如何手写一个简单的分布式系统框架?

本文涉及的产品
传统型负载均衡 CLB,每月750个小时 15LCU
网络型负载均衡 NLB,每月750个小时 15LCU
应用型负载均衡 ALB,每月750个小时 15LCU
简介: 如何手写一个简单的分布式系统框架?

分布式系统设计

1.服务注册与发现

import java.util.*;

public class ServiceRegistry {
   
    private Map<String, List<String>> services = new HashMap<>();

    public void registerService(String serviceName, String serviceUrl) {
   
        List<String> urls = services.computeIfAbsent(serviceName, k -> new ArrayList<>());
        urls.add(serviceUrl);
        services.put(serviceName, urls);
    }

    public List<String> getServiceUrl(String serviceName) {
   
        return services.get(serviceName);
    }
}

2.负载均衡

import java.util.*;

public class LoadBalancer {
   
  private final ServiceRegistry serviceRegistry;

  public LoadBalancer(ServiceRegistry serviceRegistry) {
   
    this.serviceRegistry = serviceRegistry;
  }

  public String chooseServer(String serviceName) {
   
    List<String> urls = serviceRegistry.getServiceUrl(serviceName);
    if (urls.isEmpty()) {
   
      throw new RuntimeException("No available service for " + serviceName);
    }
    Random random = new Random();
    int randomIndex = random.nextInt(urls.size());
    return urls.get(randomIndex);
  }
}

3.容错

import java.util.*;

public class CircuitBreaker {
   
  private final LoadBalancer loadBalancer;
  private final int failureThreshold;
  private final int timeout;
  private int failureCount;
  private long lastFailureTime;

  public CircuitBreaker(LoadBalancer loadBalancer, int failureThreshold, int timeout) {
   
    this.loadBalancer = loadBalancer;
    this.failureThreshold = failureThreshold;
    this.timeout = timeout;
    this.failureCount = 0;
    this.lastFailureTime = 0;
  }

  public String execute(String serviceName, String operation) {
   
    String serverUrl = loadBalancer.chooseServer(serviceName);
    if (isCircuitBreakerOpen()) {
   
      throw new RuntimeException("Circuit breaker is open for " + serviceName);
    }
    try {
   
      // Call the service operation
      return callService(serverUrl, operation);
    } catch (Exception ex) {
   
      failureCount++;
      lastFailureTime = System.currentTimeMillis();
      if (isCircuitBreakerTripped()) {
   
        throw new RuntimeException("Circuit breaker is tripped for " + serviceName);
      }
      throw ex;
    }
  }

  private boolean isCircuitBreakerOpen() {
   
    return failureCount >= failureThreshold && isTimeoutElapsed();
  }

  private boolean isCircuitBreakerTripped() {
   
    return failureCount >= failureThreshold;
  }

  private boolean isTimeoutElapsed() {
   
    return System.currentTimeMillis() - lastFailureTime > timeout;
  }

  private String callService(String serverUrl, String operation) {
   
    // Call the service operation using HTTP or some other protocol
    return "";
  }
}

其中,isCircuitBreakerOpen是一个判断方法,用于判断一个开关是否打开。在分布式系统中,通常使用熔断器(Circuit Breaker)来实现容错机制。熔断器可以防止系统连锁故障,提高系统的可用性。当调用某个服务的失败次数达到一定的阈值后,熔断器会打开,表示该服务不可用,从而避免对该服务的继续调用。isCircuitBreakerOpen方法用于判断熔断器是否处于打开状态,如果熔断器打开,则不能再对该服务进行调用,需要等待一定的时间后再尝试重新调用服务。

