放弃不变的状况下，显存升高2.6倍。 ...

简介：企业数字化转型过程中，人造会遇到音讯路由，异地多活，协定适配，音讯备份等场景。本篇次要通过 EventBridge 音讯路由的利用场景和利用试验介绍，帮忙大家理解如何通过 EventBridge 的音讯路由高效构建音讯路由能力。 作者：肯梦 企业数字化转型过程中，人造会遇到音讯路由，异地多活，协定适配，音讯备份等场景。本篇次要通过 EventBridge 音讯路由的利用场景和利用试验介绍，帮忙大家理解如何通过 EventBridge 的音讯路由高效构建音讯路由能力。 背景常识EventBridge 音讯路由次要波及以下云产品和服务： 事件总线 EventBridge事件总线 EventBridge 是阿里云提供的一款无服务器事件总线服务，反对阿里云服务、自定义利用、SaaS 利用以标准化、中心化的形式接入，并可能以标准化的 CloudEvents 1.0 协定在这些利用之间路由事件，帮忙您轻松构建松耦合、分布式的事件驱动架构。 音讯队列 RabbitMQ 版阿里云音讯队列 RabbitMQ 版反对 AMQP 协定，齐全兼容 RabbitMQ 开源生态以及多语言客户端，打造分布式、高吞吐、低提早、高可扩大的云音讯服务。开箱即用，用户无需部署免运维，轻松实现疾速上云，阿里云提供全托管服务，更业余、更牢靠、更平安。 音讯队列 MNS 版阿里云音讯服务 MNS 版是一款高效、牢靠、平安、便捷、可弹性扩大的分布式音讯告诉服务。MNS 可能帮忙利用开发者在他们利用的分布式组件上自在的传递数据、告诉音讯，构建松耦合零碎。 场景利用EventBridge 音讯路由性能在构建在构建音讯零碎过程中次要利用于上面三个场景，一是音讯路由场景，二是音讯多活场景，三是多协定适配场景，上面对这三个场景进行简要介绍。 音讯路由场景 该场景是指心愿对音讯进行二次散发，通过简略过滤或者筛选将音讯散发到其余 Topic 或跨地区 Topic，实现音讯共享 & 音讯脱敏的场景。 通过一层转发将音讯分发给不同的 Topic 生产，是音讯路由的外围能力。随着企业转型遇到音讯拆分且做业务脱敏的场景会越来越多。如下图是一个较为典型的路由分流场景。 音讯多活场景 音讯多活场景指每个数据中心均部署了残缺、独立的 MQ 集群。数据中心内的应用服务只连贯本地的 MQ 集群，不连贯其余单元的 MQ 集群。MQ 集群中蕴含的音讯路由模块，负责在不同单元 MQ 集群之间同步指定主题的音讯。 依据应用服务是否具备单元化能力，可分为核心服务和单元服务两类。核心服务只在一个数据中心提供服务；单元服务在各个数据中心都提供服务，但只负责合乎规定的局部用户，而非全量用户。 所有部署了单元服务的数据中心都是一个单元，所有单元的单元服务同时对外提供服务，从而造成一个异地多活架构或者叫单元化架构。通过多活管控平台可动静调整各个单元服务负责的流量。 多协定适配场景 随着业务团队的逐步宏大，对音讯的建设诉求一劳永逸，因为部门技术栈的不同会导致部门间的音讯协定也不尽相同。多协定适配是指用一种音讯协定平滑迁徙到多种音讯协定的能力。 架构形容应用 EventBridge 的事件流能力做音讯路由，事件流模型是 EventBridge 在音讯畛域主打的解决模型，实用规范 Streaming（1:1）流式解决场景，无总线概念。用于端到端的音讯路由，音讯转储，音讯同步及解决等，帮忙开发者轻松构建云上数据管道服务。 ...

一、计划背景RocketMQ（以下简称MQ）作为消息中间件在事务管理，异步解耦，削峰填谷，数据同步等利用场景中有着宽泛应用。当业务零碎进行灰度公布时，Dubbo与HTTP的调用能够基于业界通用的灰度形式在咱们的微服务治理与网关平台来实现，但MQ已有的灰度计划都不能齐全解决音讯的隔离与切换连接问题，为此，咱们在鲁班MQ平台（蕴含根因剖析、资源管理、订阅关系校验、延时优化等等的扩大）减少了MQ灰度性能的扩大实现。 二、RocketMQ技术特点为什么MQ的灰度计划迟迟没有实现呢？咱们先来回顾一下RocketMQ的几个核心技术点。 2.1 存储模型的简述 （图2.1  MQ的存储模型） CommitLog：音讯体理论存储的中央，当咱们发送的任一业务音讯的时候，它最终会存储在commitLog上。MQ在Broker进行集群部署（这里为也简洁，不波及主从局部）时，同一业务音讯只会落到集群的某一个Broker节点上。而这个Broker上的commitLog就会存储所有Topic路由到它的音讯，当音讯数据量达到1个G后会从新生成一个新的commitLog。 Topic：音讯主题，示意一类音讯的逻辑汇合。每条音讯只属于一个Topic，Topic中蕴含多条音讯，是MQ进行音讯发送订阅的根本单位。属于一级音讯类型，偏重于业务逻辑设计。 Tag：音讯标签，二级音讯类型，每一个具体的音讯都能够选择性地附带一个Tag，用于辨别同一个Topic中的音讯类型，例如订单Topic， 能够应用Tag=tel来辨别手机订单，应用Tag=iot来示意智能设施。在生产者发送音讯时，能够给这个音讯指定一个具体的Tag， 在生产方能够从Broker中订阅获取感兴趣的Tag，而不是全副音讯（注：谨严的拉取过程，并不全是在Broker端过滤，也有可能局部在生产方过滤，在这里不开展形容）。 Queue：实际上Topic更像是一个逻辑概念供咱们应用，在源码层级看，Topic以Queue的模式散布在多个Broker上，一个topic往往蕴含多条Queue（注：全局程序音讯的Topic只有一条Queue，所以能力保障全局的程序性），Queue与commitLog存在映射关系。能够了解为音讯的索引，且只有通过指定Topic的具体某个Queue，能力找到音讯。（注：相熟kafka的同学能够类比partition）。 生产组及其ID：示意一类Producer或Consumer，这类Producer或Consumer通常生产或生产同利用域的音讯，且音讯生产与生产的逻辑统一。每个生产组能够定义全局维一的GroupID来标识，由它来代表生产组。不同的生产组在生产时相互隔离，不会影响彼此的生产位点计算。 2.2 音讯发送与生产 （图2.2  音讯发送与拉取模型） 2.2.1 客户端标识 在生产者或消费者集群中，每一个MQ客户端的运行实例，在MQ的客户端会保障产生惟一的ClientID。注：同一利用实例中，既充当生产者，也充当消费者时，其ClientID实际上是同一个取值。 2.2.2 音讯发送 当向某个Topic发送音讯的时候，会首先取得这个Topic的元数据，元数据会包含它有多少个Queue，每个Queue属于哪个Broker。默认的状况下，发送方会抉择一条Queue发送以后音讯，算法类型是轮询，也就是下一条音讯会抉择另一条Queue进行发送。另外MQ也提供了指定某条Queue或者自定义抉择Queue的办法进行音讯的发送，自定义抉择Queue需实现MessageQueueSelector接口。 2.2.3 音讯生产 进行音讯的生产时，同一生产组(GroupID)的消费者会订阅Topic，消费者首先取得Topic的元数据，也就是会取得这个Topic的所有Queue信息。而后这些Queue按规定调配给各个具体的客户端（ClientID)，各个客户端依据调配到的Queue计算对应的须要拉取音讯的offset并生成PullRequest，拉取音讯并生产实现后，客户端会生成ACK并更新生产进度。 这里的生产进度是该批音讯未生产胜利的最小offset，如图2.3所示，一批音讯中如果1、5未生产，其余的音讯已生产，此时更新的offset仍是1，消费者如果宕机重启，会从1号开始生产音讯，此时2、3、4号音讯将会反复生产。 （图2.3  生产进度更新示意图） 因而RocketMQ只保障了音讯不会失落，无奈保障音讯不会反复生产，音讯的幂等性须要业务本人实现。 另外，生产方能够指定生产某些Tag的音讯，在pullRequest进行拉取时，会在Broker里会依照存储模型的Queue索引信息按hash值进行疾速过滤，返回到生产方，生产方也会对返回的音讯进行精准的过滤。 2.3 订阅关系一致性在生产端，同一生产组内（GroupID雷同，本节所形容的前提都是同一生产组内）的各个利用实例MQ客户端须要放弃订阅关系的一致性，所谓订阅关系的一致性就是同一生产组内的所有客户端所订阅的Topic和Tag必须完全一致，如果组内订阅关系不统一，音讯生产的逻辑就会凌乱，甚至导致音讯失落。 2.3.1 订阅关系的保护 每一个利用实例MQ客户端都有独立的ClientID，咱们简略地解说一下订阅关系的保护： 各个MQ生产客户端会带着它的ClientID向所有Broker发送心跳包，心跳包中含有具体的本客户端订阅的Topic & Tag等信息，registerConsumer办法会依照生产组将客户端分组存储，同一生产组内的ClientID信息在同一个ConsumerGroupInfo中；Broker在接管到任何生产客户端发过来的心跳包后，会在ConsumerManager类中的ConcurrentMapconsumerTable依照生产组名称GroupID作为key存储不同的生产组信息，同一生产组的订阅信息会在每一次收到心跳包后，都会按以后的订阅Topic & Tag信息进行更新保护，也就是相当于只保留最新的心跳包订阅信息（心跳包中的subVersion会标记心跳包版本，当重均衡后果产生扭转后，subVersion会更新，Broker只会保留最新版本的心跳包中的订阅信息），不论这个心跳包来源于这个生产组的哪个ClientID。（因为Tag是依赖于Topic的属性，Topic和Tag订阅关系不统一时Broker对应的处理结果也略有不同，具体可见updateSubscription办法）。2.3.2 订阅不统一影响 在这里应用例子的形式来论述订阅关系不统一带来的局部问题。假如同一组内的消费者clientA订阅了TOPIC\_A，clientB订阅了TOPIC\_B；TOPIC\_A、TOPIC\_B均为4条Queue，在进行生产调配时，最终Queue的调配后果如下： （表2.1  音讯费者的Queue调配后果表) 因为clientB没有订阅TOPIC\_A，clientA也没有订阅TOPIC\_B，所以TOPIA\_A中的Queue-2、Queue-3，TOPIC\_B中的Queue-0、Queue-1中的音讯则无奈失常生产。而且在理论过程中，clientA也没法失常生产TOPIC_B的音讯，这时会在客户端看到很多异样，有些Queue的音讯得不到生产产生沉积。 此外，在订阅关系中，不同client所订阅的Tag不一样时，也会产生拉取的音讯与所须要订阅的音讯不匹配的问题。 三、业界MQ灰度计划 （图3.1  灰度调用示意图） 通常，业务灰度只严格地保障RPC服务之间的调用，局部音讯灰度流量的散失或谬误是能够容忍的，如图3-1所示，V\_BFF产生的灰度音讯会被V\_TRADE的失常版本与灰度版本收到并随机生产，导致局部灰度流量没有进入冀望的环境，但整体RPC服务的调用还是隔离了灰度与非灰度环境。当业务对音讯生产的逻辑进行了更改，或者不想让灰度的音讯影响线上的数据时，MQ的灰度就必须要实现。 因为订阅关系的限度，以后的业界实现的MQ灰度计划都是失常版本与灰度版本应用不同的GroupID来实现。以下的计划均应用了不同的GroupID。 3.1 影子Topic的计划新建一系列新的Topic来解决隔离灰度的音讯。例如对于TOPIC\_ORDER会创立TOPIC\_ORDER_GRAY来给灰度环境应用。 发送方在发送时，对灰度的音讯写入到影子Topic中。生产时，灰度环境只应用灰度的分组订阅灰度的Topic。 3.2 Tag的计划发送方在发送时，对灰度环境产生的音讯的Tag加注灰度标识。生产方，每次灰度版本公布时只订阅灰度Tag的音讯，失常的版本订阅非灰度的Tag。 3.3 UserProperty的计划发送方在发送时，对灰度环境产生的音讯的UserProperty加注灰度标识。生产方的客户端须要进行改写，依据UserProperty来过滤，失常的版本会跳过这类音讯，灰度的版本会解决灰度音讯。 3.4 以后的计划缺点以上三种计划各自的劣势在这里不做比拟，但都存在以下独特的缺点（也有其它的缺点或开发诉求，但不致命），无奈真正实现灰度状态切换回失常状态时音讯不失落解决，导致整个灰度计划都是从入门到放弃的过程： 因为应用不同的生产组，那么灰度版本验证通过后，如何正确地连接回原失常版本的生产组的生产位移，做到高效地不失落信息处理呢？灰度的音讯如何确保精确地生产结束，做到落在灰度标识的音讯做到高效地不失落信息处理呢？开启灰度时，灰度音讯的位点从那里开始？状态的细节化如何管控？四、鲁班MQ平台的灰度计划实质上，MQ灰度问题的外围就是高效地将灰度与非灰度的音讯隔离开，生产方依照本人的需要来精确获取到对应版本的音讯；当灰度实现后，可能正确地拼接回来音讯的位移，做到不失落解决必要的音讯，也就是状态细节上的治理。为了实现这个目标，本计划别离在以下几点进行了革新。 本计划中波及到的代码为测试代码，次要用于阐明计划，理论代码会更精密解决。 4.1 Queue的隔离应用 （图4.1  Queue的辨别应用） ...

简介：ubeDL 为分布式训练作业带来了 HostNetwork 网络模式，反对计算节点之间通过宿主机网络互相通信以晋升网络性能，同时适应 RDMA/SCC 等新型高性能数据中心架构的网络环境，此外，KubeDL 针对 HostNetwork 模式带来的 FailOver 后新端口相互感知等问题也带来了新的解决思路。 作者：陈裘凯（ 求索） 前言KubeDL 是阿里开源的基于 Kubernetes 的 AI 工作负载治理框架，取自"Kubernetes-Deep-Learning"的缩写，心愿可能依靠阿里巴巴的场景，将大规模机器学习作业调度与治理的教训反哺社区。目前 KubeDL 曾经进入 CNCF Sandbox 我的项目孵化，咱们会一直摸索云原生 AI 场景中的最佳实际，助力算法科学家们简略高效地实现翻新落地。 KubeDL 为分布式训练作业带来了 HostNetwork 网络模式，反对计算节点之间通过宿主机网络互相通信以晋升网络性能，同时适应 RDMA/SCC 等新型高性能数据中心架构的网络环境，此外，KubeDL 针对 HostNetwork 模式带来的 FailOver 后新端口相互感知等问题也带来了新的解决思路。 Github 地址：https://github.com/kubedl-io/... 网站： https://kubedl.io/model/intro/ Overlay 不是银弹Kubernetes 原生的容器网络模型定义了一系列不依赖 NAT 的"Pod-Pod"间通信规约，基于 VxLAN 组建的 Overlay 网络很好地实现了这一模型（如经典的 Flannel）并解决了诸多大规模容器编排零碎中的网络管理的痛点： Pod 的无感迁徙：Overlay 网络是基于物理网络构建的虚构二层网络，Pod IP 并不与任何节点绑定，当节点宕机或产生其余硬件异样时，对应的服务 Pod 能够通过雷同的 IP 在其余节点上重新启动，只有底层的物理网络连通不中断就不影响服务的可用性。在大规模的分布式机器学习训练中。KubeDL 也是基于“Pod 可能漂移，但 Service 是固定的”这一前提实现的计算节点故障转移（FailOver）； 网络节点的规模：经典的 NAT 地址解析通常通过 ARP 播送协定来主动学习邻接节点 IP 与 MAC 地址的映射，但当节点规模宏大时，一次播送很容易造成 ARP 风暴并引起网络拥塞，而基于隧道穿梭的 Overlay 网络只需晓得多数的 VTEP 节点的 MAC 地址即能实现数据包的转发，极大的升高了网络的压力； ...

简介：咱们将这些年在每一个环节中的相应解决方案，以产品化的形式积淀到企业级分布式应用服务（EDAS）中。EDAS 致力于解决在线利用的全流程流量无损，通过 6 年的精密打磨，曾经在流量接入与流量服务两个要害地位为咱们的客户提供了流量无损的要害能力，咱们接下来的次要指标也是将这一能力贯通利用的全流程，让您的利用默认能具备全流程的流量无损，竭力保障商业能力的可持续性。 作者 | 孤弋、十眠 前言上两篇咱们说完了流量解析、流量接入、流量服务三大块的内容，这一篇次要从数据交换的维度说明数据交换的过程如何影响到线上流量；最初会引入两个罕用的防范措施：全链路压测和平安生产演练。咱们先来说说数据交换局部： 数据当流量在利用集群中流转结束之后，他行至的起点个别是将数据与各种类型的数据服务进行替换，如：从缓存读取数据返回、将订单记录存储在数据库中、将交易数据与外围的领取服务进行数据交换等。然而只有是和里面的服务进行数据拜访，就会呈现外围服务不可用的状况，常见的一些状况比方：因为被依赖过重或数据过载而导致雪崩，因为数据中心整体不可用导致大面积瘫痪。比方最近一个比拟有名的事件就是 Meta 公司的大规模宕机事件，其起因正是下发了一条谬误的配置切断了数据中心之间的主干路由。 1、罕用解决方案：分库分表针对国内互联网公司海量数据的场景，当咱们的业务成长到肯定的阶段就会带来缓存或者 DB 的容量问题，以 MySQL 举例子，当单表的容量在千万级别的时候，如果这张表还须要和其余表进行关联查问，就会呈现数据库在 IO、CPU 各方面的压力。此时就须要开始思考分库分表的计划。然而分完了之后并不是欲速不达，他会引入诸如分布式事务、联结查问、跨库 Join 等新的问题，每个问题如果人肉去搞定会更加的辣手，不过好在市面上针对这些畛域也呈现了很多优良的框架，比方社区的 Sharding JDBC，阿里云刚刚开源的 PolarDB-X 等。 2、罕用解决方案：数据中心容灾为避免数据中心呈现整体不可用的状况，一个惯例的思路是须要针对性建设好容灾多活的高可用能力，数据中心级别的容灾常见的是同城和异地，但一个数据中心部署的服务很可能是分布式服务，针对每一个分布式服务的容灾策略都略有不同，本篇以常见的 MySQL 来举例子说一些常见的思路。 容灾的外围是须要解决 CAP 中的两个问题，即：C（数据一致性）、A（服务可用性），然而依据 CAP 实践咱们只能保 CP 和 AP 中的一个，所以这里到底抉择什么样子的策略，其实是须要依据业务状态来制订的。对于同城 IDC 级别的容灾而言，因为他的 RT 个别都很小，数据一致性上能最大的得以满足。只是在 Paxos（MySQL 中的一致性算法）的 Master 节点所在的机房如果挂掉的状况下，会面临再次选主，如果集群较大可能会因为选主造成的几十秒级别 DB 不可用的状况。 而对于异地场景而言，因为数据链路太长的问题，他的数据一致性基本上不可能满足，所以业务必须配合革新，做到业务级别的横向切分，如：华南数据中心服务华南客户群体，华北数据中心服务华北客户群体。而分片的数据再通过数据同步的形式做到最终一致性。 防备到这里基本上说完了在线上利用的四个外围环节中，尤其提及了容易因为架构设计、基础设施软弱等起因而造成的流量有损的点，也列举了对应场景下的解决方案。不过站在平安生产的角度上，所有平安生产的目标都是防备于未然。在互联网的零碎中相比拟于传统的软件产品，咱们举荐两个在生产级别进行防备的办法：全链路压测和平安生产线上演练（也叫故障演练）。 1、全链路压测在软件产品的生产体系中，任何一个行将上线的零碎，咱们都会进行各种指标的测试，其中就包含压力测试，即：使零碎处于一个颇为严苛的环境中，来观看零碎的体现。而个别的压力测试，只会针对性的结构相应的接口对线下部署的环境服务进行相应的压力测试，而且测试报告不出意外都是很完满的；但这样的压力测试会有几个问题： 因为线上线下的依赖环境差别很大，而评估不到实在的线上零碎容量。压测过程的数据不丰盛，覆盖面窄而造成场景脱漏。因为压测的流量或者工具不够健全，只能评估到单台机器或服务，而非整个生产集群。如果要做到全面、零碎、且实在的流量评估，咱们举荐间接应用生产环境针对性的进行性能压测，但要想做到这样的全链路的压力测试，有很多的技术瓶颈须要冲破，其中包含： 有一套能力弱小能构建出丰盛场景的工具体系或产品。整体服务链路上，反对从流量入口开始的压测标示传递。零碎中应用的中间件能辨认失常流量与压测流量。业务须要针对压测流量作出业务革新（如影子表），免得压测数据影响到线上的实在数据。然而在执行过程中，因为全链路的影响面太大，在正式开始大流量的压测之前，须要逐渐施行后期的筹备工作，其中包含：压测计划制订、预跑验证、压测预热，最初才是正式压测。压测结束还须要针对压测后果进行剖析，以确保整个零碎合乎事后设定的指标。 2、平安生产演练与全链路压测的思路相似，为了尽可能的贴近生产环境，平安生产演练咱们也是举荐在线上实现。演练的目标是测验零碎在各种不可预知的服务不可用、根底施行故障或者依赖生效的状况下，来测验零碎的行为表现是否仍然强壮。通常演练的范畴从单利用到服务集群，甚至到整机房基础设施顺次回升。演练场景能够从过程内（如：申请超时）、过程级别（如：FullGC）、容器（如：CPU 高），再到 Kubernetes 集群（如：Pod驱赶、ETCD 故障等）各个场景叠加，依据业务零碎的反软弱能力，针对性的作出抉择。 结语至此，三篇对于如何构建一个流量无损的线上利用零碎就全副说完了，文中很多场景和技术点都是来源于实在的线上零碎的实在故障。咱们将这些年在每一个环节中的相应解决方案，以产品化的形式积淀到企业级分布式应用服务（EDAS）中。EDAS 致力于解决在线利用的全流程流量无损，通过 6 年的精密打磨，曾经在流量接入与流量服务两个要害地位为咱们的客户提供了流量无损的要害能力，咱们接下来的次要指标也是将这一能力贯通利用的全流程，让您的利用默认能具备全流程的流量无损，竭力保障商业能力的可持续性。 接下来 EDAS 将围绕开发、测试持续构建一个残缺的技术中台；咱们也在筹备收费下载的版本，让您能够轻松的在本人的任意一个环境中享受到诸多默认流量无损的能力。在交付侧，将买通多集群、多利用批量交付，买通线上公共云、线下收费输入以及混合云之间的交付能力。敬请期待。 原文链接本文为阿里云原创内容，未经容许不得转载。

