分布式锁设计问题之当发生节点重启时发往该节点的请求会如何解决

简介: 分布式锁设计问题之当发生节点重启时发往该节点的请求会如何解决

问题一当发生节点重启时,发往该节点的请求会如何处理?


当发生节点重启时,发往该节点的请求会如何处理?


参考回答:

当发生节点重启时,发往该节点的请求将会被Pending住,直到该节点恢复。在这个过程中,仅该节点的锁相关信息丢失了,对于集群的其他节点没有影响。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/654371


问题二:云存储部门的存储产品体系包括哪些?云存储的分区调度模型是如何设计的?


云存储部门的存储产品体系包括哪些?云存储的分区调度模型是如何设计的?


参考回答:

阿里云存储部门的存储产品体系包括从块存储到文件存储、对象存储、日志存储,以及表格存储等。在云存储的分区调度模型中,整个业务系统按照管控平面与数据平面来划分。数据平面将用户的存储空间按照一定规则分割成若干分区,在运行时,一个分区会被分配至某个服务器提供服务,而一个服务器可以同时加载多个分区。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/654372


问题三:分区数据的持久化存储是如何实现的?


分区数据的持久化存储是如何实现的?


参考回答:

分区不使用本机文件系统存储持久化数据,其拥有的全部数据都会存储在盘古分布式文件系统中的特定目录。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/654373


问题四:当服务器宕机时,分区如何继续提供服务?


当服务器宕机时,分区如何继续提供服务?


参考回答:

当某个服务器发生宕机时,它承载的分区需要被重新调度,快速迁移至其他健康的服务器以继续提供服务。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/654374


问题五:云存储的分区调度模型中,分区资源的互斥访问为什么重要?


云存储的分区调度模型中,分区资源的互斥访问为什么重要?


参考回答:

在云存储的分区调度模型中,分区资源的互斥访问(即任何时刻任一个分区必须至多为某一台服务器所加载并提供读写访问服务)是存储系统提供数据一致性的基石,必须得到保障。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/654375


相关文章
|
2月前
|
分布式计算 Hadoop
Hadoop-27 ZooKeeper集群 集群配置启动 3台云服务器 myid集群 zoo.cfg多节点配置 分布式协调框架 Leader Follower Observer
Hadoop-27 ZooKeeper集群 集群配置启动 3台云服务器 myid集群 zoo.cfg多节点配置 分布式协调框架 Leader Follower Observer
52 1
|
4月前
|
算法
分布式锁设计问题之重建节点锁信息时要分为多个阶段如何解决
分布式锁设计问题之重建节点锁信息时要分为多个阶段如何解决
|
4月前
分布式锁设计问题之节点A向节点C发起对R1的加锁请求如何解决
分布式锁设计问题之节点A向节点C发起对R1的加锁请求如何解决
|
4月前
|
Oracle 关系型数据库
分布式锁设计问题之Oracle RAC保证多个节点写入内存Page的一致性如何解决
分布式锁设计问题之Oracle RAC保证多个节点写入内存Page的一致性如何解决
|
5月前
分布式篇问题之集群(Cluster)模式主控节点的高可用性问题如何解决
分布式篇问题之集群(Cluster)模式主控节点的高可用性问题如何解决
|
7月前
|
缓存 网络协议 算法
Golang简单实现 分布式缓存+一致性哈希+节点再平衡(gossip + consistent + rebalance)
Golang简单实现 分布式缓存+一致性哈希+节点再平衡(gossip + consistent + rebalance)
185 0
|
NoSQL Redis
114分布式电商项目 - Redis集群(节点增加删除)
114分布式电商项目 - Redis集群(节点增加删除)
58 1
|
存储 监控 数据可视化
使用Jaeger进行分布式跟踪:学习如何在服务网格中使用Jaeger来监控和分析请求的跟踪信息
使用Jaeger进行分布式跟踪:学习如何在服务网格中使用Jaeger来监控和分析请求的跟踪信息
133 0
|
安全 调度
MATLB|分布式能源的选址与定容IEEE30节点实现
MATLB|分布式能源的选址与定容IEEE30节点实现
130 0
|
2月前
|
NoSQL Java Redis
太惨痛: Redis 分布式锁 5个大坑,又大又深, 如何才能 避开 ?
Redis分布式锁在高并发场景下是重要的技术手段,但其实现过程中常遇到五大深坑:**原子性问题**、**连接耗尽问题**、**锁过期问题**、**锁失效问题**以及**锁分段问题**。这些问题不仅影响系统的稳定性和性能,还可能导致数据不一致。尼恩在实际项目中总结了这些坑,并提供了详细的解决方案,包括使用Lua脚本保证原子性、设置合理的锁过期时间和使用看门狗机制、以及通过锁分段提升性能。这些经验和技巧对面试和实际开发都有很大帮助,值得深入学习和实践。
太惨痛: Redis 分布式锁 5个大坑,又大又深, 如何才能 避开 ?
下一篇
DataWorks