集群是指将多台服务器集中在一起,每台服务器都实现相同的业务,做相同的事情。但是每台服务器并不是缺一不可,存在的作用主要是缓解并发压力和单点故障转移问题。我们可以利用一些廉价的符合工业标准的硬件构造高扩展、高性能、低成本、高可用的系统。
还是很多很多年前,做过一个小系统,是一个和支付相关的小系统。因为是一个小系统,所以一切都那么简单。一台应用服务器,一台数据库服务器;文件、图片都放在应用服务器上,一切都是那么的平淡,一切都是那么的理所当然。
在线直播源码对服务器的储存空间依赖性极强,主要在于直播间录像的储存需要用到大量的内存。在使用分布式是部署时,通常在线直播源码也会使用分布式存储的方式来利用多台存储服务器共同分担存储负荷,以此达到提高系统可靠性和可用性的目的。
我们知道以往资料要放到 M 台服务器上,最简单的方法就是取余数 (hash_value % M) 然后放到对应的服务器上,那就是当添加或移除服务器时,缓存重组的代价相当巨大。添加服务器后,余数就会产生巨变,这样就无法获取与保存时相同的服务器, 从而影响缓存的命中率。
简而言之,采用分布式系统,分布式应用和服务,分布式数据和存储,分布式静态资源,分布式计算,分布式配置和分布式锁。
1.1 高并发,大流量 1.2 海量数据 存储及管理海量数据,需要大量服务器 1.3 高可用: 7 * 24 小时服务 1.4 用户分布广泛,网络环境复杂 1.5 安全环境恶劣 大型网站几乎每天都被黑客攻击 1.6 需求快速变更,发布频繁 1.7 渐进式发展
我们先看一下分布式事务的需求是如何产生的,以及应用服务器是如何支持分布式事务管理的。
本文介绍了分布式TensorFlow的基本概念、架构以及实践案例,重点讲解了多任务集群的构建、分布式训练和推理,以及如何在不同的场景下使用分布式TensorFlow。
AI UNION 人工智能产业技术创新战略联盟 这里是人工智能联盟,汇聚了最新的AI新闻资讯,还有最前沿的国内外AI开源技术,最具价值的AI创新企业,最具权威的行业导师,和最具实力的创投机构!如果你身处AI圈,那么在这里你不但能找到你最需要的,还能发现你意想不到的。 通过多 GPU 并行的方式可以有很好的加速效果,然而一台机器上所支持的 GPU 是有限的,因此本文介绍了分布式 TensorFlow。分布式 TensorFlow 允许我们在多台机器上运行一个模型,所以训练速度或加速效果能显著地提升。本文简要概
进入大数据学习当中,相关的专业词汇很多,尤其是涉及到技术概念,对于概念词汇的理解,对于后续的技术学习和掌握,也是有好处的。今天我们来着重讲解大数据当中的两个重要概念,分布式计算以及服务器集群。
前言 沉思君在之前的文章《谈谈HTTP状态保持》里介绍了有关HTTP状态保持的知识点,我们知道HTTP协议本身是无状态的,因此在使用HTTP协议进行通信的过程中,需要借助Session机制进行状态的保持。然而在大型网站中,我们的服务器数量通常不止一台,可能是几十台甚至几百台之多,用户发起的HTTP请求通常要经过像Ngnix之类的负载均衡器之后,再路由到具体的服务器上,由于Session默认是存储在单机服务器内存中的,因此在分布式环境下同一个用户发送的多次HTTP请求可能会先后落到不同的服务器上,导致后面发起
在使用 HTTP 协议传递参数时,无论是 GET 方法,还是 POST 方法,都是不安全的,可以使用抓包工具抓取到敏感信息
开头的话,架构多半和业务关联在一起,如果只是简单的图书管理系统、选课系统或者什么简单的财务系统,用不着分布式。只有大型公司、高并发的业务才需要分布式的帮助。当然,架构本身要和业务模型紧密配合才能发挥作用。
我们知道如要要从磁盘取数据,需要告诉控制器从哪取,取多长等信息,如果这步由应用来做,那实在太麻烦。所以操作系统提供了一个中间层,它管理本地的磁盘存储资源、提供文件到存储位置的映射,并抽象出一套文件访问接口供用户使用。对用户来说只需记住文件名和路径,其他的与磁盘块打交道的事就交给这个中间层来做,这个中间层即为文件系统。
