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你好,这里有208份资料,详情请参考:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/ds.md 《Reconfigurable Distributed Storage for Dynamic Networks》介绍:这是一篇介绍在动态网络里面实现分布式系统重构的paper.论文的作者(导师)是MIT读博的时候是做分布式系统的研究的,现在在NUS带学生,不仅仅是分布式系统,还有无线网络.如果感兴趣可以去他的主页了解. 《Distributed porgramming liboratory》介绍:分布式编程实验室,他们发表的很多的paper,其中不仅仅是学术研究,还有一些工业界应用的论文. 《MIT Theory of Distributed Systems》介绍:麻省理工的分布式系统理论主页,作者南希·林奇在2002年证明了CAP理论,并且著《分布式算法》一书. 《Notes on Distributed Systems for Young Bloods》介绍:分布式系统搭建初期的一些建议 《Principles of Distributed Computing》介绍:分布式计算原理课程 《Google's Globally-Distributed Database》介绍:Google全球分布式数据介绍,中文版 《The Architecture Of Algolia’s Distributed Search Network》介绍:Algolia的分布式搜索网络的体系架构介绍 《Build up a High Availability Distributed Key-Value Store》介绍:构建高可用分布式Key-Value存储系统 《Distributed Search Engine with Nanomsg and Bond》介绍:Nanomsg和Bond的分布式搜索引擎 《Distributed Processing With MongoDB And Mongothon》介绍:使用MongoDB和Mongothon进行分布式处理 《Salt: Combining ACID and BASE in a Distributed Database》介绍:分布式数据库中把ACID与BASE结合使用. 《Makes it easy to understand Paxos for Distributed Systems》介绍:理解的Paxos的分布式系统,参考阅读:关于Paxos的历史 《There is No Now Problems with simultaneity in distributed systems》介绍:There is No Now Problems with simultaneity in distributed systems 《Distributed Systems》介绍:伦敦大学学院分布式系统课程课件. 《Distributed systems for fun and profit》介绍:分布式系统电子书籍. 《Distributed Systems Spring 2015》介绍:卡内基梅隆大学春季分布式课程主页 《Distributed Systems: Concepts and Design (5th Edition)》介绍: 电子书,分布式系统概念与设计(第五版) 《走向分布式》介绍:这是一位台湾网友 ccshih 的文字,短短的篇幅介绍了分布式系统的若干要点。pdf 《Introduction to Distributed Systems Spring 2013》介绍:清华大学分布式系统课程主页,里面的schedule栏目有很多宝贵的资源 《Distributed systems》介绍:免费的在线分布式系统书籍 《Some good resources for learning about distributed computing》介绍:Quora上面的一篇关于学习分布式计算的资源. 《Spanner: Google’s Globally-Distributed Database》介绍:这个是第一个全球意义上的分布式数据库,也是Google的作品。其中介绍了很多一致性方面的设计考虑,为了简单的逻辑设计,还采用了原子钟,同样在分布式系统方面具有很强的借鉴意义. 《The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems》介绍:Google的统面向松散耦合的分布式系统的锁服务,这篇论文详细介绍了Google的分布式锁实现机制Chubby。Chubby是一个基于文件实现的分布式锁,Google的Bigtable、Mapreduce和Spanner服务都是在这个基础上构建的,所以Chubby实际上是Google分布式事务的基础,具有非常高的参考价值。另外,著名的zookeeper就是基于Chubby的开源实现.推荐The google stack,Youtube:The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems 《Sinfonia: a new paradigm for building scalable distributed systems》介绍:这篇论文是SOSP2007的Best Paper,阐述了一种构建分布式文件系统的范式方法,个人感觉非常有用。淘宝在构建TFS、OceanBase和Tair这些系统时都充分参考了这篇论文. 《Data-Intensive Text Processing with MapReduce》介绍:Ebook:Data-Intensive Text Processing with MapReduce. 《Design and Implementation of a Query Processor for a Trusted Distributed Data Base Management System》介绍:Design and Implementation of a Query Processor for a Trusted Distributed Data Base Management System. 《Distributed Query Processing》介绍:分布式查询入门. 《Distributed Systems and the End of the API》介绍:分布式系统和api总结. 《Distributed Query Reading》介绍:分布式系统阅读论文,此外还推荐github上面的一个论文列表The Distributed Reader。 《Replication, atomicity and order in distributed systems》介绍:Replication, atomicity and order in distributed systems 《MIT course:Distributed Systems》介绍:2015年MIT分布式系统课程主页,这次用Golang作为授课语言。6.824 Distributed Systems课程主页 《Distributed systems for fun and profit》介绍:免费分布式系统电子书。 《Ori:A Secure Distributed File System》介绍:斯坦福开源的分布式文件系统。 《Availability in Globally Distributed Storage Systems》介绍:Google论文:设计一个高可用的全球分布式存储系统。 《Calvin: Fast Distributed Transactions For Partitioned Database Systems》介绍:对于分区数据库的分布式事务处理。 《Distributed Systems Building Block: Flake Ids》介绍:Distributed Systems Building Block: Flake Ids. 《Introduction to Distributed System Design》介绍:Google Code University课程,如何设计一个分布式系统。 《Sheepdog: Distributed Storage System for KVM》介绍:KVM的分布式存储系统. 《Readings in Distributed Systems Systems》介绍:分布式系统课程列表,包括数据库、算法等. 《Tera》介绍:来自百度的分布式表格系统. 《Distributed systems: for fun and profit》介绍:分布式系统的在线电子书. 《Distributed Systems Reading List》介绍:分布式系统资料,此外还推荐Various articles about distributed systems. 《Designs, Lessons and Advice from Building Large Distributed Systems》介绍:Designs, Lessons and Advice from Building Large Distributed Systems. 《Testing a Distributed System》介绍:Testing a distributed system can be trying even under the best of circumstances. 《The Google File System》介绍: 基于普通服务器构建超大规模文件系统的典型案例,主要面向大文件和批处理系统, 设计简单而实用。 GFS是google的重要基础设施, 大数据的基石, 也是Hadoop HDFS的参考对象。 主要技术特点包括: 假设硬件故障是常态(容错能力强), 64MB大块, 单Master设计,Lease/链式复制, 支持追加写不支持随机写. 《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》介绍:支持PB数据量级的多维非关系型大表, 在google内部应用广泛,大数据的奠基作品之一 , Hbase就是参考BigTable设计。 Bigtable的主要技术特点包括: 基于GFS实现数据高可靠, 使用非原地更新技术(LSM树)实现数据修改, 通过range分区并实现自动伸缩等.中文版 《PacificA: Replication in Log-Based Distributed Storage Systems》介绍:面向log-based存储的强一致的主从复制协议, 具有较强实用性。 这篇文章系统地讲述了主从复制系统应该考虑的问题, 能加深对主从强一致复制的理解程度。 技术特点: 支持强一致主从复制协议, 允许多种存储实现, 分布式的故障检测/Lease/集群成员管理方法. 《Object Storage on CRAQ, High-throughput chain replication for read-mostly workloads》介绍:分布式存储论文:支持强一直的链式复制方法, 支持从多个副本读取数据,实现code. 《Finding a needle in Haystack: Facebook’s photo storage》介绍:Facebook分布式Blob存储,主要用于存储图片. 主要技术特色:小文件合并成大文件,小文件元数据放在内存因此读写只需一次IO. 《Windows Azure Storage: A Highly Available Cloud Storage Service with Strong Consistency》介绍: 微软的分布式存储平台, 除了支持类S3对象存储,还支持表格、队列等数据模型. 主要技术特点:采用Stream/Partition两层设计(类似BigTable);写错(写满)就封存Extent,使得副本字节一致, 简化了选主和恢复操作; 将S3对象存储、表格、队列、块设备等融入到统一的底层存储架构中. 《Paxos Made Live – An Engineering Perspective》介绍:从工程实现角度说明了Paxo在chubby系统的应用, 是理解Paxo协议及其应用场景的必备论文。 主要技术特点: paxo协议, replicated log, multi-paxo.参考阅读:关于Paxos的历史 《Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-Value Store》介绍:Amazon设计的高可用的kv系统,主要技术特点:综和运用一致性哈希,vector clock,最终一致性构建一个高可用的kv系统, 可应用于amazon购物车场景.新内容来自分布式存储必读论文 《Efficient Replica Maintenance for Distributed Storage Systems》介绍:分布式存储系统中的副本存储问题. 《PADS: A Policy Architecture for Distributed Storage Systems》介绍:分布式存储系统架构. 《The Chirp Distributed Filesystem》介绍:开源分布式文件系统Chirp,对于想深入研究的开发者可以阅读文章的相关Papers. 《Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System》介绍:经典论文分布式时钟顺序的实现原理. 《Making reliable distributed systems in the presence of sodware errors》介绍:面向软件错误构建可靠的分布式系统,中文笔记. 《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》介绍:MapReduce:超大集群的简单数据处理. 《Distributed Computer Systems Engineering》介绍:麻省理工的分布式计算课程主页,里面的ppt和阅读列表很多干货. 《The Styx Architecture for Distributed Systems》介绍:分布式系统Styx的架构剖析. 《What are some good resources for learning about distributed computing? Why?》介绍:Quora上面的一个问答:有哪些关于分布式计算学习的好资源. 《RebornDB: The Next Generation Distributed Key-Value Store》介绍:下一代分布式k-v存储数据库. 《Operating System Concepts Ninth Edition》介绍:分布式系统归根结底还是需要操作系统的知识,这是耶鲁大学的操作系统概念书籍首页,里面有提供了第8版的在线电子版和最新的学习操作系统指南,学习分布式最好先学习操作系统. 《The Log: What every software engineer should know about real-time data's unifying abstraction》介绍:分布式系统Log剖析,非常的详细与精彩. 中文翻译 | 中文版笔记. 《Operating Systems Study Guide》介绍:分布式系统基础之操作系统学习指南. 《分布式系统领域经典论文翻译集》介绍:分布式系统领域经典论文翻译集. 《Maintaining performance in distributed systems》介绍:分布式系统性能维护. 《Computer Science from the Bottom Up》介绍:计算机科学,自底向上,小到机器码,大到操作系统内部体系架构,学习操作系统的另一个在线好材料. 《Operating Systems: Three Easy Pieces》介绍:<操作系统:三部曲>在线电子书,虚拟、并发、持续. 《Database Systems: reading list》介绍:数据库系统经典论文阅读列,此外推送github上面的db reading. 《Unix System Administration》介绍:Unix System Administration ebook. 《The Amoeba Distributed Operating System》介绍:分布式系统经典论文. 《Principles of Computer Systems》介绍:计算机系统概念,以分布式为主.此外推荐Introduction to Operating Systems笔记 《Person page of EMİN GÜN SİRER》介绍:推荐康奈尔大学的教授EMİN GÜN SİRER的主页,他的研究项目有分布式,数据存储。例如HyperDex数据库就是他的其中一个项目之一. 《Scalable, Secure, and Highly Available Distributed File Access》介绍:来自卡内基梅隆如何构建可扩展的、安全、高可用性的分布式文件系统,其他papers. 《Distributed (Deep) Machine Learning Common》介绍:分布式机器学习常用库. 《The Datacenter as a Computer》介绍:介绍了如何构建仓储式数据中心,尤其是对于现在的云计算,分布式学习来说很有帮助.本书是Synthesis Lectures on Computer Architecture系列的书籍之一,这套丛书还有 《The Memory System》,《Automatic Parallelization》,《Computer Architecture Techniques for Power Efficiency》,《Performance Analysis and Tuning for General Purpose Graphics Processing Units》,《Introduction to Reconfigurable Supercomputing》,Memory Systems Cache, DRAM, Disk 等 《helsinki:Distributed Systems Course slider》介绍:来自芬兰赫尔辛基的分布式系统课程课件:什么是分布式,复制,一致性,容错,同步,通信. 《TiDB is a distributed SQL database》介绍:分布式数据库TiDB,Golang开发. 《S897: Large-Scale Systems》介绍:课程资料:大规模系统. 《Large-scale L-BFGS using MapReduce》介绍:使用MapReduce进行大规模分布式集群环境下并行L-BFGS. 《Twitter是如何构建高性能分布式日志的》介绍:Twitter是如何构建高性能分布式日志的. 《Distributed Systems: When Limping Hardware Is Worse Than Dead Hardware》介绍:在分布式系统中某个组件彻底死了影响很小,但半死不活(网络/磁盘),对整个系统却是毁灭性的. 《Tera - 高性能、可伸缩的结构化数据库》介绍:来自百度的分布式数据库. 《SequoiaDB is a distributed document-oriented NoSQL Database》介绍:SequoiaDB分布式文档数据库开源. 《Readings in distributed systems》介绍:这个网址里收集了一堆各TOP大学分布式相关的课程. 《Paxos vs Raft》介绍:这个网站是Raft算法的作者为教授Paxos和Raft算法做的,其中有两个视频链接,分别讲上述两个算法.参考阅读:关于Paxos的历史 《A Scalable Content-Addressable Network》介绍:A Scalable Content-Addressable Network. 《500 Lines or Less》介绍:这个项目其实是一本书( The Architecture of Open Source Applications)的源代码附录,是一堆大牛合写的. 《MIT 6.824 Distributed System》介绍:这只是一个课程主页,没有上课的视频,但是并不影响你跟着它上课:每一周读两篇课程指定的论文,读完之后看lecture-notes里对该论文内容的讨论,回答里面的问题来加深理解,最后在课程lab里把所看的论文实现。当你把这门课的作业刷完后,你会发现自己实现了一个分布式数据库. 《HDFS-alike in Go》介绍:使用go开发的分布式文件系统. 《What are some good resources for learning about distributed computing? Why?》介绍:Quora上关于学习分布式的资源问答. 《SeaweedFS is a simple and highly scalable distributed file system》介绍:SeaweedFS是使用go开发的分布式文件系统项目,代码简单,逻辑清晰. 《Codis - yet another fast distributed solution for Redis》介绍:Codis 是一个分布式 Redis 解决方案, 对于上层的应用来说, 连接到 Codis Proxy 和连接原生的 Redis Server 没有明显的区别 《Paper: Coordination Avoidance In Distributed Databases By Peter Bailis》介绍:Coordination Avoidance In Distributed Databases. 《从零开始写分布式数据库》介绍:本文以TiDB 源码为例. 《what we talk about when we talk about distributed systems》介绍:分布式系统概念梳理,为分布式系统涉及的主要概念进行了梳理. 《Distributed locks with Redis》介绍:使用Redis实现分布式锁. 《CS244b: Distributed Systems》介绍: 斯坦福2014年秋季分布式课程. 《RAMP Made Easy》介绍: 分布式的“读原子性”. 《Strategies and Principles of Distributed Machine Learning on Big Data》介绍: 大数据分布式机器学习的策略与原理. 