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【精品问答】不懂如何使用ECS?ECS功能百问看这里

问问小秘 2020-01-02 15:48:11 7480 浏览量 回答数 4

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怎样实现数据存储的管理维护

elinks 2019-12-01 21:14:17 9098 浏览量 回答数 0

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134题 其实就是水平扩容了,Zookeeper在这方面不太好。两种方式:全部重启:关闭所有Zookeeper服务,修改配置之后启动。不影响之前客户端的会话。逐个重启:这是比较常用的方式。 133题 集群最低3(2N+1)台,保证奇数,主要是为了选举算法。一个由 3 台机器构成的 ZooKeeper 集群,能够在挂掉 1 台机器后依然正常工作,而对于一个由 5 台服务器构成的 ZooKeeper 集群,能够对 2 台机器挂掉的情况进行容灾。注意,如果是一个由6台服务器构成的 ZooKeeper 集群,同样只能够挂掉 2 台机器,因为如果挂掉 3 台,剩下的机器就无法实现过半了。 132题 基于“过半”设计原则,ZooKeeper 在运行期间,集群中至少有过半的机器保存了最新的数据。因此,只要集群中超过半数的机器还能够正常工作,整个集群就能够对外提供服务。 131题 不是。官方声明:一个Watch事件是一个一次性的触发器,当被设置了Watch的数据发生了改变的时候,则服务器将这个改变发送给设置了Watch的客户端,以便通知它们。为什么不是永久的,举个例子,如果服务端变动频繁,而监听的客户端很多情况下,每次变动都要通知到所有的客户端,这太消耗性能了。一般是客户端执行getData(“/节点A”,true),如果节点A发生了变更或删除,客户端会得到它的watch事件,但是在之后节点A又发生了变更,而客户端又没有设置watch事件,就不再给客户端发送。在实际应用中,很多情况下,我们的客户端不需要知道服务端的每一次变动,我只要最新的数据即可。 130题 数据发布/订阅,负载均衡,命名服务,分布式协调/通知,集群管理,Master 选举,分布式锁,分布式队列 129题 客户端 SendThread 线程接收事件通知, 交由 EventThread 线程回调 Watcher。客户端的 Watcher 机制同样是一次性的, 一旦被触发后, 该 Watcher 就失效了。 128题 1、服务端接收 Watcher 并存储; 2、Watcher 触发; 2.1 封装 WatchedEvent; 2.2 查询 Watcher; 2.3 没找到;说明没有客户端在该数据节点上注册过 Watcher; 2.4 找到;提取并从 WatchTable 和 Watch2Paths 中删除对应 Watcher; 3、调用 process 方法来触发 Watcher。 127题 1.调用 getData()/getChildren()/exist()三个 API,传入 Watcher 对象 2.标记请求 request,封装 Watcher 到 WatchRegistration 3.封装成 Packet 对象,发服务端发送 request 4.收到服务端响应后,将 Watcher 注册到 ZKWatcherManager 中进行管理 5.请求返回,完成注册。 126题 Zookeeper 允许客户端向服务端的某个 Znode 注册一个 Watcher 监听,当服务端的一些指定事件触发了这个 Watcher,服务端会向指定客户端发送一个事件通知来实现分布式的通知功能,然后客户端根据 Watcher 通知状态和事件类型做出业务上的改变。工作机制:(1)客户端注册 watcher(2)服务端处理 watcher(3)客户端回调 watcher 125题 服务器具有四种状态,分别是 LOOKING、FOLLOWING、LEADING、OBSERVING。 