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学了这篇 Zookeeper,分分钟钟写出分布式应用程序
Zookeeper 是 Apache 软件基金会顶级的开源项目之一,在我们熟知的分布式领域中,Dubbo 就是用它来实现服务注册与发现的,当然在 Kafka 中也有它的影子,主要用它来实现服务器之间的协调、生产者负载均衡、Topic 与 Broker 的注册等等,可见它的作用很强大,但是如果抛开这些开源的项目,让你来设计一个高可用的分布式架构,你可以胜任吗?那还用说?当然可以了!不过前提条件我们得有这方面的技能,所以还是要踏踏实实的去学习它,相信有了 Zookeeper 的介入,你定能会设计出属于自己的分布式应用程序,所以本场 Chat 你值得拥有! 在本场 Chat 中,会讲到如下内容: - Zookeeper 的核心理念与角色分析。 - 集群的搭建步骤与实操。 - 节点类型与常用命令。 - Zookeeper 的读写流程。 - ZAB协议的分析。 - Leader 挂掉之后的分析。 - 第一个Zookeeper 应用程序的讲解。 - 实现自己的服务注册、发现和负载均衡,掌握注册中心的精髓。 - 实现一个几乎“永不宕机”的 HA 架构。 - 分布式锁的实现,并与 Redis 实现的分布式锁做比较。 - 其他应用场景的介绍。 - 关于 Zookeeper 的一些思考。 - 做最后的总结。 温馨提示:实例代码使用的是 Java 语言。 适合人群: 对分布式架构设计感兴趣的所有开发人员。
千亿数据的潘多拉魔盒:从分库分表到分布式数据库
近年来,随着国内互联网行业的加速发展,以及摩尔定律的实效,千亿数据的潘多拉魔盒早已打开,传统的开源/商业关系数据库早已遇到了容量的瓶颈。而容量告警则不仅意味着业务发展收到影响,同时对现有系统的稳定性和可用性、可维护性,也带来极大的挑战。 从十年前起,淘宝等公司就遇到这类制约业务发展的技术问题,进而有了 TDDL 框架,2016 年当当网也发起了 Sharding-JDBC 项目,通过包装 JDBC,来屏蔽 MySQL 分库分表的逻辑,让业务系统想使用单机数据库一样方便。 后来,JDBC 封装框架逐渐演变到中间件,在 TDDL 的基础上,淘宝逐渐发展出来了 DRDS,在 Sharding-JDBC 转移到 Apache 和京东数科以后又孵化出来了 Sharding-Proxy,都是以一个虚拟的 MySQL Server 提供更透明和无侵入的客户端接入服务。其他的中间件,像 MyCat 和 DBLE 也方兴未艾。 另一方面,随着 Google 的 Spanner,阿里的 OceanBase 和 PolarDB,AWS 的 Aurora,PingCAP 的 TiDB,Cockroachlabs 的 CockroachDB 等商业或开源的技术作为代表,分布式数据库开始大规模兴起。这些技术试图通过一个直接的数据库来解决上述问题,而不仅仅是类库或中间件,这种增强 MySQL/PGSQL 的间接方式。当然,分布式数据库本身的复杂度,是另外一个话题。 以上种种对于企业来说,都是试图通过采用类似 Apache ShardingSphere 这种分布式的数据库中间件、或者 CockroachDB 这种分布式数据库作为整体解决方案,增强数据库的吞吐能力,保证高可用和实时强一致性的同时,实现线性的水平扩展能力,在一定规模上提升企业信息系统的数据管理上限。本文将从这个整体的发展过程谈起,详细介绍每一个阶段技术的特点、解决的问题,适用的场景,带领大家了解千亿数据的秘密。 计划写作大纲: - 从单机数据库讲起 - MySQL 的高可用与短板 - 分库分表的优势与陷阱 - 哪些场景下我们需要用分库分表 - 数据库中间件的技术选型 - 什么时候引入数据库中间件 - NoSQL 与 NewSQL - 当我们谈分布式数据库的时候,我们在谈什么 - 典型的几个分布式数据库
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