背景为了可能更加灵便的管制定时工作，最近在我的项目中开始推广定时任务调度零碎，跟不少大厂敌人交换之后，发现XXL-Job市场还是挺广的，功能强大，定为首选。 再加上XXL-Job是基于Spring Boot的开源我的项目，二次开发非常容易，所以就选定了XXL-Job。这篇文章就带大家领略一下XXL-Job的魅力，能够不必，但不可不晓得。 XXL-Job简介拜访官方网站会看到XXL-Job各类个性介绍，这里总结一下就是：学习简略、轻量级、易扩大、动静失效、调度核心HA、执行器HA、弹性扩容缩容、路由策略、故障转移、阻塞解决策略、工作超时管制、工作失败重试、工作失败告警、分片播送工作、动静分片、事件触发等很多个性。 下面介绍了长处，而集体在实际和应用的过程中发现代码的规范性、代码品质等都有待进步和标准。具备二次开发能力的咱们，能够对配置文件环境隔离、日志配置等进行定制化解决。晋升空间还是有的。 上面就来具体实际、体验一下。 源码下载可通过GitHub或Gitee上下载源码： GitHub地址：http://github.com/xuxueli/xxl... Gitee地址：https://gitee.com/xuxueli0323... 这里通过Gitee下载： git clone git@gitee.com:xuxueli0323/xxl-job.git下载实现，用IDE关上我的项目构造： 间接拉取代码是骨干代码，可看到版本是2.3.1-SNAPSHOT，原则上还是倡议应用稳固版本。此时能够通过git命令从骨干切换到稳固版本2.3.0或通过IDE提供的版本工具进行切换。 这里通过git命令切换到近程分支： git checkout -b 2.3.0 origin/2.3.0我的项目构造我的项目源码构造如下： xxl-job-admin：调度核心xxl-job-core：公共依赖xxl-job-executor-samples：执行器Sample示例； xxl-job-executor-sample-springboot：Springboot版本，通过Springboot治理执行器，举荐这种形式；xxl-job-executor-sample-frameless：无框架版本；部署时，调度核心独自部署，samples中代码可集成到我的项目中进行应用。 初始化表构造找到我的项目源码中doc/db目录下的tables_xxl_job.sql，用来初始化数据库表构造。 会创立一个名为xxl_job的数据库，并且蕴含了8张以xxl_job结尾的表 批改我的项目配置关上xxl-job-admin我的项目中的application.properties文件进行后盾的配置，比方配置数据库连贯、配置发送邮件地址等信息。 此时你应该也想到，须要把整个我的项目纳入到本人的代码仓库，进行配置批改、环境隔离以及进行局部二开工作。 笔者进行了简略的革新，将本来的application.properties配置文件进行了拆分： application.propertiesapplication-dev.propertiesapplication-prod.propertiesapplication-test.properties在application.properties中指定不同环境采纳不同的配置文件信息，不便自动化公布。 spring.profiles.active=dev打包公布此时能够间接在IDE中执行Spring Boot的main办法来启动我的项目，看看成果，也能够打成jar包进行公布。应用过Spring Boot的敌人们应该都晓得如何去操作。 这里间接启动，会发现日志文件找不到，无奈启动程序。起因在logback.xml中的配置： <property name="log.path" value="/data/applogs/xxl-job/xxl-job-admin.log"/>最简略的操作是将该门路改为本地存在的目录。但笔者认为将日志门路写死在xml文件中并不优化，进一步二开将其提取到配置文件中。 <!-- <property name="log.path" value="/data/applogs/xxl-job/xxl-job-admin.log"/>--> <springProperty scope="context" name="log.path" source="log.path"/>不同环境的配置文件增加门路配置： log.path=/Users/zzs/temp/xxl-job-admin.log批改之后，启动结束。 拜访：http://localhost:8888/xxl-job... 这里笔者将端口进行了批改。默认的用户名为：admin，明码为：123456。 登录胜利，主界面显示如下： 对于admin的部署曾经实现，接下来须要先编写执行器的代码，而后再通过admin进行调用。 执行器编写及部署执行器代码可间接参考xxl-job-executor-sample-springboot中的实例进行编写。 实质上就是Spring Boot我的项目中引入了xxl-job的依赖： <dependency> <groupId>com.xuxueli</groupId> <artifactId>xxl-job-core</artifactId> <version>${project.parent.version}</version></dependency>而后通过配置类对XxlJobSpringExecutor进行初始化，剩下的就是基于@XxlJob来定义定时工作的JobHandler。 如下便新定义了一个JobHandler： @Componentpublic class MyXxlJob { @XxlJob("helloXxlJobHandler") public void helloXxlJobHandler() { String jobParam = XxlJobHelper.getJobParam(); System.out.println("jobParam=" + jobParam); System.out.println("Hello XXL-Job"); }}在启动之前，先对xxl-job-executor-sample-springboot的配置文件进行批改，除了后面提到的日志文件，还设计到xxl.job.admin.addresses，批改为admin的地址： ...

作者：郭奥门 爱可生 DBLE 研发成员，负责分布式数据库中间件的新性能开发，答复社区/客户/外部提出的一般性问题。 本文起源：原创投稿 *爱可生开源社区出品，原创内容未经受权不得随便应用，转载请分割小编并注明起源。 背景在理论生产环境，我的项目上线初期流量比拟小，等前面我的项目流量涨上来， dble 内原有的线程配置可能支撑不了上游的压力，此时可能会遇到一系列性能问题，这时就须要调大 processors、backendProcessors 等线程池参数，并依据预期指标及理论线程应用状况屡次调整至最优。 在之前，批改完配置中的线程数之后须要重启能力让配置失效，但这种形式不是很灵便，甚至可能会影响上游的应用。dble也是思考到这一点，在3.21.06.* 版本提供了不重启调整线程池数目的形式 命令update dble_information.dble_thread_pool set core_pool_size = 2 where name = 'BusinessExecutor';留神： 反对动静调整的线程池为：businessExecutor 、writeToBackendExecutor 、processors(nio 场景下：bootstrap.cnf 中的 usingAIO 值为0)、backendProcessors（nio场景下）、backendBusinessExecutor 、complexQueryExecutor不反对动静调整 AIO 场景下的 processors 、backendProcessors 对应的线程池因为 JDK 原生线程池（ThreadPoolExecutor）扩缩容机制问题，新建的线程和行将被回收的线程须要肯定的机会才会被解决，所以设置 core_pool_size 并不会立刻通过 dble_thread_pool 表查到，但此时应用该线程池不受影响只管线程池数目能够容许不停机的形式调整，但为了防止出现未知问题，倡议不要在流量大的时候调整原理解读dble 内线程的应用形式 以后 dble 内应用线程池次要蕴含两种形式：一是 JDK 内置线程池，另外是外置队列 +JDK 内置线程池，上面咱们简略讲一下两种形式的原理 外置队列+线程池DBLE 为了高并发、响应快等特点，在网络 IO 层面采纳了经典的主从 Reactor 多线程模型，这里只阐明 Reactor 模型如何在 DBLE 中落地，不分明模型原理的同学能够参阅：彻底搞懂 Reactor 模型和 Proactor 模型（文末有链接） DBLE 目前网络模型如上图所示： 1、Reactor 主线程 —— NIOAcceptor 通过 select、accept 事件读取并初步解决 client 连贯，并通过 frontRegisterQueue 队列传递给 Reactor 子线程 ...

SandGlass⏳ SandGlass 是一款为 java 设计的分布式任务调度工具。 创作目标定时工作是业务需要中十分常见的 比方： （1）每天给本人爱人发晚安 什么你还是独身？，那看完本篇文章就有了。 （2）每个月告诉本人要还信用卡 可能还有其余的手机费、生活费之类的，反正又是一个没钱的一个月。 （3）每个月 14 日都是情人节 这个扯远了…… 有了场景，那咱们如何实现呢？ java 已有的实现任务调度的支流工具如下： 名称多线程执行cron 表达式应用难度可独立 spring 运行工作执行等长久化分布式反对Timer否否简略是需本人实现否ScheduledExecutor是否个别是需本人实现否Quartz是是麻烦是是较差Spring Schedule是是简略否否否Sandglass是是简略是是是为什么须要从新实现一个任务调度框架呢？ 老马的日常开发中，简略的调度工作会应用 jdk 中的 ScheduledExecutor 实现。 当波及到 cron 表达式时，个别会应用 quartz，毕竟老牌调度框架，性能十分欠缺。 然而比照 spring schedule，quartz 的应用就显得有些麻烦，须要开发者指定较多的配置。 那间接应用 spring schedule 不就好了吗？ spring schedule 的毛病也很显著，不反对数据的长久化，不反对散布式调度。 那间接引入一个分布式任务调度零碎呢？ 有时候就显得杀鸡用牛刀，而且保护老本比拟高。 读到这里，必定会有聪慧的小伙伴们提问了：“难道就不能写一个能够独立于 spring 应用，又能够整合 spring 应用，能够单机调度，又能够散布式调度的任务调度工具吗？” 是的，sandglass 就是一个渐进式，满足下面各种利用场景的任务调度工具。 sandglass 的一点改良sandglass 领有 quartz 的弱小性能，spring schedule 的应用便捷性。sandglass 的实现简洁，便于零碎学习调度零碎的原理。sandglass 基于分布式理念设计，便于作为散布式调度零碎的实现基石。sandglass 所有实现都是基于接口，用户能够自定义实现本人的策略。个性高性能任务调度反对工作 MIS-FIRE 解决策略反对工作是否并发解决反对不依赖 spring，齐全独立运行反对整合 spring反对整合 springboot反对用户高度自定义真正意义上的分布式任务调度零碎从零开始纯自研调度框架，便于用户学习原理疾速开始maven 引入<dependency> <groupId>com.github.houbb</groupId> <artifactId>sandglass-core</artifactId> <version>1.7.1</version></dependency>入门例子测试代码//1.1 定义工作IJob job = new AbstractJob() { @Override public void execute(IJobContext context) { LOG.info("HELLO"); }};//1.2 定义触发器ITrigger trigger = new CronTrigger("*/5 * * * * ?");//2. 执行SandGlassHelper.schedule(job, trigger);日志输入依据 cron 表达式，5s 执行一次工作。 ...

作者：ptti 起源：恒生LIGHT云社区 通过后面一篇 seata入门介绍与seata-service部署与验证 咱们曾经搭建了seata-service，并做了简略验证。咱们晓得seata定义了三个角色，TC，TM，RM 能够看到大体流程如下：TM 申请 TC，开始一个新的全局事务，TC 会为这个全局事务生成一个 XID。XID 通过微服务的调用链传递到其余微服务。RM 把本地事务作为这个XID的分支事务注册到TC。TM 申请 TC 对这个 XID 进行提交或回滚。TC 指挥这个 XID 上面的所有分支事务进行提交、回滚。AT 模式是一种无侵入的分布式事务解决方案。在 AT 模式下，用户只需关注本人的“业务 SQL”，用户的 “业务 SQL” 作为一阶段，Seata 框架会主动生成事务的二阶段提交和回滚操作。能够参考SEATA的官网文档理解简略理解AT模式的技术介绍。 https://SEATA.io/zh-cn/docs/dev/mode/at-mode.html 咱们总结以下AT模式的特点，是基于两阶段事务提交协定演变而成。它通过对JDBC拜访的代理能够对业务通明(无侵入)的处理事务的回滚，从而确保了在分布式环境下事务操作的原子性，并对以下几个方面做出了改良设计： 业务数据库保留肯定的事务状态，缩小了通信开销。提交动作异步化；晋升零碎的吞吐量，能够更正当的调配资源。具体执行步骤:一阶段 1、先解析sql语句,失去表名,条件,sql类型,等信息2、失去前镜像：依据解析失去的条件信息，生成查问语句，定位数据。3、执行业务 SQL4、查问后镜像：依据前镜像的后果，通过 主键 定位数据。5、插入回滚日志：把前后镜像数据以及业务 SQL 相干的信息组成一条回滚日志记录，插入到 UNDO_LOG 表中。6、提交前，向 TC 注册分支：申请一个主键等于指标数据主键值的全局锁 。7、本地事务提交：业务数据的更新和后面步骤中生成的 UNDO LOG 一并提交.8、将本地事务提交的后果上报给 TC。 二阶段-提交 9、收到 TC 的分支提交申请，把申请放入一个异步工作的队列中，马上返回提交胜利的后果给 TC。10、异步工作阶段的分支提交申请将异步和批量地删除相应 UNDO LOG 记录。 二阶段-回滚 9、收到 TC 的分支回滚申请，开启一个本地事务，执行如下操作。10、通过 XID 和 Branch ID 查找到相应的 UNDO LOG 记录。11、数据校验：拿 UNDO LOG 中的后镜与以后数据进行比拟，如果有不同，阐明数据被以后全局事务之外的动作做了批改。这种状况，须要依据配置策略来做解决，具体的阐明在另外的文档中介绍。12、依据 UNDO LOG 中的前镜像和业务 SQL 的相干信息生成并执行回滚的语句13、提交本地事务。并把本地事务的执行后果（即分支事务回滚的后果）上报给 TC。 ...

分布式系统的挑战在后面的文章里，咱们剖析了分布式系统在业务上的一致性技术，即分布式事务，它的后果导向是面向用户的。然而在咱们的零碎外部，有时也须要面对来自软件架构等更高层次上的一致性要求，比方 Redis 的哨兵模式，Zookeeper 的选举过程等。它们所思考的一致性更多的是服务节点之间一个共识的达成，当共识达成之后，就能够以此为领导准则，开展更多的协同操作。 在钻研怎么达成共识之前，咱们先来剖析下分布式系统的个性： 并发: 不同节点上的过程是可能同时执行的，咱们须要协调机制去实现各个阶段工作。全局时钟: 在分布式系统里，根本很难去保护一个全局时钟，各个服务器在工夫程序上是没有相对的。故障影响: 不存在没有故障的零碎，须要思考对系统的整体影响，以及零碎所能提供的容错解决能力。消息传递：因为网络的简单环境，节点与节点之间的通信有可能达到，也可能局部达到，可能在已知的工夫范畴内传送，也可能无限期提早，这都是不肯定的。由此可见，对于在一个分布式系统里想达成共识的挑战在于协调、容错、非确定通信。 状态复制如果说咱们想在一个零碎中引入协调者的话，那么非常简单，引入一个有状态的组件即可，通过状态的判断来保障以后零碎应该处于哪个业务阶段。一个有状态的组件是很好实现的，只有带长久化性能即可，像 Mysql，MongoDB。不过，思考到协调者的重要性，咱们往往是须要保障它高可用性的，为了达到这一目标，咱们会在状态的更新过程中退出复制流程。比方将更新后的值，同步给其余机器。 然而，是否须要所有的机器都复制到位了，能力实现此次的更新流程？不肯定，像 Mysql 同步复制、异步复制、半同步复制就是在性能与数据一致性上给咱们提供了多种抉择，只是复制的执行效率越高，数据一致性就越低。 像咱们这种协调者更新频率低，数据量小，则往往会采纳多数遵从少数的策略，只有同步节点超过了一半，那么就能够认为此次写入胜利了。Raft 的日志同步，Zookeeper 的音讯播送就是这么解决的。除此之外，为了保障同步的正确性，还会引入选举机制，让选举进去的 Leader 节点对立解决同步后果。当 Leader 节点故障或下线时，将会依据肯定的规定进行从新选举 （比方日志的最新提交水平），保证系统的失常运行。 故障解决在下面达成共识的办法里，势必要思考故障的影响，而对应的故障类型次要有两种： 解体故障：节点忽然解体并进行对其余节点的响应拜占庭失败：节点是不可信赖的，将会响应谬误的音讯给其余节点针对于解体故障这种类型的失败，咱们能够像 Raft， Paxos 协定一样，通过选举来解决。然而像拜占庭失败这种问题就比拟难解决了，因为有可能存在反叛的节点，使得整个零碎往谬误的方向去达成共识，不言而喻，这不是咱们想要的。所以咱们会在区块链里看到如下的解决算法： PBFT（Practical Byzantine Fault Tolerance）：拜占庭容错算法 （联盟链/公有链应用此算法）PoW（Proof of Work）：工作量证实算法 （比特币和以太坊应用此算法）FLP 不可能原理对于分布式系统之间的通信模型，总体上能够划分上面这两种类型： 同步：零碎解决音讯的工夫是在规定范畴内的，一旦超出，则间接认为失败。异步：零碎解决音讯的工夫是不定的，有可能获取到后果，也可能始终获取不到了。其中，在异步通信模型下，有一个驰名的 FLP不可能原理，即： 在网络牢靠、但容许节点生效（即使只有一个）的最小化异步模型零碎中，不存在一个能够解决一致性问题的确定性共识算法 FLP 不可能原理通知咱们，不要浪费时间为异步分布式系统设计任意场景的共识算法。咱们应该将精力放在一个有束缚、有终止条件的分布式系统中，如果咱们设计的算法尽可能的满足以下两个条件，那么咱们的零碎将将会有共识的输入： 活性：每个非故障节点最终将会决定输入某个值，如果节点不做决定，那么零碎就会进行。平安：所有非故障节点最终将会输入雷同的值，如果达不到该成果，那么一致性很难保障。共识的达成不同的算法对下面的条件形容会不一样，从狭义上来讲，共识算法通常会进行以下三种角色的划分： 提议者：通常被称为领导者或协调者接受者：响应提议者提出的议案学习者：不参加决策，学习决定的最终值当角色职责划分好后，咱们会通过以下三个步骤来定义一个共识算法： 第 1 步 选举： 当有内部事件触发时，由领导者提出下一个无效的输入值。 第 2 步 投票： 非故障节点接管到领导者提议的值后，对其验证，并将其提议为下一个有效值。 第 3 步 决定： 依据有效值在各个非故障节点的提议后果，决定是否采纳该值；否则从新开始步骤 1 对于以上的步骤，不同的共识算法会有一些差别，比方术语定义、投票解决流程、有效值的决定规范等。 利用分布式系统共识的达成须要在不牢靠、不可信的网络里实现。如果不进行所谓的拜占庭容错，那么咱们的 raft、zookeeper 协定就足够了，而它们的利用场景往往也是在内网之中，所以默认外部节点都是可信的。如果咱们要在蕴含歹意行为的凋谢的网络群体里达成共识，例如区块链，那么咱们就不得不解决思考以下三种状况的欠缺了： 合理化：参与者依据利益最大化的策略去抉择协定的执行。利它式：执行的过程中，能思考整体的利益。拜占庭式容错：能抵制某些节点歹意的行为，保证系统失常运行。总结分布式系统达成共识的过程须要有活性和平安的保障，其协商一致机制也须要将拜占庭谬误思考进去。共识问题的解决让咱们的分布式系统运行的更加强壮，也正是因为共识的重要性，当今区块链技术才显得额定的重要！ 参考[1]consensus in distributed systems[2]let’s take a crack at understanding distributed consensus感兴趣的敌人能够搜一搜公众号「 阅新技术 」，关注更多的推送文章。 能够的话，就顺便点个赞、留个言、分享下，感激各位反对！ 阅新技术，浏览更多的新常识。 ...