LOOKING:寻 找 Leader 状态。当服务器处于该状态时,它会认为当前集群中没有 Leader,因此需要进入 Leader 选举状态。 FOLLOWING:跟随者状态。表明当前服务器角色是 Follower。 LEADING:领导者状态。表明当前服务器角色是 Leader。 OBSERVING:观察者状态。表明当前服务器角色是 Observer。 124题 Zookeeper 有三种部署模式:单机部署:一台集群上运行;集群部署:多台集群运行;伪集群部署:一台集群启动多个 Zookeeper 实例运行。 123题 Paxos算法是分布式选举算法,Zookeeper使用的 ZAB协议(Zookeeper原子广播),二者有相同的地方,比如都有一个Leader,用来协调N个Follower的运行;Leader要等待超半数的Follower做出正确反馈之后才进行提案;二者都有一个值来代表Leader的周期。不同的地方在于:ZAB用来构建高可用的分布式数据主备系统(Zookeeper),Paxos是用来构建分布式一致性状态机系统。Paxos算法、ZAB协议要想讲清楚可不是一时半会的事儿,自1990年莱斯利·兰伯特提出Paxos算法以来,因为晦涩难懂并没有受到重视。后续几年,兰伯特通过好几篇论文对其进行更进一步地解释,也直到06年谷歌发表了三篇论文,选择Paxos作为chubby cell的一致性算法,Paxos才真正流行起来。对于普通开发者来说,尤其是学习使用Zookeeper的开发者明确一点就好:分布式Zookeeper选举Leader服务器的算法与Paxos有很深的关系。 122题 ZAB协议是为分布式协调服务Zookeeper专门设计的一种支持崩溃恢复的原子广播协议(paxos算法的一种实现)。ZAB协议包括两种基本的模式:崩溃恢复和消息广播。当整个zookeeper集群刚刚启动或者Leader服务器宕机、重启或者网络故障导致不存在过半的服务器与Leader服务器保持正常通信时,所有进程(服务器)进入崩溃恢复模式,首先选举产生新的Leader服务器,然后集群中Follower服务器开始与新的Leader服务器进行数据同步,当集群中超过半数机器与该Leader服务器完成数据同步之后,退出恢复模式进入消息广播模式,Leader服务器开始接收客户端的事务请求生成事物提案来进行事务请求处理。 121题 Zookeeper本身也是集群,推荐配置不少于3个服务器。Zookeeper自身也要保证当一个节点宕机时,其他节点会继续提供服务。如果是一个Follower宕机,还有2台服务器提供访问,因为Zookeeper上的数据是有多个副本的,数据并不会丢失;如果是一个Leader宕机,Zookeeper会选举出新的Leader。ZK集群的机制是只要超过半数的节点正常,集群就能正常提供服务。只有在ZK节点挂得太多,只剩一半或不到一半节点能工作,集群才失效。所以,3个节点的cluster可以挂掉1个节点(leader可以得到2票>1.5),2个节点的cluster就不能挂掉任何1个节点了(leader可以得到1票<=1)。 120题 选完Leader以后,zk就进入状态同步过程。1、Leader等待server连接;2、Follower连接leader,将最大的zxid发送给leader;3、Leader根据follower的zxid确定同步点;4、完成同步后通知follower 已经成为uptodate状态;5、Follower收到uptodate消息后,又可以重新接受client的请求进行服务了。 119题 在zookeeper集群中也是一样,每个节点都会投票,如果某个节点获得超过半数以上的节点的投票,则该节点就是leader节点了。zookeeper中有三种选举算法,分别是LeaderElection,FastLeaderElection,AuthLeaderElection, FastLeaderElection此算法和LeaderElection不同的是它不会像后者那样在每轮投票中要搜集到所有结果后才统计投票结果,而是不断的统计结果,一旦没有新的影响leader结果的notification出现就返回投票结果。