分布式接口的幂等设计
什么是接口的幂等性
解释
什么是接口的幂等性，接口的幂等性实际上就是接口可重复调用，在调用方多次调用的情况下，接口最终得到的结果是一致的。有些接口可以天然的实现幂等性，比如查询接口，对于查询来说，你查询一次和两次，对于系统来说，没有任何影响，查出的结果也是一样。
除了查询功能具有天然的幂等性之外，增加、更新、删除都要保证幂等性。那么如何来保证幂等性呢？
举例
在微服务架构下，我们在完成一个订单流程时经常遇到下面的场景：
1. (重复创建)一个订单创建接口，第一次调用超时了，然后调用方重
试了一次
2. (重复更新)在订单创建时，我们需要去扣减库存，这时接口发生了
超时，调用方重试了一次
3. (重复更新)当这笔订单开始支付，在支付请求发出之后，在服务端
发生了扣钱操作，接口响应超时了，调用方重试了一次
4. (无序更新)一个订单状态更新接口，调用方连续发送了两个消息，
一个是已创建，一个是已付款。但是你先接收到已付款，然后又接
收到了已创建
以上问题，就是在单体架构转成微服务架构之后，带来的问题。当然不是说单体架构下没有这些问题，在单体架构下同样要避免重复请求。但是出现的问题要比这少得多。
解决方案
全局唯一ID(通用解决方案)
如果使用全局唯一ID，就是根据业务的操作和内容生成一个全局ID，在执行操作前先根据这个全局唯一ID是否存在，来判断这个操作是否已经执行。如果不存在则把全局ID，存储到存储系统中，比如数据库、redis等。如果存在则表示该方法已经执行。
从工程的角度来说，使用全局ID做幂等可以作为一个业务的基础的微服务存在，在很多的微服务中都会用到这样的服务，在每个微服务中都完成这样的功能，会存在工作量重复。另外打造一个高可靠的幂等服务还需要考虑很多问题，比如一台机器虽然把全局ID先写入了存储，但是在写入之后挂了，这就需要引入全局ID的超时机制。
使用全局唯一ID是一个通用方案，可以支持插入、更新、删除业务操作。但是这个方案看起来很美但是实现起来比较麻烦，下面的方案适用于特定的场景，但是实现起来比较简单。
去重表(适用于插入或更新操作)
这种方法适用于在业务中有唯一标识的插入场景中，比如在以上的支付场景中，如果一个订单只会支付一次，所以订单ID可以作为唯一标识。这时，我们就可以建一张去重表，并且把唯一标识作为唯一索引，在我们实现时，把创建支付单据和写入到去重表，放在一个事务中，如果重复创建，数据库会抛出唯一约束异常，操作就会回滚。
插入或更新(适用于插入或更新)
这种方法插入并且有唯一索引的情况，比如我们要关联商品品类，其中商品的ID和品类的ID可以构成唯一索引，并且在数据表中也增加了唯一索引。这时就可以使用InsertOrUpdate操作。在mysql数据库中如下：
insert into goods_category
(goods_id,category_id,create_time,update_time)
values(#{goodsId},#{categoryId},now(),now())
on DUPLICATE KEY UPDATE
update_time=now()
多版本控制(适用于更新)
这种方法适合在更新的场景中，比如我们要更新商品的名字，这时我们就可以在更新的接口中增加一个版本号，来做幂等
在实现时可以如下
boolean updateGoodsName(int id,String newName,int
version);
update goods set name=#{newName},version=#{version}
where id=#{id} and version<${version}
状态机控制(适用于某状态字段有序更新)
这种方法适合在有状态机流转的情况下，比如就会订单的创建和付款，订单的创建肯定是在之前，这时我们可以通过在设计状态字段时，使用int类型，并且通过值类型的大小来做幂等，比如订单的创建为0，付款成功为100。付款失败为99
在做状态机更新时，我们就这可以这样控制
update `order` set status=#{status} where id=#{id} and
status<#{status}
以上就是保证接口幂等性的一些方法。
ONEStor 分布式存储系统介绍 关于ONEStor 分布式存储系统介绍，小编已在金信润天 容： 技术特点 H3C ONEStor 存储系统采用分布式设计，可以运行在通用 x86服务器上，在部署该软件时， 会把所有服务器的本地硬盘组织成一个虚拟存储资源池，对上层应用提供块存储功能。 H3C ONEStor 分布式存储软件系统具有如下特点： 领先的分布式架构 H3CONEStor 存储软件的采用全分布式的架构： 分布式管理集群，分布式哈希数据分布算法， 分布式无状态客户端、分布式Cache 等，这种架构为存储系统的可靠性、 可用性、自动运维、 高性能等方面提供了有力保证。其系统架构组成如下图所示： jyionitors 上图中，ONEStor 逻辑上可分为三部分： OSD Monitor 、Client 。在实际部署中，这些逻辑 Get 到了部分资料，整理出以下内 QSDs CliEnt￡ Object I/O V* Failure reporting, v ------ map distribution