作者：卢永旺 某大厂 java工程师，负责整个app的后端研发。善于Spring全家桶，以及后端服务研发罕用的各类中间件 本文起源：原创投稿 *爱可生开源社区出品，原创内容未经受权不得随便应用，转载请分割小编并注明起源。 背景公司外部应用了大量的 DBLE 实例对立代理泛滥 mysql 实例, 为了加强业务稳定性第一工夫能够理解到相干告警. 保障各个业务本身的状态,反对不同 dbGroup 实例散发到不同的告警机器人. 实现原理参考文档: https://actiontech.github.io/... 通过DBLE的回调事件,实现告诉下发 应用形式一、下载并装置Github 地址: https://github.com/LuYongwang... 下载 jar 包,放到 lib 目录下, 该 jar 包无任何三方依赖, 所有依赖项均为 DBLE 已有依赖 不会影响 DBLE 稳定性 二、配置1、配置文件配置vim $DBLE_HOME/config/dble_alert.properties2、配置文件详解与案例企业微信# 固定写法alert=io.github.luyongwang.dble.WebHookAlarmAlert# 告警中的节点名称component_id=DBLE-10.0.142.11# 企业微信告警 (必须)web_hook.type=WORK_WECHAT# 企业微信 全局默认机器人ID (必须)web_hook.robot_id=xxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxx# db负责人以及告警配置 dbGroup1 为 db.xml 中的 dbgroup节点name principal是负责人告警中会@ ,多个隔开web_hook.db_config.dbGroup1.principal=xxxxx,xxxxx# robot_id 在一些场景下 想把告警独自散发到某个机器人 能够设置 不设置默认为 全局默认机器人IDweb_hook.db_config.dbGroup1.robot_id=xxxx-yyyy-zzzz-xxxx-yyyy钉钉配置# 固定写法alert=io.github.luyongwang.dble.WebHookAlarmAlert# 告警中的节点名称component_id=DBLE-10.0.142.11# 钉钉告警web_hook.type=DING_TALK# 钉钉机器人IDweb_hook.robot_id=xxxxxxxxxxx# 这里输出手机号web_hook.db_config.dbGroup1.principal=150xxxxxxxx,132xxxxxxxx# robot_id 在一些场景下 想把告警独自散发到某个机器人 能够设置 不设置默认为 全局默认机器人IDweb_hook.db_config.dbGroup1.robot_id=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx飞书配置# 入口alert=io.github.luyongwang.dble.WebHookAlarmAlert# 告警中的节点名称component_id=DBLE-10.0.142.11# WEBHOOK配置web_hook.type=FEI_SHU# 飞书全局机器人IDweb_hook.robot_id=xxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxx# db负责人以及告警配置 dbGroup1 为 db.xml 中的 dbgroup节点name principal是负责人告警中会@ ,多个隔开 这里输出useridweb_hook.db_config.dbGroup1.principal=xxxxxx,xxxxx# robot_id 在一些场景下 想把告警独自散发到某个机器人 能够设置 不设置默认为 全局默认机器人IDweb_hook.db_config.dbGroup1.robot_id=xxxx-xxxxx-xxxx-xxxx-xxxx自定义 WebHook 配置# 入口alert=io.github.luyongwang.dble.WebHookAlarmAlert# 告警中的节点名称component_id=DBLE-10.0.142.11# WEBHOOK配置web_hook.type=URLweb_hook.hook_url=http://xxxxxxxx/api/v1/robot/msg/sendweb_hook.hook_params=robot_id=xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxweb_hook.db_config.dbGroup1.principal=150xxxxxx,132xxxxxxweb_hook.db_config.dbGroup1.hook_params=robot_id=xxx-xxx-xxxx-xxxx-xxxx自定义 webHook 申请示例 webHook 接口自行实现 ...

简介：在上一篇《业务团队如何对立架构设计格调？》中，探讨了一种业务架构的设计规范，以期达到这些指标：用规范束缚技术细节；用技术工具而非文档推广规范；继续重构而非造新轮子；器重业务建模。但通篇表述较为形象。本篇将总结团队近来的架构演进工作，以更具体的技术细节，具体阐释该理念，作为“对立业务设计格调”的实际篇。文中详述了多个层面的设计规约和基于规约的搭建形式，并在开端答复了上一篇的诸多疑难。 作者 | 木沉起源 | 阿里技术公众号 一 背景在上一篇《业务团队如何对立架构设计格调？》中，探讨了一种业务架构的设计规范，以期达到这些指标：用规范束缚技术细节；用技术工具而非文档推广规范；继续重构而非造新轮子；器重业务建模。但通篇表述较为形象。本篇将总结团队近来的架构演进工作，以更具体的技术细节，具体阐释该理念，作为“对立业务设计格调”的实际篇。文中详述了多个层面的设计规约和基于规约的搭建形式，并在开端答复了上一篇的诸多疑难。 二 总览 上图以电商产品为例，展现了一套规范框架的各层设计单元。先简略理解下概念，下一章节会具体解释各层的设计规约和搭建形式： 产品模式层以产品合约形容残缺的性能列表；以签订人身份来定位产品性能的实用场景；以合约分组来形容一个独立齐备的功能域，分组的汇合就是产品性能的范畴和边界。通过对合约分组进行组装，能够疾速搭建商业产品。 业务模型层为了缩小不同技术同学对畛域进行建模的格调差别，咱们对业务模型的应用场景做了诸多约定，串联起仓储治理/业务流程/业务组件等根底模块。所有人更关注于业务在模型上的表白，而大大减少了对实现细节的关注。基于对畛域的剖析，能够疾速搭建业务模型。 业务流程层用一套规范的业务流程框架，形容业务模型的残缺执行流程：业务组件是一套高内聚的业务性能汇合，基于组件配置将业务模型的信息适配为规范参数，交由基础设施执行具体性能；流程引擎负责创立和治理流程实例，接管指令来触发组件动作的执行，并实现状态推动/条件跳转和异样解决等分支管控的需要。通过对业务组件/基础设施的形象和积淀，能够疾速搭建业务流程。 数据视图层用一套规范的数据流机制，来满足视图层的定制化需要：数据流订阅器用于采集数据，物理起源蕴含区块链跨链数据/业务DB数据/文件系统数据/离线工作数据等；数据流生产器用来加工原始数据，生成展现层数据/待核查数据/数据指标等等。订阅器确保了数据起源的稳固和低成本的疾速接入，生产器则交由技术同学自行定制业务逻辑。在不烦扰领域建模的根底上，能够疾速搭建数据视图。 三 规约详解1 产品模式产品合约 1）规约 产品合约以全局视角，形容残缺的业务模式，包含：服务的指标客户，依赖的业务畛域，输入的服务等等 产品合约的内容是一份动态形容文件，须要由签订身份列表来界定应用场景 2）实例 以电商产品为例，商家独自签订的产品合约被作为商家合约，形容了商品的上架要求；商家+平台+买家独特签订的产品合约，则实用于交易下单场景。 3）搭建 新增/批改 低代码：基于业务需要，在产品核心设计产品模板，明确合约分组和具体内容应用： 接入时编码，一次性：在业务零碎内编写对应产品合约和签订身份的模型类，实现和产品核心的对接，包含合约的创立/生效，基于签订身份的合约查问等等合约分组 1）规约 合约分组以部分视角，形容某个高度内聚的业务畛域所提供的性能和依赖的配置信息，包含：业务模型，业务服务，业务流程，业务组件等等多个合约分组独特组成一个可交付业务的产品合约2）实例 电商产品合约下，商品分组形容了商品上架的流程和配置，下单分组束缚了订单创立的流程和服务信息，退货分组则阐明了退货流程和买家可能享受的客户服务。 3）搭建 新增/批改 低代码：以元数据的形式定义一个合约分组，蕴含模型/流程/配置等等，每一个配置都能够用键门路/配置值类型和限度等形容应用硬编码：在业务零碎内定义合约分组的模型类，实现与产品合约内容交互的写入和读取，在业务代码处显式获取业务分组实例 低代码：搭建合约查问->分组解析->配置获取的通用框架(引入缓存防止反复查问)，业务层只须要通过元数据形容，就能够获取对应分组内的配置信息 2 业务畛域模型 1）规约 业务模型形容一个畛域内的外围业务实体，是惟一贯通业务流程和业务组件的业务实例一个业务模型内能够关联其余模型，但应避免出现循环依赖一个齐备的业务模型形容须要蕴含：数据模型，视图模型，业务模型/数据模型/视图模型的三者转换，业务模型仓储等2）实例 退货业务，基于退货单推动业务流程，各业务组件从退货单获取必要的业务信息，执行退货/退款/告诉等业务性能；退货单关联自一个正向订单，但正向订单不可反向依赖退货单；一个退货单模型对应一张主单据表和多张退货明细表，仓储须要负责实现业务模型<->数据模型的双向读写 3）搭建 硬编码：编写业务模型(Model)/数据模型(DO)/数据交互(Mapper)/视图模型(VO)/转换层(Converter)/仓储(Repository)等等低代码：用元数据形容，主动生成DO/VO/Mapper/Converter；基于底座提供的仓储组件，也能够通过元数据形容，主动生成业务模型仓储的实例服务 1）规约 1、业务服务是一套以业务畛域为单位(interface)作聚合，凋谢给内外所有应用方的最小业务性能单元(method) 2、业务服务须要一套定义标准(annotation/aop等)，对每一个性能单元有清晰直观的元数据形容，用以实现服务发现/文档生成/权限管控/稳定性保障等等。元数据包含：业务域，业务动作，读/写，错误码范畴，返回值模型等等 3、业务服务的入参，限度为一个sysParam和一个bizParam，前者为调用起源/幂等ID/产品码/租户ID等零碎参数，后者为各业务自行定义的模型参数，倡议为可全链路透传(rpc->api->flow->component)的POJO 4、业务服务以Result模式返回，错误码尽量管制在元数据形容的范畴内，不透露任何exception给调用方。返回的业务信息，倡议为POJO或VO 5、业务服务不局限于调用方的物理起源，只须要在对接层减少简略的转换逻辑，做受权管控即可 6、写服务的实现，须要有事务管理机制 2）实例 public interface DemoOrderService { /** * 下单申请 * @param sysParam sysParam * @param bizParam bizParam * @return result */ @ApiFunction(apiType = ApiType.SUBMIT, funcBiz = "ORDER",funcAction = "APPLY", returnType = OrderApplyResponse.class, errorCodeType = CommonErrorCodeEnum.class) CommonResult<OrderApplyResponse> apply(ApiReqSysParam sysParam, OrderApplyInfo bizParam);}3）搭建 ...

简介： 从上个世纪五十年代冯·诺依曼发明第一台计算机开始，始终到当初只有短短70年工夫，从第一门计算机语言FORTRAN，到当初咱们罕用的C++，JAVA，PYTHON等，计算机语言的演进速度远超咱们所应用的任何一门自然语言。从最早的面向机器，再到面向过程，到演变为当初咱们所应用的面向对象。不变的是编程的主旨，变动的是编程的思维。 作者 | 聂晓龙起源 | 阿里技术公众号 你还在用面向对象的语言，写着面向过程的代码吗？ 一 前言在欧洲文艺复兴期间，一位平凡的数学家天文学家-哥白尼，在过后提出了日心说，批驳了以地球为宇宙核心的天体思维，因为思维极其超前，直到半个世纪后开普勒伽利略等人通过前期钻研，才逐渐认可并确立了过后哥白尼思维的先进性。 独一无二，在软件工程畛域也演出着同样的故事。半个世纪前 Kristen Nygaard创造了Simula语言，这也是当初被认同的世界上第一个明确实现面向对象编程的语言，他提出了基于类的编程格调，确定了"万物皆对象"这一面向对象实践的"终极思维"，但在过后同样未受到认可。Peter Norvig 在 Design Patterns in Dynamic Programming 对此予以了批驳，并表述咱们并不需要什么面向对象。半个世纪后 Robert C.Martin、Bertrand Meyer、Martin Fowler等人，再次印证并升华了面向对象的设计理念。编程思维的演进也不是欲速不达，但在这一个世纪失去了飞速的倒退。 二 编程思维的演进从上个世纪五十年代冯·诺依曼发明第一台计算机开始，始终到当初只有短短70年工夫，从第一门计算机语言FORTRAN，到当初咱们罕用的C++，JAVA，PYTHON等，计算机语言的演进速度远超咱们所应用的任何一门自然语言。从最早的面向机器，再到面向过程，到演变为当初咱们所应用的面向对象。不变的是编程的主旨，变动的是编程的思维。 1 面向机器 计算机是01的世界，最早的程序就是通过这种01机器码来管制计算机的，比方0000代表读取，0001代表保留等。实践上这才是世界上最快的语言，无需翻译间接运行。但弊病也很显著，那就是简直无奈保护。运行5毫秒，编程3小时。因为机器码无奈保护，人们在此基础上创造了汇编语言，READ代表0000，SAVE代表0001，这样更易了解和保护。尽管汇编在机器码上更可视更直观，但实质上还是一门面向机器的语言，仍然还是存在很高的编程老本。 2 面向过程 面向过程是一种以事件为核心的编程思维，相比于面向机器的编程形式，是一种微小的提高。咱们不必再关注机器指令，而是聚焦于具体的问题。它将一件事件拆分成若干个执行的步骤，而后通过函数实现每一个环节，最终串联起来实现软件设计。 流程化的设计让编码更加清晰，相比于机器码或汇编，开发效率失去了极大改善，包含当初依然有很多场景更适宜面向过程来实现。但软件工程最大的老本在于保护，因为面向过程更多聚焦于问题的解决而非畛域的设计，代码的重用性与扩展性弊病逐渐彰显进去，随着业务逻辑越来越简单，软件的复杂性也变得越来越不可控。 3 面向对象 面向对象以分类的形式进行思考和解决问题，面向对象的外围是抽象思维。通过形象提取共性，通过封装收敛逻辑，通过多态实现扩大。面向对象的思维实质是将数据与行为做联合，数据与行为的载体称之为对象，而对象要负责的是定义职责的边界。面向过程简略快捷，在解决简略的业务零碎时，面向对象的成果其实并不如面向过程。但在简单零碎的设计上，通用性的业务流程，个性化的差别点，原子化的性能组件等等，更适宜面向对象的编程模式。 但面向对象也不是银弹，甚至有些场景用比不必还糟，所有的本源就是形象。依据 MECE法令 将一个事物进行分类，if else 是软件工程最谨严的分类。咱们在设计形象进行分类时，不肯定能抓住最合适的切入点，谬误的形象比没有形象复杂度更高。里氏替换准则的创始人Barbara Liskov 谈形象的力量 The Power of Abstraction。 三 面向畛域设计1 真在“面向对象”吗// 捡入客户到销售私海public String pick(String salesId, String customerId){ // 校验是否销售角色 Operator operator = dao.find("db_operator", salesId); if("SALES".equals(operator.getRole())){ return "operator not sales"; } // 校验销售库容是否已满 int hold = dao.find("sales_hold", salesId); List<CustomerVo> customers = dao.find("db_sales_customer", salesId); if(customers.size() >= hold){ return "hold is full"; } // 校验是否客户可捡入 Opportunity opp = dao.find("db_opportunity", customerId); if(opp.getOwnerId() != null){ return "can not pick other's customer"; } // 捡入客户 opp.setOwnerId(salesId); dao.save(opp); return "success";}这是一段CRM畛域销售捡入客户的业务代码。这是咱们相熟的Java-面向对象语言，但这是一段面向对象代码吗？齐全面向事件，没有封装没有形象，难以复用不易扩大。置信在咱们代码库，这样的代码不在少数。为什么？因为它将老本放到了将来。咱们将此称之为“披着面向对象的外衣，干着面向过程的勾当。” ...

CAP定理CAP定理指的是在一个分布式系统中，一致性(Consistency)、可用性(Availibility)、分区容错性(Partition tolerance)不可能三者都兼顾，最多只能同时实现其中的两点。一致性一致性是指在分布式系统中，所有的数据备份，在同一个时刻具备雷同的值。也就是说，客户端拜访所有的节点，同一时刻的数据该当是完全一致的。 可用性可用性是指客户端拜访数据时，零碎是否能在失常响应工夫内，返回预期的后果。也就是说，不论是胜利还是失败，都应该有预期的响应，而不是卡死在那里。 分区容忍性分区容忍性是指零碎中某节点或者网络分区产生故障的时候，不会影响零碎的持续运作。也就是说，不能因为一颗老鼠屎而坏了一锅汤。 CAP不可得兼鱼我所欲也，熊掌亦我所欲也，二者不可得兼，舍鱼而取熊掌者也。CAP是不可能同时实现的，必须去做取舍。要么实现AP，要么实现CP，要么实现CA。 而在分布式系统中，分区容错性是最为重要的，谁也不能保障这么大个零碎不出错不是？所以一般来说，P是肯定要保障的，个别不会思考应用CA。 那什么时候抉择AP，什么时候又抉择CP呢？ CAP的取舍举一个电商网站的例子，当用户下单后，须要在订单零碎中新建订单，而后去库存零碎中缩小库存。 假如订单零碎胜利新建了订单，而库存零碎却没有可能胜利缩小库存，则会呈现超卖的状况，所以须要进行弥补操作。 如果抉择的是CP，即保障一致性和分区容错性，则订单创立后会始终期待库存零碎中的弥补操作实现后，即库存缩小后才返回创立订单胜利的后果如果抉择的是AP，即保障可用性和分区容错性，则订单创立后会间接返回创立订单胜利的后果，而不必期待库存零碎中的弥补操作实现所以，基于CP的架构会给用户较差的体验，因为他不得不等到所有的一致性操作实现后能力持续其余操作，然而它很平安。而基于AP的架构会给用户足够疾速的响应，保障用户的应用体验，然而一致性就须要额定的思考。 CP次要用于银行、金融、证券等对数据一致性要求很高的零碎中，比方在线领取之后的转圈圈；AP次要用于互联网利用中。 参考鸣谢哔哩哔哩：https://www.bilibili.com/vide...

简介： 阿里云智能研究员 林伟 ：阿里巴巴从湖到仓的演进给咱们带来了湖仓一体的思考，使得湖的灵活性、数据品种丰盛与仓的可成长性和企业级治理失去有机交融，这是阿里巴巴最佳实际的贵重资产，是大数据的新一代架构。 林伟，阿里云智能研究员、阿里云智能通用计算平台MaxCompute、机器学习PAI平台技术负责人 本篇内容将从三个局部为读者讲述离线实时一体化数仓与湖仓一体—云原生大数据平台的继续演进。通过从数据湖到数仓的历史，反思为什么要做湖仓一体，以及湖仓一体在明天这个阶段为什么开始做离线和实时湖仓一体化的数仓。 湖仓一体离线在线数仓一体化智能数仓心愿这次的分享让大家进一步了解咱们为什么做湖仓一体。 一、湖仓一体(1) 阿里巴巴从数据湖到数仓历程2007年的宁波策略会议确定建设一个开发、协同、凋敝的电子商务生态系统，其中生态系统的外围是数据。但这个时候各个业务部门都在垂直式倒退数据能力，用数据撑持商业的决策服务。这些数据中台撑持了业务部门的倒退。但咱们倒退到一个阶段的时候，心愿进一步挖掘出各个业务部门数据之间的关联性，从而利用这些高阶数据分析开掘更高商业价值，咱们遇到了很多的艰难，因为数据来自不同的部门，不同的人会提供你不同的数据集，没有清晰数据品质监控，你也不晓得这些数据是不是残缺的，你就须要破费很多工夫不停的去校准数据。这个过程耗时太长且少数状况会做了十分多的无用功，这样其实整体降落了公司的效率。 所以到了2012年，咱们决定将所有的业务部门的数据都关联起来，信心做『One Data，One Service』。其实这个过程就是典型一个数据湖降级到数仓的过程，然而因为咱们不足很好湖仓一体的零碎积淀，这个过程十分艰巨，咱们称之这个过程为“登月”。大家能够从这个名字可见两头的艰巨。在这个时间段，各个团队甚至须要停下日常的本身业务倒退来配合整顿数据，把所以原来已有的数据分析过程，搬到对立一套数仓零碎下面。最终咱们历经18个月，在花了十分大的代价，于2015年的12月实现建设了对立大数据仓库平台建设，这就是阿里巴巴的MaxCompute。通过这个对立数仓平台，无论是业务团队、服务商家还是物流或其它环节都能够不便，迅捷，更好的开掘商机。所以大家能够看到在阿里巴巴对立的大数据平台实现后，业务成长也进入了快车道。这正是因为有更好的数据撑持，才使得商家、客户都能疾速的进行一些商业决策。 (2) 数据仓库和数据湖的关系从开发人员的角度看，数据湖更为灵便，更喜爱这种得心应手的模式，任意的引擎都能够去读、写，没有束缚，启动也非常容易。 从数据管理者角度看，数据湖能作为起步，但达到特定规模时，把数据当作资产或者须要做更大的商业决策的时候，都心愿有一个很好的数仓。 (3) 数据仓库和数据湖零碎的增长曲线 上图的增长曲线，基本上也是阿里倒退的曲线，最开始也是数据湖状态，各个业务部门独立倒退，起步快、灵活性强。但当达到特定规模时，数据无人治理、每个业务部门的数据的逻辑语言不统一，很难对齐。所以过后花了50%、80%的有效工夫在校验数据，随着规模的不断扩大，这样的损耗越来越大，迫使咱们推动公司对立数据仓库的建设。 (4) 湖仓一体正是因为咱们经验过堪比“登月”的苦楚，所以咱们不心愿MaxCompute将来的企业客户也经验这么苦楚过程，所以咱们构建湖仓一体的开发平台。当公司规模较小的时候，能够使用数据湖能力更快定制本人的剖析。公司成长到肯定的阶段，须要更好的数据管理和治理形式的时候，湖仓一体平台能够无缝把数据以及数据分析进行无效的降级治理，使得公司对于数据管理更加标准。这就是湖仓一体整体设计背地的核心思想。 咱们把湖的零碎和仓的零碎有机联合在一起，一开始是没有元数据，你想要建设数仓的时候，咱们有能够在湖下面来抽取这个元数据，这个元数据是和仓的元数据放在一个一体化的元数据的剖析平台下面。在这个元数据之上能够建设很多数据仓库的数据管理平台。 同时，在数据仓库湖仓一体的平台下面，咱们无效反对很多剖析引擎，有工作型的计算引擎，包含像MaxCompute是批处理、Flink是流式解决、机器学习等，还有开源的组件能够剖析咱们的数据；也有服务性质数据引擎能够反对交互式查问服务，可能去更加实时性很好的展现咱们的数据，从而使得用户能够在这个服务性引擎下来构建本人数据服务利用。 在引擎之上咱们构建丰盛数据管理工具从而可能让业务部门可能进行高效整体的数据治理。而这都得益于咱们把湖和仓的数据买通，这也是整体湖仓一体设计的外围。 二、离线在线数仓一体化现今社会越来越便捷，客户须要更快的做出商业决策。在双十一GMV实时大屏、春晚直播实时大屏等数据分析，以及机器学习从离线模型走向在线模型的趋势中咱们都能够看到。这些需要推动了实时数仓的倒退。 其实实时数仓和离线数仓有着类似的倒退过程。过后实时零碎倒退的晚期，咱们首先思考的是引擎，因为只有先有引擎了你才能够进行实时数据分析，所以阿里巴巴把研发精力放在Flink这样的流计算引擎上。然而只有流计算引擎，相似数据湖的阶段，咱们不足将剖析进去的后果数据进行治理，所以到了第二阶段，咱们利用咱们离线数仓产品来治理这些剖析后果，从而把剖析后果纳管到咱们整体数据仓库和数据管理中。然而把实时剖析之后的后果放在离线数仓外面，显然这样是对于实时商业决策是不够的及时。所以咱们当初倒退第三个阶段：实时数仓。 咱们会把流式引擎的剖析后果后果实时的写到实时数仓Hologres外面，从而可能让剖析的后果更实时的进行BI的剖析，从而无效的反对客户实时商业决策。 这就是离线和在线数仓一体化的设计。 总结一下，原有的剖析在离线和在线的数仓一体化之前是一个很纷纷的过程，有离线、有在线的、有很多不同的引擎，当初把它总结到或者简化成上图的架构。咱们会用实时的引擎做预处理，做完预处理后，咱们把这些数据写入到MaxCompute离线的数仓，也能够同时写入到Hologres实时数仓中外面，从而能够做更加实时的服务化的BI剖析。而MaxCompute离线的数仓存储的老本更低，吞吐的性能更好，能够做大量的离线数据分析，这就是离在线数仓一体化的设计。 有了一体化的设计，就能够给客户带来一个十分均衡的零碎。依据数据的场景或者是业务的场景，你能够用批处理。并且通过数据的压缩、冷存，数据依据热和冷的形式做不同梯度的存储，就能够失去更低成本的离线剖析。 当对于数据的实时性的价值更加器重，能够用流计算的引擎去做。同时又心愿有很快的交互式，心愿疾速通过各种形式的、各种维度、角度去察看已生成好的报表。这时候能够利用交互式引擎，在高度提纯过数据后的进行各个维度的洞察。 心愿用湖仓一体化平台就可能达到一个好的均衡，依据理论的业务体量、要求、规模老本达到更好点。 总的来说，心愿湖仓一体零碎上，不论是离线还是在线。通过不同的剖析引擎，反对各类剖析，同时通过在线服务型引擎可能实时进行BI，可能达到低成本、自定义能力，以及实时和在线服务的各种均衡。让客户可能依据理论业务场景抉择。 三、智能数仓有了对立的数仓平台，咱们就能够在此之上建设弱小的数据治理或者是剖析平台，这个就是咱们的DataWorks。在这个平台下面有很多数据建模工具，提供数据的品质和规范、提供血统的剖析、提供编程助理等等。正是因为湖仓一体在线和离线的一体化的底座能力，才赋予了咱们有这样的可能性去做到大数据开发和治理平台更加智能化的形式。从而将更多通过验证过无效数据治理教训分享到咱们企业客户上。 原文链接本文为阿里云原创内容，未经容许不得转载。

