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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，最近发现随着流量增加，服务器压力越来越大，之前直接读写数据库的方式不太给力了，于是...
在分布式系统中，各个进程（本文使用进程来描述分布式系统中的运行主体，它们可以在同一个物理节点上也可以在不同的物理节点上）相互之间通常是需要协调进行运作的，有时是不同进程所处理的数据有依赖关系，必须按照一定的次序进行处理，有时是在一些特定的时间需要某个进程处理某些事务等等，人们通常会使用分布式锁、选举算法等技术来协调各个进程之间的行为。因为分布式系统本身的复杂特性，以及对于容错性的要求，这些技术通常...
目录： 一、什么是分布式系统？ 二、为什么要走分布式系统架构？三、系统如何进行拆分？四、分布式之后带来的技术挑战？一、什么是分布式系统？ 在谈分布式系统架构前，我们先来看看，什么是分布式系统？ 假设原来我们有一个系统，代码量30多万行。现在拆分成20个小系统，每个小系统1万多行代码。原本代码之间都是直接基于Spring框架走JVM内存调用，现在拆开来，将20个小系统部署在不同的机器上，然后基于分布式服务框架（...
上一篇文章介绍了VMWare12虚拟机、Linux（CentOS7）系统安装、部署Nginx1.6.3代理服务做负载均衡。接下来介绍通过Nginx将请求分发到各web应用处理服务。 一、Web应用开发 1、asp.net mvc5开发 （1）新建一个MVC5工程，新建一个Controller，在Index方法实现将当前时间保存到Session["mysession"]，并写Cookies["mycookies"]存储主机名和当前时间。123456789101112131415public ActionResult Index() { if (...
一、单进程多线程的锁--线程锁 锁住线程的锁叫线程锁，像C#中的lock，Monitor，让线程排队，同一时刻只能有一个线程进来，让线程同步排队。 二、多进程的锁--分布式锁锁住进程的锁就叫分布式锁，是锁住进程的一种机制，让进程排队。三、电商秒杀场景1、单体架构 并发量不够，秒杀服务只能并发1000，而客户端同时发送3000个请求。2、集群架构这时候就需要多两个角色，一个角色是网关，一个角色是秒杀集群，网关把用户请求转发到3个秒...
用于测试，我用4台虚拟机搭建成了hadoop结构我用了两个台式机。一个xp系统，一个win7系统。每台电脑装两个虚拟机，要不然内存就满了。 1、安装虚拟机环境 Vmware，收费产品，占内存较大。 或 Oracle的VirtualBox，开源产品，占内存较小，但安装ubuntu过程中，重启会出错。 我选Vmware。 2、安装操作系统 Centos，红帽开源版，接近于生产环境。 Ubuntu，操作简单，方便，界面友好。 我选Ubuntu12.10.X ...
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，最近发现随着流量增加，服务器压力越来越大，之前直接读写数据库的方式不太给力了，于是...
分布式系统的基础是多进程之间的并发与协作，这就不可避免的涉及到多个进程对共享资源的互斥访问。在单系统中，进程间对共享资源的互斥访问可以通过信号量、互斥锁来很容易的实现互斥；在分布式系统中可能会稍微复杂一点，有些互斥算法的大体思想和单系统中的互斥锁比较类似（比如令牌）；但是分布式系统中还有其他更多的互斥方法；分布式互斥算法可以分为两种不同类型：1）基于令牌的解决方法，互斥是通过进程之间传递一个特殊的消...
转载：http://www.cnblogs.com/jiafuwei/p/6145280.html单个Quartz实例能给予你很好的Job调度能力，但它不能满足典型的企业需求，如可伸缩性、高可靠性满足。假如你需要故障转移的能力并能运行日益增多的 Job，Quartz集群势必成为你应用的一部分了。使用 Quartz 的集群能力可以更好的支持你的业务需求，并且即使是其中一台机器在最糟的时间崩溃了也能确保所有的 Job 得到执行。Quartz 中集群如何工作一个 Quartz 集群中的每个节点是...
转自：http://www.36dsj.com/archives/28590Druid 是一个用于大数据实时查询和分析的高容错、高性能开源分布式系统，旨在快速处理大规模的数据，并能够实现快速查询和分析。尤其是当发生代码部署、机器故障以及其他产品系统遇到宕机等情况时，Druid仍能够保持100%正常运行。创建Druid的最初意图主要是为了解决查询延迟问题，当时试图使用Hadoop来实现交互式查询分析，但是很难满足实时分析的需要。而Druid提供了以交互方式访问数据...