《Distributed Systems: What is the CAP theorem?》介绍: 分布式CAP法则. 《How should I start to learn distributed storage system as a beginner?》介绍: 新手如何步入分布式存储系统. 《Cassandra - A Decentralized Structured Storage System》介绍: 分布式存储系统Cassandra剖析,推荐白皮书Introduction to Apache Cassandra. 《What is the best resource to learn about distributed systems?》介绍: 分布式系统学习资源. 《What are some high performance TCP hacks?》介绍: 一些高性能TCP黑客技巧. 《Maintaining performance in distributed systems》介绍:分布式系统性能提升. 《A simple totally ordered broadcast protocol》介绍:Benjamin Reed 和 Flavio P.Junqueira 所著论文,对Zab算法进行了介绍,zab算法是Zookeeper保持数据一致性的核心,在国内有很多公司都使用zookeeper做为分布式的解决方案.推荐与此相关的一篇文章ZooKeeper’s atomic broadcast protocol: Theory and practice. 《zFS - A Scalable Distributed File System Using Object Disk》介绍:可扩展的分布式文件系统ZFS,The Zettabyte File System,End-to-end Data Integrity for File Systems: A ZFS Case Study. 《A Distributed Haskell for the Modern Web》介绍:分布式Haskell在当前web中的应用. 《Reasoning about Consistency Choices in Distributed Systems》介绍:POPL2016的论文,关于分布式系统一致性选择的论述,POPL所接受的论文,github上已经有人整理. 《Paxos Made Simple》介绍:Paxos让分布式更简单.译文.参考阅读:关于Paxos的历史,understanding Paxos part1,Understanding Paxos – Part 2.Quora: What is a simple explanation of the Paxos algorithm?,Tutorial Summary: Paxos Explained from Scratch,Paxos algorithm explained, part 1: The essentials,Paxos algorithm explained, part 2: Insights 《Consensus Protocols: Paxos》介绍:分布式系统一致性协议:Paxos.参考阅读:关于Paxos的历史 《Consensus on Transaction Commit》介绍:事务提交的一致性探讨. 《The Part-Time Parliaments》介绍:在《The Part-Time Parliament》中描述了基本协议的交互过程。在基本协议的基础上完善各种问题得到了最终的议会协议。 为了让人更容易理解《The Part-Time Parliament》中描述的Paxos算法,Lamport在2001发表了《Paxos Made Simple》,以更平直的口头语言描述了Paxos,而没有包含正式的证明和数学术语。《Paxos Made Simple》中,将算法的参与者更细致的划分成了几个角色:Proposer、Acceptor、Learner。另外还有Leader和Client.参考阅读:关于Paxos的历史 《Paxos Made Practical》介绍:看这篇论文时可以先看看理解Paxos Made Practical. 《PaxosLease: Diskless Paxos for Leases》介绍:PaxosLease:实现租约的无盘Paxos算法,译文. 《Paxos Made Moderately Complex》介绍:Paxos算法实现,译文,同时推荐42 Paxos Made Moderately Complex. 《Hadoop Reading List》介绍:Hadoop学习清单. 《Hadoop Reading List》介绍:Hadoop学习清单. 《2010 NoSQL Summer Reading List》介绍:NoSQL知识清单,里面不仅仅包含了数据库阅读清单还包含了分布式系统资料. 《Raft: Understandable Distributed Consensus》介绍:Raft可视化图帮助理解分布式一致性 《Etcd:Distributed reliable key-value store for the most critical data of a distributed system》介绍:Etcd分布式Key-Value存储引擎 《Understanding Availability》介绍:理解peer-to-peer系统中的可用性究竟是指什么.同时推荐基于 Peer-to-Peer 的分布式存储系统的设计 《Process structuring, synchronization, and recovery using atomic actions》介绍:经典论文 《Programming Languages for Parallel Processing》介绍:并行处理的编程语音 《Analysis of Six Distributed File Systems》介绍:此篇论文对HDFS,MooseFS,iRODS,Ceph,GlusterFS,Lustre六个存储系统做了详细分析.如果是自己研发对应的存储系统推荐先阅读此篇论文 《A Survey of Distributed File Systems》介绍:分布式文件系统综述 《Concepts of Concurrent Programming》介绍:并行编程的概念,同时推荐卡内基梅隆FTP 《Concurrency Control Performance Modeling:Alternatives and Implications》介绍:并发控制性能建模:选择与意义 《Distributed Systems - Concepts and Design 5th Edition》介绍:ebook分布式系统概念与设计 《分布式系统设计的形式方法》介绍:分布式系统设计的形式方法 《互斥和选举算法》介绍:互斥和选举算法 《Actors:A model Of Concurrent Cornputation In Distributed Systems》介绍:经典论文 《Security Engineering: A Guide to Building Dependable Distributed Systems》介绍:如何构建一个安全可靠的分布式系统,About the Author,Bibliography:文献资料,章节访问把链接最后的01换成01-27即可 《15-712 Advanced and Distributed Operating Systems》介绍:卡内基梅隆大学的分布式系统博士生课程主页,有很丰富的资料 《Dapper, Google's Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》介绍:Dapper,大规模分布式系统的跟踪系统,译文,译文对照 《CS262a: Advanced Topics in Computer Systems》介绍:伯克利大学计算机系统进阶课程,内容有深度,涵盖分布式,数据库等内容 《Egnyte Architecture: Lessons Learned In Building And Scaling A Multi Petabyte Distributed System》介绍:PB级分布式系统构建/扩展经验 《CS162: Operating Systems and Systems Programming》介绍:伯克利大学计算机系统课程:操作系统与系统编程 《MDCC: Multi-Data Center Consistency》介绍:MDCC主要解决跨数据中心的一致性问题中间件,一种新的协议 《Research at Google:Distributed Systems and Parallel Computing》介绍:google公开对外发表的分布式系统与并行计算论文 《HDFS Architecture Guide》介绍:分布式文件系统HDFS架构 《ActorDB distributed SQL database》介绍:分布式 Key/Value数据库 《An efficient data location protocol for self-organizing storage clusters》介绍:是著名的Ceph的负载平衡策略,文中提出的几种策略都值得尝试,比较赞的一点是可以对照代码体会和实践,如果你还需要了解可以看看Ceph:一个 Linux PB 级分布式文件系统,除此以外,论文的引用部分也挺值得阅读的,同时推荐Ceph: A Scalable, High-Performance Distributed File System 《A Self-Organizing Storage Cluster for Parallel Data-Intensive Applications》介绍:Surrento的冷热平衡策略就采用了延迟写技术 《HBA: Distributed Metadata Management for Large Cluster-Based Storage Systems》介绍:对于分布式存储系统的元数据管理. 《Server-Side I/O Coordination for Parallel File Systems》介绍:服务器端的I/O协调并行文件系统处理,网络,文件存储等都会涉及到IO操作.不过里面涉及到很多技巧性的思路在实践时需要斟酌 《Distributed File Systems: Concepts and Examples》介绍:分布式文件系统概念与应用 《CSE 221: Graduate Operating Systems》介绍:加利福尼亚大学的研究生操作系统课程主页,论文很值得阅读 《S4: Distributed Stream Computing Platform》介绍:Yahoo出品的流式计算系统,目前最流行的两大流式计算系统之一(另一个是storm),Yahoo的主要广告计算平台 《Pregel: a system for large-scale graph processing》介绍:Google的大规模图计算系统,相当长一段时间是Google PageRank的主要计算系统,对开源的影响也很大(包括GraphLab和GraphChi) 《GraphLab: A New Framework for Parallel Machine Learning》介绍:CMU基于图计算的分布式机器学习框架,目前已经成立了专门的商业公司,在分布式机器学习上很有两把刷子,其单机版的GraphChi在百万维度的矩阵分解都只需要2~3分钟; 《F1: A Distributed SQL Database That Scales》介绍:这篇论文是Google 2013年发表的,介绍了F1的架构思路,13年时就开始支撑Google的AdWords业务,另外两篇介绍文章F1 - The Fault-Tolerant Distributed RDBMS Supporting Google's Ad Business .Google NewSQL之F1 《Cockroach DB:A Scalable, Survivable, Strongly-Consistent SQL Database》介绍:CockroachDB :一个可伸缩的、跨地域复制的,且支持事务的数据存储,InfoQ介绍,Design and Architecture of CockroachDb 《Multi-Paxos: An Implementation and Evaluation》介绍:Multi-Paxos实现与总结,此外推荐Paxos/Multi-paxos Algorithm,Multi-Paxos Example,地址:ftp://ftp.cs.washington.edu/tr/2009/09/UW-CSE-09-09-02.PDF 《Zab: High-performance broadcast for primary-backup systems》介绍:一致性协议zab分析 《A Distributed Hash Table》介绍:分布式哈希算法论文,扩展阅读Introduction to Distributed Hash Tables,Distributed Hash Tables 《Comparing the performance of distributed hash tables under churn》介绍:分布式hash表性能的Churn问题 《Brewer’s Conjecture and the Feasibility of Consistent, Available, Partition-Tolerant Web》介绍:分布式系统的CAP问题,推荐Perspectives on the CAP Theorem.对CAP理论的解析文章,PODC ppt,A plain english introduction to CAP Theorem,IEEE Computer issue on the CAP Theorem 《F2FS: A New File System for Flash Storage》介绍:闪存存储文件系统F2FS 《Better I/O Through Byte-Addressable, Persistent Memory》介绍:微软发表的关于i/o访问优化论文 《tmpfs: A Virtual Memory File System》介绍:虚拟内存文件系统tmpfs 《BTRFS: The Linux B-tree Filesystem》介绍:Linux B-tree文件系统. 《Akamai technical publication》介绍:Akamai是全球最大的云计算机平台之一,承载了全球15-30%网络流量,如果你是做CDN或者是云服务,这个里面的论文会给你很有帮助.例如这几天看facebook开源的osquery。找到通过db的方式运维,找到Keeping Track of 70,000+ Servers: The Akamai Query System这篇论文,先看论文领会思想,然后再使用工具osquery实践 《BASE: An Acid Alternative》介绍:来自eBay 的解决方案,译文Base: 一种Acid的替代方案,应用案例参考保证分布式系统数据一致性的6种方案 《A Note on Distributed Computing》介绍:Jim Waldo和Sam Kendall等人共同撰写了一篇非常有名的论文“分布式计算备忘录”,这篇论文在Reddit上被人推荐为“每个程序员都应当至少读上两篇”的论文。在这篇论文中,作者表示“忽略本地计算与分布式计算之间的区别是一种危险的思想”,特别指出了Emerald、Argus、DCOM以及CORBA的设计问题。作者将这些设计问题归纳为“三个错误的原则”: “对于某个应用来说,无论它的部署环境如何,总有一种单一的、自然的面向对象设计可以符合其需求。” “故障与性能问题与某个应用的组件实现直接相关,在最初的设计中无需考虑这些问题。” “对象的接口与使用对象的上下文无关”. 《Distributed Systems Papers》介绍:分布式系统领域经典论文列表. 《Consistent Hashing and Random Trees: Distributed Caching Protocols for Relieving Hot Spots on the World Wide Web》介绍:Consistent Hashing算法描述. 《SIGMOD 2016: Accepted Research Papers》介绍:SIGMOD是世界上最有名的数据库会议之一,最具有权威性,收录论文审核非常严格.2016年的SIGMOD 会议照常进行,上面收录了今年SIGMOD收录的论文,把题目输入google中加上pdf就能找到,很多论文值得阅读,SIGMOD 2015 《Notes on CPSC 465/565: Theory of Distributed Systems》介绍:耶鲁大学的分布式系统理论课程笔记 《Distributed Operating System Doc PDF》介绍:分布式系统文档资源(可下载) 《Anatomy of a database system》介绍:数据库系统剖析,这本书是由伯克利大学的Joseph M. Hellerstein和M. Stonebraker合著的一篇论文.对数据库剖析很有深度.除此以外还有一篇文章Architecture of a Database System。数据库系统架构,厦门大学的数据库实验室教授林子雨组织过翻译 《A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks》介绍:数据库关系模型论文 《RUC Innovative data systems reaserch lab recommand papers》介绍:中国人民大学数据研究实验室推荐的数据库领域论文 《A Scalable Distributed Information Management System》介绍:构建可扩展的分布式信息管理系统 《Distributed Systems in Haskell》介绍:Haskell中的分布式系统开发 《Large-scale cluster management at Google with Borg》介绍:Google使用Borg进行大规模集群的管理,伯克利大学ppt介绍,中文版 《Lock Free Programming Practice》介绍:并发编程(Concurrency Programming)资料,主要涵盖lock free数据结构实现、内存回收方法、memory model等备份链接 密码: xc5j 《Distributed Algorithms Lecture Notes for 6.852》介绍:Nancy Lynch's的分布式算法研究生课程讲义 《Distributed Algorithms for Topic Models》介绍:分布式算法主题模型. 《RecSys - ACM Recommender Systems》介绍:世界上非常有名的推荐系统会议,我比较推荐接收的PAPER 《All Things Distributed》介绍:推荐一个博客,博主是Amazon CTO Werner Vogels,这是一个关注分布式领域的博客.大部分博文是关于在工业界应用. 《programming, database, distributed system resource list》介绍:这个Git是由阿里(alibaba)的技术专家何登成维护,主要是分布式数据库. 《Making reliable distributed systems in the presence of sodware errors》介绍:Erlang的作者Joe Armstrong撰写的论文,面对软件错误构建可靠的分布式系统.中文译版 《CS 525: Advanced Distributed Systems[Spring 2016]》介绍:伊利诺伊大学的Advanced Distributed Systems 里把各个方向重要papers(updated Spring 2015)列举出来,可以参考一下 《Distributed Algorithms》介绍:这是一本分布式算法电子书,作者是Jukka Suomela.讲述了多个计算模型,一致性,唯一标示,并发等. 《TinyLFU: A Highly Efficient Cache Admission Policy》介绍:当时是在阅读如何设计一个缓存系统时看到的,然后通过Google找到了这一篇关于缓存策略的论文,它是LFU的改良版,中文介绍.如果有兴趣可以看看Golang实现版。结合起来可能会帮助你理解 《6.S897: Large-Scale Systems》介绍:斯坦福大学给研究生开的分布式系统课程。教师是 spark 作者 matei. 能把这些内容真正理解透,分布式系统的功力就很强了。 《学习分布式系统需要怎样的知识?》介绍:[怎么学系列]学习分布式系统需要怎样的知识? 《Distributed systems theory for the distributed systems engineer》介绍:分布式系统工程师的分布式系统理论 《A Distributed Systems Reading List》介绍:分布式系统论文阅读列表 《Distributed Systems Reading Group》介绍:麻省理工大学分布式系统小组,他们会把平时阅读到的优秀论文分享出来。虽然有些论文本页已经收录,但是里面的安排表schedule还是挺赞的 《Scalable Software Architecture》介绍:分布式系统、可扩展性与系统设计相关报告、论文与网络资源汇总. 《MapReduce&Hadoop resource》介绍:MapReduce&Hadoop相关论文,涉及分布式系统设计,性能分析,实践,优化等多个方面 《Distributed Systems: Principles and Paradigms(second edtion)》介绍:分布式系统原理与范型第二版,课后解答 《Distributed Systems Seminar's reading list for Spring 2017》介绍:分布式系统研讨会论文阅读列表 《A Critique of the CAP Theorem》介绍:这是一篇评论CAP定理的论文,学习CAP很有帮助,推荐阅读评论文章"A Critique of the CAP Theorem" 《Evolving Distributed Systems》介绍:推荐文章不断进化的分布式系统.

