分布式数据库研究现状及发展趋势摘要随着大数据、云时代的到来，数据库应用需求的拓展和计算机硬件环境的变化，使分布式数据库系统应运而生。为了符合当今信息系统的应用需求和企业组织的管理思想和管理模式。分布式数据库提供了解决整个信息资产被分裂所成的信息孤岛，为孤岛联系在一起提供桥梁。本文主要介绍数据库数据存储特点，以及分布式数据库灾备的实现方法。 关键词分布式数据库；发展趋势；现状及问题 1.引言 当今社会已进入了信息时代，人们将越来越多的信息存储在网络中的计算机上。如何更有效地存储、管理、共享和提取信息，越来越引起人们的关注。随着大数据、云时代的到来，数据库应用需求的拓展和计算机硬件环境的变化，集中式数据库已经不能满足人们的需求，因此分布式数据库系统应运而生，并且得到迅速发展。 分布式数据库是指利用高速计算机网络将物理上分散的多个数据存储单元连接 起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上，以获取更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来，随着数据量的高速增长，分布式数据库技术也得到了快速的发展，传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式架构发展，基于关系型的分布式数据库在保留了传统数据库的数据模型和基本特征下，从集中式存储走向分布式存储，从集中式计算走向分布式计算。 分布式数据库系统是由分布于多个计算机结点上的若干个数据库组成，,每个子数据库系统都是一个独立的数据库系统，它们都拥有各自的数据库、中央处理机、终端，以及各自的局部数据库管理系统，分布式数据库在使用上可视为一个完整的数据库,而实际上它是分布在地理分散的各个结点上，它的数据存储方式与集中式数
６苏州大学学报（工科版）第３０卷 图１Ｉ－ＩＤＦＳ架构 ２ＨＤＦＳ与ＬｉｎｕｘＦＳ比较 ＨＤＦＳ的节点不管是ＤａｔａＮｏｄｅ还是ＮａｍｅＮｏｄｅ都运行在Ｌｉｎｕｘ上，ＨＤＦＳ的每次读／写操作都要通过ＬｉｎｕｘＦＳ的读／写操作来完成，从这个角度来看，ＬｉｎｕｘＰＳ是ＨＤＦＳ的底层文件系统。 ２．１目录树（ＤｉｒｅｃｔｏｒｙＴｒｅｅ） 两种文件系统都选择“树”来组织文件，我们称之为目录树。文件存储在“树叶”，其余的节点都是目录。但两者细节结构存在区别，如图２与图３所示。 一二 Ｒｏｏｔ ＼ 图２ＩｔＤＦＳ目录树围３ＬｉｎｕｘＦＳ目录树 ２．２数据块（Ｂｌｏｃｋ） Ｂｌｏｃｋ是ＬｉｎｕｘＦＳ读／写操作的最小单元，大小相等。典型的ＬｉｎｕｘＦＳＢｌｏｃｋ大小为４ＭＢ，Ｂｌｏｃｋ与ＤａｔａＮ－ｏｄｅ之间的对应关系是固定的、天然存在的，不需要系统定义。 ＨＤＦＳ读／写操作的最小单元也称为Ｂｌｏｃｋ，大小可以由用户定义，默认值是６４ＭＢ。Ｂｌｏｃｋ与ＤａｔａＮｏｄｅ的对应关系是动态的，需要系统进行描述、管理。整个集群来看，每个Ｂｌｏｃｋ存在至少三个内容一样的备份，且一定存放在不同的计算机上。 ２．３索引节点（ＩＮｏｄｅ） ＬｉｎｕｘＦＳ中的每个文件及目录都由一个ＩＮｏｄｅ代表，ＩＮｏｄｅ中定义一组外存上的Ｂｌｏｃｋ。 ＨＤＰＳ中ＩＮｏｄｅ是目录树的单元，ＨＤＦＳ的目录树正是在ＩＮｏｄｅ的集合之上生成的。ＩＮｏｄｅ分为两类，一类ＩＮｏｄｅ代表文件，指向一组Ｂｌｏｃｋ，没有子ＩＮｏｄｅ，是目录树的叶节点；另一类ＩＮｏｄｅ代表目录，没有Ｂｌｏｃｋ，指向一组子ＩＮｏｄｅ，作为索引节点。在Ｈａｄｏｏｐ０．１６．０之前，只有一类ＩＮｏｄｅ，每个ＩＮｏｄｅ都指向Ｂｌｏｃｋ和子ＩＮ－ｏｄｅ，比现有的ＩＮｏｄｅ占用更多的内存空间。 ２．４目录项（Ｄｅｎｔｒｙ） Ｄｅｎｔｒｙ是ＬｉｎｕｘＦＳ的核心数据结构，通过指向父Ｄｅｎ姆和子Ｄｅｎｔｒｙ生成目录树，同时也记录了文件名并 指向ＩＮｏｄｅ，事实上是建立了＜ＦｉｌｅＮａｍｅ，ＩＮｏｄｅ＞，目录树中同一个ＩＮｏｄｅ可以有多个这样的映射，这正是连
服务器高并发解决方案 篇一：JAVA WEB高并发解决方案 java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法（java教程,java处理大量数据，java高负载数据）一：高并发高负载类网站关注点之数据库没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是的应用，数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的，可能最初是一个mysql 主机，当数据增加到100万以上，那么，MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S（主-从）方式进行同步复制，将查询和操作和分别在不同的服务器上进行操作。我推荐的是M-M-Slaves方式，2个主Mysql，多个Slaves，需要注意的是，虽然有2个Master，但是同时只有1个是Active，我们可以在一定时候切换。之所以用2个M，是保证M不会又成为系统的SPOF。 Slaves可以进一步负载均衡，可以结合LVS,从而将select操作适当的平衡到不同的slaves上。 以上架构可以抗衡到一定量的负载，但是随着用户进一步增加，你的用户表数据超过1千万，这时那个M变成了SPOF。你不能任意扩充Slaves，否则复制同步的开销将直线上升，怎么办？我的方法是表分区，从业务层面上进行分区。最简单的，以用户数据为例。根据一定的切分方式，比如id，
