我们都知道,当数据量大了的时候,我们都会选择使用多台服务器共存数据,通过 取模方式进行随机分配服务器存储.
Redis Cluster 集群中涉及到了数据分布问题，因为 redis cluster 是多 master 的结构，每个 master 都是可以提供存储服务的，这就会涉及到数据分布的问题，在新的 redis 版本中采用的是虚拟槽分区技术来解决数据分布的问题，关于什么是虚拟槽分区技术我们后面会详细的介绍。在集群中除了虚拟槽分区技术之外，还有几种数据分布的算法，比如哈希算法，一致性哈希算法，这篇文章我们就来一起聊一聊这几种数据分布算法。
让我们设计一个实时建议服务，当用户输入文本进行搜索时，它会向用户推荐术语。类似服务：自动建议，提前键入搜索
为什么数据需要存储在分布式的系统中哪，难道单一的计算机存储不了吗，难道现在的几个TB的硬盘装不下这些数据吗？事实上，确实装不下。比如，很多的电信通话记录就存储在很多台服务器的很多硬盘中。那么，要处理这么多数据，必须从一台一台服务器分别读取数据和写入数据，太麻烦了！
1.数据是如何被分布到多个服务器上的？（一致性哈希算法） 假设有n台服务器， 计算这n台服务器的IP地址的哈希值， 把这些哈希值从小到大按顺时针排列组成一个“服务器节点环”， 客户端需要存储一系列的“
在今年的DTF（Dell EMC Technology Forum）上，Dell EMC的全新刀片服务器机箱系统PowerEdge MX7000亮相。刀片服务器系统相当于一个微型机柜，其中可以安放多种不同配置的服务器节点、存储JBOD、交换机、I/O卡，相当灵活。
各CPU共享相同的物理内存，每个 CPU访问内存中的任何地址所需时间是相同的，因此SMP也被称为一致存储器访问结构(UMA：Uniform Memory Access)
随着数据量的增大，传统数据库如Oracle、MySQL、PostgreSQL等单实例模式将无法支撑大量数据的处理，数据仓库采用分布式技术成为自然的选择。 6.2.1 MPP的概念 在讨论MPP DB之前，我们先把MPP本身的概念搞清楚。MPP是系统架构角度的一种服务器分类方法。 从系统架构来看，目前的商用服务器大体可以分为三类，即对称多处理器结构（Symmetric Multi-Processor，SMP）、非一致存储访问结构（Non-Uniform Memory Access，NUMA），以及海量并行处
让我们设计一个类似Yelp或者大众点评的服务，用户可以搜索附近的地方，比如餐馆、剧院或购物中心等，还可以添加/查看对地方的评论。类似的服务：邻近服务器。
Redis，作为一种开源的、基于内存的数据结构存储系统，被广泛应用于各种场景，包括缓存、消息队列、短期存储等。
memcached虽然称为“分布式”缓存服务器，但服务器端并没有“分布式”功能。Memcache集群主机不能够相互通信传输数据，它的“分布式”是基于客户端的程序逻辑算法进一步实现的。
1.单调性（新增或者减少映射节点时，尽量不影响原有映射关系） 2.平衡性（尽量均匀分布）
MongoDB 是一种 NoSQL 数据库，具有分布式的特点，可以通过部署集群来提高可用性和可扩展性。MongoDB 集群采用分片和复制两种方式实现数据的分布和复制。下面将详细介绍 MongoDB 集群的原理和实现方式。
OpenStack既是一个社区，也是一个项目和一个开源软件，提供开放源码软件，建立公共和私有云，它提供了一个部署云的操作平台或工具集，其宗旨在于：帮助组织运行为虚拟计算或存储服务的云，为公有云、私有云，也为大云、小云提供可扩展的、灵活的云计算。 OpenStackd开源项目由社区维护，包括OpenStack计算（代号为Nova），OpenStack对象存储（代号为Swift），并OpenStack镜像服务（代号Glance）的集合。 OpenStack提供了一个操作平台，或工具包，用于编排云。 下面列出Op
集群 场景一 LAMP http,web object简单无状态连接 200,50dynamic prefork,2M 10M 50*10+150*2 M apache：进程切换，查询mysql， 网络IO，磁盘IO 200--->1000 800,200 1600+2000 解决方式 Scale ON :向上扩展 换更好的硬件，如换主机 注意：Scale On向上扩展，硬件增长比例与性能增长比例是不
节点职责单一，各司其职 elasticSearch的配置文件中有2个参数：node.master和node.data。这两个参 数搭配使用时，能够帮助提供服务器性能。 数据节点node.master: false node.data: true 该node服务器只作为一个数据节点，只用于存储索引数据。使该node服务器功能 单一，只用于数据存储和数据查询，降低其资源消耗率。 master节点node.master: true node.data: false 该node服务器只作为一