suonayi 2019-12-02 03:17:27 0 浏览量 回答数 0

问题

ODPS大讲堂之SQL更新于4月28日凌晨

halcyon 2019-12-01 21:51:22 16532 浏览量 回答数 5

问题

消息服务的有什么用?

轩墨 2019-12-01 22:07:38 1028 浏览量 回答数 0

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MongoDB ACID事务支持 这里要有一定的关系型数据库的事务的概念,不然不一定能理解的了这里说的事务概念。 下面说一说MongoDB的事务支持,这里可能会有疑惑,前面我们在介绍MongoDB时,说MongoDB是一个NoSQL数据库,不支持事务。这里又介绍MongoDB的事务。这里要说明一下MongoDB的事务支持跟关系型数据库的事务支持是两码事,如果你已经非常了解关系型数据库的事务,通过下面一副图对比MongoDB事务跟MySQL事务的不同之处。 MongoDB是如何实现事务的ACID? 1)MongoDB对原子性(Atomicity)的支持 原子性在Mongodb中到底是一个什么概念呢?为什么说支持但又说Mongodb的原子性是单行/文档级原子性,这里提供了一个MongoDB更新语句样例,如下图: MongoDB是如何实现事务的ACID? 更新“username”等于“tj.tang”的文档,更新salary、jobs、hours字段。这里对于这三个字段Mongodb在执行时要么都更新要么都不更新,这个概念在MySQL中可能你没有考虑过,但在MongoDB中由于文档可以嵌套子文档可以很复杂,所以Mongodb的原子性叫单行/文档级原子性。 对于关系型数据库的多行、多文档、多语句原子性目前Mongodb是不支持的,如下情况: MongoDB是如何实现事务的ACID? MongoDB更新条件为工资小于50万的人都把工资调整为50万,这就会牵扯到多文档更新原子性。如果当更新到Frank这个文档时,出现宕机,服务器重启之后是无法像关系型数据库那样做到数据回滚的,也就是说处理这种多文档关系型数据库事务的支持,但MongoDB不支持。那么怎么解决Mongodb这个问题呢?可以通过建模,MongoDB不是范式而是反范式的设计,通过大表和小表可以把相关的数据放到同一个文档中去。然后通过一条语句来执行操作。 2)MongoDB对一致性(consistency)的支持 对于数据一致性来说,传统数据库(单机)跟分布式数据库(MongoDB)对于数据一致性是不太一样的,怎么理解呢?如下图: MongoDB是如何实现事务的ACID? 对于传统型数据库来说,数据一致性主要是在单机上,单机的问题主要是数据进来时的规则检验,数据不能被破坏掉。而在分布式数据库上,因为他们都是多节点分布式的,我们讲的一致性往往就是讲的各个节点之间的数据是否一致。而MongoDB在这点上做的还是不错的,MongoDB支持强一致性或最终一致性(弱一致性),MongoDB的数据一致性也叫可调一致性,什么意思呢?如下图: MongoDB是如何实现事务的ACID? MongoDB的可调一致性,也就是可以自由选择强一致性或最终一致性,如果你的应用场景是前台的方式可以选择强一致性,如果你的应用场景是后台的方式(如报表)可以选择弱一致性。 一致性 上面我们讲到了通过将数据冗余存储到不同的节点来保证数据安全和减轻负载,下面我们来看看这样做引发的一个问题:保证数据在多个节点间的一致性是非常困难的。在实际应用中我们会遇到很多困难,同步节点可能会故障,甚至会无法恢复,网络可能会有延迟或者丢包,网络原因导致集群中的机器被分隔成两个不能互通的子域等等。在NoSQL中,通常有两个层次的一致性:第一种是强一致性,既集群中的所有机器状态同步保持一致。第二种是最终一致性,既可以允许短暂的数据不一致,但数据最终会保持一致。我们先来讲一下,在分布式集群中,为什么最终一致性通常是更合理的选择,然后再来讨论两种一致性的具体实现结节。 关于CAP理论 为什么我们会考虑削弱数据的一致性呢?其实这背后有一个关于分布式系统的理论依据。这个理论最早被Eric Brewer提出,称为CAP理论,尔后Gilbert和Lynch对CAP进行了理论证明。这一理论首先把分布式系统中的三个特性进行了如下归纳: 一致性(C):在分布式系统中的所有数据备份,在同一时刻是否同样的值。 可用性(A):在集群中一部分节点故障后,集群整体是否还能响应客户端的读写请求。 分区容忍性(P):集群中的某些节点在无法联系后,集群整体是否还能继续进行服务。 而CAP理论就是说在分布式存储系统中,最多只能实现上面的两点。而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题,所以分区容忍性是我们必须需要实现的。所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡,没有NoSQL系统能同时保证这三点。 要保证数据强一致性,最简单的方法是令写操作在所有数据节点上都执行成功才能返回成功,也就是同步概念。而这时如果某个结点出现故障,那么写操作就成功不了了,需要一直等到这个节点恢复。也就是说,如果要保证强一致性,那么就无法提供7×24的高可用性。 而要保证可用性的话,就意味着节点在响应请求时,不用完全考虑整个集群中的数据是否一致。只需要以自己当前的状态进行请求响应。由于并不保证写操作在所有节点都写成功,这可能会导致各个节点的数据状态不一致。 CAP理论导致了最终一致性和强一致性两种选择。当然,事实上还有其它的选择,比如在Yahoo的PNUTS中,采用的就是松散的一致性和弱可用性结合的方法。但是我们讨论的NoSQL系统没有类似的实现,所以我们在后续不会对其进行讨论。 强一致性 强一致性的保证,要求所有数据节点对同一个key值在同一时刻有同样的value值。虽然实际上可能某些节点存储的值是不一样的,但是作为一个整体,当客户端发起对某个key的数据请求时,整个集群对这个key对应的数据会达成一致。下面就举例说明这种一致性是如何实现的。 假设在我们的集群中,一个数据会被备份到N个结点。这N个节点中的某一个可能会扮演协调器的作用。它会保证每一个数据写操作会在成功同步到W个节点后才向客户端返回成功。而当客户端读取数据时,需要至少R个节点返回同样的数据才能返回读操作成功。而NWR之间必须要满足下面关系:R+W>N 下面举个实在的例子。比如我们设定N=3(数据会备份到A、B、C三个结点)。比如值 employee30:salary 当前的值是20000,我们想将其修改为30000。我们设定W=2,下面我们会对A、B、C三个节点发起写操作(employee30:salary, 30000),当A、B两个节点返回写成功后,协调器就会返回给客户端说写成功了。至于节点C,我们可以假设它从来没有收到这个写请求,他保存的依然是20000那个值。之后,当一个协调器执行一个对employee30:salary的读操作时,他还是会发三个请求给A、B、C三个节点: 如果设定R=1,那么当C节点先返回了20000这个值时,那我们客户端实际得到了一个错误的值。 如果设定R=2,则当协调器收到20000和30000两个值时,它会发现数据不太正确,并且会在收到第三个节点的30000的值后判断20000这个值是错误的。 所以如果要保证强一致性,在上面的应用场景中,我们需要设定R=2,W=2 如果写操作不能收到W个节点的成功返回,或者写操作不能得到R个一致的结果。那么协调器可能会在某个设定的过期时间之后向客户端返回操作失败,或者是等到系统慢慢调整到一致。这可能就导致系统暂时处于不可用状态。 对于R和W的不同设定,会导致系统在进行不同操作时需要不同数量的机器节点可用。比如你设定在所有备份节点上都写入才算写成功,既W=N,那么只要有一个备份节点故障,写操作就失败了。一般设定是R+W = N+1,这是保证强一致性的最小设定了。一些强一致性的系统设定W=N,R=1,这样就根本不用考虑各个节点数据可能不一致的情况了。 HBase是借助其底层的HDFS来实现其数据冗余备份的。HDFS采用的就是强一致性保证。在数据没有完全同步到N个节点前,写操作是不会返回成功的。也就是说它的W=N,而读操作只需要读到一个值即可,也就是说它R=1。为了不至于让写操作太慢,对多个节点的写操作是并发异步进行的。在直到所有的节点都收到了新的数据后,会自动执行一个swap操作将新数据写入。这个操作是原子性和一致性的。保证了数据在所有节点有一致的值。 最终一致性 像Voldemort,Cassandra和Riak这些类Dynamo的系统,通常都允许用户按需要设置N,R,W三个值,即使是设置成W+R<= N也是可以的。也就是说他允许用户在强一致性和最终一致性之间自由选择。而在用户选择了最终一致性,或者是W 3)MongoDB对隔离性(isolation)的支持 在关系型数据库中,SQL2定义了四种隔离级别,分别是READ UNCOMMITTED、READ COMMITTED、REPEATABLE READ和SERIALIZABLE。但是很少有数据库厂商遵循这些标准,比如Oracle数据库就不支持READ UNCOMMITTED和REPEATABLE READ隔离级别。而MySQL支持这全部4种隔离级别。每一种级别都规定了一个事务中所做的修改,哪些在事务内核事务外是可见的,哪些是不可见的。为了尽可能减少事务间的影响,事务隔离级别越高安全性越好但是并发就越差;事务隔离级别越低,事务请求的锁越少,或者保持锁的时间就越短,这也就是为什么绝大多数数据库系统默认的事务隔离级别是RC。 下图展示了几家不同的数据库厂商的不同事物隔离级别。 MongoDB是如何实现事务的ACID? MongoDB在3.2之前使用的是“读未提交”,这种情况下会出现“脏读”。但在MongoDB 3.2开始已经调整为“读已提交”。 下面说说每种隔离级别带来的问题: READ-UNCOMMITTED(读尚未提交的数据) 在这个级别,一个事务的修改,即使没有提交,对其他事务也都是可见的。事务可以读取未提交的数据,这也被称为“脏读(dirty read)”。这个级别会导致很多问题,从性能上来说,READ UNCOMMITTED不会比其他的级别好太多,但却缺乏其他级别的很多好处,除非真的有非常必要的理由,在实际应用中一般很少使用。 READ-COMMITTED(读已提交的数据) 在这个级别,能满足前面提到的隔离性的简单定义:一个事务开始时,只能“看见”已经提交的事务所做的修改。换句话说,一个事务从开始直到提交之前,所做的任何修改对其他事务都是不可见的。这个级别有时候也叫“不可重复读(non-repeatable read)”,因为两次执行同样的查询,可能会得到不一样的结果。 REPEATABLE-READ(可重复读) 在这个级别,保证了在同一个事务中多次读取统一记录的结果是一致的。MySQL默认使用这个级别。InnoDB和XtraDB存储引擎通过多版本并发控制MVCC(multiversion concurrency control)解决了“幻读”和“不可重复读”的问题。通过前面的学习我们知道RR级别总是读取事务开始那一刻的快照信息,也就是说这些数据数据库当前状态,这在一些对于数据的时效特别敏感的业务中,就很可能会出问题。 SERIALIZABLE(串行化) 在这个级别,它通过强制事务串行执行,避免了前面说的一系列问题。简单来说,SERIALIZABLE会在读取的每一行数据上都加锁,所以可能导致大量的超时和锁争用的问题。实际应用中也很少在本地事务中使用SERIALIABLE隔离级别,主要应用在InnoDB存储引擎的分布式事务中。 4)MongoDB对持久性(durability)的支持 对于数据持久性来说,在传统数据库中(单机)的表现为服务器任何时候发生宕机都不需要担心数据丢失的问题,因为有方式可以把数据永久保存起来了。一般都是通过日志来保证数据的持久性。通过下图来看一下传统数据库跟MongoDB对于数据持久性各自所使用的方式。 MongoDB是如何实现事务的ACID? 从上图可以看出,MongoDB同样是使用数据进来先写日志(日志刷盘的速度是非常快)然后在写入到数据库中的这种方式来保证数据的持久性,如果出现服务器宕机,当启动服务器时会从日志中读取数据。不同的是传统数据库这种方式叫做“WAL” Write-Ahead Logging(预写日志系统),而MongoDB叫做“journal”。此外MongoDB在数据持久性上这点可能做的更好,MongoDB的复制默认节点就是三节点以上的复制集群,当数据到达主节点之后会马上同步到从节点上去。