简介： 优化镜像减速冷启动大抵分为两种做法：升高相对提早和升高冷启动概率。自容器镜像上线以来咱们曾经通过镜像减速技术，分阶段升高了相对提早。本文在此基础上，介绍借助函数计算下一代IaaS底座神龙裸金属和平安容器，进一步升高相对提早且可能大幅升高冷启动频率。 作者 | 修踪起源 | 阿里技术公众号 一 背景函数计算在2020年8月翻新地提供了容器镜像的函数部署形式。AWS Lambda在2020年12月Re-Invent，国内其余FaaS提供商在2021年6月也相继发表了FaaS反对容器的重磅性能。冷启动始终都是FaaS的痛点，引入比代码压缩包大几十倍的容器镜像后冷启动好转便成为开发者最大的担心。 函数计算在反对容器镜像的设计阶段就决定要让开发者像应用代码包（秒级弹性能力）一样的体验应用镜像，既要易用性也要放弃FaaS本身的极致弹性，罢黜用户的纠结和取舍。现实的用户体验是函数调用简直感觉不到镜像数据近程传输带来的提早额定耗费。 优化镜像减速冷启动大抵分为两种做法：升高相对提早和升高冷启动概率。自容器镜像上线以来咱们曾经通过镜像减速技术，分阶段升高了相对提早。本文在此基础上，介绍借助函数计算下一代IaaS底座神龙裸金属和平安容器，进一步升高相对提早且可能大幅升高冷启动频率。 二 优化历程（以某一镜像为例） 1 第一代架构：ECS虚拟机第一阶段（2021年3月）：按需加载，缩小数据传输 过来的问题在于启动镜像前全量拉取镜像外部数据，导致无用的镜像数据也会被残缺下载而占用了过多的筹备工夫。于是咱们最后的优化方向是尽量疏忽无用的镜像数据，达到按需加载。为此，咱们通过镜像减速技术，省略掉了拉取无用数据的工夫，实现了函数计算自定义镜像冷启动从分钟级到秒级晋升的相干技术细节。 第二阶段（2021年6月）：记录容器实例启动I/O轨迹，在后续实例启动中提前预取镜像数据 咱们发现，函数实例在容器启动和初始化阶段，I/O数据拜访模式高度一致。依据FaaS平台基于利用运行模式调度资源的特点，咱们在函数实例首次启动时记录了I/O轨迹的脱敏数据，在后续的实例启动时，将轨迹数据作为提醒，提前预取镜像数据到本地，进一步减小了冷启动延时。 上述两种减速优化尽管大幅减小了冷启动相对提早，但因为传统ECS VM在闲置一段时间后就会被回收，再次启动新机器时就会从新触发冷启动。于是，如何缩小冷启动频次便成为了下一阶段重点攻克的题目之一。 2 下一代架构：弹性裸金属服务器（神龙）+ microVM在设计下一代架构时咱们不仅思考解决冷启动频次问题，也同样留神到缓存对于启动时延的影响。于是咱们创新性的创造了Serverless Caching，依据不同的存储服务特点构建数据驱动、智能高效的缓存体系，实现软硬件协同优化，将Custom Container体验进一步晋升。函数计算后盾神龙的更迭工夫远大于ECS VM的闲置回收工夫，对于用户侧而言，热启动频率大幅晋升，在冷启动后，缓存会继续保留在神龙机器上，缓存命中率可达90%以上。 比照ECS虚拟机，神龙裸金属加上微型虚拟机的架构为镜像减速带来了更多的优化空间： 减小回源带宽压力并且缩小反复数据存储。比起ECS VM来，同时几千实例启动，对于镜像仓库的读放大和磁盘存储空间的写放大升高至多两个数量级。虚拟机级别的平安隔离使得函数计算组件能够平安地组成可用区级别缓存网络，速度传输速度甚至优于云盘。函数计算Custom Container登陆神龙的同时也进步了资源利用率，降低成本，这对用户和服务端保护是双赢。Serverless Caching的架构则能够在不减少资源应用老本的同时提供更多的优化后劲。 (L1~L4为不同级别缓存，间隔和提早从小到大） 三 横向比照到目前为止，咱们曾经将镜像减速优化到了较高的水准。咱们在函数计算的公开用例外面筛选了4个典型的镜像并将它们适配至国内外几个大型云厂商（名称以厂商A、厂商B代替）进行横向比照，每距离3小时调用上述镜像，反复数次，咱们失去了以下后果： 1 AI在线推理-猫狗辨认该镜像蕴含了基于TensorFlow深度学习框架的图像识别利用。阿里云函数计算和厂商A都能失常运行，但厂商A性能较差。厂商B则无奈失常运行。下图中阿里云函数计算和厂商A的延时数据蕴含镜像拉取，容器启动，执行推理运算端对端的延时，而厂商B的数据只是拉取镜像局部的延时，都曾经是最慢。FC绝对稳固，能够看出函数计算在CPU消耗型如AI推理方面有着更大劣势。 以云盘热启动为基准（灰色），比照各个厂商的额定开销（黑白） 2 Python Flask Web Service此镜像为常见的网络服务，外部应用Python搭配Flask服务框架。此镜像的作用旨在测试不同云产品是否有能力实现高效按需加载。FC与厂商A均有稳定但后者的稳定最为显著。 以云盘热启动为基准（灰色），比照各个厂商的额定开销（黑白） 3 Python机器学习运算镜像内同样是Python运行环境，能够看出各个厂商仍旧放弃着各自的个性，厂商B全量下载，厂商A局部申请有优化但不稳固。 以云盘热启动为基准（灰色），比照各个厂商的额定开销（黑白） 4 Cypress Headless Chrome此镜像蕴含无头浏览器测试流程，厂商A因为编程模型限度和运行环境不兼容无奈运行。而厂商B过慢只能在规定工夫内耗时71.1秒实现利用初始化。不难看出函数计算在重I/O的镜像方面仍然有着不错的体现。 以云盘热启动为基准（灰色），比照各个厂商的额定开销（黑白），绿色部位为优于基准线的端到端耗时 四 举荐最佳实际反对容器技术是 FaaS 的必备特质，容器减少了可移植性和交付敏捷性，而云服务加重了运维与闲置老本、提供了弹性扩缩容能力。自定义镜像与函数计算联合最间接的解决了用户为云厂商定制化地移植大容量业务逻辑带来的困扰。 FaaS运行容器时须要尽可能打消额定开销，使用户体验与本地运行场景相近。稳固疾速的运行同样是优良FaaS的规范，FC提供了镜像加载优化的同时大大降低了冷启动频次为稳固疾速的运行提供了保障。不仅如此，在利用的可移植方面更加须要做到平滑，不限度开发模式的同时也要尽量升高用户应用门槛。函数计算自定义镜像反对规范HTTP服务，自在配置可用端口，可读的同时也可写，提供多种工具链以及多元化的部署计划，无强制期待镜像筹备实现工夫，自带HTTP触发而不依赖其余云服务，反对自定义域名等一系列优质解决方案。 函数计算自定义镜像实用但不限于人工智能推理、大数据分析、游戏结算、在线课程教育、音视频解决等。举荐应用阿里云容器镜像服务企业版实例ACR EE，自带镜像减速性能，省去应用ACR镜像时手动开启减速拉取和减速镜像筹备的步骤。 1 AI/ML在线推理推理类计算依赖大体积底层训练框架以及大量的数据处理，一般的AI框架如Tensorflow的镜像能够轻松达到GB级，对CPU要求曾经很高，要再满足扩缩容就更是挑战。函数计算自定义镜像能够很好的解决此类需要，用户只需间接应用底层训练框架镜像并与数据处理逻辑打包至新的镜像内便能够轻松省去更换运行环境所带来的移植开销，同时又能够满足弹性扩缩容带来的疾速训练后果。歌曲爱好推理、图片AI辨认剖析等都能够无缝与函数计算连接以达到弹性满足大量动静的在线推理申请。 2 轻量灵便ETL服务都依赖数据，而数据处理往往须要耗费大量资源来满足高效疾速的数据变更申请。自定义镜像与其余函数计算运行时一样能够满足数据处理时的平安隔离，又同时保留了用户将数据处理局部的业务逻辑自在的打包成镜像的便捷能力。提供平滑迁徙的同时满足了镜像启动的极低额定延时，满足了用户针对如数据库治理、万物物联等利用场景的平安，高效，弹性的数据处理需要。 3 游戏战斗结算各类游戏内通常会设置日常工作等场景短时间会聚大量玩家同时须要战斗结算一类的数据处理，为了不让游戏玩家失去急躁，战斗数据校验通常须要在短短几秒内实现，且单个玩家的数据结算单位工夫不能随着玩家数量增长而好转。此类数据处理的业务逻辑通常繁冗且高度反复，将玩家数据处理逻辑打包至函数计算自定义镜像内便能够弹性满足短时间大量类似的玩家结算申请。 ...

一、背景简介分布式系统中存在很多拆分的服务，在一直迭代降级的过程中，会呈现如下常见的辣手状况： 某个技术组件版本升级，依赖包降级导致局部语法或者API过期，或者组件修复紧急的破绽，从而会导致分布式系统下各个服务被动的降级迭代，很容易引发意外的问题；不同的服务中对组件的依赖和版本各不相同，从而导致不兼容问题的呈现，很难对版本做对立的治理和保护，一旦呈现问题很容易慌手慌脚，引发蝴蝶效应； 所以在简单的零碎中，对于依赖的框架和组件进行对立治理和二次浅封装，能够较大水平升高上述问题的解决老本与危险，同时能够更好的治理和控制技术栈。 二、框架浅封装1、浅封装作用为什么浅封装，外围目标在于对立治理和协调组件的依赖与降级，并对罕用办法做一层包装，实际上很多组件应用到的性能点并不多，只是在业务中的应用点很多，这样给组件自身的迭代降级带来了肯定的难度： 例如某个组件罕用的API中存在微小危险破绽，或者替换掉过期的用法，须要对整个零碎中波及的中央做降级，这种操作的老本是十分高的； 如果是对这种罕用的组件办法进行二次包装，作为解决业务的工具办法，那么解决下面的问题就绝对轻松许多，只有对封装的工具办法降级，服务的依赖降级即可，升高工夫老本和危险。 通过浅封装的伎俩，能够实现两个方面的解耦： 业务与技术 技术栈中罕用的办法进行二次浅封装，这样能够较大水平的升高业务与技术的耦合，如此能够独立的降级技术栈，扩大性能而不影响业务服务的迭代。 框架与组件 不同的框架与组件都须要肯定水平的自定义配置，同时分模块治理，在不同的服务中引入特定的依赖，也能够在根底包中做对立依赖，以此实现技术栈的疾速组合搭配。 这里说的浅封装，是指包装惯例罕用的语法，组件自身就是技术层面的深度封装，所以也不可能齐全隔开技术栈原生用法。 2、对立版本控制例如微服务架构下，不同的研发组负责不同的业务模块，然而受到开发人员的教训和能力影响，很容易呈现不同的服务组件选型不统一，或者雷同的组件依赖版本不同，这样很难对系统架构做规范的对立治理。 对于二次封装的形式，能够严格的控制技术栈的迭代扩大，以及版本抵触的问题，通过对二次封装层的对立降级，能够疾速实现业务服务的降级，解决不同服务的依赖差别问题。 三、实际案例1、案例简介Java分布式系统中，微服务根底组件（Nacos、Feign、Gateway、Seata）等，零碎中间件（Quartz、Redis、Kafka、ElasticSearch，Logstash）等，对罕用性能、配置、API等，进行二次浅封装并对立集成治理，以满足日常开发中根底环境搭建与长期工具的疾速实现。 butte-flyer 组件封装的利用案例；butte-frame 罕用技术组件二次封装；2、分层架构整体划分五层：网关层、应用层、业务层、中间件层、根底层，组合成一套分布式系统。 服务总览 服务名分层端口缓存库数据库形容flyer-gateway网关层8010db1nacos路由管制flyer-facade应用层8082db2facade门面服务flyer-admin应用层8083db3admin后端治理flyer-account业务层8084db4account账户治理flyer-quartz业务层8085db5quartz定时工作kafka中间件9092---------音讯队列elasticsearch中间件9200---------搜索引擎redis中间件6379---------缓存核心logstash中间件5044---es6.8.6日志采集nacos根底层8848---nacos注册配置seata根底层8091---seata散布事务mysql根底层3306---------数据存储3、目录构造在butte-frame中对各个技术栈进行二次封装治理，在butte-flyer中进行依赖援用。 butte-frame├── frame-base 根底代码块├── frame-jdbc 数据库组件├── frame-core 服务根底依赖├── frame-gateway 路由网关├── frame-nacos 注册与配置核心├── frame-seata 分布式事务├── frame-feign 服务间调用├── frame-security 平安治理├── frame-search 搜索引擎├── frame-redis 缓存治理├── frame-kafka 消息中间件├── frame-quartz 定时工作├── frame-swagger 接口文档└── frame-sleuth 链路日志butte-flyer├── flyer-gateway 网关服务：路由管制├── flyer-facade 门面服务：性能合作接口├── flyer-account 账户服务：用户账户├── flyer-quartz 工作服务：定时工作└── flyer-admin 治理服务：后端治理4、技术栈组件零碎罕用的技术栈：根底框架、微服务组件、缓存、平安治理、数据库、定时工作、工具依赖等。 名称版本阐明spring-cloud2.2.5.RELEASE微服务框架根底spring-boot2.2.5.RELEASE服务根底依赖gateway2.2.5.RELEASE路由网关nacos2.2.5.RELEASE注册核心与配置管理seata2.2.5.RELEASE分布式事务管理feign2.2.5.RELEASE微服务间申请调用security2.2.5.RELEASE平安治理sleuth2.2.5.RELEASE申请轨迹链路security-jwt1.0.10.RELEASEJWT加密组件hikari3.4.2数据库连接池，默认mybatis-plus3.4.2ORM长久层框架kafka2.0.1MQ音讯队列elasticsearch6.8.6搜索引擎logstash5.2日志采集redis2.2.5.RELEASE缓存治理与加锁管制quartz2.3.2定时工作治理swagger2.6.1接口文档apache-common2.7.0根底依赖包hutool5.3.1根底工具包四、微服务组件1、NacosNacos在整个组件体系中，提供两个外围能力，注册发现：适配微服务注册与发现规范，疾速实现动静服务注册发现、元数据管理等，提供微服务组件中最根底的能力；配置核心：对立治理各个服务配置，集中在Nacos中存储管理，隔离多环境的不同配置，并且能够躲避线上配置放开的危险； 连贯治理 spring: cloud: nacos: # 配置读取 config: prefix: application server-addr: 127.0.0.1:8848 file-extension: yml refresh-enabled: true # 注册核心 discovery: server-addr: 127.0.0.1:8848配置管理 ...

后面文章在议论分布式惟一ID生成的时候，有提到雪花算法，这一次，咱们具体点解说，只讲它。 SnowFlake算法据国家大气钻研核心的查尔斯·奈特称，个别的雪花大概由10^19个水分子组成。在雪花造成过程中，会造成不同的构造分支，所以说大自然中不存在两片齐全一样的雪花，每一片雪花都领有本人丑陋独特的形态。雪花算法示意生成的id如雪花般举世无双。 snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法，后果是一个long型的ID。其核心思想是：应用41bit作为毫秒数，10bit作为机器的ID（5个bit是数据中心，5个bit的机器ID），12bit作为毫秒内的流水号（意味着每个节点在每毫秒能够产生 4096 个 ID），最初还有一个符号位，永远是0。 核心思想：分布式，惟一。 算法具体介绍雪花算法是 64 位 的二进制，一共蕴含了四局部： 1位是符号位，也就是最高位，始终是0，没有任何意义，因为要是惟一计算机二进制补码中就是正数，0才是负数。41位是工夫戳，具体到毫秒，41位的二进制能够应用69年，因为工夫实践上永恒递增，所以依据这个排序是能够的。10位是机器标识，能够全副用作机器ID，也能够用来标识机房ID + 机器ID，10位最多能够示意1024台机器。12位是计数序列号，也就是同一台机器上同一时间，实践上还能够同时生成不同的ID，12位的序列号可能辨别出4096个ID。 优化因为41位是工夫戳，咱们的工夫计算是从1970年开始的，只能应用69年，为了不节约，其实咱们能够用工夫的相对值，也就是以我的项目开始的工夫为基准工夫，往后能够应用69年。获取惟一ID的服务，对处理速度要求比拟高，所以咱们全副应用位运算以及位移操作，获取以后工夫能够应用System.currentTimeMillis()。 工夫回拨问题在获取工夫的时候，可能会呈现工夫回拨的问题，什么是工夫回拨问题呢？就是服务器上的工夫忽然倒退到之前的工夫。 人为起因，把零碎环境的工夫改了。有时候不同的机器上须要同步工夫，可能不同机器之间存在误差，那么可能会呈现工夫回拨问题。解决方案 回拨工夫小的时候，不生成 ID，循环期待到工夫点达到。下面的计划只适宜时钟回拨较小的，如果距离过大，阻塞期待，必定是不可取的，因而要么超过肯定大小的回拨间接报错，拒绝服务，或者有一种计划是利用拓展位，回拨之后在拓展位上加1就能够了，这样ID仍然能够放弃惟一。然而这个要求咱们提前预留出位数，要么从机器id中，要么从序列号中，腾出肯定的位，在工夫回拨的时候，这个地位 +1。因为工夫回拨导致的生产反复的ID的问题，其实百度和美团都有本人的解决方案了，有趣味能够去看看，上面不是它们官网文档的信息： 百度UIDGenerator：https://github.com/baidu/uid-... UidGenerator是Java实现的, 基于Snowflake算法的惟一ID生成器。UidGenerator以组件模式工作在利用我的项目中, 反对自定义workerId位数和初始化策略, 从而实用于docker等虚拟化环境下实例主动重启、漂移等场景。 在实现上, UidGenerator通过借用将来工夫来解决sequence人造存在的并发限度; 采纳RingBuffer来缓存已生成的UID, 并行化UID的生产和生产, 同时对CacheLine补齐，防止了由RingBuffer带来的硬件级「伪共享」问题. 最终单机QPS可达600万。美团Leaf:https://tech.meituan.com/2019... leaf-segment 计划 优化：双buffer + 预调配容灾：Mysql DB 一主两从，异地机房，半同步形式毛病：如果用segment号段式计划：id是递增，可计算的，不适用于订单ID生成场景，比方竞对在两天中午12点别离下单，通过订单id号相减就能大抵计算出公司一天的订单量，这个是不能忍耐的。leaf-snowflake计划 应用Zookeeper长久程序节点的个性主动对snowflake节点配置workerID 1.启动Leaf-snowflake服务，连贯Zookeeper，在leaf_forever父节点下查看本人是否曾经注册过（是否有该程序子节点）。2.如果有注册过间接取回本人的workerID（zk程序节点生成的int类型ID号），启动服务。3.如果没有注册过，就在该父节点上面创立一个长久程序节点，创立胜利后取回顺序号当做本人的workerID号，启动服务。缓存workerID，缩小第三方组件的依赖因为强依赖时钟，对工夫的要求比拟敏感，在机器工作时NTP同步也会造成秒级别的回退，倡议能够间接敞开NTP同步。要么在时钟回拨的时候间接不提供服务间接返回ERROR_CODE，等时钟追上即可。或者做一层重试，而后上报报警零碎，更或者是发现有时钟回拨之后主动摘除自身节点并报警代码展现public class SnowFlake { // 数据中心(机房) id private long datacenterId; // 机器ID private long workerId; // 同一时间的序列 private long sequence; public SnowFlake(long workerId, long datacenterId) { this(workerId, datacenterId, 0); } public SnowFlake(long workerId, long datacenterId, long sequence) { // 非法判断 if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) { throw new IllegalArgumentException(String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId)); } if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) { throw new IllegalArgumentException(String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0", maxDatacenterId)); } System.out.printf("worker starting. timestamp left shift %d, datacenter id bits %d, worker id bits %d, sequence bits %d, workerid %d", timestampLeftShift, datacenterIdBits, workerIdBits, sequenceBits, workerId); this.workerId = workerId; this.datacenterId = datacenterId; this.sequence = sequence; } // 开始工夫戳（2021-10-16 22:03:32） private long twepoch = 1634393012000L; // 机房号，的ID所占的位数 5个bit 最大:11111(2进制)--> 31(10进制) private long datacenterIdBits = 5L; // 机器ID所占的位数 5个bit 最大:11111(2进制)--> 31(10进制) private long workerIdBits = 5L; // 5 bit最多只能有31个数字，就是说机器id最多只能是32以内 private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits); // 5 bit最多只能有31个数字，机房id最多只能是32以内 private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits); // 同一时间的序列所占的位数 12个bit 111111111111 = 4095 最多就是同一毫秒生成4096个 private long sequenceBits = 12L; // workerId的偏移量 private long workerIdShift = sequenceBits; // datacenterId的偏移量 private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits; // timestampLeft的偏移量 private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits; // 序列号掩码 4095 (0b111111111111=0xfff=4095) // 用于序号的与运算，保障序号最大值在0-4095之间 private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits); // 最近一次工夫戳 private long lastTimestamp = -1L; // 获取机器ID public long getWorkerId() { return workerId; } // 获取机房ID public long getDatacenterId() { return datacenterId; } // 获取最新一次获取的工夫戳 public long getLastTimestamp() { return lastTimestamp; } // 获取下一个随机的ID public synchronized long nextId() { // 获取以后工夫戳，单位毫秒 long timestamp = timeGen(); if (timestamp < lastTimestamp) { System.err.printf("clock is moving backwards. Rejecting requests until %d.", lastTimestamp); throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp)); } // 去重 if (lastTimestamp == timestamp) { sequence = (sequence + 1) & sequenceMask; // sequence序列大于4095 if (sequence == 0) { // 调用到下一个工夫戳的办法 timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp); } } else { // 如果是以后工夫的第一次获取，那么就置为0 sequence = 0; } // 记录上一次的工夫戳 lastTimestamp = timestamp; // 偏移计算 return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) | (datacenterId << datacenterIdShift) | (workerId << workerIdShift) | sequence; } private long tilNextMillis(long lastTimestamp) { // 获取最新工夫戳 long timestamp = timeGen(); // 如果发现最新的工夫戳小于或者等于序列号曾经超4095的那个工夫戳 while (timestamp <= lastTimestamp) { // 不合乎则持续 timestamp = timeGen(); } return timestamp; } private long timeGen() { return System.currentTimeMillis(); } public static void main(String[] args) { SnowFlake worker = new SnowFlake(1, 1); long timer = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < 10000; i++) { worker.nextId(); } System.out.println(System.currentTimeMillis()); System.out.println(System.currentTimeMillis() - timer); }}问题剖析1. 第一位为什么不应用?在计算机的示意中，第一位是符号位，0示意整数，第一位如果是1则示意正数，咱们用的ID默认就是负数，所以默认就是0，那么这一位默认就没有意义。 ...