随着越来越多的人参与到互联网的浪潮来,曾经的单体应用架构越来越无法满足需求,所以,分布式集群架构出现,也因此,分布式搭建开发成为了Web开发者必掌握的技能之一。那什么是分布式呢?怎么实现分布式以及怎么处理分布式带来的问题呢?本系列文章就来源于对分布式各组件系统的学习总结,包含但不限于Zookeeper、Dubbo、消息队列(ActiveMQ、Kafka、RabbitMQ)、Nosql(Redis、MongoDB)、Niginx、分库分表MyCat、Netty等内容。作为跟大多数人一样的学习使用者,而非布道者,个人理解难免会有偏差或是其它错误,希望各位读者不吝指教。
面对直播软件源码的高并发问题,分布式和集群有着不同的解决方式,关于分布式和集群的优劣势探讨也是直播软件源码开发中经常会遇到的,看似相同的两个方式面对高并发有什么优缺点呢?
分布式是指将一个业务拆分不同的子业务,分布在不同的机器上执行,集群是指多台服务器集中在一起,实现同一业务,可以视为一台计算机,一个云计算平台,就是通过一套软件系统把分布式部署的资源集中调度使用。要应对
分布式是指将一个业务拆分不同的子业务,分布在不同的机器上执行,集群是指多台服务器集中在一起,实现同一业务,可以视为一台计算机,一个云计算平台,就是通过一套软件系统把分布式部署的资源集中调度使用。要应对大并发,要实现高可用,既需要分布式,也离不开集群。
分布式,就是将一个大的项目,分为不同的业务,每一个业务都在不同的服务器上面,之前做的集中式的项目,就是在一个服务器上面,现在是在不同的服务器上面,所以通俗点说这就是分布式。
沉思君在之前的文章《谈谈HTTP状态保持》里介绍了有关HTTP状态保持的知识点,我们知道HTTP协议本身是无状态的,因此在使用HTTP协议进行通信的过程中,需要借助Session机制进行状态的保持。然而在大型网站中,我们的服务器数量通常不止一台,可能是几十台甚至几百台之多,用户发起的HTTP请求通常要经过像Ngnix之类的负载均衡器之后,再路由到具体的服务器上,由于Session默认是存储在单机服务器内存中的,因此在分布式环境下同一个用户发送的多次HTTP请求可能会先后落到不同的服务器上,导致后面发起的HTTP请求无法拿到之前的HTTP请求存储在服务器中的Session数据,从而使得Session机制在分布式环境下失效。
集群是指将多台服务器集中在一起,每台服务器都实现相同的业务,做相同的事;但是每台服务器并不是缺一不可,存在的主要作用是缓解并发能力和单点故障转移问题。
Apache有个非常棒的开源项目叫做Zookeeper,用于管理大量主机的分布式协调服务,很多人对Zookeeper的原理不太了解,那么本文瑞哥就带大家学习一下Zookeeper的基本原理。
IDF05(Intel Developer Forum 2005)上,Intel首席执行官Craig Barrett就取消4GHz芯片计划一事,半开玩笑当众单膝下跪致歉,给广大软件开发者一个明显的信号,单纯依靠垂直提升硬件性能来提高系统性能的时代已结束,分布式开发的时代实际上早已悄悄地成为了时代的主流。
分布式开发的时代实际上早已悄悄地成为了时代的主流,吵得很热的云计算实际上只是包装在分布式之外的商业概念,很多开发者(包括我)都想加入研究云计算这个潮流,在 Google 上通过 “云计算” 这个关键词来查询资料,查到的都是些概念性或商业性的宣传资料,其实真正需要深入的还是那个早以被人熟知的概念——分布式。
如何打造一个高可用、高性能、易扩展、可伸缩且安全的应用系统?相信这是困扰着无数开发者的难题,在这里我们以一个网站为例,来讨论一下如何做好大型应用系统的架构设计。