这样的效率更高。 118题 zk的负载均衡是可以调控,nginx只是能调权重,其他需要可控的都需要自己写插件;但是nginx的吞吐量比zk大很多,应该说按业务选择用哪种方式。 117题 Zookeeper 的核心是原子广播,这个机制保证了各个Server之间的同步。实现这个机制的协议叫做Zab协议。Zab协议有两种模式,它们分别是恢复模式(选主)和广播模式(同步)。当服务启动或者在领导者崩溃后,Zab就进入了恢复模式,当领导者被选举出来,且大多数Server完成了和 leader的状态同步以后,恢复模式就结束了。状态同步保证了leader和Server具有相同的系统状态。 116题 有临时节点和永久节点,分再细一点有临时有序/无序节点,有永久有序/无序节点。当创建临时节点的程序结束后,临时节点会自动消失,临时节点上的数据也会一起消失。 115题 在分布式环境中,有些业务逻辑只需要集群中的某一台机器进行执行,其他的机器可以共享这个结果,这样可以大大减少重复计算,提高性能,这就是主节点存在的意义。 114题 ZooKeeper 实现分布式事务,类似于两阶段提交,总共分为以下 4 步:客户端先给 ZooKeeper 节点发送写请求;ZooKeeper 节点将写请求转发给 Leader 节点,Leader 广播给集群要求投票,等待确认;Leader 收到确认,统计投票,票数过半则提交事务;事务提交成功后,ZooKeeper 节点告知客户端。 113题 ZooKeeper 实现分布式锁的步骤如下:客户端连接 ZooKeeper,并在 /lock 下创建临时的且有序的子节点,第一个客户端对应的子节点为 /lock/lock-10000000001,第二个为 /lock/lock-10000000002,以此类推。客户端获取 /lock 下的子节点列表,判断自己创建的子节点是否为当前子节点列表中序号最小的子节点,如果是则认为获得锁,否则监听刚好在自己之前一位的子节点删除消息,获得子节点变更通知后重复此步骤直至获得锁;执行业务代码;完成业务流程后,删除对应的子节点释放锁。 112题 ZooKeeper 特性如下:顺序一致性(Sequential Consistency):来自相同客户端提交的事务,ZooKeeper 将严格按照其提交顺序依次执行;原子性(Atomicity):于 ZooKeeper 集群中提交事务,事务将“全部完成”或“全部未完成”,不存在“部分完成”;单一系统镜像(Single System Image):客户端连接到 ZooKeeper 集群的任意节点,其获得的数据视图都是相同的;可靠性(Reliability):事务一旦完成,其产生的状态变化将永久保留,直到其他事务进行覆盖;实时性(Timeliness):事务一旦完成,客户端将于限定的时间段内,获得最新的数据。 111题 ZooKeeper 通常有三种搭建模式:单机模式:zoo.cfg 中只配置一个 server.id 就是单机模式了,此模式一般用在测试环境,如果当前主机宕机,那么所有依赖于当前 ZooKeeper 服务工作的其他服务器都不能进行正常工作;伪分布式模式:在一台机器启动不同端口的 ZooKeeper,配置到 zoo.cfg 中,和单机模式相同,此模式一般用在测试环境;分布式模式:多台机器各自配置 zoo.cfg 文件,将各自互相加入服务器列表,上面搭建的集群就是这种完全分布式。 110题 ZooKeeper 主要提供以下功能:分布式服务注册与订阅:在分布式环境中,为了保证高可用性,通常同一个应用或同一个服务的提供方都会部署多份,达到对等服务。而消费者就须要在这些对等的服务器中选择一个来执行相关的业务逻辑,比较典型的服务注册与订阅,如 Dubbo。分布式配置中心:发布与订阅模型,即所谓的配置中心,顾名思义就是发布者将数据发布到 ZooKeeper 节点上,供订阅者获取数据,实现配置信息的集中式管理和动态更新。