景凌凯 2019-12-02 02:05:12 0 浏览量 回答数 0

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首先,我们先来聊聊各类数据模型。下列相关信息参考自Emil Eifrem的博文及NoSQL数据库说明。文档类数据库传承:受Lotus Notes启发而来。数据模型:文档汇总,包括键-值汇总。实例: CouchDB, MongoDB优势: 数据建模自然、程序员易于上手、开发流程短、兼容网页模式、便于达成CRUD(即添加、查询、更新及删除的简称)。图形类数据库传承:来自 Euler 及图形理论。数据模型:节点及关系,二者结合能够保持键-值间的成对状态实例: AllegroGraph, InfoGrid, Neo4j优势:轻松玩转复杂的图形问题、处理速度快关系类数据库传承:源自 E. F. Codd在大型共享数据库中所提出的数据关系模型理论数据模型:以关系组为基础实例: VoltDB, Clustrix, MySQL优势:性能强大、联机事务处理系统扩展性好、支持SQL访问、视图直观、擅长处理交易关系、与程序员间的交互效果优异面向对象类数据库传承:源自图形数据库方面的研究成果数据模型: 对象实例: Objectivity, Gemstone优势:擅长处理复杂的对象模型、快速的键-值访问及键-功能访问并且兼具图形数据库的各类功能键-值存储传承: Amazon Dynamo中的paper概念及分布式hash表数据模型:对成对键-值的全局化汇总实例: Membase, Riak优势:尺寸掌控得当、擅长处理持续的小规模读写需求、速度快、程序员易于上手BigTable Clones传承自:谷歌BigTable中的paper概念数据模型:纵列群,即在某个表格模型中,每行在理论上至少可以有一套单独的纵列配置实例: HBase, Hypertable, Cassandra优势:尺寸掌控得当、擅长应对大规模写入负载、可用性高、支持多数据中心、支持映射简化数据结构类服务传承: 不明实例: Redis数据模型: 执行过程基于索引、列表、集合及字符串值优势:为数据库应用引入前所未有的新鲜血液网格类数据库传承:源自数据网格及元组空间研究数据模型:基于空间的构架实例: GigaSpaces, Coherence优势:优良的性能表现及上佳的交易处理扩展性我们该为自己的应用程序选择哪套方案?选择的关键在于重新思考我们的应用程序如何依据不同数据模型及不同产品进行有针对性的协同工作。即用正确的数据模型处理对应的现实任务、用正确的产品解决对应的现实问题。要探究哪类数据模型能够切实为我们的应用程序提供帮助,可以参考“到底NoSQL能在我们的工作中发挥什么作用?”一文。在这篇文章中,我试着将各种不同特性、不同功能的常用创建系统中的那些非常规的应用实例综合起来。将应用实例中的客观需求与我们的选择联系起来。这样大家就能够逆向分析出我们的基础架构中适合引入哪些产品。至于具体结论是NoSQL还是SQL,这已经不重要了。关注数据模型、产品特性以及自身需要。产品总是将各种不同的功能集中起来,因此我们很难单纯从某一类数据模型构成方式的角度直接找到最合用的那款。对功能及特性的需求存在优先级,只要对这种优先级具备较为清晰的了解,我们就能够做出最佳选择。如果我们的应用程序需要…复杂的交易:因为没人愿意承受数据丢失,或者大家更倾向于一套简单易用的交易编程模式,那么请考虑使用关系类或网格类数据库。例如:一套库存系统可能需要完整的ACID(即数据库事务执行四要素:原子性、一致性、隔离性及持久性)。顾客选中了一件产品却被告知没有库存了,这类情况显然容易引起麻烦。因为大多数时候,我们想要的并不是额外补偿、而只是选中的那件货品。若是以扩展性为优先,那么NoSQL或SQL都能应对自如。这种情况下我们需要关注那些支持向外扩展、分类处理、实时添加及移除设备、负载平衡、自动分类及整理并且容错率较高的系统。要求持续保有数据库写入功能,则需要较高的可用性。在这种情况下不妨关注BigTable类产品,其在一致性方面表现出众。如有大量的小规模持续读写要求,也就是说工作负载处于波动状态,可以关注文档类、键-值类或是那些提供快速内存访问功能的数据库。引入固态硬盘作为存储媒介也是不错的选择。以社交网络为实施重点的话,我们首先想到的就是图形类数据库;其次则是Riak这种关系类数据库。具备简单SQL功能的常驻内存式关系数据库基本上就可以满足小型数据集合的需求。Redis的集合及列表操作也能发挥作用。如果我们的应用程序需要…在访问模式及数据类型多种多样的情况下,文档类数据库比较值得考虑。这类数据库不仅灵活性好,性能表现也可圈可点。需要完备的脱机报告与大型数据集的话,首选产品是Hadoop,其次则是支持映射简化的其它产品。不过仅仅支持映射简化还不足以提供如Hadoop一样上佳的处理能力。如果业务跨越数个数据中心,Bigtable Clone及其它提供分布式选项的产品能够应对由地域距离引起的延迟现象,并具备较好的分区兼容性。要建立CRUD应用程序,首选文档类数据库。这类产品简化了从外部访问复杂数据的过程。需要内置搜索功能的话,推荐Riak。要对数据结构中的诸如列表、集合、队列及发布/订阅信息进行操作,Redis是不二之选。其具备的分布式锁定、覆盖式日志及其它各种功能都会在这类应用状态下大放异彩。将数据以便于处理的形式反馈给程序员(例如以JSON、HTTP、REST、Javascript这类形式),文档类数据库能够满足这类诉求,键-值类数据库效果次之。如果我们的应用程序需要…以直观视图的形式进行同步交易,并且具备实时数据反馈功能,VoltDB算得上一把好手。其数据汇总以及时间窗口化的表现都非常抢眼。若是需要企业级的支持及服务水平协议,我们需要着眼于特殊市场。Membase就是这样一个例子。要记录持续的数据流,却找不到必要的一致性保障?BigTable Clone交出了令人满意的答卷,因为其工作基于分布式文件系统,所以可以应对大量的写入操作。要让操作过程变得尽可能简单,答案一定在托管或平台即服务类方案之中。它们存在的目的正是处理这类要求。要向企业级客户做出推荐?不妨考虑关系类数据库,因为它们的长项就是具备解决繁杂关系问题的技术。如果需要利用动态方式建立对象之间的关系以使其具有动态特性,图形类数据库能帮上大忙。这类产品往往不需要特定的模式及模型,因此可以通过编程逐步建立。S3这类存储服务则是为支持大型媒体信息而生。相比之下NoSQL系统则往往无法处理大型二进制数据块,尽管MongoDB本身具备文件服务功能。如果我们的应用程序需要…有高效批量上传大量数据的需求?我们还是得找点有对应功能的产品。大多数产品都无法胜任,因为它们不支持批量操作。文档类数据库或是键-值类数据库能够利用流畅的模式化系统提供便捷的上传途径,因为这两类产品不仅支持可选区域、添加区域及删除区域,而且无需建立完整的模式迁移框架。要实现完整性限制,就得选择一款支持SQL DLL的产品,并在存储过程或是应用程序代码中加以运行。对于协同工作极为依赖的时候就要选择图形类数据库,因为这类产品支持在不同实体间的迅速切换。数据的移动距离较短且不必经过网络时,可以在预存程序中做出选择。预存程序在关系类、网格类、文档类甚至是键-值类数据库中都能找到。如果我们的应用程序需要…键-值存储体系擅长处理BLOB类数据的缓存及存储问题。缓存可以用于应对网页或复杂对象的存储,这种方案能够降低延迟、并且比起使用关系类数据库来说成本也较低。对于数据安全及工作状态要求较高的话可以尝试使用定制产品,并且在普遍的工作范畴(例如向上扩展、调整、分布式缓存、分区及反规范化等等)之外一定要为扩展性(或其它方面)准备解决方案。多样化的数据类型意味着我们的数据不能简单用表格来管理或是用纵列来划分,其复杂的结构及用户组成(也可能还有其它各种因素)只有文档类、键-值类以及Bigtable Clone这些数据库才能应付。上述各类数据库都具备极为灵活的数据类型处理能力。有时其它业务部门会需要进行快速关系查询,引入这种查询方式可以使我们不必为了偶尔的查看而重建一切信息。任何支持SQL的数据库都能实现这类查询。至于在云平台上运行并自动充分利用云平台的功能——这种美好的愿望目前还只能是愿望。如果我们的应用程序需要…支持辅助索引,以便通过不同的关键词查找数据,这要由关系类数据库及Cassandra推出的新辅助索引系统共同支持才能实现。创建一套处于不断增长中的数据集合(真正天文数量级的数据)然而访问量却并不大,那么Bigtable Clone是最佳选择,因为它会将数据妥善安排在分布式文件系统当中。需要整合其它类型的服务并确保数据库提供延后写入同步功能?那最好的实现方式是捕捉数据库的各种变化并将其反馈到其它系统中以保障运作的一致性。通过容错性检查了解系统对供电中断、隔离及其它故障情况的适应程度。若是当前的某项技术尚无人问津、自己却感觉大有潜力可挖,不妨在这条路上坚持走下去。这种情况有时会带来意料之外的美好前景。尝试在移动平台上工作并关注CouchDB及移动版couchbase。哪种方案更好?25%的状态改善尚不足以让我们下决心选择NoSQL。选择标准是否恰当取决于实际情况。这类标准对你的方案有指导意义吗?如果你的公司尚处于起步阶段,并且需要尽快推出自己的产品,这时不要再犹豫不决了。无论是SQL还是NoSQL都可以作为参考。

