图解分布式架构的演进过程!

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型态:应用守护进程、数据库、文件分别部署在独立的资源上。 

http://item.jd.com/10144196.html

分布式系统作为俩个 整体对用户提供服务,而整个系统的内控 的合作者者对用户来说是透明的,用户就像是指使用俩个 mysql 一样。

7、“分布式文件”系统 和 “分布式数据库”

描述:随着业务越拆越小,应用系统整体复杂程度呈指数级上升,否则所有应用要和所有数据库系统连接,最终原应数据库连接资源过低,拒绝服务。

分布式相关的高可用、容灾等名词解释;

1、大型分布式网站派发与实践:

5、数据库读写分离

在分布式数据系统中,用户感觉不数据是分布的,即用户何必 知道关系是是否分割,是是否副本,数据处于于那个站点以及事物在哪个站点上执行。

以分布式mysql数据库上面件mycat 为例:

型态:多台服务器通过负载均衡一并向内控 提供服务,处置单台服务器处置能力和存储空间上限的问題。

2、分布式缓存系统

四、分布式架构的演进

1、初始阶段架构 

2、大型网站技术架构:核心原理与案例分析:

3、使用缓存改善性能

http://item.jd.com/11529266.html

集群与分布式;

8、使用NoSQL和搜索引擎

http://item.jd.com/11322972.html

型态:采用CDN和反向代理加快系统的访问速率。

一、哪多少是分布式架构

http://item.jd.com/11449303.html

5、分布式计算 

类式:出名的有 Hadoop 的 HDFS, 还有 google的 GFS , 淘宝的 TFS 等;

型态:数据库中访问较集中的一小主次数据存储在缓存服务器中,减少数据库的访问次数,降低数据库的访问压力。

6、随着服务的不停升级,总你是什么 意想不可都还上上能的事处于,比如cache写错了原应内存溢出,故障不可处置,每次核心服务一挂,影响一大片,人心慌慌,如何控制故障的影响面?服务是是否前要功能降级?否则资源劣化? 

二、分布式架构的应用

描述:使用集群是系统处置高并发、海量数据问題的常用手段。通过向集群中追加资源,提升系统的并发处置能力,使得服务器的负载压力不再成为整个系统的瓶颈。

说明:系统访问特点遵循二八定律,即30%的业务访问集中在20%的数据上。

10、分布式服务

描述:随着业务没人复杂,对数据存储和检索的需求也没人复杂,系统前要采用你是什么 非关系型数据库如NoSQL和分数据库查询技术如搜索引擎。

描述:使用集群是系统处置高并发、海量数据问題的常用手段。通过向集群中追加资源,使得服务器的负载压力没人成为整个系统的瓶颈。 

说明:在做完分库分表哪多少工作后,数据库上的压力否则降到比较低了,又随后开始 过着每天看着访问量暴增的幸福生活了。

型态:应用守护进程,数据库,文件等所有资源都放上一台服务器上。 

应用服务器通过统一数据访问模块访问各种数据,减轻应用守护进程管理诸多数据源的麻烦。

分布式系统(distributed system) 是建立在网络之上的软件系统。

MySQL 在现在电商以及互联网公司的应用非常多,俩个 是否则他的免费开源,另外俩个 原应是否则分布式系统的水平可扩展性,随着移动互联网用户的暴增,互联网公司,像淘宝,天猫,唯品会等电商都采用分布式系统应对用户的高并发量以及大数据量的存储。而在Mycat的商业案例中,有对中国移动的账单结算项目中,应用实时处置高峰期每天2亿的数据量,在对物联网的项目中,实现处置高达26亿的数据量,并提供实时查询的接口。

1、当服务太少时,服务URL配置管理变得非常困难,F5硬件负载均衡器的单点压力也没人大。

3、接着,服务的调用量没人大,服务的容量问題就暴露出来,你你是什么 服务前要多少机器支撑?哪多少随后 该加机器?

通过对MyCat的学习,加深分布式系统架构的理解,以及分布式相关的技术,分布式一致性ZooKeeper服务, 高可用HAProxy/keepalived等相关应用。

5、俩个 服务有多个业务消费者,如何确保服务质量?