高可用是通过设计，减少系统不能提供服务的时间，是分布式系统的基础也是保障系统可靠性的重要手段。而 Redis 作为一款普及率最高的内存型中间件，它的高可用技术也非常的成熟。
需要注意的是，在进行集群规模扩展时，需要考虑到网络带宽和延迟等因素，以确保新添加的服务器能够正常运行并与现有集群中的服务器进行通信。
本文主要介绍了一致性哈希算法的基本概念、实现思想及其在实际中的应用。文章通过一个具体的实例，详细阐述了该算法在分布式缓存系统中的应用，并针对该算法在实际应用中可能遇到的问题进行了讨论。总的来说，一致性哈希算法具有分布均匀、查找准确、负载均衡等优点，在分布式系统中具有广泛的应用前景。
随着云计算、移动通信、IoT的发展，传统的块设备和文件系统的方式访问面临着越来越多的局限，对象存储应运而生。对象存储使得应用或端设备直接通过web或http访问数据成为可能。其次，由于对象存储的分布式存储的特点，天然地适合于大规模非结构化数据的存储的应用场景，如备份、归档、文件共享等。
摘要：包括比特币、以太坊等在内的去中心化的区块链平台，其底层网络都是采用的P2P技术实现，每个节点都是对等的。而本文，则先通过介绍P2P技术的特点和发展历史，让大家对P2P这个技术的来龙去脉有一个初步的认识和了解。然后在下一篇文章中，我会详细介绍第三代P2P技术（DHT）—Kademlia算法的实现原理。
分布式文件服务器-FastDFS 什么是FastDFS FastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统，它对文件进行管理，功能包括：文件存储、文件同步、文件访问（文件上传、文件下载）等，解决了大容量存储和负载均衡的问题。特别适合以文件为载体的在线服务，如相册网站、视频网站等等。 FastDFS为互联网量身定制，充分考虑了冗余备份、负载均衡、线性扩容等机制，并注重高可用、高性能等指标，使用FastDFS很容易搭建一套高性能的文件服务器集群提供文件上传、下载等服务。 FastDFS服务端有两个角色：跟踪器（tr
在主从模式中，主库负责处理写操作，并将数据的变更同步到从库。从库主要用于处理读操作，这样可以分担主库的读取压力，提高系统的读取性能。
redis 的复制分为两部分操作 同步（SYNC）和 命令传播（command propagate）
本原创入门教程，涵盖ZooKeeper核心内容，通过实例和大量图表，结合实战，帮助学习者理解和运用，任何问题欢迎留言。
在分布式架构设计中，Redis是一个非常流行的NoSQL数据库。它不仅具有高性能和可扩展性，而且支持主从复制模式来提高可用性和容错性。
如果你在寻找一个不会发生单点故障的数据库管理系统，那么水平拓展的MySQL集群分布式多主架构将是您的最佳选择。MySQL集群可以通过MySQL和NoSQL接口访问，并且可以用来服务密集的读/写工作。
作者选择了自由和开源基金作为Write for DOnations计划的一部分进行捐赠。
要了解一致性哈希，首先我们必须了解传统的哈希及其在大规模分布式系统中的局限性。简单地说，哈希就是一个键值对存储，在给定键的情况下，可以非常高效地找到所关联的值。假设我们要根据其邮政编码查找城市中的街道名称。一种最简单的实现方式是将此信息以哈希字典的形式进行存储 <Zip Code，Street Name>。
CDN的由来 CDN的全称是Content Delivery Network,即内容分发网络。使用户可就近取得所需内容，解决Internet网络拥挤的状况，提高用户访问网站的响应速度。 [image-20200612153544714] N0.1 最小规模阶段：1台服务器，面向所有用户 N0.2 规模扩大阶段：2台服务器，面向不同地区的用户 NO.n 规模再次扩大阶段：n+台服务器，面向不同地区的用户 用户能够就近访问服务器 [image-20200612153627840] 提高用户的访问速度 减轻服务器
原来规划好的节点，进行扩容或者缩容就比较麻烦了，不管扩缩，每次数据变动导致节点有变动，映射关系需要重新进行计算，在服务器个数固定不变时没有问题，如果需要弹性扩容或故障停机的情况下，原来的取模公式就会发生变化：
有趣的算法（四）——一致性Hash算法模拟redis集群 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 redis的集群，对key存储在哪个服务器的问题上，采用的是一致性hash的原理。本文试着实现一致性hash算法， 以模拟redis的集群。 一致性hash是一种分布式哈希（DHT）实现算法，设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题，在memcache和redis中也使用广泛。 当redis采用集群（cluster）时，对于服务器的节点分配和数据存储位置就是采用一致性hash的方式