a123456678 2019-12-02 03:00:14 0 浏览量 回答数 0

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http://docs.mongoing.com/manual-zh/tutorial/perform-two-phase-commits.html要么操作全都执行,要么都不执行,不能执行一半,改了几条数据了,看哎哟好像不对,那扔着吧。Consistency 在数据库领域的意思跟在分布式系统里的意思不一样,指数据的外部约束有没有满足,比如帐户之间转账,不能最后总和还是负数,或者超过原来的总和了。那文档中的办法是怎么做的呢?简单说,就是在执行操作之前,记下来要做什么,以后可以 redo。然后保证每个操作都是 幂等的 ,就是说重复执行也没事。比如,赋值是幂等的,但是加一个数就不是幂等的。利用 MongoDB 提供的单文档的原子性,使用一些辅助的数据做到幂等,最后把辅助的数据清除掉。如果你的操作本身就是幂等的,那就不需要辅助数据了。如果要 undo,也是可能的,那就要记下如何 undo。但是 ACID 中的 Isolation 是没有的,也就是说事务之间有交叉,别的并发操作可以看到中间不一致的状态,上面说的外部约束只能最终得到保证。比如说,事务 T1 包括 (张三:加100;李四:减100),事务 T2 包括 (张三:加200;李四:减200),如果不加以限制,可能的顺序是:1.T1 (张三:加100)2.T2 (张三:加200)3.T2 (李四:减200)4.T1 (李四:减100)T2 执行的时候可以读取并修改 T1 的中间结果,在转账这个问题上没有大问题,因为加减是 可交换 的操作,先后不影响最终结果。但是如果我们把事务改成 T1 (张三 = 100;李四 = 100)和T2 (张三 = 200;李四 = 200) 这样最终的结果就可能是 (张三 = 200;李四 = 100),有可能就不满足一致性了。但是如果能在应用里保证顺序地执行这两个事务,问题就避免了。大家也了解 Isolation 有几个级别,还有多版本等更复杂的。传统数据库在单机上也会在更强的 Isolation 和性能之间做权衡,提供不同的级别可选。这一点在分布式系统中被称作 Consistency,实现起来的代价就更高了,所以 MongoDB 不支持。不过对大多应用,这并不是太大的问题:1.可能异常情况在逻辑上也是可以接受的,比如微信群发,每个人收到的顺序并不一样。2.可能逻辑上并发就是不可能的,比如一个用户只能修改自己的数据,比如只有一个线程写数据。3.或者把需要的数据放到一个文档里,对单文档,MongoDB 保证原子性,别的操作也不可能看到文档一半被改了。4.或者可以在应用上层发现并解决。比如支付宝转账就自己实现了一套一致性协议,1分钟之内可以保证这一笔数据一致了。对你的要求,如果可以通过修改数据模型,让改动在一个文档里就方便了。最好是看看你具体的需要和应用的假设,分析分析可能出现的异常情况,最后想办法。还有一个办法,贵司可以购买 MongoDB 的支持服务,针对你现在的产品阶段和需求 (开发,维护,咨询,培训),提供不同类型的专业级支持,比再请个程序员 / DevOp / DBA 便宜靠谱多了。

蛮大人123 2019-12-02 01:49:07 0 浏览量 回答数 0

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【教程免费下载】Ceph分布式存储实战

知与谁同 2019-12-01 22:07:42 2859 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档 通过本文档,您可以了解什么是阿里云云服务器ECS,以及它所涉及的资源和服务。 云服务器Elastic Compute Service(ECS)是阿里云提供的一种基础云计算服务。使用云服务器ECS就像使用水、电、煤气等资源一样便捷、高效。您无需提前采购硬件设备,而是根据业务需要,随时创建所需数量的云服务器ECS实例。在使用过程中,随着业务的扩展,您可以随时扩容磁盘、增加带宽。如果不再需要云服务器,也能随时释放资源,节省费用。 下图列出了ECS涉及的所有资源,包括实例规格、块存储、镜像、快照、带宽和安全组。您可以通过 云服务器管理控制台 或者 阿里云 App 配置您的ECS资源。 您可以通过 ECS Learning Path 快速了解产品,由浅入深学习使用和运维 ECS。 相关概念 在使用ECS之前,您需要了解以下概念: 地域和可用区:是指ECS资源所在的物理位置。 实例:等同于一台虚拟机,包含CPU、内存、操作系统、网络、磁盘等最基础的计算组件。 实例规格:是指实例的不同配置,包括vCPU核数、内存、网络性能等。实例规格决定了ECS实例的计算和存储能力。 镜像:是指ECS实例运行环境的模板,一般包括操作系统和预装的软件。操作系统支持多种Linux发行版本和不同的Windows版本。 块存储:包括基于分布式存储架构的 弹性块存储,以及基于物理机本地硬盘的 本地存储。 快照:是指某一个时间点上一块弹性块存储的数据备份。 网络类型:包括 专有网络:基于阿里云构建的一个隔离的网络环境,专有网络之间逻辑上彻底隔离。更多信息,请参考 专有网络VPC。 经典网络:统一部署在阿里云公共基础内,规划和管理由阿里云负责。 安全组:由同一地域内具有相同保护需求并相互信任的实例组成,是一种虚拟防火墙,用于设置不同实例的网络访问控制。 SSH 密钥对:远程登录Linux ECS实例的验证方式,阿里云存储公钥,您需要自己妥善保管私钥。您也可以选择使用 用户名密码 验证登录Linux ECS实例。 IP地址:包括用于 内网通信 的内网IP或私有IP,以及用于访问Internet的公网IP。 弹性公网IP:可以与实例反复绑定或解绑的静态公网IP地址。 云服务器管理控制台:是指ECS的Web操作界面。 相关服务 您可以从 云市场 获取由第三方服务商提供的基础软件、企业软件、网站建设、代运维、云安全、数据及API、解决方案等相关的各类软件和服务。您也可以成为云市场服务供应商。更多信息,请参考 云市场文档。 您可以根据业务需求和策略的变化自动调整ECS资源。更多信息,请参考 弹性伸缩文档。 您可以在一组云服务器ECS上通过Docker容器管理应用生命周期。更多信息,请参考 容器服务(Container Service)文档。 您可以对多台云服务器ECS进行流量分发的负载均衡服务。更多信息,请参考 负载均衡(Server Load Balancer)文档。 您可以监控ECS实例、系统盘和公网带宽等。更多信息,请参考 云监控(CloudMonitor)文档。 您可以使用安骑士保障云服务器ECS的安全。更多信息,请参考 安骑士文档。 对于部署在云服务器ECS上的应用,阿里云为您提供了免费的 DDoS基础防护,您也可以使用DDoS高防IP保障源站的稳定可靠。更多信息,请参考 DDoS基础防护文档 和 DDoS高防IP文档。 您可以编写代码调用阿里云开发者工具包(SDK)访问阿里云的产品和服务,更多信息,请参考 阿里云开发工具包(SDK)。您可以使用 OpenAPI Explorer 在线调试ECS API,并生成对应SDK Demo代码。 使用ECS 阿里云提供了Web服务页面,方便您管理云服务器ECS。您可以登录 ECS管理控制台 操作ECS实例。关于管理控制台的操作,请参考 操作指南。 阿里云也提供了API接口方便您管理云服务器ECS。关于API说明,请参考 API参考。您也可以使用阿里云命令行工具CLI(Alibaba Cloud CLI)调用API管理ECS,更多信息,请参考 命令行工具CLI。 ECS定价 ECS支持预付费和按量付费。更多信息,请参考 产品定价 文档。 ECS及相关资源的价格信息,请参考 云产品定价页。

2019-12-01 22:53:32 0 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档什么是肉鸡攻击: 肉鸡就是被黑客攻击和入侵,在电脑里面放入了病毒和木马之类的后门程序,拥有管理权限的远程电脑,受入侵者控制的远程电脑。 被肉鸡或ARP攻击处理建议: 1. 从系统级检查 经常检查系统内用户情况,是否发现有可疑账号,检查administrators组里是否增加了未知账号。 检查自己网站目录权限,尽量减少无关用户的权限。 Windows主机的用户每月都要打系统补丁,每月的15日左右微软会发布补丁,请及时打补丁。 建议关闭不需要的服务。 建议关闭一些高危端口,比如135、139等等。 2. 从程序上检查 定期检查网站下有无可疑的可执行文件。 避免使用无组件上传和第三方控件,如果使用第三方控件最好注意更新。 定期备份自己的数据库和网站程序。 3. 提交系统初始化 系统感染木马病毒或者被黑客入侵,系统文件损坏,通过常规方式无法修复,严重影响使用的。您可以 提交工单,然后选择系统初始化操作。为保证数据安全性,请选择以下两种方案中适合您的一种,进行提交: 系统盘无重要数据,请协助初始化系统盘。(系统盘数据已经备份完毕,其它盘数据不受影响)。 服务器无法远程登录,系统盘有重要资料,请协助保留系统盘数据,并协助初始化系统盘。 独享主机:新增一块硬盘,把原有硬盘做为从盘挂载,新系统将安装在新的硬盘上。同时提醒您,挂盘初始化后请您务必48小时内将原有硬盘数据导出到新硬盘上,原有硬盘48小时后卸载,卸载后原有硬盘不再保留数据。 云享主机:提供原系统盘FTP服务,供您对原系统盘数据进行下载。“同时提醒您,初始化后请您务必48小时内将原系统盘数据下载到本地进行备份,原有系统盘将在48小时后卸载,卸载后原有系统盘不再保留数据。 什么是DDoS攻击: DDoS是英文Distributed Denial of Service的缩写,意即 分布式拒绝服务,那么什么又是拒绝服务(Denial of Service)呢?凡是能导致合法用户不能够访问正常网络服务的行为都算是拒绝服务攻击。也就是说拒绝服务攻击的目的非常明确,就是要阻止合法用户对正常网络资源的访问,从而达成攻击者不可告人的目的。虽然同样是拒绝服务攻击,但是DDoS和DOS还是有所不同,DDoS的攻击策略侧重于通过很多“僵尸主机”(被攻击者入侵过或可间接利用的主机)向受害主机发送大量看似合法的网络包,从而造成网络阻塞或服务器资源耗尽而导致拒绝服务,分布式拒绝服务攻击一旦被实施,攻击网络包就会犹如洪水般涌向受害主机,从而把合法用户的网络包淹没,导致合法用户无法正常访问服务器的网络资源,因此,拒绝服务攻击又被称之为洪水式攻击,常见的DDoS攻击手段有SYN Flood、ACK Flood、UDP Flood、ICMP Flood、TCP Flood、Connections Flood、Script Flood、Proxy Flood等;而DOS则侧重于通过对主机特定漏洞的利用攻击导致网络栈失效、系统崩溃、主机死机而无法提供正常的网络服务功能,从而造成拒绝服务,常见的DOS攻击手段有TearDrop、Land、Jolt、IGMP Nuker、Boink、Smurf、Bonk、OOB等。 DDoS攻击是发起大量的连接来访问您的网站,产生大量连接数以及流量,导致服务器负载过高以及带宽不足,不会影响您的网站数据。DDoS攻击具有一定的针对性,目前没有太好的解决办法,只能通过断网的形式让攻击源无法找到目标主机。   遭DDoS攻击排查防范建议: 1. 排查建议 检查网站程序和服务器数据,是否存在漏洞,将可能被攻击的网站内容转出,避免同样的攻击再次出现。 请观察是否是竞争对手恶意攻击,综合排查进行处理。 2. 防范措施 程序方面防范:建议在程序代码中进行zend、MD5等加密方式对自己的程序进行加密,避免程序上的漏洞导致被黑客植入木马病毒程序,最终让黑客趁虚而入针对此漏洞发起DDoS攻击。 主机安全防护措施的加强:建议不要使用默认的远程端口,并且服务器上所有的密码都要使用复杂的密码,比如远程密码、FTP密码、数据库密码等。简单的密码很容易被黑客破译最终将客户的主机当做肉鸡来对其他服务器发起DDoS攻击。