作者：安绍飞审核&校对：营火编辑&排版：雯燕 前言近年来，企业的数字化随着互联网的遍及倒退越来越快，技术架构也是几经更迭，尤其是在线业务局部。最开始企业的需要就是将业务尽可能在线化、线上化，产生了晚期的在线业务利用架构，即单体利用，次要就是由 Web 利用中减少业务逻辑及后端数据存在数据库。 随着在线业务的减少，以及更多的拜访增长，发现单体利用曾经支撑不了业务了，进而逐渐演进到分布式应用。同时，前端加上了负载平衡来承接日渐增长的申请，两头也引入了更多音讯、缓存等中间件和数据库。 随着云计算的倒退演进到云原生时代，企业的利用也开始面向云进行容器化、微服务化的构建，在这个过程中，就带来了和之前阶段不同的变动，形象来看次要是利用的开发设计、利用交付、线上运维方面的变动。 云原生应用服务的新诉求在云原生利用日益成为支流的技术架构下，云原生利用如何更好的利用云服务，实现面向云服务的架构设计、让业务更麻利的研发，疾速的联调验证就尤为重要。这就要求平台能够提供一站式的 PaaS 产品来进行撑持。 1）首先是开发设计：从原来的层次化/模块化单体架构，演进到全面的微服务化，应用 SpringCloud、Dubbo、Servicemesh 这一些技术栈来构建微服务，那这个过程中，研发人员须要进行面向微服务的架构设计、测试人员须要面向微服务架构设计测试用例，编写实现自动化测试、同时随着环境上云，也要求着开发环境与云端环境可能实现联通调试。 2）接着是利用交付：从之前的虚拟机&批量脚本来实现部署交付，到通过容器、K8s 等技术实现通用的标准化交付，这个过程中，也呈现了一些新的需要，比方批量的通过利用模板来疾速部署交付、以及通过利用跨集群来实现多场景的治理交付。 3）第三局部是线上运维的变动：从原来的虚拟机维度运维，演进到容器集群维度的运维，须要有更高的视角来帮忙企业的开发运维同学，这里咱们提出鸟瞰式运维理念，通过利用视角鸟瞰 K8s 所有资源，运维治理的不再是独自针对 Deployment、Service、Ingress 这些 K8s 原子资源进行，而是鸟瞰式的对立监管控实现运维。 EDAS 4.0 全面降级 &ADD 1.0 重磅公布针对下面提到的生命周期三个阶段新场景演进产生的新诉求，EDAS 正式公布了 4.0 版本，新增多集群利用治理、微服务 API 治理与测试、端云联调 3.0 等新能力。同时重磅公布新产品 --- 云原生利用开发设计平台 ADD v1.0，大大晋升云原生利用的开发效率。 接下来将为大家逐个具体介绍。 云原生利用设计开发平台 ADD 1.0公布针对开发设计阶段的需要，云原生利用设计开发平台 ADD 这个产品应运而生。ADD 产品的设计初衷就是为了晋升企业在云原生利用开发设计阶段的工作效率，进步生产力。它有 6 大特色： 可视化利用架构设计：帮忙企业不便的积淀与保护原来在线下白板上的架构探讨设计；前端网页利用拖、拉、拽设计：实现前端“无代码”开发；后端代码在线开发与调试：保障代码平安；一站式集成面向接口的测试用例治理与自动化执行配置能力：实现在线自动化测试；集成支流项目管理工具：进步云原生化开发项目管理效率；业务利用组件高效复用：借助利用组件商店，实现全面的资产复用； EDAS 4.0 全新降级——微服务 API 治理与测试在微服务化的过程场景里，咱们总结出这样三个挑战： 多环境的适配挑战：因为微服务有不同的研发团队，环境也是多种多样，在面对相应的微服务环境时，就须要做专门的配置适配，比方测试的参数、自动化用例的抉择等等。利用的可测性挑战：随着企业的资源逐步云化治理，利用也大都部署在公共云或当初专有云环境，这样就带来了很多可测性挑战，比方阿里云的 VPC 环境内无奈间接外网拜访，须要弹性 IP 或其余买通计划；并且随着利用容器化，在 K8s 内的网络拓扑也会带来相应的复杂度。用例生成的挑战：很多状况下，开发会专一于业务研发，无形中给测试同学带来了沟通合作的老本，因为不了解微服务接口的契约，就无奈很快的实现用例生成。为了解决以上挑战，咱们提供云上微服务一键测试工具（API 治理与测试）针对性的解决相应问题： 通过 API 疾速测试能力，能够间接买通 EDAS 利用，发动测试，并且测试历史记录能够疾速生成 API 模板。而后是通过测试环境治理，买通云内微服务，提供了 API 模板与测试环境参数的设置能力，能够间接实现一套测试配置映射一个微服务环境下的利用。提供一个用例治理性能，对立模板化治理用例，实现用例自适应，也就是这个用例能够依照运行的微服务环境来抉择相应配置执行。所以，EDAS 的微服务一键测试工具，相当于为用户提供了一个面向微服务的云上私网 Postman，一键自动化执行用例，实现云上微服务测试，晋升微服务测试效率。 ...

分布式惟一ID介绍分布式系统全局惟一的 id 是所有零碎都会遇到的场景，往往会被用在搜寻，存储方面，用于作为惟一的标识或者排序，比方全局惟一的订单号，优惠券的券码等，如果呈现两个雷同的订单号，对于用户无疑将是一个微小的bug。 在单体的零碎中，生成惟一的 id 没有什么挑战，因为只有一台机器一个利用，间接应用单例加上一个原子操作自增即可。而在分布式系统中，不同的利用，不同的机房，不同的机器，要想生成的 ID 都是惟一的，的确须要下点功夫。 一句话总结： 分布式惟一ID是为了给数据进行惟一标识。分布式惟一ID的特色分布式惟一ID的外围是唯一性，其余的都是附加属性，一般来说，一个优良的全局惟一ID计划有以下的特点，仅供参考： 全局惟一：不能够反复，外围特点！大抵有序或者枯燥递增：自增的个性有利于搜寻，排序，或者范畴查问等高性能：生成ID响应要快，提早低高可用：要是只能单机，挂了，全公司依赖全局惟一ID的服务，全副都不可用了，所以生成ID的服务必须高可用方便使用：对接入者敌对，能封装到开箱即用最好信息安全：有些场景，如果间断，那么很容易被猜到，攻打也是有可能的，这得取舍。分布式惟一ID的生成计划UUID间接生成写过 Java 的敌人都晓得，有时候咱们写日志会用到一个类 UUID，会生成一个随机的ID，去作为以后用户申请记录的惟一识别码,只有用以下的代码： String uuid = UUID.randomUUID();用法简略粗犷，UUID的全称其实是Universally Unique IDentifier,或者GUID(Globally Unique IDentifier),它实质上是一个 128 位的二进制整数，通常咱们会示意成为 32 个 16 进制数组成的字符串，简直不会反复，2 的 128 次方，那是无比宏大的数字。 以下是百度百科阐明： UUID由以下几局部的组合： （1）UUID的第一个局部与工夫无关，如果你在生成一个UUID之后，过几秒又生成一个UUID，则第一个局部不同，其余雷同。 （2）时钟序列。 （3）全局惟一的IEEE机器辨认号，如果有网卡，从网卡MAC地址取得，没有网卡以其余形式取得。 UUID的惟一缺点在于生成的后果串会比拟长。对于UUID这个规范应用最广泛的是微软的GUID(Globals Unique Identifiers)。在ColdFusion中能够用CreateUUID()函数很简略地生成UUID，其格局为：xxxxxxxx-xxxx- xxxx-xxxxxxxxxxxxxxxx(8-4-4-16)，其中每个 x 是 0-9 或 a-f 范畴内的一个十六进制的数字。而规范的UUID格局为：xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx (8-4-4-4-12)，能够从cflib 下载CreateGUID() UDF进行转换。 [2] （4）在 hibernate（Java orm框架）中， 采纳 IP-JVM启动工夫-以后工夫右移32位-以后工夫-外部计数（8-8-4-8-4）来组成UUID 要想反复，两台完全相同的虚拟机，开机工夫统一，随机种子统一，同一时间生成uuid，才有极小的概率会反复，因而咱们可认为，实践上会反复，理论不可能反复！！！ uuid长处： 性能好，效率高不必网络申请，间接本地生成不同的机器个干个的，不会反复uuid 这么好，难不成是银弹？当然毛病也很突出： 没方法保障递增趋势，没法排序uuid太长了，存储占用空间大，特地落在数据库，对建设索引不敌对没有业务属性，这货色就是一串数字，没啥意义，或者说法则当然也有人想要改良这家伙，比方不可读性革新，用uuid to int64，把它转成 long 类型： byte[] bytes = Guid.NewGuid().ToByteArray();return BitConverter.ToInt64(bytes, 0);又比方，革新无序性，比方 NHibernate 的 Comb 算法，把 uuid 的前 20 个字符保留下来，前面 12 个字符用 guid 生成的工夫,工夫是大抵有序的，是一种小改良。 ...

为什么要分布式分布式是为了解决传统单点零碎 性能低、可用性低、扩展性低的问题 基于分布式的指标，能够把分布式系统进行分类： 为了进步性能，应答高并发，海量数据处理，此类零碎代表：无状态的微服务、分布式数据等为了进步可用性，防止单点故障，同时保证数据的一致性，此类零碎代表：注册核心、集群协调器等这里只探讨后者，为了进步可用性，某些要害利用须要集群部署，同时还要保障所有节点数据的一致性。 2PC（Two-phase Commit）在分布式系统中，每个节点尽管能够通晓本人的操作时胜利或者失败，却无奈晓得其余节点的操作的胜利或失败。当一个事务逾越多个节点时，为了放弃事务的ACID个性，须要引入一个作为协调者的组件来对立掌控所有节点（称作参与者）的操作后果并最终批示这些节点是否要把操作后果进行真正的提交（比方将更新后的数据写入磁盘等等）。因而，二阶段提交的算法思路能够概括为： 参与者将操作成败告诉协调者，再由协调者依据所有参与者的反馈情报决定各参与者是否要提交操作还是停止操作2PC前提该分布式系统中，存在一个节点作为协调者（Coordinator），其余节点作为参与者（Participants）。且节点之间能够进行网络通信。所有节点都采纳预写式日志 （redo undo log），且日志被写入后即被放弃在牢靠的存储设备上，即便节点损坏不会导致日志数据的隐没。所有节点不会永久性损坏，即便损坏后依然能够复原。算法实现第一阶段（提交申请阶段）协调者向所有参与者节点是否能够执行提交操作，并期待各节点的响应。各参与者执行协调者发动的事务，并写入undo 和 redo Log。各参与者响应协调者发动的询问。若事务操作执行胜利，则返回‘批准’，若执行失败，则返回一个‘终止’信息。第二阶段 （提交执行阶段）胜利（各参与者均返回批准）协调者向所有参与者发动 “正式提交” 申请。参与者正式实现操作，并开释事务所占的资源(次要是锁)。参与者向协调者发送“实现事务”告诉。协调者收到各参与者的“实现”告诉之后，实现事务。失败 （任意节点返回终止，或超时未返回）协调者向所有参与者发动“回滚”申请。参与者利用之前记录的undo日志，进行回滚。参加则会告诉协调者，回滚胜利。协调者收到回滚胜利音讯之后，勾销事务。算法示意 算法劣势提交性能由参与者中最慢的节点决定，往往较慢。无奈提交阶段若有节点失联，无奈解决。一旦做出决定就无奈撤销。 参与者不管是否提交，在响应协调者之后，必须持有资源，期待协调者告诉。协调者一旦决定提交，则所有参与者必须提交，若有节点临时失联，也须要期待节点复原之后进行提交。

作者：吴金玲 爱可生 dble 我的项目团队成员，次要负责 dble 相干的日常测试工作，善于对 dble 中呈现的问题进行排查。酷爱测试工作，余生欲将测试工作进行到底。 本文起源：原创投稿 *爱可生开源社区出品，原创内容未经受权不得随便应用，转载请分割小编并注明起源。 同步元数据，reload @@config_all or reload @@metadata ？一、本文以 dble 3.21.06.0 版本为例，首先让咱们来看看社区常常遇到的几类找不到表或者表字段的问题sharding.xml的要害配置如下： 问题1：启动 dble 后，在所有后端节点都建设了表 sharding_2_t1 ，而后在 dble 治理端执行 reload @@config_all 命令，查问表 sharding_2_t1 数据及向表 sharding_2_t1 中插入数据，均报找不到表的 metadata 信息（如下图所示），为什么？ 问题2：在后端节点对表 sharding_4_t1 减少一个 age 字段，且已确保所有后端节点都减少了这个字段，而后执行 reload @@config_all ，对表进行查问应用新增的字段没问题，但应用 order by 就提醒找不到这个字段（如下图所示），为什么？ 二、在答复呈现以上问题的起因之前，首先让咱们来看看 reload @@config_all 和 reload @@metadata 的应用阐明（具体可参见 dble 官网文档：https://github.com/actiontech...），这样可能使咱们更好的了解问题 1.reload @@config_all（2.19.09.0 版本之后性能齐全等同于reload @@config ） 从新加载所有配置，波及3个 xml 配置文件（ user.xml，db.xml，sharding.xml ），同时 reload @@config_all 还有3个可选参数的模式：reload @@config_all [-s] [-f] [-r]; ...

大家好，我是冰河~~ 明天，咱们就临时不聊【精通高并发系列】了，明天插播一下分布式事务，为啥？因为冰河联结猫小孩儿独特创作的分布式事务畛域的开山之作——《深刻了解分布式事务：原理与实战》一书正式出版了，于2021年10月20日开始在当当预售，当天即登上当当新书榜第一的地位！ 划重点：当当10.20~10.24限时5折优惠！！关上当当首页，搜寻：分布式事务，找到5折优惠商品链接，点击加购，下单即可。 为了让小伙伴们更好的理解这本书的内容，咱们就简略的聊聊书中对于分布式系统架构和分布式事务产生的场景吧。好了，咱们开始明天的注释吧。 前言随着互联网的一直倒退，企业积攒的数据越来越多。当单台数据库难以存储海量数据时，人们便开始摸索如何将这些数据扩散地存储到多台服务器的多台数据库中，逐步造成了分布式数据库。如果将数据扩散存储，对于数据的增删改查操作就会变得更加简单，尤其是难以保证数据的一致性问题，这就波及了常说的分布式事务。 本文对分布式事务的基本概念进行介绍，波及的内容如下。 分布式系统架构准则。分布式系统架构演进。分布式事务场景。分布式系统架构随着互联网的疾速倒退，传统的单体零碎架构已不能满足海量用户的需要。于是，更多的互联网企业开始对原有零碎进行革新和降级，将用户产生的大规模流量进行合成，分而治之，在不同的服务器上为用户提供服务，以满足用户的需要。缓缓地，由原来的单体零碎架构演变为 分布式系统架构。 1.产生的背景在互联网晚期，互联网企业的业务并不是很简单，用户量也不大，个别应用单体零碎架构疾速实现业务。此时，零碎解决的流量入口更多来自PC端。 随着用户量爆发式增长，此时的流量入口不再只有PC端，更多来自挪动端App、H5、微信小程序、自主终端机、各种物联网设施和网络爬虫等。用户和企业的需要也开始变得越来越简单。在一直迭代降级的过程中，单体零碎变得越来越臃肿，零碎的业务也变得越来越简单，甚至难以保护。批改一个很小的性能可能会导致整个零碎的变动，并且零碎须要通过严格测试能力上线，一个很小的性能就要公布整个零碎，间接影响了零碎中其余业务的稳定性与可用性。 此时开发效率低下，降级和保护零碎老本很高，测试周期越来越长，代码的抵触率也会变得越来越高。最让人头疼的是，一旦有开发人员到职，新入职的人须要很长的工夫来相熟整个零碎。单体零碎架构曾经无奈撑持大流量和高并发的场景。 面对单体零碎架构的种种问题，解决方案是对简单、臃肿的零碎进行程度拆分，把共用的业务封装成独立的服务，供其余业务调用，把各相干业务封装成子系统并提供接口，供其余零碎或外界调用，以此达到升高代码耦合度，进步代码复用率的目标。 此时，因为各个子系统之间进行理解耦，因而对每个子系统外部的批改不会影响其余子系统的稳定性。这样一来升高了零碎的保护和公布老本，测试时也不须要把整个零碎再从新测试一遍，进步了测试效率。在代码保护上，各个子系统的代码独自治理，升高了代码的抵触率，进步了零碎的研发效率。 2.架构指标和架构准则好的分布式系统架构并不是欲速不达的，而是随着企业和用户的需要一直迭代演进的，可能解决分布式系统以后最次要的矛盾，同时对将来做出根本的预测，使得零碎架构具备高并发、高可用、高可扩展性、高可维护性等非功能性需要，可能疾速迭代，以适应一直变动的需要。 分布式系统架构的设计尽管比较复杂，然而也有一些业界遵循的准则。其中一些典型的架构准则来自The Art of Scalability一书，作者马丁L.阿伯特和迈克尔T.费舍尔别离是eBay和PayPal的CTO。他们在书中总结了15项架构准则，别离如下所示。 N + 1设计。回滚设计。禁用设计。监控设计。设计多活数据中心。应用成熟的技术。异步设计。无状态零碎。程度扩大而非垂直降级。设计时至多要有两步前瞻性。非核心则购买。应用商品化硬件。小构建、小公布和快试错。隔离故障。自动化。分布式系统架构演进互联网企业的业务飞速发展，促使零碎架构一直变动。总体来说，零碎架构大抵经验了单体利用架构—垂直利用架构—分布式架构—SOA架构—微服务架构的演变，很多互联网企业的零碎架构曾经向服务化网格（Service Mesh）演变。接下来简略介绍一下零碎架构的倒退历程。 1.单体利用架构在企业倒退的初期，个别公司的网站流量比拟小，只须要一个利用将所有的性能代码打包成一个服务并部署到服务器上，就能撑持公司的业务需要。这种形式可能缩小开发、部署和保护的老本。 比方大家很相熟的电商零碎，外面波及的业务次要有用户治理、商品治理、订单治理、领取治理、库存治理、物流治理等模块。企业倒退初期，咱们将所有的模块写到一个Web我的项目中，再对立部署到一个Web服务器中，这就是 单体利用架构 ，零碎架构如下图所示。 这种架构的 长处 如下。 1）架构简略，我的项目开发和保护成本低。 2）所有我的项目模块部署在一起，对于小型我的项目来说，不便保护。 然而，其 毛病 也是比拟显著的。 1）所有模块耦合在一起，对于大型项目来说，不易开发和保护。 2）我的项目各模块之间过于耦合，一旦有模块呈现问题，整个我的项目将不可用。 3）无奈针对某个具体模块来晋升性能。 4）无奈对我的项目进行程度扩大。 正是因为单体利用架构存在诸多毛病，才逐步演变为垂直利用架构。 2.垂直利用架构随着企业业务的一直倒退，单节点的单体利用无奈满足业务需要。于是，企业将单体利用部署多份，别离放在不同的服务器上。然而，不是所有的模块都有比拟大的访问量。如果想针对我的项目中的某些模块进行优化和性能晋升，对于单体利用来说，是做不到的。于是，垂直利用架构诞生了。 垂直利用架构 就是将原来的我的项目利用拆分为互不相干的几个利用，以此晋升零碎的整体性能。 同样以电商零碎为例，在垂直利用架构下，咱们能够将整个电商我的项目拆分为电商交易系统、后盾管理系统、数据分析系统，零碎架构如下图所示。 将单体利用架构拆分为垂直利用架构之后，一旦访问量变大，只须要针对访问量大的业务减少服务器节点，毋庸针对整个我的项目减少服务器节点。 这种架构的 长处 如下。 1）对系统进行拆分，可依据不同零碎的拜访状况，有针对性地进行优化。 2）可能实现利用的程度扩大。 3）各零碎可能分担整体拜访流量，解决了并发问题。 4）子系统产生故障，不影响其余子系统的运行状况，进步了整体的容错率。 这种架构的 毛病 如下。 1）拆分后的各零碎之间绝对独立，无奈进行相互调用。 2）各零碎不免存在重叠的业务，会存在反复开发的业务，前期保护比拟艰难。 3.分布式架构将零碎演变为垂直利用架构之后，当垂直利用越来越多时，反复编写的业务代码就会越来越多。此时，咱们须要将反复的代码形象进去，造成对立的服务，供其余零碎或者业务模块调用，这就是 分布式架构。 在分布式架构中，咱们会将零碎整体拆分为服务层和体现层。服务层封装了具体的业务逻辑供体现层调用，体现层则负责解决与页面的交互操作。分布式系统架构如下图所示。 这种架构的 长处 如下。 1）将反复的业务代码形象进去，造成公共的拜访服务，进步了代码的复用性。 2）能够有针对性地对系统和服务进行性能优化，以晋升整体的拜访性能。 这种架构的 毛病 如下。 ...

一、背景简介在零碎开发初期，很容易呈现这样一种状况：不同业务线上开发人员，因为技术栈和版本工夫的影响，在选型的时候会优先应用本人相熟的，例如MQ中间件罕用的：Kafka、Rocket、Rabbit等，这样很容易疏忽各个我的项目之间的组件差别问题； 在零碎开发中后期，业务绝对稳固之后，通常都会对资源占用较高的模块逐渐重构，公共服务进行整合治理，从而使零碎更具备整体性，在这个过程中，解决不同我的项目的中间件差别通常首当其冲，例如常见的缓存核心，MQ音讯治理等； 这种状况一般来说很难防止，零碎初期为了疾速撑持业务，埋下很多坑点，一旦业务能够稳固倒退，并且可持续性失去验证，就会开始适当思考逐渐进行模块重构，降低成本。 二、重构思路2.1 初期问题 在某守业公司研发初期，业务线上存在五个我的项目并行开发的状况，过后对于MQ的应用情况如下： Rocket：外围业务3个我的项目，版本有差别；Kafka：数据权重偏高，1个我的项目采纳；Redis：基于Python连贯，队列音讯模式；刚开始因为用的不多，整体还在可控范畴内，后续随着业务的继续迭代，我的项目间呈现须要通信的状况，就开始凌乱难以保护，而后就是被迫开始重构，对立音讯组件。 2.2 二次选型 基于业务的综合考量，对现有几个我的项目进行MQ从新设计，造成的整体架构思路如下： MQ组件抉择：采纳RocketMQ；换掉Redis组件的队列模式；将基于Python的零碎改Java语言；提供音讯生产与生产两个服务；MQ的性能由上述服务进行对立保护；这里在外围业务线上没有扭转组件抉择，换掉kafka的一个起因是波及大量结算业务，Redis队列模式弃用，基于Python的管理系统性能不多，这里只是棘手换掉，对立业务线的编程语言。这样设计之后，从整体思路上看就会正当很多。 三、革新过程3.1 整体思路 波及外围角色阐明，从左向右顺次： 生产客户端：须要申请服务端通信的节点，调用生产服务端封装的音讯发送接口即可；生产服务端：封装音讯发送API，并保护路由治理，权限辨认等，音讯落地存储等；音讯存储层：次要基于消息中间件进行存储，数据库层面用来解决特定状况下的二次调度；生产服务端：封装音讯接管API，并依据路由标识，申请指定的生产端接口，实现通信；生产客户端：响应生产服务端的申请，封装生产时具体的业务逻辑；在整体的技术难度上没有太多差异，然而引入两个服务【生产和生产】，用来治理MQ通信流程，适配特定的业务逻辑，引入数据库做一次落地存储，在异样流程的解决上更加灵便，这样整个音讯模块具备很强的可扩展性。 3.2 细节形容 组件选型消息中间件的抉择是比拟多的，然而鉴于业务线上开发人员的相熟水平，以及参考多方提供的测试比照报告，最终确定选用RocketMQ组件，同时RocketMQ相干特点：高性能、高可靠性，以及对分布式事务的反对，也是外围的思考因素。 微服务架构基于以后微服务的架构模式，把MQ性能自身集成在两个外围服务中，进行对立治理和迭代，以及组件的版本控制，对于所有生产的音讯，进行全局路由管制，以及特定状况下的，通过应用服务层面功能设计，实现音讯延时生产，以及失败音讯的二次调度执行，和局部单条音讯的手动触发。 数据存储对音讯实体进行二次存储，次要还是适配局部特定的性能点，有些音讯能够延时解决，例如当MQ队列呈现沉积的时候，或者达到监控的预警线时，能够通过配置伎俩，干涉一部分音讯只存储入库，不推送MQ，期待服务绝对闲暇的时候再去发送。 消息中间件作为零碎间解耦的稳固撑持，在服务层面治理时，须要具备清晰的设计路线，以及流程要害节点的监控和记录，确保整个链路的稳固和容错。 同系列：分布式概念 | 分布式事务 | Kafka集群 | RocketMQ组件 | Redis集群 四、源代码地址GitEE·地址https://gitee.com/cicadasmileWiki·地址https://gitee.com/cicadasmile/butte-java-note/wikis浏览标签 【Java根底】【设计模式】【构造与算法】【Linux零碎】【数据库】 【分布式架构】【微服务】【大数据组件】【SpringBoot进阶】【Spring&Boot根底】 【数据分析】【技术导图】【 职场】

一、背景Percolator是Google在2010年发表的论文《Large-scale Incremental Processing Using Distributed Transactions and Notifications》中提出的一种分布式事务解决方案。在论文中该计划是用来解决搜索引擎的增量索引问题的。 Percolator反对ACID语义，并实现了Snapshot Isolation的事务隔离级别，所以能够将其看作是一种通用的分布式事务解决方案。Percolator基于google本人的Bigtable来实现的，其本质上是一个二阶段提交协定，利用了Bigtable的行事务。 二、架构Percolator 蕴含三个组件： Client：Client 是整个协定的控制中心，是两阶段提交的协调者（Coordinator）；TSO：一个全局的授时服务，提供全局惟一且递增的工夫戳 （timetamp）；Bigtable：理论长久化数据的分布式存储；2.1. Client二阶段提交算法中有两种角色，协调者和参入者。在Percolator中，Client充当协调者的角色，负责发动和提交事务。 2.2. Timestamp Oracle (TSO)Percolator依赖于TSO提供一个全局惟一且递增的工夫戳，来实现Snapshot Isolation。在事务的开始和提交的时候，Client都须要从TSO拿到一个工夫戳。 2.3 BigtableBigtable从数据模型上能够了解为一个multi-demensional有序Map，键值对模式如下： (row:string, column:string,timestamp:int64)->stringkey由三元组 (row, column, timestamp) 组成，value能够是认为byte数组。 在Bigtable中，一行 (row) 能够蕴含多个 (column)，Bigtable提供了单行的跨多列的事务能力，Percolator利用这个个性来保障对同一个row的多个column的操作是原子性的。Percolator的元数据存储在非凡的column中，如下： （图片来自：https://research.google） 咱们次要须要关注三个column，c:lock ， c:write ， c:data ： c:lock ，在事务Prewrite的时候，会在此column中插入一条记录c:write ，在事务commit的时候，会在此column中插入一条记录c:data ，存储数据自身2.4 Snapshot Isolation事务中所有的读操作都会读到一个 consistent snapshot 的数据，等同于Repeated Read隔离级别；两个并发事务同时对同一个cell写入时，只会有一个事务可能提交胜利；当一个事务提交时，如果发现本事务更新的一些数据，被其余比其start time大的事务批改之后，则roll back事务，否则commit事务；存在write skew问题，两个事务读写的数据集有重叠，然而写入的数据集没有重叠，这种状况下，两个事务都能够胜利commit，然而互相都没有看见对方写入的新数据，这达不到serializable的隔离级别。然而snpashot isolation绝对serializable有更好的读性能，因为读操作只须要读快照数据即可，不须要加锁。三、 事务处理3.1 写入逻辑Percolator应用两阶段提交算法（2PC）来提交事务，这两个阶段别离为 Prewrite 和 Commit。 在Prewrite阶段： 1）从TSO中获取一个timestamp，将其作为事务的start_ts； 2）对事务中须要写入的每行数据，都会在lock列中写入事务的start\_ts，并在data列中写入新的数据并附带start\_ts，例如下面的14:"value2"。这些locks中会有一个被选作为primary lock，其余locks叫做secondary locks。每个secondary lock都蕴含一个指向primary lock的指针。 1. 如果须要写入的数据中曾经有一个比start_ts 更大的新版本数据，那么以后的事务须要rollback； 2. 如果须要插入lock的行数据中曾经存在一个lock，那么以后事务须要rollback。 在Commit阶段： 1）从TSO中获取一个timestamp，将其作为事务的commit_ts； 2）将primary lock删除，同时在write列中写入commit_ts，这两个操作须要是原子的。如果primary lock不存在了，那么commit失败； ...

SphereEx Data Middleware 通过了华为鲲鹏技术认证并退出鲲鹏展翅搭档打算，将来 SphereEx Data Middleware 产品将持续以分布式能力为根底，以数据安全、分布式管控为外围，施展异构兼容劣势，为国内新兴数据库提供更加高效、平安、成熟的数据库分布式计划反对，进一步彰显本身弱小的多元化平台劣势。 近日，SphereEx Data Middleware 1.0 与华为技术有限公司 Kunpeng 920 实现并通过相互兼容性认证测试，取得了 KUNPENG COMPATIBLE 证书及认证徽标使用权，同时 SphereEx 退出了华为鲲鹏展翅搭档打算，被授予认证级 ISV 搭档。 与华为再度携手 SphereEx 继往年 5 月退出 openGauss 社区后再度与华为携手，本次通过华为鲲鹏兼容认证代表着 SphereEx Data Middleware 在“兼容性、稳定性、性能、平安、功耗、性能” 六大维度的测试均合乎鲲鹏技术标准，单方将共筑更广大的生态。 SphereEx Data Middleware 是北京思斐软件技术有限公司自研的数据库中间件平台，其“微内核，强生态”的 Database Plus 架构设计使产品具备了弱小的可插拔体系，反对数据分片、读写拆散、弹性伸缩、分布式治理、影子压测及数据加密等性能，使用者能够依据理论业务需要自由组合应用，最终造成满足用户特定场景的垂直畛域解决方案。 SphereEx 公司将主导 SphereEx Data Middleware 逐步向 Database Plus 的产品状态过渡，并以搭建数据库下层的标准化增量为最终目标，为用户提供更加弱小、灵便的数据库下层生态。 赋能 openGauss SphereEx 致力将 SphereEx Data Middleware 和 openGauss 更好地对接和联结优化，以减少 openGauss 程度扩大的分布式能力为前提，使其在高性能的根底之上失去多方面能力加强，如在数据库灰度迁徙、降级、数据安全、压测数据导流及分布式治理等能力进一步晋升。SphereEx Data Middleware 将齐全兼容 openGauss 协定，让用户透明化应用。 ...

分布式系统中，全局惟一 ID 的生成是一个陈词滥调然而十分重要的话题。随着技术的一直成熟，大家的分布式全局惟一 ID 设计与生成计划趋向于趋势递增的 ID，这篇文章将联合咱们零碎中的 ID 针对实际业务场景以及性能存储和可读性的考量以及优缺点取舍，进行深入分析。本文并不是为了剖析出最好的 ID 生成器，而是剖析设计 ID 生成器的时候须要思考哪些，如何设计出最适宜本人业务的 ID 生成器。 我的项目地址：https://github.com/JoJoTec/id... 首先，先放出咱们的全局惟一 ID 构造： 这个惟一 ID 生成器是放在每个微服务过程外面的插件这种架构，不是有那种惟一 ID 生成核心的架构： 结尾是工夫戳格式化之后的字符串，能够间接看出年月日时分秒以及毫秒。因为扩散在不同过程外面，须要思考不同微服务工夫戳不同是否会产生雷同 ID 的问题。中间业务字段，最多 4 个字符。最初是自增序列。这个自增序列通过 Redis 获取，同时做了扩散压力优化以及集群 fallback 优化，前面会详细分析。 序列号的结尾是工夫戳格式化之后的字符串，因为扩散在不同过程外面，不同过程以后工夫可能会有差别，这个差别可能是毫秒或者秒级别的。所以，要思考 ID 中剩下的局部是否会产生雷同的序列。 自增序列由两局部组成，第一局部是 Bucket，前面是从 Redis 中获取的对应 Bucket 自增序列，获取自增序列的伪代码是： 1. 获取以后线程 ThreadLocal 的 position，position 初始值为一个随机数。2. position += 1，之后对最大 Bucket 大小（即 2^8）取余，即对 2^8 - 1 取与运算，获取以后 Bucket。 如果以后 Bucket 没有被断路，则执行做下一步，否则反复 2。 如果所有 Bucket 都失败，则抛异样退出3. redis 执行： incr sequence_num_key:以后Bucket值，拿到返回值 sequence4. 如果 sequence 大于最大 Sequence 值，即 2^18， 对这个 Bucket 加锁（sequence_num_lock:以后Bucket值）， 更新 sequence_num_key:以后Bucket值 为 0，之后反复第 3 步。否则，返回这个 sequence -- 如果 3，4 呈现 Redis 相干异样，则将以后 Bucket 退出断路器，反复步骤 2在这种算法下，即便每个实例工夫戳可能有差别，只有在最大差别工夫内，同一业务不生成超过 Sequence 界线数量的实体，即可保障不会产生反复 ID。 ...

前言在上一篇《如何实现反对百亿级文件的分布式文件存储》中，咱们简略“鸟瞰”了实现反对海量文件的分布式文件存储的要害思路，本文咱们开始探讨各个模块的设计思路和局部细节。先从元数据服务开始，元数据服务个别被简称为MDS，示意MetaData Service，或MetaData Server。 MDS数据在磁盘中如何治理当咱们说要做反对百亿文件的MDS时，咱们要做什么？ 咱们先从业务需要说起。绝大多数业务，尤其是传统业务，都是习惯应用文件系统的，因为各种编程语言都提供了丰盛的文件接口SDK，不同的业务依据数据规模应用本地文件系统或NAS。 咱们先以本地文件系统ext4为例，来看一下ext4文件系统的特点。 ext4是针对HDD设计的，基于内核VFS框架。为了实现更好的性能，ext4提供给用户应用的接口个别是buffered IO接口，读写都通过pagecache，写数据并不间接落盘，且元数据（inode）也不间接落盘。更进一步地，ext4应用了journal jbd2，默认模式是ordered，示意仅记录元数据的变动，这个journal也不是实时落盘的。ext4这么做是为了提供更好的IO性能，但在机器掉电时是可能丢数据的。如下面提到的，ext4是HDD时代的产物，面对SATA SSD甚至是PCIe SSD时力有不逮，施展不出硬件的全副性能。ext4会对硬盘预格式化，格式化后inode数量固定，能反对的文件数量也随之固定。当面对海量小文件场景时，inode率先耗尽，而硬盘理论仍有大量空余空间。ext4是没有“原子读写机制”的，即如果业务有一个操作，须要read file1, write file2, write file3都胜利才认为胜利，则业务须要本人去做这个组合的原子逻辑，ext4无奈提供现成的回滚机制。不少分布式文件系统是基于本地文件系统的，它们都将面临以上提及的这些问题。市面上大多分布式文件系统的MDS是基于本地文件系统的，例如ext4。而有的分布式文件系统则间接用本地文件示意业务文件，即用户视角的一个文件，对应MDS ext4里的一个或多个文件，这种形式要面对下面提到的所有问题。还有的分布式文件系统是在ext4之上有本人的封装，比方将文件信息形象为KV，运行时在内存中用std::map之类的数据结构示意，并实现LRU机制，换入换出到底下ext4中，这种形式会面临下面问题的第1、2、4点，同时引入了不少工程复杂度，能够了解为这种形式做到极致就是RocksDB的特定实现。 通过以上剖析，设计MDS时，能够不应用本地文件系统，而是抉择应用RocksDB。大家晓得RocksDB也是基于文件模型的，如果MDS应用RocksDB，但RocksDB应用ext4，那么整个MDS依然会受到ext4带来的性能限度。咱们理解到RocksDB并不强依赖文件系统，因而现实的MDS并不应用ext4，而是间接治理裸盘，并提供一个薄层文件模型去满足RocksDB的运行须要。这块内容较多，咱们在下一篇文章来专门探讨MDS基于裸盘的RocksDB计划的细节。 MDS如何切片咱们之所以探讨MDS的切片问题，实际上是探讨如何将整个文件系统的元数据通过肯定逻辑搁置在一台或多台MDS节点中。 当应用单台服务器做MDS时，基于裸盘应用RocksDB的计划，相比于间接应用本地文件系统，曾经能治理更多的文件了，但单MDS仍有其限度，比方单MDS反对的文件数量始终存在下限，单MDS对并发申请的解决能力也存在下限。 所以为了设计和实现一个能承载百亿文件的MDS，必然要做元数据切片，应用多台服务器组成MDS集群，每个MDS节点治理局部元数据。 接下来，如何对元数据进行切片就成为外围问题。通过调研和积攒，咱们认为，实践上“动态”切片的办法是不能满足所有场景的需要的。直观上这十分好了解，正如上一篇提到的，咱们做大型零碎面临的都是抉择，不会有银弹式完满解法。这里“动态”切片办法是指不思考动静平衡的切片办法，比方通过哈希将新目录定位到指定MDS节点。 咱们先来探讨切片计划面临的挑战： 挑战1：每个切片的数据量是否平衡？ 挑战2：每个切片的IO性能是否平衡？ 挑战3：每个切片的访问量是否平衡？ 挑战4：如何无效实现range query，如ls等罕用文件系统操作？ 对于挑战1，在实践中，咱们认为元数据量是否严格地平衡并不那么重要，咱们只有能做到不要让某个MDS空间被撑爆，而同时其余MDS节点残余大量空间就行。但如果元数据节点的存储空间耗费差距大，可能会影响到MDS的拜访性能，这次要是因为数据量大之后内存LRU的影响和数据索引的影响。 所以，咱们尽量去放弃元数据空间耗费的平衡。但元数据空间耗费是动态变化的，咱们个别会按目录去定位以及分片，比方通过哈希将某个目录定位到指定的某个MDS，目录刚开始为空，但随着时间推移，该目录下的文件会逐渐越写越多。 另一个麻烦的问题是如何解决拜访热点。元数据切片固定之后，可能呈现热点目录刚好都在同一MDS节点的状况，如果某个切片下的某个目录或某些目录被高频拜访，就会造成热点，如果该MDS不能反对这么大的访问量，而其余MDS却非常闲暇，这样既浪费资源，又影响性能。 至于挑战4，ls等操作是用户常见操作，当目录下文件很多时，ls操作耗时会很长，本地文件系统如此，个别分布式文件系统更甚之。如果咱们的切片策略尽量让一个目录的元数据搁置于单个MDS上，那么切片并不会带来更多的ls耗时。 那么现实的分布式文件系统应该采取什么样的元数据分片计划？咱们深刻思考下面的挑战，正如咱们重复提到的一点，大型零碎通常须要在各种问题和挑战之间寻找平衡点，或者做动静的均衡。因而咱们给出的外围设计思路是，给定对立命名空间的目录树，以目录为单位，将目录树拆分到不同MDS上，这样保障了数据本地化。至于拆分时的策略是通过hash，还是通过指定，其实曾经无所谓了，咱们能够采取hash策略，即对于给定目录的元数据，通过hash为其指定一个所属MDS。 对于MDS切片这一主题，Ceph SC04发表的论文”Dynamic Metadata Management for Petabyte-scale File Systems”也做了探讨（关注本公众号，回复“SC04”获取论文），通过浏览这篇论文，并延展浏览它援用的一些论文，咱们发现基于目录树并以目录为根本单位的切片计划，不失为一个直观的、正当的切片计划。这篇论文采取了雷同的思路，但采纳了不同的细节办法，也做了更为谨严的试验和剖析，值得大家去扩大浏览。 当然采纳hash的形式对元数据依照目录进行划分，也不是万能计划，咱们还须要通过其余伎俩去解决这个计划带来的问题： 将每个MDS节点优化到极致，使得其可能反对足够多的数据，这样，即便单目录的元数据被hash到某个节点，元数据“动态”划分的计划，仍能反对海量文件。此外，通过对共享读写要害门路的lock critical section的优化，能够反对高并发拜访，从而应答“热点”目录拜访的挑战。这些都依赖于基于裸盘和RocksDB的设计，具体细节咱们将在下一篇探讨。 手动触发的热点迁徙、热点切分机制。反对百亿级别小文件的文件系统设计指标是被海量 (thousands of) 客户端共享拜访的通用型文件系统，个别状况下，不会呈现极其的热点场景，单个目录或几个目录的热点问题，通过单MDS的优化曾经可能解决，但万一某个MDS治理的所有目录都是热点怎么办，咱们须要设计通过命令触发的热点迁徙机制，将热点迁徙到闲暇MDS。另外，如果万一某个MDS治理的所有目录下都有海量文件，那单MDS仍然存在被撑爆的危险，咱们还要设计热点切分机制，将该目录外部划分为多个虚构子目录，将寄存海量文件的目录或热点目录的元数据摊派到其余MDS下来。 MDS多正本机制下面探讨了MDS设计中最重要的两大部分思路，MDS的数据搁置和治理，以及元数据的切片形式。 除了这两大部分之外，作为一个分布式文件存储，必定还要保证数据的牢靠。咱们应用的也是数据冗余机制，思考到数据特点，咱们举荐2正本，因为这在性能、性能和老本间有一个很好的折中。 应用正本机制有两大思考点，一是正本搁置策略，二是正本间数据一致性。 正本搁置策略方面，联合MDS目录树切片计划，咱们提供的是将MDS节点分组，每组依据正本数设置能够有多台服务器。每组MDS之间做正本冗余。这么做一是满足需要，二是设计和实现简略，三是能够起到物理隔离的作用，单台服务器故障的影响面更小。 正本间数据一致性是分布式畛域常见的问题之一，业界有两大做法，别离是Paxos系和主从复制 (Primary Copy Replication)。Paxos系个别用于低频更新的外围数据的多正本机制，比方在一致性哈希零碎中保护集群视图。MDS多正本这样的场景个别应用的是主从复制，这样既保证了一致性，也能保障肯定的性能。IO先从client发给主MDS，主MDS写本地的同时，再发给从MDS，只有主从MDS都写胜利，才认为本次IO胜利并返回给client。 一样常见地，咱们应用本地journal来保障本地的原子写，应用transaction log来保障故障下的主从复原，同时基于transaction log咱们也不便做主从同步写或是主从异步写的策略。 须要特地提出，相比应用ext4等本地文件系统，基于裸盘治理+RocksDB计划，实现本地journal和transaction log更为不便，效率也更高。 MDS设计要点总结上一篇《如何实现反对百亿级文件的分布式文件存储》咱们抽象地探讨了设计反对百亿级文件的分布式文件存储的思路，本文咱们探讨了元数据集群MDS三大方面的设计思维：元数据管理计划、元数据切分计划和多正本机制。下一篇咱们将探讨本地裸盘治理+RocksDB计划的设计和实现细节，后续咱们还将一直地做其余组件的设计思路、计划和实现方面的探讨。 当然，文字表白不如当面探讨直观，文章再具体，也总会漏掉不少信息。咱们次要探讨外围思路和模块，外部的各个小方面的实现抉择和细节，不同实现都会有很多出彩之处，但出于篇幅和宗旨，在文章里，咱们就疏忽了。咱们十分欢送有趣味的敌人们留言探讨，也十分欢送有趣味的敌人们来实高空基，更是十分欢送有趣味的敌人们退出咱们，一起去探讨、抉择和实现更好的计划、更好的代码。 咱们下一篇见。

