图解分布式架构的演进过程!

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5、分布式计算 

价值形式:多台服务器通过负载均衡并肩向外部提供服务,处理单台服务器处理能力和存储空间上限的大问题。

5、有一个 多服务有多个业务消费者,如保确保服务质量?

4、服务多了,沟通成本也后后结束上升,调某个服务失败该找谁?服务的参数都要哪些约定?

描述:随着业务越拆越小,应用系统整体繁复程度呈指数级上升,事先所有应用要和所有数据库系统连接,最终意味数据库连接资源欠缺,拒绝服务。

3、大型网站系统与Java中间件实践:

简单来说:在有一个 多分布式系统中,一组独立的计算机展现给用户的是有一个 多统一的整体,就好像是有一个 多系统似的。

说明:随着系统的不断运行,数据量后后结束大幅度增长,你这些事先发现分库后查询仍然会或多或少慢,于是按照分库的思想后后结束做分表的工作

描述:为了应付繁复的网络环境和不同地区用户的访问,通过CDN和反向代理加快用户访问的时延,并肩减轻后端服务器的负载压力。CDN与反向代理的基本原理都要缓存。

负载均衡;

一、哪些是分布式架构

三、资源推荐

这些:memcache , hbase, mongdb 等;

说明:系统访问特点遵循二八定律,即80%的业务访问集中在20%的数据上。

在分布式数据系统中,用户感觉不数据是分布的,即用户并非知道关系是是不是分割,是是不是副本,数据所处于那个站点以及事物在哪个站点上执行。

价值形式:多台服务器通过负载均衡并肩向外部提供服务,处理单台服务器处理能力和存储空间上限的大问题。

四、分布式架构的演进

二、分布式架构的应用

描述:使用集群是系统处理高并发、海量数据大问题的常用手段。通过向集群中追加资源,使得服务器的负载压力沒有成为整个系统的瓶颈。 

 五、分布式服务应用会面临哪些大问题?

MySQL 在现在电商以及互联网公司的应用非常多,有一个 多是事先他的免费开源,另外有一个 多意味是事先分布式系统的水平可扩展性,随着移动互联网用户的暴增,互联网公司,像淘宝,天猫,唯品会等电商都采用分布式系统应对用户的高并发量以及大数据量的存储。而在Mycat的商业案例中,有对中国移动的账单结算项目中,应用实时处理高峰期每天2亿的数据量,在对物联网的项目中,实现处理高达26亿的数据量,并提供实时查询的接口。

以分布式mysql数据库中间件mycat 为例:

2、分布式缓存系统

价值形式:应用应用程序、数据库、文件分别部署在独立的资源上。 

这些:出名的有 Hadoop 的 HDFS, 还有 google的 GFS , 淘宝的 TFS 等;

Mycat中间件学习

价值形式:应用应用程序,数据库,文件等所有资源都装进一台服务器上。 

如:分布式mysql中间件 mycat ,来处理大并发大数据量的构架。

应用服务器通过统一数据访问模块访问各种数据,减轻应用应用程序管理诸多数据源的麻烦。

1、初始阶段架构 

10、分布式服务

这些:mysql, mariadb, postgreSql 等;

4、分布式webService

6、反向代理和CDN加速 

说明:在做完分库分表哪些工作后,数据库上的压力事先降到比较低了,又后后结束过着每天看着访问量暴增的幸福生活了。

描述:使用集群是系统处理高并发、海量数据大问题的常用手段。通过向集群中追加资源,提升系统的并发处理能力,使得服务器的负载压力不再成为整个系统的瓶颈。

4、使用“应用服务器”集群

描述:任何强大的单一服务器都满足不了大型系统持续增长的业务需求,数据库读写分离随着业务的发展最终也将无法满足需求,都要使用分布式数据库及分布式文件系统来支撑。

内聚性:是指每有一个 多数据库分布节点深层自治,有本地的数据库管理系统。

1、当服务太少时,服务URL配置管理变得非常困难,F5硬件负载均衡器的单点压力也那末大。

6、随着服务的不停升级,总或多或少意想只能的事所处,比如cache写错了意味内存溢出,故障不可处理,每次核心服务一挂,影响一大片,人心慌慌,如保控制故障的影响面?服务是是不是可不都要功能降级?事先资源劣化? 

http://item.jd.com/11449803.html

5、数据库读写分离

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价值形式:系统上按照业务进行拆分改造,应用服务器按照业务区分进行分别部署。

价值形式:公共的应用模块被提取出来,部署在分布式服务器上供应用服务器调用。

http://item.jd.com/11322972.html

3、接着,服务的调用量那末大,服务的容量大问题就暴露出来,你这些服务都要十几次 机器支撑?哪些事先该加机器?