2019-12-01 23:19:50 0 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档什么是肉鸡攻击: 肉鸡就是被黑客攻击和入侵,在电脑里面放入了病毒和木马之类的后门程序,拥有管理权限的远程电脑,受入侵者控制的远程电脑。 被肉鸡或ARP攻击处理建议: 1. 从系统级检查 经常检查系统内用户情况,是否发现有可疑账号,检查administrators组里是否增加了未知账号。 检查自己网站目录权限,尽量减少无关用户的权限。 Windows主机的用户每月都要打系统补丁,每月的15日左右微软会发布补丁,请及时打补丁。 建议关闭不需要的服务。 建议关闭一些高危端口,比如135、139等等。 2. 从程序上检查 定期检查网站下有无可疑的可执行文件。 避免使用无组件上传和第三方控件,如果使用第三方控件最好注意更新。 定期备份自己的数据库和网站程序。 3. 提交系统初始化 系统感染木马病毒或者被黑客入侵,系统文件损坏,通过常规方式无法修复,严重影响使用的。您可以 提交工单,然后选择系统初始化操作。为保证数据安全性,请选择以下两种方案中适合您的一种,进行提交: 系统盘无重要数据,请协助初始化系统盘。(系统盘数据已经备份完毕,其它盘数据不受影响)。 服务器无法远程登录,系统盘有重要资料,请协助保留系统盘数据,并协助初始化系统盘。 独享主机:新增一块硬盘,把原有硬盘做为从盘挂载,新系统将安装在新的硬盘上。同时提醒您,挂盘初始化后请您务必48小时内将原有硬盘数据导出到新硬盘上,原有硬盘48小时后卸载,卸载后原有硬盘不再保留数据。 云享主机:提供原系统盘FTP服务,供您对原系统盘数据进行下载。“同时提醒您,初始化后请您务必48小时内将原系统盘数据下载到本地进行备份,原有系统盘将在48小时后卸载,卸载后原有系统盘不再保留数据。 什么是DDoS攻击: DDoS是英文Distributed Denial of Service的缩写,意即 分布式拒绝服务,那么什么又是拒绝服务(Denial of Service)呢?凡是能导致合法用户不能够访问正常网络服务的行为都算是拒绝服务攻击。也就是说拒绝服务攻击的目的非常明确,就是要阻止合法用户对正常网络资源的访问,从而达成攻击者不可告人的目的。虽然同样是拒绝服务攻击,但是DDoS和DOS还是有所不同,DDoS的攻击策略侧重于通过很多“僵尸主机”(被攻击者入侵过或可间接利用的主机)向受害主机发送大量看似合法的网络包,从而造成网络阻塞或服务器资源耗尽而导致拒绝服务,分布式拒绝服务攻击一旦被实施,攻击网络包就会犹如洪水般涌向受害主机,从而把合法用户的网络包淹没,导致合法用户无法正常访问服务器的网络资源,因此,拒绝服务攻击又被称之为洪水式攻击,常见的DDoS攻击手段有SYN Flood、ACK Flood、UDP Flood、ICMP Flood、TCP Flood、Connections Flood、Script Flood、Proxy Flood等;而DOS则侧重于通过对主机特定漏洞的利用攻击导致网络栈失效、系统崩溃、主机死机而无法提供正常的网络服务功能,从而造成拒绝服务,常见的DOS攻击手段有TearDrop、Land、Jolt、IGMP Nuker、Boink、Smurf、Bonk、OOB等。 DDoS攻击是发起大量的连接来访问您的网站,产生大量连接数以及流量,导致服务器负载过高以及带宽不足,不会影响您的网站数据。DDoS攻击具有一定的针对性,目前没有太好的解决办法,只能通过断网的形式让攻击源无法找到目标主机。   遭DDoS攻击排查防范建议: 1. 排查建议 检查网站程序和服务器数据,是否存在漏洞,将可能被攻击的网站内容转出,避免同样的攻击再次出现。 请观察是否是竞争对手恶意攻击,综合排查进行处理。 2. 防范措施 程序方面防范:建议在程序代码中进行zend、MD5等加密方式对自己的程序进行加密,避免程序上的漏洞导致被黑客植入木马病毒程序,最终让黑客趁虚而入针对此漏洞发起DDoS攻击。 主机安全防护措施的加强:建议不要使用默认的远程端口,并且服务器上所有的密码都要使用复杂的密码,比如远程密码、FTP密码、数据库密码等。简单的密码很容易被黑客破译最终将客户的主机当做肉鸡来对其他服务器发起DDoS攻击。

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详细解答可以参考官方帮助文档什么是肉鸡攻击: 肉鸡就是被黑客攻击和入侵,在电脑里面放入了病毒和木马之类的后门程序,拥有管理权限的远程电脑,受入侵者控制的远程电脑。 被肉鸡或ARP攻击处理建议: 1. 从系统级检查 经常检查系统内用户情况,是否发现有可疑账号,检查administrators组里是否增加了未知账号。 检查自己网站目录权限,尽量减少无关用户的权限。 Windows主机的用户每月都要打系统补丁,每月的15日左右微软会发布补丁,请及时打补丁。 建议关闭不需要的服务。 建议关闭一些高危端口,比如135、139等等。 2. 从程序上检查 定期检查网站下有无可疑的可执行文件。 避免使用无组件上传和第三方控件,如果使用第三方控件最好注意更新。 定期备份自己的数据库和网站程序。 3. 提交系统初始化 系统感染木马病毒或者被黑客入侵,系统文件损坏,通过常规方式无法修复,严重影响使用的。您可以 提交工单,然后选择系统初始化操作。为保证数据安全性,请选择以下两种方案中适合您的一种,进行提交: 系统盘无重要数据,请协助初始化系统盘。(系统盘数据已经备份完毕,其它盘数据不受影响)。 服务器无法远程登录,系统盘有重要资料,请协助保留系统盘数据,并协助初始化系统盘。 独享主机:新增一块硬盘,把原有硬盘做为从盘挂载,新系统将安装在新的硬盘上。同时提醒您,挂盘初始化后请您务必48小时内将原有硬盘数据导出到新硬盘上,原有硬盘48小时后卸载,卸载后原有硬盘不再保留数据。 云享主机:提供原系统盘FTP服务,供您对原系统盘数据进行下载。“同时提醒您,初始化后请您务必48小时内将原系统盘数据下载到本地进行备份,原有系统盘将在48小时后卸载,卸载后原有系统盘不再保留数据。 什么是DDoS攻击: DDoS是英文Distributed Denial of Service的缩写,意即 分布式拒绝服务,那么什么又是拒绝服务(Denial of Service)呢?凡是能导致合法用户不能够访问正常网络服务的行为都算是拒绝服务攻击。也就是说拒绝服务攻击的目的非常明确,就是要阻止合法用户对正常网络资源的访问,从而达成攻击者不可告人的目的。虽然同样是拒绝服务攻击,但是DDoS和DOS还是有所不同,DDoS的攻击策略侧重于通过很多“僵尸主机”(被攻击者入侵过或可间接利用的主机)向受害主机发送大量看似合法的网络包,从而造成网络阻塞或服务器资源耗尽而导致拒绝服务,分布式拒绝服务攻击一旦被实施,攻击网络包就会犹如洪水般涌向受害主机,从而把合法用户的网络包淹没,导致合法用户无法正常访问服务器的网络资源,因此,拒绝服务攻击又被称之为洪水式攻击,常见的DDoS攻击手段有SYN Flood、ACK Flood、UDP Flood、ICMP Flood、TCP Flood、Connections Flood、Script Flood、Proxy Flood等;而DOS则侧重于通过对主机特定漏洞的利用攻击导致网络栈失效、系统崩溃、主机死机而无法提供正常的网络服务功能,从而造成拒绝服务,常见的DOS攻击手段有TearDrop、Land、Jolt、IGMP Nuker、Boink、Smurf、Bonk、OOB等。 DDoS攻击是发起大量的连接来访问您的网站,产生大量连接数以及流量,导致服务器负载过高以及带宽不足,不会影响您的网站数据。DDoS攻击具有一定的针对性,目前没有太好的解决办法,只能通过断网的形式让攻击源无法找到目标主机。   遭DDoS攻击排查防范建议: 1. 排查建议 检查网站程序和服务器数据,是否存在漏洞,将可能被攻击的网站内容转出,避免同样的攻击再次出现。 请观察是否是竞争对手恶意攻击,综合排查进行处理。 2. 防范措施 程序方面防范:建议在程序代码中进行zend、MD5等加密方式对自己的程序进行加密,避免程序上的漏洞导致被黑客植入木马病毒程序,最终让黑客趁虚而入针对此漏洞发起DDoS攻击。 主机安全防护措施的加强:建议不要使用默认的远程端口,并且服务器上所有的密码都要使用复杂的密码,比如远程密码、FTP密码、数据库密码等。简单的密码很容易被黑客破译最终将客户的主机当做肉鸡来对其他服务器发起DDoS攻击。