描述:通常服务器操作系统使用 linux,应用程序使用 PHP 开发,然后部署在 Apache 上,数据库使用 Mysql,通俗称为 LAMP。汇集各种免费开源软件以及一台廉价服务器就可以开始系统的发展之路了。
原文来自Kadira Voice,标题为「Meteor’s Reactive GraphQL Is Just Awesome」。 Meteor正在着手开发一套响应式的GraphQL实现,他们在前几天放出了一份high-level technical documentation。这篇文章是该设计文档的总结和我对这个项目的一些想法。 这是 GraphQL GraphQL 是一个Facebook提出的应用层的查询语言。它有许多的伴随工具和库,比如Relay,GraphiQL,和express-graphql。同时
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在IDF05(Intel Developer Forum 2005)上,Intel首席执行官Craig Barrett就取消4GHz芯片计划一事,半开玩笑当众单膝下跪致歉,给广大软件开发者一个明显的信号,单纯依靠垂直提升硬件性能来提高系统性能的时代已结束,分布式开发的时代实际上早已悄悄地成为了时代的主流。
对于大部分前端同学来说,后台服务或者整个网站架构是个黑盒,前端工程师所看到所接触的业务只是冰山一角。
在IDF05(Intel Developer Forum 2005)上,Intel首席执行官Craig Barrett就取消4GHz芯片计划一事,半开玩笑当众单膝下跪致歉,给广大软件开发者一个明显的信号,单纯依靠垂直提升硬件性能来提高系统性能的时代已结束,分布式开发的时代实际上早已悄悄地成为了时代的主流,吵得很热的云计算实际上只是包装在分布式之外的商业概念,很多开发者(包括我)都想加入研究云计算这个潮流,在google上通过“云计算”这个关键词来查询资料,查到的都是些概念性或商业性的宣传资料,其实真正需要深入的还是那个早以被人熟知的概念------分布式。
网站都是从小网站一步一步发展为大型网站的,而这之中的挑战主要来自于庞大的用户、安全环境恶劣、高并发的访问和海量的数据,任何简单的业务处理,一旦需要处理数以 P 计的数据和面对数以亿计的用户时,问题就会
1:分布式是指将不同的业务分布在不同的地方。而集群指的是将几台服务器集中在一起,实现同一业务。
从字面上来看,ZooKeeper表示动物园管理员,这是一个十分奇妙的名字,我们又想起了Hadoop生态系统中,许多项目的Logo都采用了动物,比如Hadoop采用了大象的形象,所以我们可以猜测ZooKeeper就是对这些动物进行一些管理工作的。
一个是3个字,另一个2个字 集群一般被分为三种类型,高可用集群(High-availability (HA) clusters )如RHCS、LifeKeeper等,负载均衡集群(Load balancing clusters )如LVS等、高性能运算集群(High-performance (HPC) clusters);分布式应该是高性能运算集群范畴内。 Restful+ZooKeeper+FastDFS+ActiveMQ+Nginx+Dubbo+Maven+Druid+Tomcat+MySQL+Spri
又这么晚睡...今天是老兄弟小贤子的生日,曾经的八班男神,哈哈。匆匆从龙海赶回来,顾不上沙茶面了。祝兄弟愿望成真,在大四有更多的突破! 00x1:DNS服务器的介绍 作为重要的互联网基础设施,难免成为黑客的重点攻击目标,服务的稳定性尤为重要。DNS服务器分为:主服务器、备份服务器和缓存服务器。DNS主服务器,这是主要的服务器,它在内存和磁盘上都保持有整个数据库的拷贝。如果系统崩溃,该数据库能重载到内存中。 DNS辅服务器,起辅助的作用,它获得一份来自主DNS服务器