切分到不同的数据库集群去。 全局数据库用于meta数据的查询。缺点是每次查询，会增加一次，比如你要查一个用户nightsailer,你首先要到全局数据库群找到nightsailer对应的cluster id，然后再到指定的cluster找到nightsailer的实际数据。 每个cluster可以用m-m方式，或者m-m-slaves方式。这是一个可以扩展的结构，随着负载的增加，你可以简单的增加新的mysql cluster进去。 需要注意的是： 1、禁用全部auto_increment的字段 2、id需要采用通用的算法集中分配 3、要具有比较好的方法来监控mysql主机的负载和服务的运行状态。如果你有30台以上的mysql数据库在跑就明白我的意思了。 4、不要使用持久性链接（不要用pconnect）,相反，使用sqlrelay这种第三方的数据库链接池，或者干脆自己做，因为php4中mysql的链接池经常出问题。 二：高并发高负载网站的系统架构之HTML静态化 其实大家都知道，效率最高、消耗最小的就是纯静态化 /shtml/XX07/的html页面，所以我们尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实
分布式环境下session的存储的几个解决方案企业级应用系统很少是部署在单台服务器上的，这样就带来了跨服务器如何进行session共享的问题，笔者提供了两种方案，分别适用于两种不同场合，持久化session适合于高可靠性的环境，性能上可能有所损坏，而基于memcache 的解决方案相对来说性能较好，但一旦memcache重启，数据丢失。 分布式session之持久化 以mysql举例 1.建立数据库 Sql代码 1.create database session_persistence; 2. https://www.doczj.com/doc/1215567802.html,e session_persistence; 4. 5.create table session( 6. session_id varchar(100) NOT NULL, 7. valid_session char(1) NOT NULL, 8. max_inactive int(11) NOT NULL, 9. last_access bigint(20) NOT NULL, 10. app_name varchar(255) DEFAULT NULL, 11. session_data mediumblob, 12.primary key (session_id), 13.KEY kapp_name (app_name)
14.) engine=InnoDB default charset=utf8; 注:表的字段必须和下面的配置对应 2.配置tomcat的context.xml Xml代码 1. HDFS分布式文件系统具备的优点 随着互联网数据规模的不断增大，对文件存储系统提出了更高的要求，需要更大的容量、更好的性能以及更高安全性的文件存储系统，与传统分布式文件系统一样，HDFS分布式文件系统也是通过计算机网络与节点相连，但也有优于传统分布式文件系统的优点。 1. 支持超大文件 HDFS分布式文件系统具有很大的数据集，可以存储TB或PB级别的超大数据文件，能够提供比较高的数据传输带宽与数据访问吞吐量，相应的，HDFS开放了一些POSIX的必须接口，容许流式访问文件系统的数据。 2. 高容错性能 HDFS面向的是成百上千的服务器集群，每台服务器上存储着文件系统的部分数据，在集群的环境中，硬件故障是常见的问题，这就意味着总是有一部分硬件因各种原因而无法工作，因此，错误检测和快速、自动的恢复是HDFS最核心的架构目标，因此，HDFS具有高度的容错性。 3. 高数据吞吐量 HDFS采用的是“一次性写，多次读”这种简单的数据一致性模型，在HDFS 中，一个文件一旦经过创建、写入、关闭后，一般就不需要修改了，这样简单的一致性模型，有利于提高吞吐量。 4. 流式数据访问 HDFS的数据处理规模比较大，应用一次需要访问大量的数据，同时这些应用一般都是批量处理，而不是用户交互式处理，应用程序能以流的形式访问数据 集。 Hadoop已经迅速成长为首选的、适用于非结构化数据的大数据分析解决方案，HDFS分布式文件系统是Hadoop的核心组件之一，保证了大数据的可靠存储，与MapReduce配合使用，可以对结构化和复杂大数据进行快速、可靠分析，从而为企业做出更好的决策，促进收入增长，改善服务，降低成本提供有力支撑！ 对于我们开发的网站，如果网站的访问量非常大的话，那么我们就需要考虑相关的并发访问问题了。而并发问题是绝大部分的程序员头疼的问题， 但话又说回来了，既然逃避不掉，那我们就坦然面对吧~今天就让我们一起来研究一下常见的并发和同步吧。 为了更好的理解并发和同步，我们需要先明白两个重要的概念:同步和异步 1、同步和异步的区别和联系 所谓同步，可以理解为在执行完一个函数或方法之后，一直等待系统返回值或消息，这时程序是出于阻塞的，只有接收到 返回的值或消息后才往下执行其它的命令。 异步，执行完函数或方法后，不必阻塞性地等待返回值或消息，只需要向系统委托一个异步过程，那么当系统接收到返回 值或消息时，系统会自动触发委托的异步过程，从而完成一个完整的流程。 同步在一定程度上可以看做是单线程，这个线程请求一个方法后就待这个方法给他回复，否则他不往下执行(死心眼)。 异步在一定程度上可以看做是多线程的(废话，一个线程怎么叫异步)，请求一个方法后，就不管了，继续执行其他的方法。 同步就是一件事，一件事情一件事的做。 异步就是，做一件事情，不引响做其他事情。 例如：吃饭和说话，只能一件事一件事的来，因为只有一张嘴。 但吃饭和听音乐是异步的，因为，听音乐并不引响我们吃饭。 对于Java程序员而言，我们会经常听到同步关键字synchronized，假如这个同步的监视对象是类的话，那么如果当一个对象 访问类里面的同步方法的话，那么其它的对象如果想要继续访问类里面的这个同步方法的话，就会进入阻塞，只有等前一个对象 执行完该同步方法后当前对象才能够继续执行该方法。这就是同步。相反，如果方法前没有同步关键字修饰的话，那么不同的对象 可以在同一时间访问同一个方法，这就是异步。 在补充一下(脏数据和不可重复读的相关概念): 脏数据 脏读就是指当一个事务正在访问数据，并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时，另外一个事务也访问这个数据，然后使用了这 分布式数据库研究现状及发展趋势 摘要随着大数据、云时代的到来，数据库应用需求的拓展和计算机硬件环境的变化，使分布式数据库系统应运而生。为了符合当今信息系统的应用需求和企业组织的管理思想和管理模式。分布式数据库提供了解决整个信息资产被分裂所成的信息孤岛，为孤岛联系在一起提供桥梁。本文主要介绍数据库数据存储特点，以及分布式数据库灾备的实现方法。 关键词分布式数据库；发展趋势；现状及问题 1.引言 当今社会已进入了信息时代，人们将越来越多的信息存储在网络中的计算机上。如何更有效地存储、管理、共享和提取信息，越来越引起人们的关注。随着大数据、云时代的到来，数据库应用需求的拓展和计算机硬件环境的变化，集中式数据库已经不能满足人们的需求，因此分布式数据库系统应运而生，并且得到迅速发展。 分布式数据库是指利用高速计算机网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上，以获取更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来，随着数据量的高速增长，分布式数据库技术也得到了快速的发展，传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式架构发展，基于关系型的分布式数据库在保留了传统数据库的数据模型和基本特征下，从集中式存储走向分布式存储，从集中式计算走向分布式计算。 分布式数据库系统是由分布于多个计算机结点上的若干个数据库组成，,每个子数据库系统都是一个独立的数据库系统，它们都拥有各自的数据库、中央处理机、终端，以及各自的局部数据库管理系统，分布式数据库在使用上可视为一个完整的数据库 ,而实际上它是分布在地理分散的各个结点上，它的数据存储方式与集中式数据库系统不同，数据被分片并分散存储于网络中不同的存储节点之上，并且每一个分片都有2到3个副本，以保证数据可靠性，但每一个存储节点上都只有部分数据，没有一个存储节点存有这样将为分布式数据库灾备的实现带来挑战，传统的基于卷、基于集中存储、基于传统数据库的两地三中心解决方案将不再适用于分布式环境灾备的实现，本文将主要介绍分布式数据库数据存储特点，以及分布式数据库灾备的实现方法。 Java架构师必备知识点（高级程序员教程） 2019年3月 一、并发编程 1.线程安全： 当多个线程访问某一个类（对象）时这个类始终都能表现出正确的行为，那么这个类（对象和方法）就是线程安全的。 2.synchronized： 可以在任意对象以及方法上加锁，而加锁的这段代码称为"互斥区"或者"临界区"。 一个线程想要执行synchronized修饰的方法里的内容，首先是尝试获得锁，如果拿到锁，执行synchronized方法体里面的内容 如果拿不到那么这个线程会不断的尝试获得这把锁，直到拿到为止，而且是多个线程去竞争这把锁。 3.多个线程多个锁： 多个线程，每个线程都将可以拿到自己指定的锁，分别获得锁之后，执行synchronized方法体的内容， 关键字synchronized获得的锁都是对象锁，而不是把一段代码（方法）当做锁，在静态方法上机上synchronized获得的锁为类级别的锁，表示锁定类。 4.对象锁的同步和异步： 同步synchronized：同步就是共享，同步的目的是为了线程安全，对于线程安全需要满足两个特性：原子性（同步）、可见性。 异步asynchronized：异步就是独立，相互之间不受任何制约。 5.脏读： 对于对象的同步和异步方法，我们在设计程序的时候，一定要考虑问题的整体，不然就会出现数据不一致错误，很经典的错误就是脏读（dityread）。 在我们对一个对象的方法加锁的时候，需要考虑业务的整体性，即为setValue和getValue方法同时加锁synchronized同步关键字 保证（service）业务逻辑层的原子性，不然会出现业务逻辑错误。 6.synchronized锁重入： 关键字synchronized拥有重入锁的功能，也就是在使用synchronized时，当一个线程得到一个对象的锁后，再次请求此对象时是可以再次得到该对象的锁。 7.出现异常，锁自动释放： 对于web应用程序，异常释放锁的情况，如果不及时处理，很可能对应用程序业务逻辑产生严重的错误。 比如：现在执行一个队列任务，很多对象都去在等待一个对象正确执行完毕再释放锁， 但是一个对象出现由于异常的出现，导致业务逻辑没有正常执行完毕，就是释放了锁，那么后面的对象执行的都是错误的业务逻辑。 8.synchronized代码块： 使用synchronized声明的方法在某些情况下是有弊端的，比如：A线程方法调用一个时间很长的任务，那么B线程 必须等待很长的时间才能执行，这样的情况下可以使用synchronized代码块去优化代码执行时间，也就是减小锁的时间。 synchronized可以使用任何object对象进行加锁，用法比较灵活，不要使用string的常量加锁，会出现死循环问题。 9.锁对象改变的问题： 当使用一个对象进行加锁的时候，要注意对象本身发生改变的时候，那 DFS使用方法总结（超详细） 使用分布式文件系统 (DFS)，系统管理员可以使用户方便地访问和管理物理上分布在网络各处的文件。通过DFS，可以使分布在多个服务器上的文件如同位于网络上的一个位置一样显示在用户面前。 您可采用两种方式实施分布式文件系统：一种是独立的根目录分布式文件系统，另一种是域分布式文件系统。 独立的DFS根目录： 不使用 Active Directory。 至多只能有一个根目录级别的目标。 使用文件复制服务不能支持自动文件复制。 通过服务器群集支持容错。 域DFS根目录： 必须宿主在域成员服务器上。 使它的DFS名称空间自动发布到 Active Directory 中。 可以有多个根目录级别的目标。 通过 FRS 支持自动文件复制。 通过 FRS 支持容错。 分布式文件系统 (DFS) 映射由一个DFS根目录、一个或多个DFS链接以及指向一个或多个目标的引用组成。 DFS根目录所驻留的域服务器称为主服务器。通过在域中的其他服务器上创建根目标，可以复制DFS根目录。这将确保在主服务器不可用时，文件仍可使用。因为域分布式文件系统的主服务器是域中的成员服务器，所以默认情况下，DFS映射将自动发布到 Active Directory 中，从而提供了跨越主服务器的DFS拓扑同步。这反过来又对DFS根目录提供了容错性，并支持目标的可选复制。通过向DFS根目录中添加DFS链接，您可扩展DFS映射。Windows Server 2003 家族对DFS映射中分层结构的层数的唯一限制是对任何文件路径最多使用 260 个字符。新DFS链接可以引用具有或没有子文件夹的目标，或引用整个Windows Server 2003 家族卷。 创建DFS根目录 使用DFS管理工具，您可以指定某个目标，指派它为DFS根目录。除了访问该目标外，用户还可以访问该目标的任何子文件夹。使用 Windows Server 2003 Enterprise Edition 或Windows Server 2003 Datacenter Edition 时，您可在单独计算机上作为多个DFS根目录的宿主。由于DFS Active Directory 对象的大小，大型的基于域的DFS名称空间可能会显著地增加网络传输量。因此，建议您为域根使用的DFS链接的个数少于 5000。建议在运行 Windows Server 2003 的服务器上的独立的根目录的最大名称空间为 50,000 个链接。 如何创建DFS根目录: 1.打开分布式文件系统。 2.在“操作”菜单上，单击“新建根目录”。 第一部分CEPH 1.1 特点 Ceph最大的特点是分布式的元数据服务器通过CRUSH，一种拟算法来分配文件的locaiton，其核心是 RADOS（resilient automatic distributed object storage)，一个对象集群存储，本身提供对象的高可用，错误检测和修复功能。 1.2 组成 CEPH文件系统有三个主要模块： a)Client：每个Client实例向主机或进程提供一组类似于POSIX的接口。 b)OSD簇：用于存储所有的数据和元数据。 c)元数据服务簇：协调安全性、一致性与耦合性时，管理命名空间（文件名和 目录名） 1.3 架构原理 Client：用户 I/O：输入/输出 MDS：Metadata Cluster Server 元数据簇服务器 OSD：Object Storage Device 对象存储设备 Client通过与OSD的直接通讯实现I/O操作。这一过程有两种操作方式： 1. 直接通过Client实例连接到Client； 2. 通过一个文件系统连接到Client。 当一个进行打开一个文件时，Client向MDS簇发送一个请求。MDS通过文件系统层级结构把文件名翻译成文件节点（inode），并获得节点号、模式（mode）、大小与其他文件元数据。注意文件节点号与文件意义对应。如果文件存在并可以获得操作权，则MDS通过结构体返回节点号、文件长度与其他文件信息。MDS同时赋予Client操作权（如果该Client还没有的话）。目前操作权有四种，分别通过一个bit表示：读（read）、缓冲读（cache read）、写（write）、缓冲写（buffer write）。在未来，操作权会增加安全关键字，用于client向OSD证明它们可以对数据进行读写（目前的策略是全部client 都允许）。之后，包含在文件I/O中的MDS被用于限制管理能力，以保证文件的一致性与语义的合理性。 CEPH产生一组条目来进行文件数据到一系列对象的映射。为了避免任何为文件分配元数据的需要。对象名简单的把文件节点需要与条目号对应起来。对象复制品通过CRUSH（著名的映射函数）分配给OSD。例如，如果一个或多个Client打开同一个文件进行读操作，一个MDS会赋予他们读与缓存文件内容的能力。通过文件节点号、层级与文件大小，Client可以命名或分配所有包含该文件数据的对象，并直接从OSD簇中读取。任何不存在的对象或字节序列被定义为文件洞或0。同样的，如果Client打开文件进行写操作。它获得使用缓冲写的能力。任何位置上的数据都被写到合适的OSD上的合适的对象中。Client 关闭文件时，会自动放弃这种能力，并向MDS提供新的文件大小（写入时的最大偏移）。它重新定义了那些存在的并包含文件数据的对象的集合。 CEPH的设计思想有一些创新点主要有以下两个方面： 第一，数据的定位是通过CRUSH算法来实现的。 开发环境的搭建 1Windows平台下Hadoop的配置安装 1.1 下载Hadoop 登陆Hadoop的官网https://www.doczj.com/doc/1215567802.html,/，按照如下方式点击进行下载 1.2 安装Hadoop 下载后得到文件hadoop-2.7.3.tar.gz，需要在linux环境下解压，并放到指定目录，这里放到D:\hadoop-2.7.3 1.3 配置Hadoop环境变量 1.4 修改Hadoop配置文件 编辑文件D:\hadoop-2.7.3\etc\hadoop\core-site.xml，在 编辑文件D:\hadoop-2.7.3\etc\hadoop\yarn-site.xml，在 至此，hadoop服务已经搭建完毕。 2Hadoop2.7.3-eclipse-plugin插件 Hadoop2.x之后没有Eclipse插件工具，我们就不能在Eclipse上调试代码，我们要把写好的Java代码的MapReduce打包成jar然后在Linux上运行，所以这种不方便我们调试代码，所以我们自己编译一个Eclipse插件，方便我们在我们本地上调试，经过hadoop1.x的发展，编译hadoop2.x版本的eclipse插件比之前简单多了。接下来我们开始编译Hadoop-eclipse-plugin插件，并在Eclipse开发Hado op。 2.1 下载安装Ant 下载链接：https://www.doczj.com/doc/1215567802.html,/bindownload.cgi 黑马程序员：高并发解决方案 一、什么是高并发 高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。高并发相关常用的一些指标有响应时间（Response Time），吞吐量（Throughput），每秒查询率QPS（Query Per Second），并发用户数等。 响应时间：系统对请求做出响应的时间。例如系统处理一个HTTP请求需要200ms，这个200ms就是系统的响应时间。 吞吐量：单位时间内处理的请求数量。 QPS：每秒响应请求数。在互联网领域，这个指标和吞吐量区分的没有这么明显。并发用户数：同时承载正常使用系统功能的用户数量。例如一个即时通讯系统，同时在线量一定程度上代表了系统的并发用户数。 二、什么是秒杀 秒杀场景一般会在电商网站举行一些活动或者节假日在12306网站上抢票时遇到。对于电商网站中一些稀缺或者特价商品，电商网站一般会在约定时间点对其进行限量销售，因为这些商品的特殊性，会吸引大量用户前来抢购，并且会在约定的时间点同时在秒杀页面进行抢购。 此种场景就是非常有特点的高并发场景，如果不对流量进行合理管控，肆意放任大流量冲击系统，那么将导致一系列的问题出现，比如一些可用的连接资源被耗尽、分布式缓存的容量被撑爆、数据库吞吐量降低，最终必然会导致系统产生雪崩效应。 一般来说，大型互联网站通常采用的做法是通过扩容、动静分离、缓存、服务降级及限流五种常规手段来保护系统的稳定运行。 三、扩容 由于单台服务器的处理能力有限，因此当一台服务器的处理能力接近或已超出其容量上限时，采用集群技术对服务器进行扩容，可以很好地提升系统整体的并行处理能力，在集群环境中，节点的数量越多，系统的并行能力和容错性就越强。在无状态服务下，扩容可能是迄今为止效果最明显的增加并发量的技巧之一。从扩容方式角度讲，分为垂直扩容（scale up）和水平扩容（scale out）。垂直扩容就是增加单机处理能力，怼硬件，但硬件能力毕竟还是有限；水平扩容说白了就是增加机器数量，怼机器，但随着机器数量的增加，单应用并发能力并不一定与其呈现线性关系，此时就可能需要进行应用服务化拆分了。 