相关实践学习
每个IT人都想学的“Web应用上云经典架构”实战
本实验从Web应用上云这个最基本的、最普遍的需求出发,帮助IT从业者们通过“阿里云Web应用上云解决方案”,了解一个企业级Web应用上云的常见架构,了解如何构建一个高可用、可扩展的企业级应用架构。
相关文章
|
6月前
|
数据采集 存储 数据可视化
分布式爬虫框架Scrapy-Redis实战指南
本文介绍如何使用Scrapy-Redis构建分布式爬虫系统,采集携程平台上热门城市的酒店价格与评价信息。通过代理IP、Cookie和User-Agent设置规避反爬策略,实现高效数据抓取。结合价格动态趋势分析,助力酒店业优化市场策略、提升服务质量。技术架构涵盖Scrapy-Redis核心调度、代理中间件及数据解析存储,提供完整的技术路线图与代码示例。
603 0
分布式爬虫框架Scrapy-Redis实战指南
|
10月前
|
Java 数据库
在Java中使用Seata框架实现分布式事务的详细步骤
通过以上步骤,利用 Seata 框架可以实现较为简单的分布式事务处理。在实际应用中,还需要根据具体业务需求进行更详细的配置和处理。同时,要注意处理各种异常情况,以确保分布式事务的正确执行。
|
10月前
|
消息中间件 Java Kafka
在Java中实现分布式事务的常用框架和方法
总之,选择合适的分布式事务框架和方法需要综合考虑业务需求、性能、复杂度等因素。不同的框架和方法都有其特点和适用场景,需要根据具体情况进行评估和选择。同时,随着技术的不断发展,分布式事务的解决方案也在不断更新和完善,以更好地满足业务的需求。你还可以进一步深入研究和了解这些框架和方法,以便在实际应用中更好地实现分布式事务管理。
|
4月前
|
监控 Java 调度
SpringBoot中@Scheduled和Quartz的区别是什么?分布式定时任务框架选型实战
本文对比分析了SpringBoot中的`@Scheduled`与Quartz定时任务框架。`@Scheduled`轻量易用,适合单机简单场景,但存在多实例重复执行、无持久化等缺陷;Quartz功能强大,支持分布式调度、任务持久化、动态调整和失败重试,适用于复杂企业级需求。文章通过特性对比、代码示例及常见问题解答,帮助开发者理解两者差异,合理选择方案。记住口诀:单机简单用注解,多节点上Quartz;若是任务要可靠,持久化配置不能少。
482 4
|
9月前
|
存储 监控 数据可视化
常见的分布式定时任务调度框架
分布式定时任务调度框架用于在分布式系统中管理和调度定时任务,确保任务按预定时间和频率执行。其核心概念包括Job(任务)、Trigger(触发器)、Executor(执行器)和Scheduler(调度器)。这类框架应具备任务管理、任务监控、良好的可扩展性和高可用性等功能。常用的Java生态中的分布式任务调度框架有Quartz Scheduler、ElasticJob和XXL-JOB。
3500 66
|
10月前
|
数据库
如何在Seata框架中配置分布式事务的隔离级别?
总的来说,配置分布式事务的隔离级别是实现分布式事务管理的重要环节之一,需要认真对待和仔细调整,以满足业务的需求和性能要求。你还可以进一步深入研究和实践 Seata 框架的配置和使用,以更好地应对各种分布式事务场景的挑战。
313 63
|
8月前
|
数据采集 人工智能 分布式计算
MaxFrame:链接大数据与AI的高效分布式计算框架深度评测与实践!
阿里云推出的MaxFrame是链接大数据与AI的分布式Python计算框架,提供类似Pandas的操作接口和分布式处理能力。本文从部署、功能验证到实际场景全面评测MaxFrame,涵盖分布式Pandas操作、大语言模型数据预处理及企业级应用。结果显示,MaxFrame在处理大规模数据时性能显著提升,代码兼容性强,适合从数据清洗到训练数据生成的全链路场景...
381 5
MaxFrame:链接大数据与AI的高效分布式计算框架深度评测与实践!
|
10月前
|
存储 Java 关系型数据库
在Spring Boot中整合Seata框架实现分布式事务
可以在 Spring Boot 中成功整合 Seata 框架,实现分布式事务的管理和处理。在实际应用中,还需要根据具体的业务需求和技术架构进行进一步的优化和调整。同时,要注意处理各种可能出现的问题,以保障分布式事务的顺利执行。
739 53
|
8月前
|
人工智能 分布式计算 大数据
MaxFrame 产品评测:大数据与AI融合的Python分布式计算框架
MaxFrame是阿里云MaxCompute推出的自研Python分布式计算框架,支持大规模数据处理与AI应用。它提供类似Pandas的API,简化开发流程,并兼容多种机器学习库,加速模型训练前的数据准备。MaxFrame融合大数据和AI,提升效率、促进协作、增强创新能力。尽管初次配置稍显复杂,但其强大的功能集、性能优化及开放性使其成为现代企业与研究机构的理想选择。未来有望进一步简化使用门槛并加强社区建设。
386 8
|
9月前
|
分布式计算 大数据 数据处理
技术评测:MaxCompute MaxFrame——阿里云自研分布式计算框架的Python编程接口
随着大数据和人工智能技术的发展,数据处理的需求日益增长。阿里云推出的MaxCompute MaxFrame(简称“MaxFrame”)是一个专为Python开发者设计的分布式计算框架,它不仅支持Python编程接口,还能直接利用MaxCompute的云原生大数据计算资源和服务。本文将通过一系列最佳实践测评,探讨MaxFrame在分布式Pandas处理以及大语言模型数据处理场景中的表现,并分析其在实际工作中的应用潜力。
340 2

热门文章

最新文章