型态:公共的应用模块被提取出来,部署在分布式服务器上供应用服务器调用。

说明:好景不长,发现随着系统访问量的再度增加,webserver机器的压力在高峰期会上升到比较高,你你是什么 随后 随后开始 考虑增加一台webserver。

4、使用“应用服务器”集群

负载均衡;

内聚性:是指每俩个 数据库分布节点角度自治,有本地的数据库管理系统。

型态:系统上按照业务进行拆分改造,应用服务器按照业务区分进行分别部署。

如:分布式mysql上面件 mycat ,来处置大并发大数据量的构架。

型态:系统引入NoSQL数据库及搜索引擎。

型态:数据库采用分布式数据库,文件系统采用分布式文件系统。

描述:为了应付复杂的网络环境和不同地区用户的访问,通过CDN和反向代理加快用户访问的速率,一并减轻后端服务器的负载压力。CDN与反向代理的基本原理都不 缓存。

说明:随着系统的不断运行,数据量随后开始 大幅度增长,你你是什么 随后 发现分库后查询仍然会你是什么 慢,于是按照分库的思想随后开始 做分表的工作

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3、分布式数据库

简单来说:在俩个 分布式系统中,一组独立的计算机展现给用户的是俩个 统一的整体,就好像是俩个 系统似的。

9、业务拆分

型态:多台服务器通过负载均衡一并向内控 提供服务,处置单台服务器处置能力和存储空间上限的问題。

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2、当进一步发展,服务间依赖关系变得错踪复杂,甚至分不清哪个应用要在哪个应用随后 启动,架构师都不 能完整性的描述应用的架构关系。

类式:mysql, mariadb, postgreSql 等;

2、应用服务和数据服务以及文件服务分离

说明:享受了一段时间的系统访问量高速增长的幸福后,发现系统又随后开始 更慢了,这次又是哪多少请况呢,经过查找,发现数据库写入、更新的哪多少操作的主次数据库连接的资源竞争非常激烈,原应了系统更慢。

1、分布式文件系统

纵向拆分:将俩个 大应用拆分为多个小应用,否则新业务较为独立,没人就直接将其设计部署为俩个 独立的Web应用系统 纵向拆分相对较为简单,通过梳理业务,将较少相关的业务剥离即可。

6、反向代理和CDN加速 

缓存分为本地缓存远程分布式缓存,本地缓存访问速率更慢但缓存数据量有限,一并处于与应用守护进程争用内存的请况。

4、分布式Java应用:基础与实践:

横向拆分:将复用的业务拆分出来,独立部署为分布式服务,新增业务只前要调用哪多少分布式服务 横向拆分前要识别可复用的业务,设计服务接口,规范服务依赖关系。

透明性:是指每俩个 数据库分布节点对用户的应用来说都不 透明的,看没人是本地还是远程。

4、分布式webService

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无缘无故有一天,发现系统的访问又随后开始 有更慢的趋势了,你你是什么 随后 首先查看数据库,压力一切正常,随后 查看webserver,发现apache阻塞了统统的请求,而应用服务器对每个请求也是比较快的,看来是请求数太高原应前要排队等待,响应速率更慢。

描述:为了应对日益复杂的业务场景,通常使用分而治之的手段将整个系统业务分成不同的产品线,应用之间通过超链接建立关系,也前要通过消息队列进行数据派发,当然更多的还是通过访问同俩个 数据存储系统来构成俩个 关联的完整性系统。

分布式数据库是系统数据库拆分的最后土法律法律依据,不可都还上上能在单表数据规模非常庞大的随后 才使用,更常用的数据库拆分手段是业务分库,将不同的业务数据库部署在不同的物理服务器上。

4、服务多了,沟通成本也随后开始 上升,调某个服务失败该找谁?服务的参数都不 哪多少约定?

Mycat上面件学习

三、资源推荐

描述:任何强大的单一服务器都满足不了大型系统持续增长的业务需求,数据库读写分离随着业务的发展最终也将无法满足需求,前要使用分布式数据库及分布式文件系统来支撑。

 五、分布式服务应用会面临哪多少问題?

类式:memcache , hbase, mongdb 等;

3、大型网站系统与Java上面件实践: