author/分散式和儲存的那些事

每個程式設計師都應該瞭解的分散式儲存那些事

儲存難做一是對於整體需求把握,儲存定位是什麼服務於什麼場景,再有就是儲存怎麼設計,設計一套儲存架構是一件很難的事,涉及擴充套件性、維護性、易用性,實現是一件更難的事情涉及單機儲存,分散式儲存的話還涉及分散式相關各種概

亞馬遜獲得加密與分散式資料儲存兩項專利

據11月14日報道,電子商務巨頭亞馬遜獲得了兩項與保護數字簽名完整性和改進分散式資料儲存方法相關的專利。美國專利商標局(USPTO)於11月13日由公佈了這兩項專利。 早在今年四月份,亞馬遜就首次提交了第一份專利

Facebook開源分散式日誌儲存系統LogDevice

Facebook開源 了他們的內部分散式日誌儲存專案LogDevice。它通過複製、持久日誌儲存和故障恢復實現寫入高可用性。 Facebook的大多數需要記錄日誌應用程式都需要寫入高可用性、持久的

分散式系統先寫DB還是先快取?

由於篇幅原因,這次先聊三個問題。首先就是我們應該“先寫DB還是快取?”。我想,只要你開始運用快取,這會是你第一個要好好思考的問題,否則在前方等待你的就是災難…… 一、先寫DB還是快取? 一個程式可以沒有

談談分散式事務TCC機制

前言 分散式事務是幾乎所有分散式微服務系統中,最棘手也是最重要的一個點了。在講解分散式事務前,先了解下資料庫事務的特性;資料庫事務的幾個特性:原子性(Atomicity )、一致性( Consistency

分散式資料一致性理解

點選藍色“喬志勇筆記”關注我喲 加個“星標”,第一時間獲取推送的文章哦! 一、基本概念: 1、關聯資料之間的邏輯關係是否正確 (資料約束一致). 理解為垂直方

分散式資料快取中的一致性雜湊演算法

一致性雜湊演算法在分散式快取領域的 MemCache,負載均衡領域的 Nginx 以及各類 RPC 框架中都有廣泛的應用,它主要是為了解決傳統雜湊函式新增雜湊表槽位數後要將關鍵字重新對映的問題。 本文會介紹

Redis高可用分散式

高可用 高可用(High Availability),是當一臺伺服器停止服務後,對於業務及使用者毫無影響。 停止服務的原因可能由於網絡卡、路由器、機房、CPU負載過高、記憶體溢位、自然災害等不可預期的原因導

分散式架構中資料一致性常見的幾個問題

轉載本文需註明出處:微信公眾號EAWorld,違者必究。 針對分散式架構下的資料一致性,大家也許會問這樣的問題:跨系統間分散式事務如何解決?系統內多個服務的分散式事務如何解決?一個服務內多個數據源

1746031411.055