组件可灵活部署，也就是说既可以部署在相同的物理服务器上，也可以根据性能和可靠性等方面的考虑，部署在不同的硬件设备上。下面对每一部分作一简要说明。 OSD：Object-based Storage Device OSD由系统部分和守护进程（OSD deamon两部分组成。OSD系统部分可看作安装了操作系统和文件系统的计算机，其硬件部分包括处理器、内存、硬盘以及网卡等。守护进程即运行在内存中的程序。在实际应用中，通常将每块硬盘（SSD或HDD对应一个OSD并将其视 为OSD的硬盘部分，其余处理器、内存、网卡等在多个OSD之间进行复用。ONEStor存储集群中的用户都保存在这些OSD中。OSDdeamon负责完成OSD的所有逻辑功能，包括与monitor 和其他OSD（事实上是其他OSD的deamon）通信以维护更新系统状态，与其他OSD共同完成数据的存储和维护，与client 通信完成各种数据对象操作等等。 Monitor ： Monitor 是集群监控节点。Monitor 持有cluster map 信息。所谓Cluster Map ，粗略的说就是关于集群本身的逻辑状态和存储策略的数据表示。ONEStor Cluster Map包括Monitor map osd map pg map crush map等，这些map构成了集群的元数据。总之，可以认为Monitor 持有存储集群的一些控制信息，并且这些map信息是轻量级的，只有在集群的物理设备（如主机、硬盘）和存储策略发生变化时map信息才发生改变。 Client ： 这里的Client可以看出外部系统获取存储服务的网关设备。client通过与OSD或者Monitor 的交互获取cluster map然后直接在本地进行计算，得出数据的存储位置后，便直接与对应的OSD 通信，完成数据的各种操作。在此过程中，客户端可以不依赖于任何元数据服务器，不进行任何查表操作，便完成数据访问流程。这一点正是ONEStor分布式存储系统可以实现扩展性的重要保证。 客户的数据到达Clie nt后，如何存储到OSD上，其过程大致如下图所示:
分布式数据库管理系统简介 一、什么是分布式数据库： 分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展来的。是数据库技术与网络技术结合的产物。 分布式数据库系统有两种：一种是物理上分布的，但逻辑上却是集中的。这种分布式数据库只适宜用途比较单一的、不大的单位或部门。另一种分布式数据库系统在物理上和逻辑上都是分布的，也就是所谓联邦式分布数据库系统。由于组成联邦的各个子数据库系统是相对“自治”的，这种系统可以容纳多种不同用途的、差异较大的数据库，比较适宜于大范围内数据库的集成。 分布式数据库系统（DDBS）包含分布式数据库管理系统（DDBMS和分布式数据库（DDB）。 在分布式数据库系统中，一个应用程序可以对数据库进行透明操作，数据库中的数据分别在不同的局部数据库中存储、由不同的DBMS进行管理、在不同的机器上运行、由不同的 操作系统支持、被不同的通信网络连接在一起。 一个分布式数据库在逻辑上是一个统一的整体：即在用户面前为单个逻辑数据库，在物理上则是分别存储在不同的物理节点上。一个应用程序通过网络的连接可以访问分布在不同地理位置的数据库。它的分布性表现在数据库中的数据不是存储在同一场地。更确切地讲，不存储在同一计算机的存储设备上。这就是与集中式数据库的区别。从用户的角度看，一个分布式数据库系统在逻辑上和集中式数据库系统一样，用户可以在任何一个场地执行全局应用。就好那些数据是存储在同一台计算机上，有单个数据库管理系统（DBMS）管理一样，用 户并没有什么感觉不一样。 分布式数据库中每一个数据库服务器合作地维护全局数据库的一致性。 分布式数据库系统是一个客户/ 服务器体系结构。 在系统中的每一台计算机称为结点。如果一结点具有管理数据库软件，该结点称为数据库服务器。如果一个结点为请求服务器的信息的一应用，该结点称为客户。在ORACL客户， 执行数据库应用，可存取数据信息和与用户交互。在服务器，执行ORACL软件，处理对ORACLE 数据库并发、共享数据存取。ORACL允许上述两部分在同一台计算机上，但当客户部分和 服务器部分是由网连接的不同计算机上时，更有效。 分布处理是由多台处理机分担单个任务的处理。在ORACL数据库系统中分布处理的例 子如： 客户和服务器是位于网络连接的不同计算机上。 单台计算机上有多个处理器，不同处理器分别执行客户应用。 参与分布式数据库的每一服务器是分别地独立地管理数据库，好像每一数据库不是网络化的数据库。每一个数据库独立地被管理，称为场地自治性。场地自治性有下列好处： ?系统的结点可反映公司的逻辑组织。
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
分布式存储系统的一些理解和实践 张建伟 一、分布式存储系统介绍 1.简介 互联网数据规模越来越大，并发请求越来越高，传统的关系数据库，在很多使用场景下并不能很好的满足需求。分布式存储系统应运而生。它有良好的扩展性，弱化关系数据模型，甚至弱化一致性要求，以得到高并发和高性能。按功能分类，主要有以下几种： ?分布式文件系统 hdfs ceph glusterfs tfs ?分布式对象存储 s3(dynamo) ceph bcs(mola) ?分布式表格存储 hbase cassandra oceanbase ?块存储 ceph ebs(amazon) 分布式存储系统，包括分布式系统和单机存储两部分；不同的系统，虽在功能支持、实现机制、实现语言等方面是有差异的，但其设计时，关注的关键问题是基本相同的。单机存储的主流实现方式，有hash引擎、B+树引擎和LSM树(Log Structured Merge Tree)三种，不展开介绍。本文第二章节，主要结合hbase、cassandra和ceph，讲下分布式系统设计部分，需要关注的关键问题。 2.适用场景 各分布式存储系统功能定位不尽相同，但其适用和不适用的场景，在一定程度上是相同的，如下。
