泛泛而谈：白话分布式一致性与共识算法 转载，存储，学习，共享。。。。 说的简单明了他们说你是泛泛而谈，算法这东西是讲明白的吗？自己不动手光想听别人讲就能明白，还想深刻明白，天下哪有这种便宜事！好吧，我就泛泛而谈吧。一、分布式系统问题 多节点，提高了系统整体的负载能力；可以使用多个处理器，同步查询，提高查询性能；可以有更多节点复制数据，增强了失败情况下的恢复能力，提高了系统整体的可用性。但是，分布式处理...
摘取自: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIyMTQ1NDE0MQ==&mid=2247483979&idx=1&sn=12864382e233fe9b900ab14349404032&chksm=e83dc819df4a410f5959b6922025d317d6c497b7110c4c5d8720fb2b0a70246ce651f9a19e91&mpshare=1&scene=1&srcid=0125HVXp5VF5Kuav7ko8iCrb#rd 0 - Raft协议和Paxos的因缘 读过Raft论文《In Search of an Understandable Consensus Algorithm》的同学都知道，Raft是因为Paxos而产生的。Paxos协议是出了名的...
1、算法 SnowFlake算法生成的数据组成结构如下：在java中用long类型标识，共64位（每部分用-分开）： 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 0000000000 001位标识，0表示正数。 41位时间戳，当前时间的毫秒减去开始时间的毫秒数。可用 (1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69年。 5位数据中心标识，可支持(1L << 5) = 32个数据中心。 5位机器标识，每个数据中心可支持(1L << 5) = 32个机...
本文首发于：白话分布式系统中的一致性哈希算法微信公众号：后端技术指南针持续输出干货 欢迎关注！通过本文将了解到以下内容：分布式系统的概念和作用 分布式系统常用负责均衡策略 普通哈希取模策略优缺点 一致性哈希算法的定义和思想 一致性哈希的基本过程 Redis集群中一致性哈希的实现1.分布式系统的基本概念分布式系统与高并发高可用当今高并发和海量数据处理等场景越来越多，实现服务应用的高可用、易扩展、短延时等成为必然。...
一、概要 这篇文章，给大家聊聊分布式文件系统HDFS在大量客户端并发写数据时，如何进行性能优化？ 二、背景引入 先引入一个小的背景，假如多个客户端同时要并发的写Hadoop HDFS上的一个文件，这个事儿能成吗？ 明显不可以接受啊，因为HDFS上的文件是不允许并发写的，比如并发的追加一些数据什么。 所以HDFS里有一个机制，叫做文件契约机制。 也就是说，同一时间只能有一个客户端获取NameNode上面一个文件的契约，然...
缘起 为什么会突然谈到分布式唯一id呢？原因是最近在准备使用全局唯一ID，项目要搞微服务化，看看官网介绍：同一业务场景要全局唯一，这个id的要求就是局部唯一或者全局唯一即可，由于这个id是唯一的，可以用来当数据库的主键。 那么该id需要有2个特性：局部、全局唯一。 趋势递增。snowflake算法 snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法，结果是一个long型的ID。其核心思想是：使用41bit作为毫秒数，10bit作为机器的ID（5个bit...
上一节，我讲了哈希算法的四个应?，它们分别是：安全加密、数据校验、唯?标识、散列函数。今天，我们再来看剩余三种应用： 负载均衡、数据分片、分布式存储 你可能已经发现，这三个应用都跟分布式系统有关。没错，今天我就带你看下，哈希算法是如何解决这些分布式问题的。 应用五：负载均衡 1、如何实现一个会话粘滞的负载均衡算法2、维护映射关系表的弊端3、借助哈希算法完美解决应用六：数据分片 1、引子案列2、难点处理方案3、问...