在之前的数据复制当中，我们有一个前提就是数据量不会很大，但是随着公司的发展，再加上埋点等各种数据收集的发展，数据量会爆发式的增长，那么单台服务器很难处理这么庞大的数据了。数据必须分布在各个服务器上，这就是数据分区(partition)，在不同的数据系统有着不同的叫法，比如在MongoDB、Elasticsearch、SolrCloud被称为shard，HBase被称为region，Cassandra和Riak被称为vnode，名称虽多但是本质确实一样的。当数据分布在各个服务器时，对性能也会有很大的提高，因为对数据的读取压力会由多台服务器分担。在下面的讨论中，我们会先讨论如何数据分区的方法，再去看看数据热点的rebalancing，最后会讨论如何将请求发送到正确的partition上。
集群通过不同服务器分发更改来为数据库添加高可用性。如果其中一个实例失败，则其他已可以的实例还能继续服务。
大家好，很高兴在这里和大家进行微课堂的分享，今天进行分享的主题是《微服务架构下的分布式Session管理》。 主要大纲： 一、应用架构变迁下的Session管理 二、微服务架构下的Session管理
依靠部署在各地的边缘服务器，通过中心平台的负载均衡、内容分发、调度等功能，使用户就近获取所需内容，提高用户访问响应速度和命中率。
当主服务器宕机后，需要手动把一台从服务器切换为主服务器，这就需要人工干预，费事费力，还会造成一段时间内服务不可用。这不是一种推荐的方式，更多时候，我们优先考虑哨兵模式。
➢ 如果网站请求流量较大，那么单台 tomcat 设备是无法承接这些流量的，这个时候就需要开始对服务器做集群。在多服务器下我们通常要在客户端和服务器之间用一定的条件(比如按业务划分了)做一个负载均衡服务器LB(load balance),将不同的请求划到不同的服务器上进行处理,这就可能出现我们在一台服务器上记录了sessionid而其他服务器上没有的情况,若服务器将请求转发到这个没有sessionid的服务器,那么请求就又变成无连接的了
这里介绍LVS集群的通用体系结构，设计原则和相应特点；LVS集群应用于建立可伸缩的Web，Media，Cache和Mail等网络服务。
注：在这里只是简单介绍了一下这几种技术，并不是特别详细，先对这些有个大概了解，方便以后的学习，如果感觉本文的内容说的不具体的话可以看一下这篇文章：CDN技术详解及实现原理，因为有些东西我还不懂，所以有些内容还未涉及到，请大家见谅。
一、简介 MogileFS是一款开源的分布式文件存储系统，由LiveJournal旗下的Danga Interactive公司开发。 Danga团队开发了包括 Memcached、MogileFS、Perlbal 等多个知名的开源项目。目前MogileFS的日益成熟使用此解决方法的公司越来越多，例如日本的又拍、digg、中国的豆瓣、1号店、大众点评、搜狗和安居客等，分别为所在的组织或公司管理着海量的图片。 和传统网络存储不一样的是分布式文件系统是将数据分散存储至多台服务器上，而网络文件系统往往是将所有的数
1、Architecture（架构） 2、Hierarchical namespace（层次命名空间） 3、Session（会话） 4、Watches（监视）
1.1 http反向代理服务器 在web站点前端，我们需要搭建一个反向代理服务器，用于负责接受用户的请求，请求包括动态和静态的内容请求。一般反向代理服务器的部署方案有HAProxy和Nginx，这里将
HDFS是最早的大数据存储系统，存储着宝贵的数据资产，各种新算法、框架要想得到广泛使用，必须支持HDFS，才能获取已存储在里面的数据。所以大数据技术越发展，新技术越多，HDFS得到的支持越多，越离不开HDFS。HDFS也许不是最好的大数据存储技术，但依然是最重要的大数据存储技术。
用户发送一个请求,智能DNS会向所有的节点发送一个探测指令,节点收到探测指令以后会主动判断自己和目标之间的距离,然后将探测的结果反馈给智能DNS,由智能DNS进行判断,最后返回综合评分最高的节点地址
校验节点是数据存储的“边界”，节点之间的数据构成了存储的一个单位。服务器通过检查这些节点是否正常、完备，可以判断存储服务是否正常。
一致性Hash算法背景，一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院中提出的，设计目标是为了解决分布式缓存数据变动和映射问题，某个机器宕机了，分母数量改变了，自然取余数不OK了。
ElasticJob分布式调度服务器包含两个角色分布为主服务器、从服务器。这里的主从服务器并不是传统意义上的主备。
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