命名服务:在分布式系统中,通过命名服务客户端应用能够根据指定名字来获取资源、服务地址和提供者等信息。分布式锁:这个主要得益于 ZooKeeper 为我们保证了数据的强一致性。 109题 Dubbo是 SOA 时代的产物,它的关注点主要在于服务的调用,流量分发、流量监控和熔断。而 Spring Cloud诞生于微服务架构时代,考虑的是微服务治理的方方面面,另外由于依托了 Spirng、Spirng Boot的优势之上,两个框架在开始目标就不一致,Dubbo 定位服务治理、Spirng Cloud 是一个生态。 108题 Dubbo通过Token令牌防止用户绕过注册中心直连,然后在注册中心上管理授权。Dubbo还提供服务黑白名单,来控制服务所允许的调用方。 107题 Dubbo超时时间设置有两种方式: 服务提供者端设置超时时间,在Dubbo的用户文档中,推荐如果能在服务端多配置就尽量多配置,因为服务提供者比消费者更清楚自己提供的服务特性。 服务消费者端设置超时时间,如果在消费者端设置了超时时间,以消费者端为主,即优先级更高。因为服务调用方设置超时时间控制性更灵活。如果消费方超时,服务端线程不会定制,会产生警告。 106题 Random LoadBalance: 随机选取提供者策略,有利于动态调整提供者权重。截面碰撞率高,调用次数越多,分布越均匀; RoundRobin LoadBalance: 轮循选取提供者策略,平均分布,但是存在请求累积的问题; LeastActive LoadBalance: 最少活跃调用策略,解决慢提供者接收更少的请求; ConstantHash LoadBalance: 一致性Hash策略,使相同参数请求总是发到同一提供者,一台机器宕机,可以基于虚拟节点,分摊至其他提供者,避免引起提供者的剧烈变动; 缺省时为Random随机调用。 105题 Consumer(消费者),连接注册中心 ,并发送应用信息、所求服务信息至注册中心。 注册中心根据 消费 者所求服务信息匹配对应的提供者列表发送至Consumer 应用缓存。 Consumer 在发起远程调用时基于缓存的消费者列表择其一发起调用。 Provider 状态变更会实时通知注册中心、在由注册中心实时推送至Consumer。 104题 Provider:暴露服务的服务提供方。 Consumer:调用远程服务的服务消费方。 Registry:服务注册与发现的注册中心。 Monitor:统计服务的调用次调和调用时间的监控中心。 Container:服务运行容器。 103题 主要就是如下3个核心功能: Remoting:网络通信框架,提供对多种NIO框架抽象封装,包括“同步转异步”和“请求-响应”模式的信息交换方式。 Cluster:服务框架,提供基于接口方法的透明远程过程调用,包括多协议支持,以及软负载均衡,失败容错,地址路由,动态配置等集群支持。 Registry:服务注册,基于注册中心目录服务,使服务消费方能动态的查找服务提供方,使地址透明,使服务提供方可以平滑增加或减少机器。 102题 透明化的远程方法调用,就像调用本地方法一样调用远程方法,只需简单配置,没有任何API侵入。软负载均衡及容错机制,可在内网替代F5等硬件负载均衡器,降低成本,减少单点。服务自动注册与发现,不再需要写死服务提供方地址,注册中心基于接口名查询服务提供者的IP地址,并且能够平滑添加或删除服务提供者。 101题 垂直分表定义:将一个表按照字段分成多表,每个表存储其中一部分字段。水平分表是在同一个数据库内,把同一个表的数据按一定规则拆到多个表中。 100题 垂直分库是指按照业务将表进行分类,分布到不同的数据库上面,每个库可以放在不同的服务器上,它的核心理念是专库专用。水平分库是把同一个表的数据按一定规则拆到不同的数据库中,每个库可以放在不同的服务器上。 99题 QPS:每秒查询数。TPS:每秒处理事务数。Uptime:服务器已经运行的时间,单位秒。Questions:已经发送给数据库查询数。Com_select:查询次数,实际操作数据库的。Com_insert:插入次数。Com_delete:删除次数。