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详细解答可以参考官方帮助文档什么是肉鸡攻击: 肉鸡就是被黑客攻击和入侵,在电脑里面放入了病毒和木马之类的后门程序,拥有管理权限的远程电脑,受入侵者控制的远程电脑。 被肉鸡或ARP攻击处理建议: 1. 从系统级检查 经常检查系统内用户情况,是否发现有可疑账号,检查administrators组里是否增加了未知账号。 检查自己网站目录权限,尽量减少无关用户的权限。 Windows主机的用户每月都要打系统补丁,每月的15日左右微软会发布补丁,请及时打补丁。 建议关闭不需要的服务。 建议关闭一些高危端口,比如135、139等等。 2. 从程序上检查 定期检查网站下有无可疑的可执行文件。 避免使用无组件上传和第三方控件,如果使用第三方控件最好注意更新。 定期备份自己的数据库和网站程序。 3. 提交系统初始化 系统感染木马病毒或者被黑客入侵,系统文件损坏,通过常规方式无法修复,严重影响使用的。您可以 提交工单,然后选择系统初始化操作。为保证数据安全性,请选择以下两种方案中适合您的一种,进行提交: 系统盘无重要数据,请协助初始化系统盘。(系统盘数据已经备份完毕,其它盘数据不受影响)。 服务器无法远程登录,系统盘有重要资料,请协助保留系统盘数据,并协助初始化系统盘。 独享主机:新增一块硬盘,把原有硬盘做为从盘挂载,新系统将安装在新的硬盘上。同时提醒您,挂盘初始化后请您务必48小时内将原有硬盘数据导出到新硬盘上,原有硬盘48小时后卸载,卸载后原有硬盘不再保留数据。 云享主机:提供原系统盘FTP服务,供您对原系统盘数据进行下载。“同时提醒您,初始化后请您务必48小时内将原系统盘数据下载到本地进行备份,原有系统盘将在48小时后卸载,卸载后原有系统盘不再保留数据。 什么是DDoS攻击: DDoS是英文Distributed Denial of Service的缩写,意即 分布式拒绝服务,那么什么又是拒绝服务(Denial of Service)呢?凡是能导致合法用户不能够访问正常网络服务的行为都算是拒绝服务攻击。也就是说拒绝服务攻击的目的非常明确,就是要阻止合法用户对正常网络资源的访问,从而达成攻击者不可告人的目的。虽然同样是拒绝服务攻击,但是DDoS和DOS还是有所不同,DDoS的攻击策略侧重于通过很多“僵尸主机”(被攻击者入侵过或可间接利用的主机)向受害主机发送大量看似合法的网络包,从而造成网络阻塞或服务器资源耗尽而导致拒绝服务,分布式拒绝服务攻击一旦被实施,攻击网络包就会犹如洪水般涌向受害主机,从而把合法用户的网络包淹没,导致合法用户无法正常访问服务器的网络资源,因此,拒绝服务攻击又被称之为洪水式攻击,常见的DDoS攻击手段有SYN Flood、ACK Flood、UDP Flood、ICMP Flood、TCP Flood、Connections Flood、Script Flood、Proxy Flood等;而DOS则侧重于通过对主机特定漏洞的利用攻击导致网络栈失效、系统崩溃、主机死机而无法提供正常的网络服务功能,从而造成拒绝服务,常见的DOS攻击手段有TearDrop、Land、Jolt、IGMP Nuker、Boink、Smurf、Bonk、OOB等。 DDoS攻击是发起大量的连接来访问您的网站,产生大量连接数以及流量,导致服务器负载过高以及带宽不足,不会影响您的网站数据。DDoS攻击具有一定的针对性,目前没有太好的解决办法,只能通过断网的形式让攻击源无法找到目标主机。   遭DDoS攻击排查防范建议: 1. 排查建议 检查网站程序和服务器数据,是否存在漏洞,将可能被攻击的网站内容转出,避免同样的攻击再次出现。 请观察是否是竞争对手恶意攻击,综合排查进行处理。 2. 防范措施 程序方面防范:建议在程序代码中进行zend、MD5等加密方式对自己的程序进行加密,避免程序上的漏洞导致被黑客植入木马病毒程序,最终让黑客趁虚而入针对此漏洞发起DDoS攻击。 主机安全防护措施的加强:建议不要使用默认的远程端口,并且服务器上所有的密码都要使用复杂的密码,比如远程密码、FTP密码、数据库密码等。简单的密码很容易被黑客破译最终将客户的主机当做肉鸡来对其他服务器发起DDoS攻击。

2019-12-01 23:19:52 0 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档什么是肉鸡攻击: 肉鸡就是被黑客攻击和入侵,在电脑里面放入了病毒和木马之类的后门程序,拥有管理权限的远程电脑,受入侵者控制的远程电脑。 被肉鸡或ARP攻击处理建议: 1. 从系统级检查 经常检查系统内用户情况,是否发现有可疑账号,检查administrators组里是否增加了未知账号。 检查自己网站目录权限,尽量减少无关用户的权限。 Windows主机的用户每月都要打系统补丁,每月的15日左右微软会发布补丁,请及时打补丁。 建议关闭不需要的服务。 建议关闭一些高危端口,比如135、139等等。 2. 从程序上检查 定期检查网站下有无可疑的可执行文件。 避免使用无组件上传和第三方控件,如果使用第三方控件最好注意更新。 定期备份自己的数据库和网站程序。 3. 提交系统初始化 系统感染木马病毒或者被黑客入侵,系统文件损坏,通过常规方式无法修复,严重影响使用的。您可以 提交工单,然后选择系统初始化操作。为保证数据安全性,请选择以下两种方案中适合您的一种,进行提交: 系统盘无重要数据,请协助初始化系统盘。(系统盘数据已经备份完毕,其它盘数据不受影响)。 服务器无法远程登录,系统盘有重要资料,请协助保留系统盘数据,并协助初始化系统盘。 独享主机:新增一块硬盘,把原有硬盘做为从盘挂载,新系统将安装在新的硬盘上。同时提醒您,挂盘初始化后请您务必48小时内将原有硬盘数据导出到新硬盘上,原有硬盘48小时后卸载,卸载后原有硬盘不再保留数据。 云享主机:提供原系统盘FTP服务,供您对原系统盘数据进行下载。“同时提醒您,初始化后请您务必48小时内将原系统盘数据下载到本地进行备份,原有系统盘将在48小时后卸载,卸载后原有系统盘不再保留数据。 什么是DDoS攻击: DDoS是英文Distributed Denial of Service的缩写,意即 分布式拒绝服务,那么什么又是拒绝服务(Denial of Service)呢?凡是能导致合法用户不能够访问正常网络服务的行为都算是拒绝服务攻击。也就是说拒绝服务攻击的目的非常明确,就是要阻止合法用户对正常网络资源的访问,从而达成攻击者不可告人的目的。虽然同样是拒绝服务攻击,但是DDoS和DOS还是有所不同,DDoS的攻击策略侧重于通过很多“僵尸主机”(被攻击者入侵过或可间接利用的主机)向受害主机发送大量看似合法的网络包,从而造成网络阻塞或服务器资源耗尽而导致拒绝服务,分布式拒绝服务攻击一旦被实施,攻击网络包就会犹如洪水般涌向受害主机,从而把合法用户的网络包淹没,导致合法用户无法正常访问服务器的网络资源,因此,拒绝服务攻击又被称之为洪水式攻击,常见的DDoS攻击手段有SYN Flood、ACK Flood、UDP Flood、ICMP Flood、TCP Flood、Connections Flood、Script Flood、Proxy Flood等;而DOS则侧重于通过对主机特定漏洞的利用攻击导致网络栈失效、系统崩溃、主机死机而无法提供正常的网络服务功能,从而造成拒绝服务,常见的DOS攻击手段有TearDrop、Land、Jolt、IGMP Nuker、Boink、Smurf、Bonk、OOB等。 DDoS攻击是发起大量的连接来访问您的网站,产生大量连接数以及流量,导致服务器负载过高以及带宽不足,不会影响您的网站数据。DDoS攻击具有一定的针对性,目前没有太好的解决办法,只能通过断网的形式让攻击源无法找到目标主机。   遭DDoS攻击排查防范建议: 1. 排查建议 检查网站程序和服务器数据,是否存在漏洞,将可能被攻击的网站内容转出,避免同样的攻击再次出现。 请观察是否是竞争对手恶意攻击,综合排查进行处理。 2. 防范措施 程序方面防范:建议在程序代码中进行zend、MD5等加密方式对自己的程序进行加密,避免程序上的漏洞导致被黑客植入木马病毒程序,最终让黑客趁虚而入针对此漏洞发起DDoS攻击。 主机安全防护措施的加强:建议不要使用默认的远程端口,并且服务器上所有的密码都要使用复杂的密码,比如远程密码、FTP密码、数据库密码等。简单的密码很容易被黑客破译最终将客户的主机当做肉鸡来对其他服务器发起DDoS攻击。

2019-12-01 23:19:51 0 浏览量 回答数 0

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【Java问答学堂】8期 es 的分布式架构原理能说一下么(es 是如何实现分布式的啊)?

剑曼红尘 2020-04-26 14:53:59 64 浏览量 回答数 2

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剑曼红尘 2020-05-26 20:30:13 41 浏览量 回答数 1

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【教程免费下载】Docker源码分析

沉默术士 2019-12-01 22:07:44 1170 浏览量 回答数 0

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我们为什么需要HBase?