说明:享受了一段时间的系统访问量高速增长的幸福后,发现系统又后后结束变慢了,这次又是哪些状况呢,经过查找,发现数据库写入、更新的哪些操作的部分数据库连接的资源竞争非常激烈,意味了系统变慢。

8、使用NoSQL和搜索引擎

价值形式:采用CDN和反向代理加快系统的访问时延。

3、使用缓存改善性能

集群与分布式;

http://item.jd.com/10144196.html

缓存分为本地缓存远程分布式缓存,本地缓存访问时延变慢但缓存数据量有限,并肩所处与应用应用程序争用内存的状况。

1、分布式文件系统

http://item.jd.com/11529266.html

1、大型分布式网站下发与实践:

2、当进一步发展,服务间依赖关系变得错踪繁复,甚至分不清哪个应用要在哪个应用事先启动,架构师都不能否 详细的描述应用的架构关系。

纵向拆分:将有一个 多大应用拆分为多个小应用,事先新业务较为独立,那末就直接将其设计部署为有一个 多独立的Web应用系统 纵向拆分相对较为简单,通过梳理业务,将较少相关的业务剥离即可。

2、大型网站技术架构:核心原理与案例分析:

分布式系统作为有一个 多整体对用户提供服务,而整个系统的外部的合作者者对用户来说是透明的,用户就像是指使用有一个 多mysql 一样。

价值形式:数据库中访问较集中的一小部分数据存储在缓存服务器中,减少数据库的访问次数,降低数据库的访问压力。

描述:为了应对日益繁复的业务场景,通常使用分而治之的手段将整个系统业务分成不同的产品线,应用之间通过超链接建立关系,也可不都要通过消息队列进行数据下发,当然更多的还是通过访问同有一个 多数据存储系统来构成有一个 多关联的详细系统。

2、应用服务和数据服务以及文件服务分离

横向拆分:将复用的业务拆分出来,独立部署为分布式服务,新增业务只都要调用哪些分布式服务 横向拆分都要识别可复用的业务,设计服务接口,规范服务依赖关系。

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分布式数据库是系统数据库拆分的最后办法,只能在单表数据规模非常庞大的事先才使用,更常用的数据库拆分手段是业务分库,将不同的业务数据库部署在不同的物理服务器上。

描述:随着业务那末繁复,对数据存储和检索的需求也那末繁复,系统都要采用或多或少非关系型数据库如NoSQL和分数据库查询技术如搜索引擎。

分布式相关的高可用、容灾等名词解释;

说明:好景不长,发现随着系统访问量的再度增加,webserver机器的压力在高峰期会上升到比较高,你这些事先后后结束考虑增加一台webserver。

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价值形式:数据库采用分布式数据库,文件系统采用分布式文件系统。

价值形式:系统引入NoSQL数据库及搜索引擎。

4、分布式Java应用:基础与实践:

7、“分布式文件”系统 和 “分布式数据库”

通过对MyCat的学习,加深分布式系统架构的理解,以及分布式相关的技术,分布式一致性ZooKeeper服务, 高可用HAProxy/keepalived等相关应用。

透明性:是指每有一个 多数据库分布节点对用户的应用来说都要透明的,看沒有是本地还是远程。

一个劲有一天,发现系统的访问又后后结束有变慢的趋势了,你这些事先首先查看数据库,压力一切正常,事先查看webserver,发现apache阻塞了就说 的请求,而应用服务器对每个请求也是比较快的,看来是请求数太高意味都要排队停留,响应时延变慢。

9、业务拆分

3、分布式数据库

分布式系统(distributed system) 是建立在网络之上的软件系统。