今天我会跟大家分享的是,我们在做大型网站基础架构的时候,要知道的这八个架构范式,帮助大家了解大型网站架构中相对成熟且经过大量案例检验的这些技术和方案。
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。
域名系统(Domain Name System,也就是 DNS)被用来将人类可读的诸如 www.dyn.com 这样的主机名称处理成类似 204.13.248.115 的机器可读的 IP 地址。DNS 也提供一些关于域名的其他信息,比如邮件服务(译注:可参阅 https://baike.baidu.com/item/邮件服务器#3_4)。
客户端(浏览器)缓存 前端页面缓存(squid) 页面片段缓存ESI(Edge Side Includes) 本地数据缓存
集群是一组协同工作的服务实体,用以提供比单一服务实体更具扩展性与可用性的服务平台。在客户端看来,一个集群就象是一个服务实体,但事实上集群由一组服务实体组成。与单一服务实体相比较,集群提供了以下两个关键特性:
distributed system is one in which components located at networked computers communicate and coordinate their actions only by passing messages(分布式系统是指位于网络计算机的组件仅通过传递消息来通信和协调其行为的系统。)
集群是一组协同工作的服务实体,用以提供比单一服务实体更具扩展性与可用性的服务平台。在客户端看来,一个集群就象是一个服务实体,但事实上集群由一组服务实体组成。与单一服务实体相比较,集群提供了以下两个关键特性: image.png 先说区别: 一句话:分布式是并联工作的,集群是串联工作的。 1:分布式是指将不同的业务分布在不同的地方。 而集群指的是将几台服务器集中在一起,实现同一业务。 分布式中的每一个节点,都可以做集群。 而集群并不一定就是分布式的。 举例:就比如新浪网,访问的人多了,他可以做一个群集,前
alibaba有好几个分布式框架,主要有:进行远程调用(类似于RMI的这种远程调用)的(dubbo、hsf),jms消息服务(napoli、notify),KV数据库(tair)等。 这个框架/工具/产品在实现的时候,都考虑到了容灾,扩展,负载均衡,于是出现一个配置中心(ConfigServer)的东西来解决这些问题。
网站的架构通常都是逐渐演化完善的,下面就是一个常规的成长过程 (1)初识阶段 一台服务器 最初的架构,应用程序、数据库、文件都部署在一台服务器上 (2)应用服务和数据服务分离 随着业务的扩展,一台
1.elastic-job是什么? elastic-job是当当内部应用框架ddframe中dd-job的作业模块中分离出来的分布式弹性作业框架。 2. 什么是作业调度(定时任务)? 作业即定时任务。
该文介绍了分布式系统的基本概念、设计原则、关键技术、实践案例以及未来展望。主要目的是让读者快速了解分布式系统的来龙去脉,了解它的产生背景、使用场景、主要使用技术以及优秀的实践案例。
微服务架构风格,就像是把一个单独的应用程序开发为一套小服务,每个小服务运行在自 己的进程中,并使用轻量级机制通信,通常是 HTTP API。这些服务围绕业务能力来构建, 并通过完全自动化部署机制来独立部署。这些服务使用不同的编程语言书写,以及不同数据 存储技术,并保持最低限度的集中式管理。
我们知道,“高并发”是现在系统架构设计的核心关键词。一个架构师如果设计、开发的系统不支持高并发,那简直不好意思跟同行讨论。但事实上,在架构设计领域,高并发的历史非常短暂,这一架构特性是随着互联网,特别是移动互联网的发展才逐渐变得重要起来的。
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