从数据角度讲，扩容可以分为无状态扩容和有状态扩容。无状态扩容一般就是指我们的应用服务器扩容；有状态扩容一般是指数据存储扩容，要么将一份数据拆分成不同的多份，即sharding，要么就整体复制n份，即副本。sharding遇 简论分布式学习环境构建 张展 摘要：分布式学习体现着教育的个性化、民主化与终身化，代表着先进的学习理念，有助于学习者素质的全面提高。本文在深刻理解分布式学习概念的基础上，提出了分布式学习环境的组成要素，并对要素进行了分析，指出了分布式学习环境所应具备的基本特征。 关键词：分布式学习环境要素 1分布式学习 何为分布式学习？观点不一。 1.1 分布式学习的概念 顾清红等认为：“分布式学习是网络时代的远程教育……采用建构主义的LED 思想，将传统的以教师为中心改变为以学习者为主体，着重于情景、建构、合作与交流，着重于为学习者提供丰富的资源，建设自己的认识和理 解。”[1]Steven Saltzberg等在 《Distributed Learning on the World Wide Web》中是这样描述分布式学习的，“分布式学习并不是一个用来替换…远程学习?的新名词，它来源于…分布式资源?的概念。分布式学习是一种教学模式，它允许教师、学生和内容分布在不同的非中心的地方，这样使得教和学独立于时空而发生。分布式学习模式可以结合传统的基于课堂的课程使用，也可以结合远程学习课程，或者可以用来创建完全虚拟的教室。” 分布式学习从广义上讲，只要学习者不在唯一的场所进行相关内容的学习就可被视为分布式学习。狭义的分布式学习通常指的是基于网络的分布式学习。本文所指的分布式学习是后者。综合各种概念现将自己对分布式学习的认识总结如下： 第一，分布式学习是符合建构主义学习理论的学习模式。它强调以学习者为中心，为学习者间的交流与合作创设逼真的情境，提供便捷的工具，满足学习者个性化的学习需求。 第二，分布式学习强调资源的非中心化，这是分布式学习最显著的特征。此处指的资源包括物质资源、人力资源和信息资源。这种非中心化首先表现为学习可以独立于时间和空间而发生，课堂将仅仅作为学习活动的一个场所。其次,它体现了师生关系的平等化。教师走下讲坛，由学习活动的支配者转变成为学习情境的创设者和学习活动的指导者，为学习活动的展开进行准备、设计，为学习者提供必要的支持和指导。教师对于学生更多的是作为一种资源而存在，所有参与教学活动的成员彼此都被视为可利用的资源，大家在平等的气氛中，对话、交流与合作，真正实现教学相长。再次，体现在各种信息资源的分布式存储与统一管理上。 第三，分布式学习与计算机的发展密切相关。“分布式”这一名词的出现最初是在计算机领域，对应于计算机的两大功能：存储数据和处理数据，使网络实现了分布式存储和分布式计算两方面的功能。分布式存储指的是将数据存储于多台计算机中而不是仅存储在一台计算机中，而分布式计算指的是一项任务由网络中的多台计算机协作完成。将分布式的概念引入教育后，就出现了分布式学习模式。分布式对于学习模式来说，不仅在于概念上的借用，更在于理念的引入和思想的渗透，它表现为学习资源的分布式存储以及协作式的学习方式等。第四，分布式学习是以网络通信技术为基础，通过构建学习共同体在虚拟环境 分布式文件系统（DFS）解决方案 一“分布式文件系统（DFS）”概述 DFS并不是一种文件系统，它是Windows Server System上的一种客户/服务器模式的网络服务。它可以让把局域网中不同计算机上的不同的文件共享按照其功能组织成一个逻辑的分级目录结构。系统管理员可以利用分布式文件系统(DFS)，使用户访问和管理那些物理上跨网络分布的文件更加容易。通过DFS，可以使分布在多个服务器或者不同网络位置的文件在用户面前显示时，就如同位于网络上的一个位置。用户在访问文件时不再需要知道和指定它们的实际物理位置。 例如，如果您的销售资料分散在某个域中的多个存储设备上，您可以利用DFS 使其显示时就好像所有的资料都位于同一网络共享下，这样用户就不必到网络上的多个位置去查找他们需要的信息。 二部署使用“分布式文件系统（DFS）”的原因 ●访问共享文件夹的用户分布在一个站点的多个位置或多个站点上； ●大多数用户都需要访问多个共享文件夹； ●通过重新分布共享文件夹可以改善服务器的负载平衡状况； ●用户需要对共享文件夹的不间断访问； ●您的组织中有供内部或外部使用的Web 站点； ●用户访问共享文件需要权限。 三“分布式文件系统（DFS）”类型 可以按下面两种方式中的任何一种来实施分布式文件系统： 1．作为独立的分布式文件系统。 ●不使用Active Directory。 ●至多只能有一个根目录级别的目标。 ●使用文件复制服务不能支持自动文件复制。 ●通过服务器群集支持容错。 2．作为基于域的分布式文件系统。 ●必须宿主在域成员服务器上。 ●使它的DFS 名称空间自动发布到Active Directory 中。 ●可以有多个根目录级别的目标。 ●通过FRS 支持自动文件复制。 ●通过FRS 支持容错。 四分布式文件系统特性 除了Windows Server System 中基于服务器的DFS 组件外，还有基于客户的DFS 组件。DFS 客户程序可以将对DFS 根目录或DFS 链接的引用缓存一段时间，该时间由管理员指定。此存储和读取过程对于 高并发网站系统架构解决方案 一个小型的网站，比如个人网站，可以使用最简单的html静态页面就实现了，配合一些图片达到美化效果，所有的页面均存放在一个目录下，这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单，随着互联网业务的不断丰富，网站相关的技术经过这些年的发展，已经细分到很细的方方面面，尤其对于大型网站来说，所采用的技术更是涉及面非常广，从硬件到软件、编程语言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要求，已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。 大型网站，比如门户网站。在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。但是除了这几个方面，还没法根本解决大型网站面临的高负载和高并发问题。 上面提供的几个解决思路在一定程度上也意味着更大的投入，并且这样的解决思路具备瓶颈，没有很好的扩展性，下面我从低成本、高性能和高扩张性的角度来说说我的一些经验。 1、HTML静态化 其实大家都知道，效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以我们尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。但是对于大量内容并且频繁更新的网站，我们无法全部手动去挨个实现，于是出现了我们常见的信息发布系统CMS，像我们常访问的各个门户站点的新闻频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。 除了门户和信息发布类型的网站，对于交互性要求很高的社区类型网站来说，尽可能的静态化也是提高性能的必要手段，将社区内的帖子、文章进行实时的静态化，有更新的时候再重新静态化也是大量使用的策略，像Mop的大杂烩就是使用了这样的策略，网易社区等也是如此。 同时，html静态化也是某些缓存策略使用的手段，对于系统中频繁使用数据库查询但是内容更新很小的应用，可以考虑使用html静态化来实现，比如论坛中论坛的公用设置信息，这些信息目前的主流论坛都可以进行后台管理并且存储再数据库中，这些信息其实大量被前台程序调用，但是更新频率很小，可以考虑将这部分内容进行后台更新的时候进行静态化，这样避免了大量的数据库访问请求。 2、图片服务器分离 基于分布式环境下限流系统的设计 前提 业务背景 就拿前些天的双十一的“抢券活动”来说，一般是设置整点开始抢的，你想想，淘宝的用户群体非常大，可以达到亿级别，而服务接口每秒能处理的量是有限的，那么这个时候问题就会出现，我们如何通过程序来控制用户抢券呢，于是就必须加上这个限流功能了。 生产环境 1. 服务接口所能提供的服务上限（limit）假如是500次/s 2. 用户请求接口的次数未知，QPS可能达到800次/s，1000次/s，或者更高 3. 当服务接口的访问频率超过500次/s，超过的量将拒绝服务，多出的信息将会丢失 4. 线上环境是多节点部署的，但是调用的是同一个服务接口 于是，为了保证服务的可用性，就要对服务接口调用的速率进行限制（接口限流）。 什么是限流？ 限流是对系统的出入流量进行控制，防止大流量出入，导致资源不足，系统不稳定。 限流系统是对资源访问的控制组件，控制主要的两个功能：限流策略和熔断策略，对于熔断策略，不同的系统有不同的熔断策略诉求，有的系统希望直接拒绝、有的系统希望排队等待、有的系统希望服务降级、有的系统会定制自己的熔断策略，这里只针对限流策略这个功能做详细的设计。 限流算法 1、限制瞬时并发数 Guava RateLimiter 提供了令牌桶算法实现：平滑突发限流(SmoothBursty)和平滑预热限流(SmoothWarmingUp)实现。 2、限制某个接口的时间窗最大请求数 即一个时间窗口内的请求数，如想限制某个接口/服务每秒/每分钟/每天的请求数/调用量。如一些基础服务会被很多其他系统调用，比如商品详情页服务会调用基础商品服务调用，但是怕因为更新量比较大将基础服务打挂，这时我们要对每秒/每分钟的调用量进行限速；一种实现方式如下所示： FastDFS (7) Fastdfs简介 (7) Fastdfs系统结构图 (7) FastDFS和mogileFS的对比 (8) MogileFS (10) Mogilefs简介 (10) Mogilefs组成部分 (10) 0）数据库（MySQL）部分 (10) 1）存储节点 (11) 2）trackers（跟踪器） (11) 3）工具 (11) 4）Client (11) Mogilefs的特点 (12) 1. 应用层——没有特殊的组件要求 (12) 2. 无单点失败 (12) 3. 自动的文件复制 (12) 4. “比RAID好多了” (12) 5. 传输中立，无特殊协议 (13) 6.简单的命名空间 (13) 7.不用共享任何东西 (13) 8.不需要RAID (13) 9.不会碰到文件系统本身的不可知情况 (13) HDFS (14) HDFS简介 (14) 特点和目标 (14) 1. 硬件故障 (14) 2. 