Com_update:更新次数。Com_commit:事务次数。Com_rollback:回滚次数。 98题 如果需要跨主机进行JOIN,跨应用进行JOIN,或者数据库不能获得较好的执行计划,都可以自己通过程序来实现JOIN。 例如:SELECT a.,b. FROM a,b WHERE a.col1=b.col1 AND a.col2> 10 ORDER BY a.col2; 可以利用程序实现,先SELECT * FROM a WHERE a.col2>10 ORDER BY a.col2;–(1) 利用(1)的结果集,做循环,SELECT * FROM b WHERE b.col1=a.col1; 这样可以避免排序,可以在程序里控制执行的速度,有效降低数据库压力,也可以实现跨主机的JOIN。 97题 搭建复制的必备条件:复制的机器之间网络通畅,Master打开了binlog。 搭建复制步骤:建立用户并设置权限,修改配置文件,查看master状态,配置slave,启动从服务,查看slave状态,主从测试。 96题 Heartbeat方案:利用Heartbeat管理VIP,利用crm管理MySQL,MySQL进行双M复制。(Linux系统下没有分库的标准方案)。 LVS+Keepalived方案:利用Keepalived管理LVS和VIP,LVS分发请求到MySQL,MySQL进行双M复制。(Linux系统下无分库无事务的方案)。 Cobar方案:利用Cobar进行HA和分库,应用程序请求Cobar,Cobar转发请求道数据库。(有分库的标准方案,Unix下唯一方案)。 95题 聚集(clustered)索引,也叫聚簇索引,数据行的物理顺序与列值(一般是主键的那一列)的逻辑顺序相同,一个表中只能拥有一个聚集索引。但是,覆盖索引可以模拟多个聚集索引。存储引擎负责实现索引,因此不是所有的存储索引都支持聚集索引。当前,SolidDB和InnoDB是唯一支持聚集索引的存储引擎。 优点:可以把相关数据保存在一起。数据访问快。 缺点:聚集能最大限度地提升I/O密集负载的性能。聚集能最大限度地提升I/O密集负载的性能。建立在聚集索引上的表在插入新行,或者在行的主键被更新,该行必须被移动的时候会进行分页。聚集表可会比全表扫描慢,尤其在表存储得比较稀疏或因为分页而没有顺序存储的时候。第二(非聚集)索引可能会比预想的大,因为它们的叶子节点包含了被引用行的主键列。 94题 以下原因是导致mysql 表毁坏的常见原因: 服务器突然断电导致数据文件损坏; 强制关机,没有先关闭mysql 服务; mysqld 进程在写表时被杀掉; 使用myisamchk 的同时,mysqld 也在操作表; 磁盘故障;服务器死机;mysql 本身的bug 。 93题 1.定位慢查询 首先先打开慢查询日志设置慢查询时间; 2.分析慢查询(使用explain工具分析sql语句); 3.优化慢查询 。

游客ih62co2qqq5ww 2020-06-15 13:55:41 0 浏览量 回答数 0

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前言 这期我想写很久了,但是因为时间的原因一直拖到了现在,我以为一两天就写完了,结果从构思到整理资料,再到写出来用了差不多一周的时间吧。 你们也知道丙丙一直都是创作鬼才来的,所以我肯定不会一本正经的写,我想了好几个切入点,最后决定用一个完整的电商系统作为切入点,带着大家看看,我们需要学些啥,我甚至还收集配套视频和资料,暖男石锤啊,这期是呕心沥血之作,不要白嫖了。 正文 在写这个文章之前,我花了点时间,自己臆想了一个电商系统,基本上算是麻雀虽小五脏俱全,我今天就用它开刀,一步步剖析,我会讲一下我们可能会接触的技术栈可能不全,但是够用,最后给个学习路线。 Tip:请多欣赏一会,每个点看一下,看看什么地方是你接触过的,什么技术栈是你不太熟悉的,我觉得还算是比较全的,有什么建议也可以留言给我。 不知道大家都看了一下没,现在我们就要庖丁解牛了,我从上到下依次分析。 