分離式冷氣機原理

分散式系統先寫DB還是先快取?

由於篇幅原因,這次先聊三個問題。首先就是我們應該“先寫DB還是快取?”。我想,只要你開始運用快取,這會是你第一個要好好思考的問題,否則在前方等待你的就是災難…… 一、先寫DB還是快取? 一個程式可以沒有

談談分散式事務TCC機制

前言 分散式事務是幾乎所有分散式微服務系統中,最棘手也是最重要的一個點了。在講解分散式事務前,先了解下資料庫事務的特性;資料庫事務的幾個特性:原子性(Atomicity )、一致性( Consistency

分散式資料一致性理解

點選藍色“喬志勇筆記”關注我喲 加個“星標”,第一時間獲取推送的文章哦! 一、基本概念: 1、關聯資料之間的邏輯關係是否正確 (資料約束一致). 理解為垂直方

分散式資料快取中的一致性雜湊演算法

一致性雜湊演算法在分散式快取領域的 MemCache,負載均衡領域的 Nginx 以及各類 RPC 框架中都有廣泛的應用,它主要是為了解決傳統雜湊函式新增雜湊表槽位數後要將關鍵字重新對映的問題。 本文會介紹

Redis高可用分散式

高可用 高可用(High Availability),是當一臺伺服器停止服務後,對於業務及使用者毫無影響。 停止服務的原因可能由於網絡卡、路由器、機房、CPU負載過高、記憶體溢位、自然災害等不可預期的原因導

分散式架構中資料一致性常見的幾個問題

轉載本文需註明出處:微信公眾號EAWorld,違者必究。 針對分散式架構下的資料一致性,大家也許會問這樣的問題:跨系統間分散式事務如何解決?系統內多個服務的分散式事務如何解決?一個服務內多個數據源

Redis分散式鎖服務

概述 在多執行緒環境下,通常會使用鎖來保證有且只有一個執行緒來操作共享資源。比如: object obj = new object(); lock (obj) { //操作共享資

深入理解高併發下分散式事務的解決方案

1、什麼是分散式事務 分散式事務就是指事務的參與者、支援事務的伺服器、資源伺服器以及事務管理器分別位於不同的分散式系統的不同節點之上。以上是百度百科的解釋,簡單的說,就是一次大的操作由不同的小操作組成,

[譯] 分散式系統如何從故障中恢復?— 重試、超時和退避

分散式系統很難。即使我們學了很多構建高可用性系統的方法,也常常會忽略系統設計中的彈性(resiliency)。 我們肯定聽說過容錯性,但什麼是“彈性”呢?個人而言,我喜歡將其定義為系統處理意外情況並最終從中

架構爬坑記——從0開始學習分散式鎖

鎖的概述 1、為什麼要用鎖 多工環境中才需要 任務都需要對同一共享資源進行寫操作; 對資源的訪問是互斥的Tips:任務通過競爭獲取鎖才能對該資源進行操作(①競爭鎖);當

帶你吃透分散式的精髓!

1953年,埃布·格羅希提出Grosch定律,即計算機效能會隨著成本的平方而增加。1965年,高登·摩爾提出摩爾定律:當價格不變時,積體電路上可容納的元器件的數目,約每隔18-24個月便會增加一倍。

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