流式的数据访问 (14) 3. 简单一致性模型 (15) 4. 通信协议 (15) 基本概念 (15) 1. 数据块(block) (15) 2. 元数据节点(Namenode)和数据节点(datanode) . 16 2.1这些结点的用途 (16) 2.2元数据节点文件夹结构 (17) 2.3文件系统命名空间映像文件及修改日志 (18) 2.4从元数据节点的目录结构 (21) 2.5数据节点的目录结构 (21) 文件读写 (22) 1.读取文件 (22) 1.1 读取文件示意图 (22) 1.2 文件读取的过程 (23) 2.写入文件 (24) 2.1 写入文件示意图 (24) 安装和配置详解 本文介绍的Zookeeper 是以3.2.2 这个稳定版本为基础，最新的版本可以通过官 网https://www.doczj.com/doc/1215567802.html,/zookeeper/来获取，Zookeeper 的安装非常简单，下面将从单机模式和集群模式两个方面介绍Zookeeper 的安装和配置。 单机模式 单机安装非常简单，只要获取到Zookeeper 的压缩包并解压到某个目录如： /home/zookeeper-3.2.2 下，Zookeeper 的启动脚本在bin 目录下，Linux 下的启动脚本是zkServer.sh，在3.2.2 这个版本Zookeeper 没有提供windows 下的启动脚本，所以要想在windows 下启动Zookeeper 要自己手工写一个，如清单1 所示： 清单1. Windows 下Zookeeper 启动脚本 在你执行启动脚本之前，还有几个基本的配置项需要配置一下，Zookeeper 的配置文件在conf 目录下，这个目录下有zoo_sample.cfg 和log4j.properties，你需要做的就是将zoo_sample.cfg 改名为zoo.cfg，因为Zookeeper 在启动时会找这个文件作为默认配置文件。下面详细介绍一下，这个配置文件中各个配置项的意义。 tickTime：这个时间是作为Zookeeper 服务器之间或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔，也就是每个tickTime 时间就会发送一个心跳。 ?dataDir：顾名思义就是Zookeeper 保存数据的目录，默认情况下，Zookeeper 将写数据的日志文件也保存在这个目录里。 ?clientPort：这个端口就是客户端连接Zookeeper 服务器的端口，Zookeeper 会监听这个端口，接受客户端的访问请求。 当这些配置项配置好后，你现在就可以启动Zookeeper 了，启动后要检查Zookeeper 是否已经在服务，可以通过netstat – ano 命令查看是否有你配置的clientPort 端口号在监听服务。 集群模式 Zookeeper 不仅可以单机提供服务，同时也支持多机组成集群来提供服务。实际上Zookeeper 还支持另外一种伪集群的方式，也就是可以在一台物理机上运行多个Zookeeper 实例，下面将介绍集群模式的安装和配置。 Zookeeper 的集群模式的安装和配置也不是很复杂，所要做的就是增加几个配置项。集群模式除了上面的三个配置项还要增加下面几个配置项： ?initLimit：这个配置项是用来配置Zookeeper 接受客户端（这里所说的客户端不是用户连接Zookeeper 服务器的客户端，而是Zookeeper 服务器集群中连接到 Leader 的Follower 服务器）初始化连接时最长能忍受多少个心跳时间间隔数。当已经超过10 个心跳的时间（也就是tickTime）长度后Zookeeper 服务器还没有收到客户端的返回信息，那么表明这个客户端连接失败。总的时间长度就是 5*2000=10 秒 ?syncLimit：这个配置项标识Leader 与Follower 之间发送消息，请求和应答时间长度，最长不能超过多少个tickTime 的时间长度，总的时间长度就是2*2000=4 秒?server.A=B：C：D：其中A 是一个数字，表示这个是第几号服务器；B 是这个服务器的ip 地址；C 表示的是这个服务器与集群中的Leader 服务器交换信息的端口；D 表示的是万一集群中的Leader 服务器挂了，需要一个端口来重新进行选举，选出一个新的Leader，而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口。如果是伪集群的配置方式，由于B 都是一样，所以不同的Zookeeper 实例通信端口号不能一样，所以要给它们分配不同的端口号。 除了修改zoo.cfg 配置文件，集群模式下还要配置一个文件myid，这个文件在dataDir 目录下，这个文件里面就有一个数据就是A 的值，Zookeeper 启动时会读取这个文件，拿到里面的数据与zoo.cfg 里面的配置信息比较从而判断到底是那个server。 数据模型 Zookeeper 会维护一个具有层次关系的数据结构，它非常类似于一个标准的文件系统，如图1 所示：HDFS分布式文件系统具备的优点
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