QoS对于服务多租户多业务的整体零碎来说，不论对网络还是存储，都分外重要，没有QoS，会造成不同租户及业务之间对资源的抢占，用户A用爽了，用户B却遭了殃，频频投诉，这是系统管理员最头疼的事件。咱们明天就来讨论一下分布式存储系统中的QoS算法。进入正题之前，咱们先来理解背景常识，即什么是QoS，分布式QoS又是什么，有哪些常见的QoS算法。最初咱们再来探讨本文正题：mClock算法和dmClock算法。 01 什么是QoSQoS是Quality of Service的缩写，它起源于网络技术，用以解决网络提早和阻塞等问题，可能为指定的网络通信提供更好的服务能力。 放到存储系统中，QoS用来保障肯定的存储服务质量，具体个别指如下几个方面： 为高优先级的业务提供更高的服务质量（包含IOPS、带宽、延时等数据拜访服务）。零碎服务能力无限，为高优先级业务配置更高的QoS，为低优先级业务配置更低的QoS，正当分配资源，满足不同级别业务的需要。管制资源争夺：比方当存储系统产生故障复原时，防止集群外部复原争夺资源，保障用户业务不受影响。可见QoS并没有减少零碎服务能力，它只是通过对系统能力的优化调配，保障要害业务服务质量，同时满足一般业务的根本需要。比方零碎能力是100，为高优先级业务数据库调配90，为低优先级的后盾备份业务分配资源10。 02 什么是分布式QoS那么QoS如何实现？如果所有业务都会通过一个入口进入零碎，则零碎能感知每个业务对系统资源的用量，在这个入口上做流控，就能做到对资源拜访的调控。 比方在一个Linux服务器上跑多个业务，它们共享同一个ext4本地文件系统，指标要管制每个业务的带宽。咱们将QoS算法运行在该服务器上，通过感知每个业务的实时带宽，就能做对各个业务的QoS管制。 如果有多个Linux服务器下面跑了多个业务，它们通过NFS共享远端同一个ext4文件系统，指标依然是管制每个业务的带宽。此时QoS算法如果实现在业务端，因为业务跑在多个服务器上，相互间无奈感知其它Linux服务器带宽用量，继而无奈实现整体的QoS管制。比方服务器A上只跑了一个低优先业务，它认为本人独占存储，继而大压力读写，争夺了服务器B上高优先级业务的带宽，因而对于分布式业务，通常很难在客户端实现对整体集群的QoS管制。 但这个场景中，QoS算法能够实现在共享的ext4文件系统端，即NFS server端，因为所有业务流量都会流向这里，故而能感知和管制各个业务端对文件系统的流量要求。 近年来基于x86服务器的分布式存储系统风行，即在多个x86服务器部署分布式存储软件，构建出一套分布式存储系统，对外提供一套对立的存储服务。如果是分布式块存储，用户能够将这套分布式块存储集群看成一个集中的SAN设施。如果是分布式文件存储，用户则能够将这套分布式文件存储集群当成一个本地文件系统（如ext4, xfs）来用。 但问题来了，在这样的分布式存储中如何做QoS？ 分布式块存储比拟特地，一个虚构块设施个别仅被一个中央挂载应用，故而能够在这个挂载点做QoS，分布式块存储的QoS也较为成熟和常见。 所以咱们明天次要探讨分布式文件存储。文件系统个别都通过client端mount后进行应用，一个文件系统会服务多个client端，用户业务散布在各个client，因此无奈在client端做QoS算法，因为client间对其它client资源用量是不感知的。咱们仿佛也无奈在存储端做QoS算法，尤其是分布式并行文件系统，因为存储端各节点是分布式的，业务数据从不同client端发动，间接流向不同的存储端节点。 咱们将这种场景称之为分布式QoS场景。相比单机QoS场景，它更具挑战。事实上，在分布式文件存储市场上，不论是开源还是商业产品，对共享目录级别的QoS，并不常见。 03 常见的QoS算法令牌桶（token bucket）算法，漏桶（leaky bucket）算法，这是最为常见的两种单机QoS算法。这两种算法网上材料和示例有很多，这里只简略形容。 令牌桶算法中，零碎以指定策略（比方匀速）往桶中放入令牌，业务申请被解决时，须要先从桶中获取令牌。当桶中没有令牌时，业务申请将不被解决。这样能通过管制令牌生成的速率，来管制业务申请被解决的速率。 漏桶算法中，构想一个漏桶接水，桶里的水将匀速流出。不论业务申请到来有多快，这些申请被解决（即从漏桶流出）的速率都是恒定的。 二者的区别是，漏桶算法能强行限度业务申请速率，而令牌桶除了能限速之外，还能容许肯定的突发申请解决。个别在实现中会联合漏桶和令牌桶算法。 mClock算法解析mClock算法来自VMWare发表于OSDI 2010的论文《mClock: Handling Throughput Variability for Hypervisor IO Scheduling》。 他们认为，在服务器上跑多个虚拟机（VM），VM里跑各种各样的用户业务，hypervisor须要做好资源管理。CPU、内存方面已有很多成熟办法，但对共享存储资源的治理上并没有太好的办法。正如论文中举例（下面论文截图右表）一样，VM5独占共享存储时，性能很高，当运行更多VM，共享存储面临更大IO压力时，VM5性能受影响降落了40%，不满足业务需要。 论文认为，面对不同类型的VM，一个适合的QoS算法要求能满足每个VM的最低需要，同时不超过预设设置，且能依据优先级不同，调配不同权重的资源。mClock就是这样的算法，mClock能解决下面例子中VM5受影响而性能降落的问题。 mClock的算法思维是， 指定权重（Weight, W）、预留（Reservation, R）和下限（Limit, L）：给定一组散布在不同服务器上的VM，依据业务需要，为每个VM指定一组参数，参数有三类，别离是Weight、Reservation和Limit。如果VM更重要，能够为之指定更大的Weight。Reservation示意必须满足的最低需要。如果指定了Limit，则示意该业务所得资源最多不会超过指定值。在共享存储侧，每个VM的IO申请到来时，mClock算法依据Weight、Reservation和Limit配置给申请打上三个独立的标签。打标签算法如下图公式，其中R示意Reservation标签，L示意Limit标签，P示意Proportional标签，亦即Weight标签。 共享存储侧依据标签值给IO申请排序，并按序解决。 通过举例来了解打标签、按标签值排序的含意和成果。假如有三个用户A、B、C，其Weight别离是1/2、1/3、1/6。假如每个用户都间断地发申请，则依据公式，每个申请以1/w为距离打标签，则： A用户申请的Weight标签序列为：2, 4, 6, 8, 10, ...B用户申请的Weight标签序列为：3, 6, 9, 12, ...C用户申请的Weight标签序列为：6, 12, 18, 24, ...排序后为A2, B3, A4, A6, B6, C6, A8, B9, A10, B12, C12, A14, B15, A16, ...， 或简化成ABAABCABAABCABA。 ...

一.CAP定理:Consistency 一致性同一个数据的所有备份，在同一时刻是否有雷同的值。一种比拟常见的强一致性实现就是，在看到统一的后果之前，写申请不返回，读申请阻塞或者超时 Availability可用性在集群中一些节点故障时，集群还能够响应读写申请 Partition-tolerance分区容忍性分布式系统具备多个节点，如果节点间网络中断，就会造成分区 CA零碎不容许分区(也就只能单机零碎了),例如单机数据库mysql CP零碎不要求高可用,但要求强一致性. 并且节点间传输数据失落导致未同步,要么重试,要么更新失败,回滚数据,例如Paxos,2PC,3PC,RAFT等 AP零碎要求高可用,不必强一致性.产生分区时,节点间的数据可能不统一,每个节点用本人的本地数据提供服务.个别该类零碎都会实现最终一致性,即分区完结后,通过一些机制同步数据. 二.BASE实践BASE实践是Basically Available(根本可用)，Soft State（软状态）和Eventually Consistent（最终一致性）三个短语的缩写。 BA根本可用响应工夫上的损失：失常状况下的搜索引擎0.5秒即返回给用户后果，而根本可用的搜索引擎能够在2秒作用返回后果。性能上的损失：在一个电商网站上，失常状况下，用户能够顺利完成每一笔订单。然而到了大促期间，为了爱护购物零碎的稳定性，局部消费者可能会被疏导到一个降级页面。S 软状态容许零碎中的数据存在中间状态，并认为该状态不影响零碎的整体可用性，即容许零碎在多个不同节点的数据正本存在数据延时。 E 最终一致性存在一个期限,在期限过后，该当保障所有正本保持数据一致性，从而达到数据的最终一致性 三.2PC协定第一阶段：筹备阶段（投票阶段）第二阶段：提交阶段（执行阶段）如mysql server 记录binlog后 发送sql语句让引擎(innodb)执行,引擎执行结束记录redolog后返回执行胜利给server,server再下发命令提交事务. 缺点:网络抖动导致的数据不统一： 第二阶段中协调者向参与者发送commit命令之后，一旦此时产生网络抖动，导致一部分参与者接管到了commit申请并执行，可其余未接到commit申请的参与者无奈执行事务提交。进而导致整个分布式系统呈现了数据不统一。 超时导致的同步阻塞问题： 2PC中的所有的参与者节点都为事务阻塞型，当某一个参与者节点呈现通信超时，其余参与者都会被动阻塞占用资源不能开释。 单点故障的危险： 因为重大的依赖协调者，一旦协调者产生故障，而此时参与者还都处于锁定资源的状态，无奈实现事务commit操作。尽管协调者呈现故障后，会从新选举一个协调者，可无奈解决因前一个协调者宕机导致的参与者处于阻塞状态的问题。 四.3PCCanCommit：协调者向所有参与者发送CanCommit命令，询问是否能够执行事务提交操作。如果全副响应YES则进入下一个阶段 PreCommit：协调者向所有参与者发送PreCommit命令，询问是否能够进行事务的预提交操作，参与者接管到PreCommit申请后，如参与者胜利的执行了事务操作，则返回Yes响应，进入最终commit阶段。一旦参与者中有向协调者发送了No响应，或因网络造成超时，协调者没有接到参与者的响应，协调者向所有参与者发送abort申请，参与者承受abort命令执行事务的中断。 DoCommit： 在前两个阶段中所有参与者的响应反馈均是YES后，协调者向参与者发送DoCommit命令正式提交事务，如协调者没有接管到参与者发送的ACK响应，会向所有参与者发送abort申请命令，执行事务的中断。 三段提交（3PC）是对两段提交（2PC）的一种降级优化，3PC在2PC的第一阶段和第二阶段中插入一个筹备阶段。保障了在最初提交阶段之前，各参与者节点的状态都统一。同时在协调者和参与者中都引入超时机制，当参与者各种起因未收到协调者的commit申请后，会对本地事务进行commit，不会始终阻塞期待，解决了2PC的单点故障问题，但3PC 还是没能从根本上解决数据一致性的问题。 五.TCCTCC（Try-Confirm-Cancel）又被称弥补事务，TCC与2PC的思维很类似，事务处理流程也很类似，但2PC 是利用于在DB层面，TCC则能够了解为在利用层面的2PC，是须要咱们编写业务逻辑来实现。TCC它的核心思想是："针对每个操作都要注册一个与其对应的确认（Try）和弥补（Cancel）"。 还拿下单扣库存解释下它的三个操作：Try阶段：下单时通过Try操作去扣除库存预留资源。Confirm阶段：确认执行业务操作，在只预留的资源根底上，发动购买申请。Cancel阶段：只有波及到的相干业务中，有一个业务方预留资源未胜利，则勾销所有业 TCC的毛病： 利用侵入性强：TCC因为基于在业务层面，至使每个操作都须要有 try、confirm、cancel三个接口。开发难度大：代码开发量很大，要保证数据一致性 confirm 和 cancel 接口还必须实现幂等性。

一、参考elasticsearch 学习系列目录——更新ing 开篇词 | 四纵四横，带你透彻了解分布式技术 二、技术总览2.1 概览图 2.2 业务架构设计的个别法则

分布式ID生成器（CosId）设计与实现CosId 简介CosId 旨在提供通用、灵便、高性能的分布式 ID 生成器。 目前提供了俩类 ID 生成器： SnowflakeId : 单机 TPS 性能：409W/s JMH 基准测试 , 次要解决 时钟回拨问题 、机器号调配问题 并且提供更加敌对、灵便的应用体验。SegmentId: 每次获取一段 (Step) ID，来升高号段散发器的网络IO申请频次晋升性能。 IdSegmentDistributor: 号段散发器（号段存储器） RedisIdSegmentDistributor: 基于 Redis 的号段散发器。JdbcIdSegmentDistributor: 基于 Jdbc 的号段散发器，反对各种关系型数据库。SegmentChainId(举荐):SegmentChainId (lock-free) 是对 SegmentId 的加强。性能可达到近似 AtomicLong 的 TPS 性能:12743W+/s JMH 基准测试 。 PrefetchWorker 保护平安间隔(safeDistance), 并且反对基于饥饿状态的动静safeDistance扩容/膨胀。背景（为什么须要分布式ID）在软件系统演进过程中，随着业务规模的增长，咱们须要进行集群化部署来摊派计算、存储压力，应用服务咱们能够很轻松做到无状态、弹性伸缩。然而仅仅减少服务正本数就够了吗？显然不够，因为性能瓶颈往往是在数据库层面，那么这个时候咱们就须要思考如何进行数据库的扩容、伸缩、集群化，通常应用分库、分表的形式来解决。那么我如何分片(程度分片，当然还有垂直分片不过不是本文须要探讨的内容)呢，分片得前提是咱们得先有一个ID，而后能力依据分片算法来分片。（比方比较简单罕用的ID取模分片算法，这个跟Hash算法的概念相似，咱们得先有key能力进行Hash获得插入槽位。） 当然还有很多分布式场景须要分布式ID，这里不再一一列举。分布式ID计划的外围指标全局（雷同业务）唯一性：唯一性保障是ID的必要条件，假如ID不惟一就会产生主键抵触，这点很容易能够了解。 通常所说的全局唯一性并不是指所有业务服务都要惟一，而是雷同业务服务不同部署正本惟一。比方 Order 服务的多个部署正本在生成t_order这张表的Id时是要求全局惟一的。至于t_order_item生成的ID与t_order是否惟一，并不影响唯一性束缚，也不会产生什么副作用。不同业务模块间也是同理。即唯一性次要解决的是ID抵触问题。有序性：有序性保障是面向查问的数据结构算法（除了Hash算法）所必须的，是二分查找法(分而治之)的前提。 MySq-InnoDB B+树是应用最为宽泛的，假如 Id 是无序的，B+ 树 为了保护 ID 的有序性，就会频繁的在索引的两头地位插入而移动前面节点的地位，甚至导致频繁的页决裂，这对于性能的影响是极大的。那么如果咱们可能保障ID的有序性这种状况就齐全不同了，只须要进行追加写操作。所以 ID 的有序性是十分重要的，也是ID设计不可避免的个性。吞吐量/性能(ops/time)：即单位工夫（每秒）能产生的ID数量。生成ID是十分高频的操作，也是最为根本的。假如ID生成的性能迟缓，那么不管怎么进行系统优化也无奈取得更好的性能。 个别咱们会首先生成ID，而后再执行写入操作，假如ID生成迟缓，那么整体性能下限就会受到限制，这一点应该不难理解。稳定性(time/op)：稳定性指标个别能够采纳每个操作的工夫进行百分位采样来剖析，比方 CosId 百分位采样 P9999=0.208 us/op，即 0% ~ 99.99% 的单位操作工夫小于等于 0.208 us/op。 ...

软件简介 ZNBase 是浪潮打造的一款分布式数据库产品，具备强统一、高可用分布式架构、分布式程度扩大、高性能、企业级平安等个性，自研的原生分布式存储引擎反对残缺 ACID，反对 PostgreSQL 协定拜访。同时提供自动化运维、监控告警等配套服务，为用户提供残缺的分布式数据库解决方案。 个性 齐全去中心化架构 ZNBase 集群中各个节点的位置齐全对等，同时所有性能封装在一个二进制文件中，能够做到尽量不依赖配置文件间接部署。对外提供规范 SQL 接口，集群中任意节点都能够作为接入节点解决用户的 SQL 申请。 高可用性 反对不停机在线扩容、故障秒级复原，可跨数据中心和跨地区散布，以应答来自数据中心电源中断或网络中断，以及区域电力故障等问题。 弹性扩大 原生分布式存储引擎与下层数据库实例均反对 EB 级数据弹性扩大，提供可动静有限扩大的存储容量。客户端查问申请能够发送到集群任意节点，且每个查问可独立并发执行（无论有无抵触），意味着集群的吞吐能力能够随着节点数的减少线性晋升。 强一致性 反对分布式事务 ACID，应用高效的无锁分布式事务保障 ACID 语义；Raft 算法保障分布式多正本强统一、内部读写统一。 云原生 提供托管、Docker、二进制过程多种运行态，扩大运维治理容易；逻辑集中，物理散布，资源通明分片。托管服务提供主动故障复原，主动拓展性能。 安全可靠 反对权限治理、数据库审计、加密、VPC 协同等性能；可靠性上，数据库引擎原生反对多数据中心容灾机制，无单点故障。多租户隔离，以平台化模式对下层利用与微服务提供数据拜访能力，不同微服务的底层数据逻辑隔离。 易于应用 安装包仅为一个二进制文件，将所有性能、插件、工具都交融其中，极易部署治理。通过治理控制台可在几分钟内启动并投入生产的数据库。控制台提供常见的数据库运维操作，提供常见的系统监控数据和性能剖析数据。 协定级兼容 高度兼容 postgre 通信协议、语法及客户端。对已有应用程序，无需利用程序代码调整，即可无缝切换。 多元业务场景反对 同时反对联机事务处理 (Online Transactional Processing ,OLTP) 及联机剖析解决 (Online Analytical Processing ,OLAP) ，帮忙用户基于一套零碎同时承载在线交易及数据分析业务，可广泛应用于工业物联网、商业智能剖析、电商举荐零碎、搜索引擎等业务场景。 成熟稳固 存储节点为浪潮云存储产品，由浪潮成熟度和稳定性失去保障，ZNBase 团队专一于分布式数据库研发，提优质定的企业级反对。 利用场景 ● 金融级商业数据库利用场景 ZNBase 数据库系统分布式数据库基于通用 x86 服务器便可轻松撑持起上亿的用户拜访，并且残缺反对分布式事务、强统一、多正本高可用，满足分布式外围交易业务需要齐全基于云计算理念实现，同时反对云服务模式与独立部署，既具备云架构的麻利与弹性，也兼顾了独立性与高性能，既可满足传统外围利用对平安与性能的要求，又能轻松实现业务上云。 ● 多地部署异地多活场景 ZNBase 数据库系统具备原生数据强一致性的独特劣势，反对对立部署，数据天文分区，高提早网络条件下的数据一致性技术、分布式的多正本强统一，能够满足“地方-中央”多级多地部署需要。分部和各地分支机构在各自数据中心的集群进行惯例业务操作，总部通过对立逻辑视图进行数据通明汇总和剖析。 ● 海量数据存储拜访场景 ZNBase 数据库系统反对节点疾速弹性实现垂直、程度扩大缩容，存储容量最大到 4EB，齐全满足用户的海量数据存储和查问要求。能够广泛应用于工业近程监控和近程管制、智慧城市的延展、智能家居、车联网、充电桩加油站等传感监控设施多、采样率高、数据上报存储数据量大的场景。 ...