前端 你可能会会好奇,你不是讲后端学习路线嘛,为啥还有前端的部分,我只能告诉你,傻瓜,肤浅。 我们可不能闭门造车,谁告诉你后端就不学点前端了? 前端现在很多也了解后端的技术栈的,你想我们去一个网站,最先接触的,最先看到的是啥? 没错就是前端,在大学你要是找不到专门的前端同学,去做系统肯定也要自己顶一下前端的,那我觉得最基本的技术栈得熟悉和了解吧,丙丙现在也是偶尔会开发一下我们的管理系统主要是VUE和React。 在这里我列举了我目前觉得比较简单和我们后端可以了解的技术栈,都是比较基础的。 作为一名后端了解部分前端知识还是很有必要的,在以后开发的时候,公司有前端那能帮助你前后端联调更顺畅,如果没前端你自己也能顶一下简单的页面。 HTML、CSS、JS、Ajax我觉得是必须掌握的点,看着简单其实深究或者去操作的话还是有很多东西的,其他作为扩展有兴趣可以了解,反正入门简单,只是精通很难很难。 在这一层不光有这些还有Http协议和Servlet,request、response、cookie、session这些也会伴随你整个技术生涯,理解他们对后面的你肯定有不少好处。 Tip:我这里最后删除了JSP相关的技术,我个人觉得没必要学了,很多公司除了老项目之外,新项目都不会使用那些技术了。 前端在我看来比后端难,技术迭代比较快,知识好像也没特定的体系,所以面试大厂的前端很多朋友都说难,不是技术多难,而是知识多且复杂,找不到一个完整的体系,相比之下后端明朗很多,我后面就开始讲后端了。 网关层: 互联网发展到现在,涌现了很多互联网公司,技术更新迭代了很多个版本,从早期的单机时代,到现在超大规模的互联网时代,几亿人参与的春运,几千亿成交规模的双十一,无数互联网前辈的造就了现在互联网的辉煌。 微服务,分布式,负载均衡等我们经常提到的这些名词都是这些技术在场景背后支撑。 单机顶不住,我们就多找点服务器,但是怎么将流量均匀的打到这些服务器上呢? 负载均衡,LVS 我们机器都是IP访问的,那怎么通过我们申请的域名去请求到服务器呢? DNS 大家刷的抖音,B站,快手等等视频服务商,是怎么保证同时为全国的用户提供快速的体验? CDN 我们这么多系统和服务,还有这么多中间件的调度怎么去管理调度等等? zk 这么多的服务器,怎么对外统一访问呢,就可能需要知道反向代理的服务器。 Nginx 这一层做了反向负载、服务路由、服务治理、流量管理、安全隔离、服务容错等等都做了,大家公司的内外网隔离也是这一层做的。 我之前还接触过一些比较有意思的项目,所有对外的接口都是加密的,几十个服务会经过网关解密,找到真的路由再去请求。 这一层的知识点其实也不少,你往后面学会发现分布式事务,分布式锁,还有很多中间件都离不开zk这一层,我们继续往下看。 服务层: 这一层有点东西了,算是整个框架的核心,如果你跟我帅丙一样以后都是从事后端开发的话,我们基本上整个技术生涯,大部分时间都在跟这一层的技术栈打交道了,各种琳琅满目的中间件,计算机基础知识,Linux操作,算法数据结构,架构框架,研发工具等等。 我想在看这个文章的各位,计算机基础肯定都是学过的吧,如果大学的时候没好好学,我觉得还是有必要再看看的。 为什么我们网页能保证安全可靠的传输,你可能会了解到HTTP,TCP协议,什么三次握手,四次挥手。 还有进程、线程、协程,什么内存屏障,指令乱序,分支预测,CPU亲和性等等,在之后的编程生涯,如果你能掌握这些东西,会让你在遇到很多问题的时候瞬间get到点,而不是像个无头苍蝇一样乱撞(然而丙丙还做得不够)。 了解这些计算机知识后,你就需要接触编程语言了,大学的C语言基础会让你学什么语言入门都会快点,我选择了面向对象的JAVA,但是也不知道为啥现在还没对象。 JAVA的基础也一样重要,面向对象(包括类、对象、方法、继承、封装、抽象、 多态、消息解析等),常见API,数据结构,集合框架,设计模式(包括创建型、结构型、行为型),多线程和并发,I/O流,Stream,网络编程你都需要了解。 代码会写了,你就要开始学习一些能帮助你把系统变得更加规范的框架,SSM可以会让你的开发更加便捷,结构层次更加分明。 