[2]簡單理解為以下過程:註冊一個名稱系統的例項到gRPC (一般啟動時註冊, 可以註冊任意數量)A 透過gRPC呼叫B時,gRPC會解析出B的scheme,從註冊的名稱系統獲得可用的服務地址列表,一般是一批 IP:port (IP:por
架構圖特點應用間通訊中間層輕量級網路代理解耦應用程式應用程式無感知主流框架IstioLinkerd分散式鎖解決方案Redis分散式鎖,SETNX key value PX expiretimevalue 生成,最好全域性唯一比如TraceI
在大家討論 Satoshi Nakamoto 設計的這套系統時,最熱火朝天的,常常是如何算這個神奇數字(PoW,工作量證明),或者驗證碼如何能夠保證記賬單中的內容不可篡改
那麼,分散式系統是怎麼解決單機系統面臨的成本和高可用問題呢
比特幣、BCH和閃電網路三者都沒有違背CAP原理,後兩者在比特幣原有的嚴格一致性上給予使用者更多可用性,但在更大交易量的衝擊下,可用性和安全性是否會變形,還要讓時間去考驗它們
與此不同的是,在區塊鏈這樣一個承載著價值傳輸的分散式系統上,節點可能分佈在全球各地,並且不受任何單一的機構/組織控制,因此區塊鏈共識演算法必須要考慮到惡意節點的存在,保證區塊鏈上的價值不會被惡意節點操縱,即區塊鏈共識演算法是需要容忍拜占庭錯
問題及其反覆出現的解決方案當用多臺伺服器儲存資料時,會有幾種出問題的方式
比如,現在那張10億資料量的表是一張訂單表,結構是這樣:order (orderId long, createTime datetime, userId long)下面我們先來看看有哪幾種「水平切分」的方式,完了才能明白什麼樣的場景適合哪種
時代5:第一代Service Mesh第二代微服務模式看似完美,但開發人員很快又發現,它也存在一些本質問題:其一,雖然框架本身遮蔽了分散式系統通訊的一些通用功能實現細節,但開發者卻要花更多精力去掌握和管理複雜的框架本身,在實際應用中,去追蹤
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邏輯時鐘下面採用著名的論文《Time, Clock and the Ordering of Events in a Distributed System》裡的例子來引入邏輯時鐘的概念:如圖,分散式系統裡包含三個節點上執行的獨立程序,進一步定
代理:反向代理介面卡:在現代應用程式和遺留系統之間實現介面卡層前後端分離:後端服務提供介面供前端應用程式呼叫計算資源整合:將多個相關任務或操作合併到一個計算單元中配置分離:將配置資訊從應用程式部署包中移出到配置中心閘道器聚合:使用閘道器將多
元件、理論、協議假設這是一個對外提供服務的大型分散式系統,使用者連線到系統,做一些操作,產生一些需要儲存的資料,那麼在這個過程中,會遇到哪些元件、理論與協議呢用一個請求串起來使用者使用Web、APP、SDK,透過HTTP、TCP連線到系統
對於超強一致性系統,latency-latent=0,即寫成功返回後即可立即讀取到最新的資料
系統裡面有個4個地方有可能記錄狀態,p、c、q、c‘,上面已經說過,鏈路是由訊息組成的,因此c、c’是比較難以記錄狀態的,而p作為傳送方,如果總是要記錄發出的token,似乎不是那麼容易理解,這樣一來,記錄在q中就比較合理了
Partition 分割槽容忍性分散式系統在遇到某節點或網路分割槽故障的時候,仍然能夠對外提供滿足一致性和可用性的服務
但是分散式系統又會帶來資料多份複製不同步違反一致性的問題,我們既不能容忍資料出錯,也不能放棄分散式系統,唯一的辦法就是採取一些措施,來最大可能地降低這個問題的影響力
典型的體現是採用 master-slave 的架構,比如 HDFS 為了統一維護元資料,YARN 為了排程計算資源
不可靠的網路和不可靠的時鐘,這兩大難題,正是分散式系統下資料一致性問題產生的根源
CAP理論描述起來其實很簡單,它說的是一個分散式系統最多隻能滿足C(一致性)、A(可用性)和P(分割槽性)這三者當中的兩個