分布式ID 1 方案选择UUID UUID是通用唯一识别码（Universally Unique Identifier)的缩写，开放软件基金会(OSF)规范定义了包括网卡MAC地址、时间戳、名字空间（Namespace）、随机或伪随机数、时序等元素。利用这些元素来生成UUID。 UUID是由128位二进制组成，一般转换成十六进制，然后用String表示。550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000UUID的优点:通过本地生成，没有经过网络I/O，性能较快 无序，无法预测他的生成顺序。(当然这个...
一、背景 一致性是分布式领最重要的问题。一致性不代表结果的正确与否，而是分布式系统的多个物理节点的处理结果对外呈现的状态一致与否。例如所有节点都达成失败状态也是一种一致性。 二、共识与一致性的区别 一致性描述的是结果状态，共识则是一种手段。达成某种共识并不意味保障了一致性。Paxos就是一种共识算法。 三、共识算法分类 大体可以分为两类算法 1.CFT（Crash Fault Tolerance）：不伪造信息的非拜占庭错误，代表算法是...
Twitter分布式自增ID算法snowflake，生成的是Long类型的id，一个Long类型占8个字节，每个字节占8比特，也就是说一个Long类型占64个比特(0和1)。那么一个Long类型的64个比特，twitter是这样分配的：正数位(占1比特)+时间戳(占41比特)+机械id(占5比特)+数据中心(占5比特)+自增值(占12比特)，总共64比特组成的一个Long类型。时间戳(占41个比特)：毫秒数，大约可以使使用69年机械id(占5个比特)：即2的5次方等于32个机器数据中心id(占5个...
5.Paxos ??Paxos算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值（决议）达成一致。一个典型的场景就是，在一个分布式数据库系统中，如果各节点的初始状态一致，每个节点执行相同的操作序列，那么他们最后能得到一个一致的状态。为保证每个节点执行相同的命令序列，需要在每一条指令上执行一个“一致性算法”以保证每个节点看到的指令一致。Paxos算法就是一种基于消息传递模型的一致性算法。 主要有三类节点：提议者（Proposer）:提议...
snowflake （雪花）算法。 默认情况下41bit的时间戳可以支持该算法使用到2082年，10bit的工作机器id可以支持1024台机器，序列号支持1毫秒产生4096个自增序列id . SnowFlake的优点是，整体上按照时间自增排序，并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞(由数据中心ID和机器ID作区分)，并且效率较高，经测试，SnowFlake每秒能够产生26万ID左右 public class SnowflakeIdWorker {/** 开始时间截 (2015-01-01) */private final long twe...
[原文地址：http://blog.codinglabs.org/articles/consistent-hashing.html]摘要 本文将会从实际应用场景出发，介绍一致性哈希算法（Consistent Hashing）及其在分布式系统中的应用。首先本文会描述一个在日常开发中经常会遇到的问题场景，借此介绍一致性哈希算法以及这个算法如何解决此问题；接下来会对这个算法进行相对详细的描述，并讨论一些如虚拟节点等与此算法应用相关的话题。分布式缓存问题 假设我们有一个网站，最近发现随...
public class SnowFlake {/*** 起始的时间戳*/private final static long START_STMP = 1480166465631L;/*** 每一部分占用的位数*/private final static long SEQUENCE_BIT = 12; //序列号占用的位数private final static long MACHINE_BIT = 5; //机器标识占用的位数private final static long DATACENTER_BIT = 5;//数据中心占用的位数/*** 每一部分的最大值*/private final static long MAX_DATACENTER_NUM = -1L ^ (-1L << D...
概述 分布式系统中，有一些需要使用全局唯一ID的场景，这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID，但是UUID有一些缺点，首先他相对比较长，另外UUID一般是无序的。 有些时候我们希望能使用一种简单一些的ID，并且希望ID能够按照时间有序生成。 而twitter的snowflake解决了这种需求，最初Twitter把存储系统从MySQL迁移到Cassandra，因为Cassandra没有顺序ID生成机制，所以开发了这样一套全局唯一ID生成服务。 结构 snowflake的结...