写代码的时候你会发现你大学用的Eclipse在公司看不到了,你跟大家一样去用了IDEA,第一天这是什么玩意,一周后,真香,但是这玩意收费有点贵,那免费的VSCode真的就是不错的选择了。 代码写的时候你会接触代码的仓库管理工具maven、Gradle,提交代码的时候会去写项目版本管理工具Git。 代码提交之后,发布之后你会发现很多东西需要自己去服务器亲自排查,那Linux的知识点就可以在里面灵活运用了,查看进程,查看文件,各种Vim操作等等。 系统的优化很多地方没优化的空间了,你可能会尝试从算法,或者优化数据结构去优化,你看到了HashMap的源码,想去了解红黑树,然后在算法网上看到了二叉树搜索树和各种常见的算法问题,刷多了,你也能总结出精华所在,什么贪心,分治,动态规划等。 这么多个服务,你发现HTTP请求已经开始有点不满足你的需求了,你想开发更便捷,像访问本地服务一样访问远程服务,所以我们去了解了Dubbo,Spring cloud。 了解Dubbo的过程中,你发现了RPC的精华所在,所以你去接触到了高性能的NIO框架,Netty。 代码写好了,服务也能通信了,但是你发现你的代码链路好长,都耦合在一起了,所以你接触了消息队列,这种异步的处理方式,真香。 他还可以帮你在突发流量的时候用队列做缓冲,但是你发现分布式的情况,事务就不好管理了,你就了解到了分布式事务,什么两段式,三段式,TCC,XA,阿里云的全局事务服务GTS等等。 分布式事务的时候你会想去了解RocketMQ,因为他自带了分布式事务的解决方案,大数据的场景你又看到了Kafka。 我上面提到过zk,像Dubbo、Kafka等中间件都是用它做注册中心的,所以很多技术栈最后都组成了一个知识体系,你先了解了体系中的每一员,你才能把它们联系起来。 服务的交互都从进程内通信变成了远程通信,所以性能必然会受到一些影响。 此外由于很多不确定性的因素,例如网络拥塞、Server 端服务器宕机、挖掘机铲断机房光纤等等,需要许多额外的功能和措施才能保证微服务流畅稳定的工作。 **Spring Cloud **中就有 Hystrix 熔断器、Ribbon客户端负载均衡器、Eureka注册中心等等都是用来解决这些问题的微服务组件。 你感觉学习得差不多了,你发现各大论坛博客出现了一些前沿技术,比如容器化,你可能就会去了解容器化的知识,像**Docker,Kubernetes(K8s)**等。 微服务之所以能够快速发展,很重要的一个原因就是:容器化技术的发展和容器管理系统的成熟。 这一层的东西呢其实远远不止这些的,我不过多赘述,写多了像个劝退师一样,但是大家也不用慌,大部分的技术都是慢慢接触了,工作中慢慢去了解,去深入的。 好啦我们继续沿着图往下看,那再往下是啥呢? 数据层: 数据库可能是整个系统中最值钱的部分了,在我码文字的前一天,刚好发生了微盟程序员删库跑路的操作,删库跑路其实是我们在网上最常用的笑话,没想到还是照进了现实。 这里也提一点点吧,36小时的故障,其实在互联网公司应该是个笑话了吧,权限控制没做好类似rm -rf 、fdisk、drop等等这样的高危命令是可以实时拦截掉的,备份,全量备份,增量备份,延迟备份,异地容灾全部都考虑一下应该也不至于这样,一家上市公司还是有点点不应该。 数据库基本的事务隔离级别,索引,SQL,主被同步,读写分离等都可能是你学的时候要了解到的。 上面我们提到了安全,不要把鸡蛋放一个篮子的道理大家应该都知道,那分库的意义就很明显了,然后你会发现时间久了表的数据大了,就会想到去接触分表,什么TDDL、Sharding-JDBC、DRDS这些插件都会接触到。 你发现流量大的时候,或者热点数据打到数据库还是有点顶不住,压力太大了,那非关系型数据库就进场了,Redis当然是首选,但是MongoDB、memcache也有各自的应用场景。 Redis使用后,真香,真快,但是你会开始担心最开始提到的安全问题,这玩意快是因为在内存中操作,那断点了数据丢了怎么办?你就开始阅读官方文档,了解RDB,AOF这些持久化机制,线上用的时候还会遇到缓存雪崩击穿、穿透等等问题。 