1)适用 大数据量（大于100T，乃至几十PB） key/value或者半结构化数据 高吞吐 高性能 高扩展 2)不适用 Sql查询 复杂查询，如联表查询 复杂事务 二、分布式存储系统设计要点 1.数据分布 分布式存储，可以由成千甚至上万台机器组成，以实现海量数据存储和高并发。那它最先要解决的就是数据分布问题，即哪些数据存储在哪些机器（节点）上。常用的有hash类算法和用meta表映射两种方式。一般完全分布式的设计（无master节点），会用hash类算法；而集中式的设计（有master节点）用meta表映射的方式。两者各有优缺点，后面讲到具体问题时再做比较。 1)一致性hash 将存储节点和操作的key（key唯一标识存储的object，有时也叫object name）都hash到0~2的32次方区间。映射到如下环中的某个位置。沿操作key的位置顺时针找到的第一个节点即为此key的primary存储节点。如下图所示：
Chapter 5Exercise Solutions 5.1The Election interface provides two remote methods: vote: with two parameters through which the client supplies the name of a candidate (a string) and the ‘voter’s number’ (an integer used to ensure each user votes once only). The voter’s numbers are allocated sparsely from the range of integers to make them hard to guess. result: with two parameters through which the server supplies the client with the name of a candidate and the number of votes for that candidate. Which of the parameters of these two procedures are input and which are output parameters? 5.1 Ans. vote: input parameters: name of candidate, voter’s number; result: output parameters: name of candidate, number of votes 5.2Discuss the invocation semantics that can be achieved when the request-reply protocol is implemented over a TCP/IP connection, which guarantees that data is delivered in the order sent, without loss or duplication. Take into account all of the conditions causing a connection to be broken. 5.2 Ans. A process is informed that a connection is broken: ?when one of the processes exits or closes the connection. ?when the network is congested or fails altogether Therefore a client process cannot distinguish between network failure and failure of the server. Provided that the connection continues to exist, no messages are lost, therefore, every request will receive a corresponding reply, in which case the client knows that the method was executed exactly once. However, if the server process crashes, the client will be informed that the connection is broken and the client will know that the method was executed either once (if the server crashed after executing it) or not at all (if the server crashed before executing it). But, if the network fails the client will also be informed that the connection is broken. This may have happened either during the transmission of the request message or during the transmission of the reply message. As before the method was executed either once or not at all. Therefore we have at-most-once call semantics. 5.3Define the interface to the Election service in CORBA IDL and Java RMI. Note that CORBA IDL provides the type long for 32 bit integers. Compare the methods in the two languages for specifying input and output arguments. 5.3 Ans. CORBA IDL:
近年来，计算机技术的发展日新月异，借助于计算机网络而崛起的数据库技术已不断渗透到了社会生活的各个领域．分布式数据库系统是数据库技术的一种，它的产生，使在地理上、组织上分散的单位得以实现信息、数据共享，使系统的可靠性、可用性等得到了明显的改善和提高．因此，如何优化分布式数据库系统，如何更高效地实施数据库查询等问题便显得尤为重要，它关系着整个系统性能和系统效率等诸多关键因素的完善和提高．1分布式数据库的定义 分布式数据库系统的基础是集中式数据库，但是比集中式数据库具有更大的可扩展性，它适用于单位和企业的各下属、分散部门，允许将分工后的针对性较强的各部门数据存储在本地存储设备上，从而提高用户操作应用程序的反馈速度，在一定程度上降低网络通信费用． 分布式数据库系统可以分为两种：一是物理分布逻辑集中，即在物理上是分布的，在逻辑上是一个统一整体，这类数据库系统比较适用于用途单一、专业性强的中小企业或部门；二是无论在物理上或是逻辑上都是分布的，这种分布式数据库系统类型称为联邦式，此类型主要用于集成大 范围数据库，因为该系统主要由用途迥异、 差别明显的数据库组成． 分布式数据库的物理分布性主要表现在数据库中的数据分别存储在不同的地域内或主机上，而逻辑集中性主要表现在无论用户处于哪个位置或使用本局域网中的哪台主机，都可以通过应用程序对数据库进行操作，但这些数据库具体的分布位置用户并不需要知道，就如同数据库存储在本机，并且由本机的数据库管理系统进行管理．2分布式数据库系统的特点 ２．１数据的独立性和分布的透明性 数据的独立性可以说是分布式数据库系统的核心和目标，而分布的透明性表现在用户在操作带有数据库的应用程序时，不必了解数据存储的具体物理位置，不必关心数据逻辑集中的区域，也不必验证本地系统支持哪些数据模型．分布透明的特点，在很大程度上增加了应用程序的可移植性． ２．２集中和自治相结合 对于分布式数据库系统来说，数据共享分为两层：局部共享和全局共享．局部共享是相对于局部数据库而言的，存储在局部数据库中的一般是专门针对本地用户的常用数据；全局共享就是说在各个分布的数据库区域，也能够支持 系统在全局上的应用，可以存储可供本网中其他位置的用户共享的数据．那么对于这两层数据共享的分类，就有相应的两种控制方式，即集中和自治，各个局部的数据库管理系统可以对本区域的数据库实施独立管理，称为自治；与此同时，为了协调各个局部数据库管理系统，为了宏观、整体地把握各局部数据库的运行情况等，系统还设置了集中控制的工作方式． ２．３易于扩展性 由于单位、 企业等的数据量越来越庞大，对于数据库服务器的需求也越来越多．如果服务器的应用程序支持水平方向的扩展，那么就可以通过多增加服务器来分担数据的处理任务． 3分布式数据库系统的设计３．１设计的原则 ３．１．１分布式数据库系统的主要设计原则是本地和近地．所以，在设计的过程中，应当尽量实现数据的本地化，这样可以有效减少数据节点之间的相互通信，从而提高整个系统的效率． ３．１．２为了改善和提高数据库数据的可用性和可靠性，有时候在分布式数据库系统中可以将数据保存为副本，如果数据的其中一个副本被损坏或者不能使用，那么在网络环境中的另一个节点中可以对损坏的副本进行恢复．不过，在恢复的同时有可能增加冗余的数据，所以在设计分布式数据库系统时应当全面考虑最优的数据冗余程序，从而减少数据库更新的成本． ３．１．３在用户通过应用程序对数据库进行操作的时候，分布式数据库系统应当将总的工作量分流到网络环境中的各局域节点，从而提高了应用程序的执行效率、扩大了数据传输的并行度、充分利用了各局域节点计算机的资源．因此在设计分布式数据库系统的同时，要将负荷合理地分流． ３．１．４在设计分布式数据库系统时，要对网络各局域节点进行存储能力的统筹，对有限的存储控件进行合理的规划．３．２设计的内容 与集中式数据库的设计相类似，分布式数据库系统也包括了数据库和应用．