在 3.25 日的 MegEngine Meetup 中，旷视研究院周亦庄讲师分享了《利用 MegEngine 分布式通信算子实现简单的并行训练》。直播回放链接：利用 MegEngine 的分布式通信算子实现简单的并行训练 - MegEngine Meetup No.2_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili 分享内容次要分为四个局部：1. 介绍 MegEngine 的分布式通信算子；2. 简略参数并行，用于相熟模型并行的一些基本概念；3. 层内模型并行；4. 层间模型并行和流水线并行，同时介绍了如何实现一个简略的 GPipe。以下为该分享的文字实录，Enjoy~一、背景并行训练是发展深度学习钻研和业务十分重要的一环，很多根底钻研都须要大规模的计算集群甚至是超级计算机来实现。比方，像咱们晓得的 DeepMind 下围棋的 AlphaGo，还有OpenAI 的 1750 亿(175 billion)参数的超大语言模型 GPT-3，最近 OpenAI 还搞了一个 CLIP 和 DALL-E，他们都是用十分大的集群来进行分布式训练的。而因为旷视研究院有 Brain++ 这个分布式的计算平台，所以咱们也有很多优良的成绩。大模型在各类视觉和语言工作上相比于小模型都有显著劣势，所以最近的一种趋势是模型规模、数据规模越大越好，“大即正义”，因而更须要大规模的并行训练。 并行训练，一方面能够调动上百甚至上千块 GPU（图形处理器，又称”显卡”，简称”卡”，是深度学习最常见的计算设施）进行训练，第二局部也是依据业务或模型的特点，咱们能够设计出最高效的并行模式。这是我明天讲的并行训练的一个现实意义。 先来讲一下深度学习当中有三种比拟罕用的并行模式，三种并行模式的关系用上面这张图就能够表白分明。 第一种（层内模型并行），是利用矩阵乘法人造的并行个性，把每层（比方全连贯层或卷积层）外部的矩阵乘法计算给拆开，体现为沿着输出/输入 通道（channel） 拆开进行分组计算，这就叫层内模型并行。 第二种（层间模型并行），是利用神经网络串行执行的个性，把网络依照执行程序拆开，别离放到不同的设施上进行计算，比如说咱们一个 ResNet18，它有 17 层卷积层加上最初一层全连贯层，如果咱们把前九层的和后九层的计算放到两块卡（即 GPU/显卡）上，它就是叫层间模型并行。层间与层内这两种模型并行形式是“正交”的，互不影响，能够同时存在。 以上说的两种并行，它的模型参数都是拆开来的，每个计算节点（计算节点是底层计算设施的一种形象，它能够是一张卡，也能够是一台或者一组 8 卡机，即装载 8 块 GPU 的计算机）只负责管理整个网络的一部分参数以及这部分参数参加的相应计算。 最初一种就是咱们最罕用的数据并行，它又是另外一个维度，在数据并行维度上，模型参数都是共享的，然而接管的数据是不一样的。通过减少计算设施，咱们能够近似线性地减少单次迭代的 batch size（批量，即训练图片的数量），从而节俭训练模型的工夫。 这三种并行维度是两两正交的，意思是在理论训练中咱们既会用到两种模型并行也会用到数据并行。小模型可能数据并行就足够了，但大模型因为参数特地多、计算量十分大，计算难以用单个 GPU 实现，这时候就要将计算拆解到不同 GPU 上，此即模型并行。 二、MegEngine 的通信算子接下来，进入到明天要讲的正题。先说通信算子。 人类的历史它其实就是一个信息交互的历史，也就是一个通信的历史——人与人之间谈话就是通信，我明天做直播，它其实也是通信，我把信息播送给大家，这也是通信，电视和播送当然也是通信。 ...

前言文件系统是最罕用的数据存储模式，所以，罕用Linux操作系统的用户必然晓得ext4、xfs等单机文件系统，用Windows操作系统的用户也都晓得NTFS单机文件系统。各种业务场景下，不同的数据都存储于文件系统之上，大量业务逻辑就是基于文件系统而设计和开发的。提供最罕用的存储拜访形式，这是咱们做文件系统的出发点之一。 另一方面，单机文件系统有其显著限度，次要是容量、文件数量限度，以及牢靠、可用性限度。单机文件系统毕竟存储空间无限，且掉电或坏盘等故障会带来数据不可达或失落。通过分布式文件系统解决这些问题，这是咱们的出发点之二。 但做分布式文件系统会面临很多挑战，也会面临十分多的抉择。 Google GFS论文面世之后，Hadoop HDFS随之诞生，HDFS的抉择是解决大文件，面向MapReduce这种非在线数据分析业务，重吞吐而非延时，对HDFS外部存储的数据进行拜访，须要借助其提供的专有命令行和SDK，意味着它并不是一个通用型的文件系统。它的次要架构是元数据服务（本文对立用MetaData Service的缩写MDS来指代元数据服务）和数据服务（本文对立用Data Storage Service的缩写DSS来指代数据服务），其中MDS是单点的，单点的MDS能做出统一的决策，为了保障MDS可靠性，个别会抉择再做一个备份。HDFS的DSS则能够是很多个。因为文件大小和模式固定，元数据量不会太大，因此实践上单点MDS就能够撑持，不过单MDS仍限度了集群的规模。 HDFS之后，呈现了一些其余的开源分布式文件系统，比方MooseFS。它也是相似的MDS+OSS架构，区别于HDFS的是，MooseFS没有对运行其上的业务做假如，它没有假如业务是大文件或海量小文件，也就是说，MooseFS的定位是像ext4、xfs、NTFS等单机文件系统一样的通用型文件存储。其实MooseFS底下用的就是单机文件系统，能够认为它只是将多台机器上的多个单机文件系统做了一个“逻辑上”的聚合，之所以这么说，是因为从数据角度，它次要是实现了一个多正本性能，而正本间的数据一致性并没有去庄重地保障。从元数据角度，MooseFS提供了一个实质上就是单机的MDS，但为了保障元数据的可靠性，MooseFS通过某些机制，靠近实时地备份了元数据。 另外一个更为出名的开源分布式文件系统就是GlusterFS了，相比MooseFS等文件系统，GlusterFS的显著特点是它的“无元”架构，即它没有独立的MDS，GlusterFS应用一致性哈希算法去定位元数据和数据。咱们在设计和开发本人的文件系统时，并没有抉择这样的架构，因为它的毛病非常明显，例如元数据操作性能很差，而文件系统日常应用中，对元数据的操作占日常操作的比例比极高(50%以上)；此外，这种“无元”的文件系统架构对故障的应答不够灵便，服务器进入集群或退出集群都会引起一致性哈希算法的从新计算，从而带来局部数据的迁徙，进而影响业务IO。 近两年来，CephFS成为开源分布式文件系统的一颗璀璨新星。Ceph的RADOS对象存储层是一个实践齐备且实现优良的零碎。CephFS基于RADOS，它的元数据和数据都是存储到Ceph RADOS之中。Ceph的哲学是首要确保数据稳定性而轻性能，但事实利用中性能往往也是强需要之一，某些场景甚至要求更看重性能。CephFS架构上利用了RADOS，它的MDS数据也存储到RADOS上，而不是存储到本地硬盘，实践和实现角度上看，这种做法能够复用RADOS，但也带来了较大的性能衰减。 CephFS MDS是反对Active-Active模式的，MDS不再是单点，多个MDS独特保护一个对立的命名空间。CephFS实现了它本人提出的动静子树划分算法，其指标是依据文件系统热点状况对MDS做动静的压力平衡。不过在大规模生产环境中，这个性能会带来运维的复杂度，因此理论被开启的不多。 人工智能、挪动互联时代的一大数据特色，就是海量文件，为了做一个反对百亿级文件的分布式文件系统，咱们该如何思考和设计呢？ 方法论在确定“方法论”之前，咱们要先建设一些原则性意识。 其一是不会有one size fits all，咱们不可能兼顾所有，必须有侧重点，有偏重就会有舍弃。“取舍”，置信是大多分布式开发者的心得。比方分布式系统，咱们不可能冲破CAP实践限度。面对各种各样的业务需要，如果咱们只满足CP，有的业务对A有强需要怎么办？如果咱们只满足AP，那置信咱们强调数据一致性的存储工程师就不违心入手，因为咱们深知数据稳固是要坚守的底线。因而咱们会细化，会反对针对业务的CA能够进行肯定水平上的配置。 其二是要围绕“主线”去做设计，否则下层的实现会积重难返。咱们的外围主线之一就是反对百亿千亿级别文件海量文件。从这个主线登程，咱们会去针对性地思考关键问题，去做要点设计。咱们都晓得，外围设计决定将来。后面探讨到的MooseFS和GlusterFS等，为咱们泛滥分布式系统研发者提供了学习案例，在它们根底上实现不了百亿级文件，因为曾经积重难返。 上面从这两个准则登程，来讨论一下咱们设计本人的分布式文件系统时思考的要点。 要点设计要反对百亿级文件，从后面“方法论”提出的大思路登程，咱们认为要实现的关键点有以下几点。 采纳核心元数据服务器（即MDS）这简直是必然选择，只有应用了MDS，CAP中的A才更为可控，零碎的整体架构也更加清晰，故障解决更加自若，数据搁置策略、故障复原策略也将更加不便和可控，因为这些行为都在MDS管制之下。 咱们应用多MDS独特组成一个对立的命名空间，为了反对百亿级，对目录树必须做切分。围绕“切分”思路，咱们能够做多种切分策略，不同策略有不同的成果。如何做策略就是工程实际问题了，从我的项目管控以及工程实现的复杂度角度思考，咱们目前实现的策略是按目录哈希切分策略，这曾经能满足大多数场景的需要。在将来，咱们会再实现其余策略。 MDS的另一设计要点是，是否应用本地硬盘。产生这点思考，是借鉴到了CephFS的教训，CephFS复用RADOS，有益处也有害处，害处是性能受到较大影响，益处是工程实际角度更为清晰。咱们认为，对元数据的操作要更器重性能，因而咱们动摇地抉择了MDS间接对接本地硬盘。 抉择MDS应用本地硬盘后，下一个要思考的要点是，是否间接应用本地MDS节点的文件系统，如ext4或xfs。应用本地文件系统，开发和实现会更加高效，，目前咱们的抉择是间接应用MDS的本地文件系统，未来，为了进一步晋升MDS的操作性能，咱们会间接操作裸盘的KV零碎。 数据存储（即DSS）要点DSS次要思路是bypass文件系统，跟MDS bypass文件系统相似，这里有两个阶段的考量，第一阶段利用本地文件系统，能疾速实现性能。第二阶段是bypass文件系统，DSS间接操作裸盘，即做出一个独立的单机存储引擎，咱们的次要思考点是单机文件系统不利于海量小文件的存储和治理；其次，单机裸盘存储引擎，有助于咱们谋求更极致的性能，裸盘引擎更利于未来咱们对NVMe等新型硬件和SPDK等新型技术栈做深刻整合。目前，咱们曾经推出了基于裸盘的DSS存储引擎。 集群治理要点分布式集群中，如何对节点是否离线、是否退出等要害事件进行断定，也是要思考的外围问题之一。咱们将这些工作交给集群治理节点，或称为monitor来解决。如何实现monitor集群，不须要多多思考，基本上是实现一个paxos集群，近几年来用raft是一个“风行”趋势。 正本机制和CAP开关正本机制是分布式系统实现数据可靠性的要害思路，它带来的CA问题将是面对不同业务时须要思考的均衡点。如“方法论”所述，咱们将CA的衡量做成选项，在不同利用场景中能够有不同的偏重。在这个简略思路之上，魔鬼就在简单的细节里，难点次要在工程实际之中，短缺的测试是验证这一机制的办法。 “瑞士军刀”式性能开关要实现百亿级分布式文件存储，以上探讨了咱们的出发点和“方法论”的要害要点。基于这些点做进去的零碎是“骨架”残缺的。 但仍如“方法论”所说，没有one size fits all的零碎，咱们接触的客户需要都是各种各样的，不会一个零碎能满足所有业务场景和需要。因此咱们的思路是在下面的外围之上，去做丰盛的性能，并将次要性能做成开关式管制，某些甚至反对运行时调整。 上面探讨一些次要的性能 分池存储一个较大规模的分布式集群中，往往会引入不同类型的存储设备。另一方面，用户的多种业务中，往往有要害业务和非关键业务之分。这两个角度，不论从哪个角度来思考，咱们都发现，有将物理资源分池治理的必要性。因而咱们实现了对物理资源分池治理的性能，也可称之为分组、分zone，叫法无所谓，其外围要义是提供物理资源划分的能力。 咱们实现了这个机制，目前基于这个机制，咱们实现了故障域划分的成果，将资源分配到不同池，实现物理上的故障域划分，减小故障时的影响。 分层存储有不少业务会存储大量冷数据，对冷数据，往往谋求存储老本的节约。如果用户提供了SSD和HDD，并打算将海量的HDD空间用作冷存储，用大量的SSD空间用作热存储。咱们能够将HDD空间分成一个池，将SSD空间分成一个池，逻辑上将SSD池架设到HDD池之上，实现一个分层存储的性能，将SSD池的冷数据转移到HDD池中去。 数据压缩这个性能需要往往随同分层存储存在，针对冷数据存储，用户业务往往会再应用咱们的数据压缩性能先做数据压缩。 后记本文“囫囵吞枣”般介绍了咱们是如何去思考和设计百亿级分布式文件系统的。以后网络资源丰盛，开源发达，通过借鉴其余零碎的教训，再加上以前的积攒，咱们对做一个百亿级分布式文件系统造成了本人的了解。简略来说做百亿级分布式文件系统，首先是一个思路问题，其次是也很有挑战的工程实际。本文次要简略地探讨了整体“思路问题”局部，当前有机会咱们再一起来探讨小模块的设计细节和实现问题。

作者：幻好 起源：恒生LIGHT云社区 Hadoop 概念及其倒退Hadoop 最早起源于 Nutch。Nutch 的设计指标是构建一个大型的全网搜索引擎，包含网页抓取、索引、查问等性能，但随着抓取网页数量的减少，遇到了重大的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问题。 2003 年、2004 年谷歌发表的两篇论文为该问题提供了可行的解决方案。 分布式文件系统（GFS），可用于解决海量网页的存储。分布式计算框架 MAPREDUCE，可用于解决海量网页的索引计算问题。Nutch 的开发人员实现了相应的开源实现 HDFS 和 MAPREDUCE，并从 Nutch 中剥离成为独立我的项目 HADOOP，到 2008 年 1 月，HADOOP 成为 Apache 顶级我的项目(同年，cloudera 公司成立)，迎来了它的疾速发展期。 狭义上来说，Hadoop 指代大数据的一个生态圈，包含很多其余的软件。广义上来说，Hadoop 就是独自指代 Hadoop 这个软件。 Hadoop 的历史版本介绍0.x 系列版本：hadoop 当中最早的一个开源版本，国外应用较多，因为过后国内大数据还没倒退起来，在此基础上演变而来的 1.x 以及 2.x 的版本 1.x 版本系列：hadoop 版本当中的第二代开源版本，次要修复 0.x 版本的一些 bug 等，是存在工夫最短的一代。 2.x 版本系列：架构产生重大变动，引入了 yarn 平台等许多新个性，国内目前应用最多的版本，因为过后国内正处于大数据暴发的阶段。 3.x 版本系列：引入了一些重要的性能和优化，包含 HDFS 纠删码、多 Namenode 反对(两个以上)、MR Native Task 优化、YARN 基于 cgroup 的内存和磁盘 IO 隔离等，且对 JDK 最低版本要求为 JDK1.8。发行工夫较晚，目前应用不多，但将来必将成为支流。 hadoop 三大公司发型版本介绍-收费开源版本 apache官网：http://hadoop.apache.org/ ...

一、Hystrix解决了什么问题？在简单的分布式应用中有着许多的依赖，各个依赖都有不免在某个时刻失败，如果利用不隔离各个依赖，升高内部的危险，那容易拖垮整个利用。 举个电商场景中常见的例子，比方订单服务调用了库存服务、商品服务、积分服务、领取服务，零碎均失常状况下，订单模块失常运行。 然而当积分服务产生异样时且会阻塞30s时，订单服务就有有局部申请失败，且工作线程阻塞在调用积分服务上。 流量顶峰时，问题会更加重大，订单服务的所有申请都会阻塞在调用积分服务上，工作线程全副挂起，导致机器资源耗尽，订单服务也不可用，造成级联影响，整个集群宕机，这种称为雪崩效应。 所以须要一种机制，使得单个服务呈现故障时，整个集群可用性不受到影响。Hystrix就是实现这种机制的框架，上面咱们剖析一下Hystrix整体的工作机制。 二、整体机制 【入口】Hystrix的执行入口是HystrixCommand或HystrixObservableCommand对象，通常在Spring利用中会通过注解和AOP来实现对象的结构，以升高对业务代码的侵入性； 【缓存】HystrixCommand对象理论开始执行后，首先是否开启缓存，若开启缓存且命中，则间接返回； 【熔断】若熔断器关上，则执行短路，间接走降级逻辑；若熔断器敞开，持续下一步，进入隔离逻辑。熔断器的状态次要基于窗口期内执行失败率，若失败率过高，则熔断器主动关上； 【隔离】用户可配置走线程池隔离或信号量隔离，判断线程池工作已满（或信号量），则进入降级逻辑；否则持续下一步，理论由线程池工作线程执行业务调用； 【执行】理论开始执行业务调用，若执行失败或异样，则进入降级逻辑；若执行胜利，则失常返回； 【超时】通过定时器延时工作检测业务调用执行是否超时，若超时则勾销业务执行的线程，进入降级逻辑；若未超时，则失常返回。线程池、信号量两种策略均隔离形式反对超时配置（信号量策略存在缺点）； 【降级】进入降级逻辑后，当业务实现了HystrixCommand.getFallback() 办法，则返回降级解决的数据；当未实现时，则返回异样； 【统计】业务调用执行后果胜利、失败、超时等均会进入统计模块，通过衰弱统计后果来决定熔断器关上或敞开。 都说源码里没有机密，上面咱们来剖析下外围性能源码，看看Hystrix如何实现整体的工作机制。 三、熔断家用电路中都有保险丝，保险丝的作用场景是，当电路产生故障或异样时，随同着电流一直升高，并且升高的电流有可能损坏电路中的某些重要器件或贵重器件，也有可能烧毁电路甚至造成火灾。 若电路中正确地安置了保险丝，那么保险丝就会在电流异样升高到肯定的高度和肯定的时候，本身熔断切断电流，从而起到爱护电路平安运行的作用。Hystrix提供的熔断器就有相似性能，利用调用某个服务提供者，当肯定工夫内申请总数超过配置的阈值，且窗口期内错误率过高，那Hystrix就会对调用申请熔断，后续的申请间接短路，间接进入降级逻辑，执行本地的降级策略。 Hystrix具备自我调节的能力，熔断器关上在肯定工夫后，会尝试通过一个申请，并依据执行后果调整熔断器状态，让熔断器在closed,open,half-open三种状态之间主动切换。 【HystrixCircuitBreaker】boolean attemptExecution()：每次HystrixCommand执行，都要调用这个办法，判断是否能够继续执行，若熔断器状态为关上且超过休眠窗口，更新熔断器状态为half-open；通过CAS原子变更熔断器状态来保障只放过一条业务申请理论调用提供方，并依据执行后果调整状态。 public boolean attemptExecution() { //判断配置是否强制关上熔断器 if (properties.circuitBreakerForceOpen().get()) { return false; } //判断配置是否强制敞开熔断器 if (properties.circuitBreakerForceClosed().get()) { return true; } //判断熔断器开关是否敞开 if (circuitOpened.get() == -1) { return true; } else { //判断申请是否在休眠窗口后 if (isAfterSleepWindow()) { //更新开关为半开，并容许本次申请通过 if (status.compareAndSet(Status.OPEN, Status.HALF_OPEN)) { return true; } else { return false; } } else { //拒绝请求 return false; } }}【HystrixCircuitBreaker】void markSuccess()：HystrixCommand执行胜利后调用，当熔断器状态为half-open，更新熔断器状态为closed。此种状况为熔断器本来为open，放过单条申请理论调用服务提供者，并且后续执行胜利，Hystrix主动调节熔断器为closed。 ...