分布式系统架构_分布式事物_分布式系统原理

教程分享 > Java教程 (1482) 2024-07-19 17:01:38

引言

    随着大数据时代的到来。大多数之前业务系统已经无法承受大数据带来的冲击。各个大公司小公司都在考虑如何优化自己的业务系统。提高业务能力减少成本支出。随之就引出了 分布式系统

一.为什么要进行分布式系统架构

  大多数的开发者大多数的系统可能从来没接触过分布式系统,也根本没必要进行分布式系统架构,为什么?因为在访问量或者QPS没有达到单台机器的性能瓶颈的时候,根本没必要进行分布式架构。那如果业务量上来了,一般会怎么解决呢?

    首先考虑的就是机器升级。机器配置的垂直扩展,首先要找到当前性能的瓶颈点,是CPU,是内存,是硬盘,还是带宽。砸钱加CPU,砸钱换SSD硬盘,砸钱换1T内存,这通常是解决问题最直接也最高效的方法。带宽不够?加带宽,1G不够用100G。CPU 8核不够?搞32核96核。这是绝大多数公司能思考到的第一个方案,也是最高效最快最安全的方法,立竿见影。

    其次就是系统拆分,将所提供服务的主流程以及支线流程梳理出来,按照流程进行系统拆分。如同一棵树,核心业务作为主干流程,其他系统按照需要进行拆分,如同树的开枝散叶。所采取的方式有这么一些,按前后端进行拆分,按照领域拆分,按团队拆分,当然通常来说这些拆分基本都要跟着组织架构走。

    再不行就进行技术升级,更换更加高效或者场景适合的技术。比如从 Oracle 更换到HBase。从A数据库连接池更换到B数据库连接池。技术的变革对于业务量的支持也是非常巨大的,同一台机器不同的技术,效能发挥的程度可以说有天壤之别。

    最后的最后手段才会考虑分布式架构,实在是砸不出这么多钱了,实在是没办法了。因为分布式架构肯定会带来非常多非常多的一致性问题,原本只需要访问一台机器,现在需要访问N台,那么这N台机器的一致性怎么保证,以前撑死搞个主从备份就算完了,定时同步一下数据就好,现在N台设备的数据怎么管理,甚至这个集群本身怎么管理,都会成为一个致命的问题。

    所以只有等业务量到达一定程度了,单台机器扛不住了,才会开始堆钱升级机器,系统拆分,换技术,继续堆钱升级机器,系统拆分...周而复始,发现成本太高或者技术已经到达上线了。最后没办法,就选择分布式架构了。

但是分布式架构的优势也是明显的,用一群低廉的设备,来提供一个高性能高吞吐量的稳定的系统,下面开始说说常见的分布式集群的架构。

二.分布式系统架构的几种模式

2.1纯负载均衡模式

    在集群前面,前置一个流量分发的组件进行流量分发,整个集群的机器提供无差别的服务,这在常见的 web 服务器中是最最常见的。目前比较主流的方式就是整个集群机器上云,根据实时的调用量进行云服务器弹性伸缩。常见的负载均衡有硬件层面的 F5、软件层面的 nginx 等。
传统负载均衡

2.2领导选举型

整个集群的消息都会转发到集群的领导这里,是一种 master-slavers,区别只是这个 master 是被临时选举出来的,一旦 master 宕机,集群会立刻选举出一个新的领导,继续对外提供服务。使用领导选举型架构的典型的应用有 ElasticSearch,zookeeper。
领导选举

2.3区块链型
整个集群的每一个节点都可以进行记录,但是记录的内容要得到整个集群 N 个机器的认可才是合法的。典型的应用有 Bit Coin,以及 Hyperledger。

整个集群的消息都会转发到集群的领导这里,是一种 master-slavers,区别只是这个 master 是被临时选举出来的,一旦 master 宕机,集群会立刻选举出一个新的领导,继续对外提供服务。使用领导选举型架构的典型的应用有 ElasticSearch,zookeeper。

2.4master-slaver型

整个集群以某台 master 为中枢,进行集群的调度。交互是这样,一般会把所有的管理类型的数据放到 master 上,而把具体的数据放到 slaver 上,实际进行调用的时候,client 先调用 master 获取数据所存放的 server 的 信息,再自行跟 slave 进行交互。典型的系统有 Hadoop。集群,HBase 集群,Redis 集群等。
整个集群以某台 master 为中枢,进行集群的调度。交互是这样,一般会把所有的管理类型的数据放到 master 上,而把具体的数据放到 slaver 上,实际进行调用的时候,client 先调用 master 获取数据所存放的 server 的 信息,再自行跟 slave 进行交互。典型的系统有 Hadoop。集群,HBase 集群,Redis 集群等。

2.5规则型一致性Hash

这种架构类型一般出现在数据库分库分表的设计中。按照规则进行分库分表,在查询之前使用规则引擎进行库和表的确认,再对具体的应用进行访问。为什么要用一致性 Hash ?其实用什么都可以,只是对于这类应用来说一致性 Hash 比较常见而已。
这种架构类型一般出现在数据库分库分表的设计中。按照规则进行分库分表,在查询之前使用规则引擎进行库和表的确认,再对具体的应用进行访问。为什么要用一致性 Hash ?其实用什么都可以,只是对于这类应用来说一致性 Hash 比较常见而已。
 

https://www.leftso.com/article/347.html

相关文章
FastDFS分布式文件系统的下载和安装配置,FastDFS,FastDFS安装配置,分布式文件系统
       在使用微服务架构中,我们已经克服许多微服务架构导致的遗留问题,它允许我们创建稳定的分布式应用程序,并对代码、团队规模、维护、发布周期、云服务等进行所需的控制
linux系统之centos 7 安装和配置redis,redis是一个高性能的key-value数据库,通常用于分布式缓存
java 高并发web系统解决方案架构设计
1.开启事物通过注解开启@EnableTransactionManagement 提示: Spring Boot  以Spring 5.0为基础的版本无需注解自动开启事物2.测试事物首先查询数据...
演示项目源码下载:(访问密码:9987)spring-cloud-zipkin.zipZipkin是非常有效的工具分布追踪在微服务生态系统
1. 什么是 spring cloud?spring cloud 是一系列框架的有序集合
linux系统中ftp 上传和下载文件shell脚本编写
Linux系统SSH命令基础用法,Linux,Linux系统
一、QPS/TPSQPS:Queries Per Second意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准
事务有四个特性:ACID原子性(Atomicity):事务是一个原子操作,由一系列动作组成
Hyper-V 微软windows系统自带虚拟机软件介绍