单机不满足你就用了,他的集群模式,用了集群可能也担心集群的健康状态,所以就得去了解哨兵,他的主从同步,时间久了Key多了,就得了解内存淘汰机制…… 他的大容量存储有问题,你可能需要去了解Pika…. 其实远远没完,每个的点我都点到为止,但是其实要深究每个点都要学很久,我们接着往下看。 实时/离线/大数据 等你把几种关系型非关系型数据库的知识点,整理清楚后,你会发现数据还是大啊,而且数据的场景越来越多多样化了,那大数据的各种中间件你就得了解了。 你会发现很多场景,不需要实时的数据,比如你查你的支付宝去年的,上个月的账单,这些都是不会变化的数据,没必要实时,那你可能会接触像ODPS这样的中间件去做数据的离线分析。 然后你可能会接触Hadoop系列相关的东西,比如于Hadoop(HDFS)的一个数据仓库工具Hive,是建立在 Hadoop 文件系统之上的分布式面向列的数据库HBase 。 写多的场景,适合做一些简单查询,用他们又有点大材小用,那Cassandra就再合适不过了。 离线的数据分析没办法满足一些实时的常见,类似风控,那Flink你也得略知一二,他的窗口思想还是很有意思。 数据接触完了,计算引擎Spark你是不是也不能放过…… 搜索引擎: 传统关系型数据库和NoSQL非关系型数据都没办法解决一些问题,比如我们在百度,淘宝搜索东西的时候,往往都是几个关键字在一起一起搜索东西的,在数据库除非把几次的结果做交集,不然很难去实现。 那全文检索引擎就诞生了,解决了搜索的问题,你得思考怎么把数据库的东西实时同步到ES中去,那你可能会思考到logstash去定时跑脚本同步,又或者去接触伪装成一台MySQL从服务的Canal,他会去订阅MySQL主服务的binlog,然后自己解析了去操作Es中的数据。 这些都搞定了,那可视化的后台查询又怎么解决呢?Kibana,他他是一个可视化的平台,甚至对Es集群的健康管理都做了可视化,很多公司的日志查询系统都是用它做的。 学习路线 看了这么久你是不是发现,帅丙只是一直在介绍每个层级的技术栈,并没说到具体的一个路线,那是因为我想让大家先有个认知或者说是扫盲吧,我一样用脑图的方式汇总一下吧,如果图片被平台二压了。 资料/学习网站 Tip:本来这一栏有很多我准备的资料的,但是都是外链,或者不合适的分享方式,博客的运营小姐姐提醒了我,所以大家去公众号回复【路线】好了。 絮叨 如果你想去一家不错的公司,但是目前的硬实力又不到,我觉得还是有必要去努力一下的,技术能力的高低能决定你走多远,平台的高低,能决定你的高度。 如果你通过努力成功进入到了心仪的公司,一定不要懈怠放松,职场成长和新技术学习一样,不进则退。 丙丙发现在工作中发现我身边的人真的就是实力越强的越努力,最高级的自律,享受孤独(周末的歪哥)。 总结 我提到的技术栈你想全部了解,我觉得初步了解可能几个月就够了,这里的了解仅限于你知道它,知道他是干嘛的,知道怎么去使用它,并不是说深入了解他的底层原理,了解他的常见问题,熟悉问题的解决方案等等。 你想做到后者,基本上只能靠时间上的日积月累,或者不断的去尝试积累经验,也没什么速成的东西,欲速则不达大家也是知道的。 技术这条路,说实话很枯燥,很辛苦,但是待遇也会高于其他一些基础岗位。 所实话我大学学这个就是为了兴趣,我从小对电子,对计算机都比较热爱,但是现在打磨得,现在就是为了钱吧,是不是很现实?若家境殷实,谁愿颠沛流离。 但是至少丙丙因为做软件,改变了家庭的窘境,自己日子也向小康一步步迈过去。 说做程序员改变了我和我家人的一生可能夸张了,但是我总有一种下班辈子会因为我选择走这条路而改变的错觉。 我是敖丙,一个在互联网苟且偷生的工具人。 创作不易,本期硬核,不想被白嫖,各位的「三连」就是丙丙创作的最大动力,我们下次见! 本文 GitHub https://github.com/JavaFamily 已经收录,有大厂面试完整考点,欢迎Star。 该回答来自:敖丙

剑曼红尘 2020-03-06 11:35:37 0 浏览量 回答数 0
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