pandacats 2019-12-23 10:02:07 2 浏览量 回答数 1

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微服务 (MicroServices) 架构是当前互联网业界的一个技术热点,圈里有不少同行朋友当前有计划在各自公司开展微服务化体系建设,他们都有相同的疑问:一个微服务架构有哪些技术关注点 (technical concerns)?需要哪些基础框架或组件来支持微服务架构?这些框架或组件该如何选型?笔者之前在两家大型互联网公司参与和主导过大型服务化体系和框架建设,同时在这块也投入了很多时间去学习和研究,有一些经验和学习心得,可以和大家一起分享。 服务注册、发现、负载均衡和健康检查和单块 (Monolithic) 架构不同,微服务架构是由一系列职责单一的细粒度服务构成的分布式网状结构,服务之间通过轻量机制进行通信,这时候必然引入一个服务注册发现问题,也就是说服务提供方要注册通告服务地址,服务的调用方要能发现目标服务,同时服务提供方一般以集群方式提供服务,也就引入了负载均衡和健康检查问题。根据负载均衡 LB 所在位置的不同,目前主要的服务注册、发现和负载均衡方案有三种: 第一种是集中式 LB 方案,如下图 Fig 1,在服务消费者和服务提供者之间有一个独立的 LB,LB 通常是专门的硬件设备如 F5,或者基于软件如 LVS,HAproxy 等实现。LB 上有所有服务的地址映射表,通常由运维配置注册,当服务消费方调用某个目标服务时,它向 LB 发起请求,由 LB 以某种策略(比如 Round-Robin)做负载均衡后将请求转发到目标服务。LB 一般具备健康检查能力,能自动摘除不健康的服务实例。服务消费方如何发现 LB 呢?通常的做法是通过 DNS,运维人员为服务配置一个 DNS 域名,这个域名指向 LB。 Fig 1, 集中式 LB 方案 集中式 LB 方案实现简单,在 LB 上也容易做集中式的访问控制,这一方案目前还是业界主流。集中式 LB 的主要问题是单点问题,所有服务调用流量都经过 LB,当服务数量和调用量大的时候,LB 容易成为瓶颈,且一旦 LB 发生故障对整个系统的影响是灾难性的。另外,LB 在服务消费方和服务提供方之间增加了一跳 (hop),有一定性能开销。 第二种是进程内 LB 方案,针对集中式 LB 的不足,进程内 LB 方案将 LB 的功能以库的形式集成到服务消费方进程里头,该方案也被称为软负载 (Soft Load Balancing) 或者客户端负载方案,下图 Fig 2 展示了这种方案的工作原理。这一方案需要一个服务注册表 (Service Registry) 配合支持服务自注册和自发现,服务提供方启动时,首先将服务地址注册到服务注册表(同时定期报心跳到服务注册表以表明服务的存活状态,相当于健康检查),服务消费方要访问某个服务时,它通过内置的 LB 组件向服务注册表查询(同时缓存并定期刷新)目标服务地址列表,然后以某种负载均衡策略选择一个目标服务地址,最后向目标服务发起请求。这一方案对服务注册表的可用性 (Availability) 要求很高,一般采用能满足高可用分布式一致的组件(例如 Zookeeper, Consul, Etcd 等)来实现。 Fig 2, 进程内 LB 方案 进程内 LB 方案是一种分布式方案,LB 和服务发现能力被分散到每一个服务消费者的进程内部,同时服务消费方和服务提供方之间是直接调用,没有额外开销,性能比较好。但是,该方案以客户库 (Client Library) 的方式集成到服务调用方进程里头,如果企业内有多种不同的语言栈,就要配合开发多种不同的客户端,有一定的研发和维护成本。另外,一旦客户端跟随服务调用方发布到生产环境中,后续如果要对客户库进行升级,势必要求服务调用方修改代码并重新发布,所以该方案的升级推广有不小的阻力。 进程内 LB 的案例是 Netflix 的开源服务框架,对应的组件分别是:Eureka 服务注册表,Karyon 服务端框架支持服务自注册和健康检查,Ribbon 客户端框架支持服务自发现和软路由。另外,阿里开源的服务框架 Dubbo 也是采用类似机制。 第三种是主机独立 LB 进程方案,该方案是针对第二种方案的不足而提出的一种折中方案,原理和第二种方案基本类似,不同之处是,他将 LB 和服务发现功能从进程内移出来,变成主机上的一个独立进程,主机上的一个或者多个服务要访问目标服务时,他们都通过同一主机上的独立 LB 进程做服务发现和负载均衡,见下图 Fig 3。 Fig 3 主机独立 LB 进程方案 该方案也是一种分布式方案,没有单点问题,一个 LB 进程挂了只影响该主机上的服务调用方,服务调用方和 LB 之间是进程内调用,性能好,同时,该方案还简化了服务调用方,不需要为不同语言开发客户库,LB 的升级不需要服务调用方改代码。该方案的不足是部署较复杂,环节多,出错调试排查问题不方便。 该方案的典型案例是 Airbnb 的 SmartStack 服务发现框架,对应组件分别是:Zookeeper 作为服务注册表,Nerve 独立进程负责服务注册和健康检查,Synapse/HAproxy 独立进程负责服务发现和负载均衡。Google 最新推出的基于容器的 PaaS 平台 Kubernetes,其内部服务发现采用类似的机制。 服务前端路由微服务除了内部相互之间调用和通信之外,最终要以某种方式暴露出去,才能让外界系统(例如客户的浏览器、移动设备等等)访问到,这就涉及服务的前端路由,对应的组件是服务网关 (Service Gateway),见图 Fig 4,网关是连接企业内部和外部系统的一道门,有如下关键作用: 服务反向路由,网关要负责将外部请求反向路由到内部具体的微服务,这样虽然企业内部是复杂的分布式微服务结构,但是外部系统从网关上看到的就像是一个统一的完整服务,网关屏蔽了后台服务的复杂性,同时也屏蔽了后台服务的升级和变化。安全认证和防爬虫,所有外部请求必须经过网关,网关可以集中对访问进行安全控制,比如用户认证和授权,同时还可以分析访问模式实现防爬虫功能,网关是连接企业内外系统的安全之门。限流和容错,在流量高峰期,网关可以限制流量,保护后台系统不被大流量冲垮,在内部系统出现故障时,网关可以集中做容错,保持外部良好的用户体验。监控,网关可以集中监控访问量,调用延迟,错误计数和访问模式,为后端的性能优化或者扩容提供数据支持。日志,网关可以收集所有的访问日志,进入后台系统做进一步分析。 Fig 4, 服务网关 除以上基本能力外,网关还可以实现线上引流,线上压测,线上调试 (Surgical debugging),金丝雀测试 (Canary Testing),数据中心双活 (Active-Active HA) 等高级功能。 网关通常工作在 7 层,有一定的计算逻辑,一般以集群方式部署,前置 LB 进行负载均衡。 开源的网关组件有 Netflix 的 Zuul,特点是动态可热部署的过滤器 (filter) 机制,其它如 HAproxy,Nginx 等都可以扩展作为网关使用。 在介绍过服务注册表和网关等组件之后,我们可以通过一个简化的微服务架构图 (Fig 5) 来更加直观地展示整个微服务体系内的服务注册发现和路由机制,该图假定采用进程内 LB 服务发现和负载均衡机制。在下图 Fig 5 的微服务架构中,服务简化为两层,后端通用服务(也称中间层服务 Middle Tier Service)和前端服务(也称边缘服务 Edge Service,前端服务的作用是对后端服务做必要的聚合和裁剪后暴露给外部不同的设备,如 PC,Pad 或者 Phone)。后端服务启动时会将地址信息注册到服务注册表,前端服务通过查询服务注册表就可以发现然后调用后端服务;前端服务启动时也会将地址信息注册到服务注册表,这样网关通过查询服务注册表就可以将请求路由到目标前端服务,这样整个微服务体系的服务自注册自发现和软路由就通过服务注册表和网关串联起来了。如果以面向对象设计模式的视角来看,网关类似 Proxy 代理或者 Façade 门面模式,而服务注册表和服务自注册自发现类似 IoC 依赖注入模式,微服务可以理解为基于网关代理和注册表 IoC 构建的分布式系统。 Fig 5, 简化的微服务架构图 服务容错当企业微服务化以后,服务之间会有错综复杂的依赖关系,例如,一个前端请求一般会依赖于多个后端服务,技术上称为 1 -> N 扇出 (见图 Fig 6)。在实际生产环境中,服务往往不是百分百可靠,服务可能会出错或者产生延迟,如果一个应用不能对其依赖的故障进行容错和隔离,那么该应用本身就处在被拖垮的风险中。在一个高流量的网站中,某个单一后端一旦发生延迟,可能在数秒内导致所有应用资源 (线程,队列等) 被耗尽,造成所谓的雪崩效应 (Cascading Failure,见图 Fig 7),严重时可致整个网站瘫痪。 Fig 6, 服务依赖 Fig 7, 高峰期单个服务延迟致雪崩效应 经过多年的探索和实践,业界在分布式服务容错一块探索出了一套有效的容错模式和最佳实践,主要包括: Fig 8, 弹性电路保护状态图 电路熔断器模式 (Circuit Breaker Patten), 该模式的原理类似于家里的电路熔断器,如果家里的电路发生短路,熔断器能够主动熔断电路,以避免灾难性损失。在分布式系统中应用电路熔断器模式后,当目标服务慢或者大量超时,调用方能够主动熔断,以防止服务被进一步拖垮;如果情况又好转了,电路又能自动恢复,这就是所谓的弹性容错,系统有自恢复能力。下图 Fig 8 是一个典型的具备弹性恢复能力的电路保护器状态图,正常状态下,电路处于关闭状态 (Closed),如果调用持续出错或者超时,电路被打开进入熔断状态 (Open),后续一段时间内的所有调用都会被拒绝 (Fail Fast),一段时间以后,保护器会尝试进入半熔断状态 (Half-Open),允许少量请求进来尝试,如果调用仍然失败,则回到熔断状态,如果调用成功,则回到电路闭合状态。舱壁隔离模式 (Bulkhead Isolation Pattern),顾名思义,该模式像舱壁一样对资源或失败单元进行隔离,如果一个船舱破了进水,只损失一个船舱,其它船舱可以不受影响 。线程隔离 (Thread Isolation) 就是舱壁隔离模式的一个例子,假定一个应用程序 A 调用了 Svc1/Svc2/Svc3 三个服务,且部署 A 的容器一共有 120 个工作线程,采用线程隔离机制,可以给对 Svc1/Svc2/Svc3 的调用各分配 40 个线程,当 Svc2 慢了,给 Svc2 分配的 40 个线程因慢而阻塞并最终耗尽,线程隔离可以保证给 Svc1/Svc3 分配的 80 个线程可以不受影响,如果没有这种隔离机制,当 Svc2 慢的时候,120 个工作线程会很快全部被对 Svc2 的调用吃光,整个应用程序会全部慢下来。限流 (Rate Limiting/Load Shedder),服务总有容量限制,没有限流机制的服务很容易在突发流量 (秒杀,双十一) 时被冲垮。限流通常指对服务限定并发访问量,比如单位时间只允许 100 个并发调用,对超过这个限制的请求要拒绝并回退。回退 (fallback),在熔断或者限流发生的时候,应用程序的后续处理逻辑是什么?回退是系统的弹性恢复能力,常见的处理策略有,直接抛出异常,也称快速失败 (Fail Fast),也可以返回空值或缺省值,还可以返回备份数据,如果主服务熔断了,可以从备份服务获取数据。Netflix 将上述容错模式和最佳实践集成到一个称为 Hystrix 的开源组件中,凡是需要容错的依赖点 (服务,缓存,数据库访问等),开发人员只需要将调用封装在 Hystrix Command 里头,则相关调用就自动置于 Hystrix 的弹性容错保护之下。Hystrix 组件已经在 Netflix 经过多年运维验证,是 Netflix 微服务平台稳定性和弹性的基石,正逐渐被社区接受为标准容错组件。 服务框架微服务化以后,为了让业务开发人员专注于业务逻辑实现,避免冗余和重复劳动,规范研发提升效率,必然要将一些公共关注点推到框架层面。服务框架 (Fig 9) 主要封装公共关注点逻辑,包括: Fig 9, 服务框架 服务注册、发现、负载均衡和健康检查,假定采用进程内 LB 方案,那么服务自注册一般统一做在服务器端框架中,健康检查逻辑由具体业务服务定制,框架层提供调用健康检查逻辑的机制,服务发现和负载均衡则集成在服务客户端框架中。监控日志,框架一方面要记录重要的框架层日志、metrics 和调用链数据,还要将日志、metrics 等接口暴露出来,让业务层能根据需要记录业务日志数据。在运行环境中,所有日志数据一般集中落地到企业后台日志系统,做进一步分析和处理。REST/RPC 和序列化,框架层要支持将业务逻辑以 HTTP/REST 或者 RPC 方式暴露出来,HTTP/REST 是当前主流 API 暴露方式,在性能要求高的场合则可采用 Binary/RPC 方式。针对当前多样化的设备类型 (浏览器、普通 PC、无线设备等),框架层要支持可定制的序列化机制,例如,对浏览器,框架支持输出 Ajax 友好的 JSON 消息格式,而对无线设备上的 Native App,框架支持输出性能高的 Binary 消息格式。配置,除了支持普通配置文件方式的配置,框架层还可集成动态运行时配置,能够在运行时针对不同环境动态调整服务的参数和配置。限流和容错,框架集成限流容错组件,能够在运行时自动限流和容错,保护服务,如果进一步和动态配置相结合,还可以实现动态限流和熔断。管理接口,框架集成管理接口,一方面可以在线查看框架和服务内部状态,同时还可以动态调整内部状态,对调试、监控和管理能提供快速反馈。Spring Boot 微框架的 Actuator 模块就是一个强大的管理接口。统一错误处理,对于框架层和服务的内部异常,如果框架层能够统一处理并记录日志,对服务监控和快速问题定位有很大帮助。安全,安全和访问控制逻辑可以在框架层统一进行封装,可做成插件形式,具体业务服务根据需要加载相关安全插件。文档自动生成,文档的书写和同步一直是一个痛点,框架层如果能支持文档的自动生成和同步,会给使用 API 的开发和测试人员带来极大便利。Swagger 是一种流行 Restful API 的文档方案。当前业界比较成熟的微服务框架有 Netflix 的 Karyon/Ribbon,Spring 的 Spring Boot/Cloud,阿里的 Dubbo 等。 运行期配置管理服务一般有很多依赖配置,例如访问数据库有连接字符串配置,连接池大小和连接超时配置,这些配置在不同环境 (开发 / 测试 / 生产) 一般不同,比如生产环境需要配连接池,而开发测试环境可能不配,另外有些参数配置在运行期可能还要动态调整,例如,运行时根据流量状况动态调整限流和熔断阀值。目前比较常见的做法是搭建一个运行时配置中心支持微服务的动态配置,简化架构如下图 (Fig 10): Fig 10, 服务配置中心 动态配置存放在集中的配置服务器上,用户通过管理界面配置和调整服务配置,具体服务通过定期拉 (Scheduled Pull) 的方式或者服务器推 (Server-side Push) 的方式更新动态配置,拉方式比较可靠,但会有延迟同时有无效网络开销 (假设配置不常更新),服务器推方式能及时更新配置,但是实现较复杂,一般在服务和配置服务器之间要建立长连接。配置中心还要解决配置的版本控制和审计问题,对于大规模服务化环境,配置中心还要考虑分布式和高可用问题。 配置中心比较成熟的开源方案有百度的 Disconf,360 的 QConf,Spring 的 Cloud Config 和阿里的 Diamond 等。 Netflix 的微服务框架Netflix 是一家成功实践微服务架构的互联网公司,几年前,Netflix 就把它的几乎整个微服务框架栈开源贡献给了社区,这些框架和组件包括: Eureka: 服务注册发现框架Zuul: 服务网关Karyon: 服务端框架Ribbon: 客户端框架Hystrix: 服务容错组件Archaius: 服务配置组件Servo: Metrics 组件Blitz4j: 日志组件下图 Fig 11 展示了基于这些组件构建的一个微服务框架体系,来自 recipes-rss。 Fig 11, 基于 Netflix 开源组件的微服务框架 Netflix 的开源框架组件已经在 Netflix 的大规模分布式微服务环境中经过多年的生产实战验证,正逐步被社区接受为构造微服务框架的标准组件。Pivotal 去年推出的 Spring Cloud 开源产品,主要是基于对 Netflix 开源组件的进一步封装,方便 Spring 开发人员构建微服务基础框架。对于一些打算构建微服务框架体系的公司来说,充分利用或参考借鉴 Netflix 的开源微服务组件 (或 Spring Cloud),在此基础上进行必要的企业定制,无疑是通向微服务架构的捷径。 原文地址:https://www.infoq.cn/article/basis-frameworkto-implement-micro-service#anch130564%20%EF%BC%8C

auto_answer 2019-12-02 01:55:22 0 浏览量 回答数 0
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