其中，数据库的设计又包括全局的模式设计和局部的模式设计．分布式数据库系统设计的关键是 Ｖｏｌ．２８Ｎｏ．１０ Ｏｃｔ．２０１２ 赤峰学院学报（自然科学版）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｉｆｅｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）第２８卷第１０期（下） ２０１２年１０月分布式数据库系统的设计与优化 左 翔，姜文彪 （安徽医科大学计算机系，安徽 合肥 ２３００３２） 摘要：分布式数据库是数据库技术和网络技术相结合的产物，本文从分布式数据库系统的定义和特点入手，介绍了其设计、优化的目标以及优化的方法． 关键词：分布式数据库系统；设计；优化中图分类号：ＴＰ３１０ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７３－２６０Ｘ（２０１２）１０－００２０－０２ ２０－－
一、何为分布式数据库系统？一个分布式数据库系统有哪些特点？ 答案：分布式数据库系统通俗地说，是物理上分散而逻辑上集中的数据库系统。分布式数据库系统使用计算机网络将地理位置分散而管理和控制又需要不同程度集中的多个逻辑单位连接起来，共同组成一个统一的数据库系统。因此，分布式数据库系统可以看成是计算机网络与数据库系统的有机结合。一个分布式数据库系统具有如下特点： 物理分布性，即分布式数据库系统中的数据不是存储在一个站点上，而是分散存储在由计算机网络连接起来的多个站点上，而且这种分散存储对用户来说是感觉不到的。 逻辑整体性，分布式数据库系统中的数据物理上是分散在各个站点中，但这些分散的数据逻辑上却构成一个整体，它们被分布式数据库系统的所有用户共享，并由一个分布式数据库管理系统统一管理，它使得“分布”对用户来说是透明的。 站点自治性，也称为场地自治性，各站点上的数据由本地的DBMS管理，具有自治处理能力，完成本站点的应用，这是分布式数据库系统与多处理机系统的区别。 另外，由以上三个分布式数据库系统的基本特点还可以导出它的其它特点，即：数据分布透明性、集中与自治相结合的控制机制、存在适当的数据冗余度、事务管理的分布性。 二、简述分布式数据库的模式结构和各层模式的概念。 分布式数据库是多层的，国内分为四层： 全局外层：全局外模式，是全局应用的用户视图，所以也称全局试图。它为全局概念模式的子集，表示全局应用所涉及的数据库部分。 全局概念层：全局概念模式、分片模式和分配模式 全局概念模式描述分布式数据库中全局数据的逻辑结构和数据特性，与集中式数据库中的概念模式是集中式数据库的概念视图一样，全局概念模式是分布式数据库的全局概念视图。分片模式用于说明如何放置数据库的分片部分。分布式数据库可划分为许多逻辑片，定义片段、片段与概念模式之间的映射关系。分配模式是根据选定的数据分布策略，定义各片段的物理存放站点。 局部概念层：局部概念模式是全局概念模式的子集。局部内层：局部内模式 局部内模式是分布式数据库中关于物理数据库的描述，类同集中式数据库中的内模式，但其描述的内容不仅包含只局部于本站点的数据的存储描述，还包括全局数据在本站点的存储描述。 三、简述分布式数据库系统中的分布透明性，举例说明分布式数据库简单查询的 各级分布透明性问题。 分布式数据库中的分布透明性即分布独立性，指用户或用户程序使用分布式数据库如同使用集中式数据库那样，不必关心全局数据的分布情况，包括全局数据的逻辑分片情况、逻辑片段的站点位置分配情况，以及各站点上数据库的数据模型等。即全局数据的逻辑分片、片段的物理位置分配，各站点数据库的数据模型等情况对用户和用户程序透明。
Hadoop分布式文件系统：架构和设计 引言 (2) 一前提和设计目标 (2) 1 hadoop和云计算的关系 (2) 2 流式数据访问 (2) 3 大规模数据集 (2) 4 简单的一致性模型 (3) 5 异构软硬件平台间的可移植性 (3) 6 硬件错误 (3) 二HDFS重要名词解释 (3) 1 Namenode (4) 2 secondary Namenode (5) 3 Datanode (6) 4 jobTracker (6) 5 TaskTracker (6) 三HDFS数据存储 (7) 1 HDFS数据存储特点 (7) 2 心跳机制 (7) 3 副本存放 (7) 4 副本选择 (7) 5 安全模式 (8) 四HDFS数据健壮性 (8) 1 磁盘数据错误，心跳检测和重新复制 (8) 2 集群均衡 (8) 3 数据完整性 (8) 4 元数据磁盘错误 (8) 5 快照 (9)
引言 云计算（cloud computing)，由位于网络上的一组服务器把其计算、存储、数据等资源以服务的形式提供给请求者以完成信息处理任务的方法和过程。在此过程中被服务者只是提供需求并获取服务结果，对于需求被服务的过程并不知情。同时服务者以最优利用的方式动态地把资源分配给众多的服务请求者，以求达到最大效益。 Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS 能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。 一前提和设计目标 1 hadoop和云计算的关系 云计算由位于网络上的一组服务器把其计算、存储、数据等资源以服务的形式提供给请求者以完成信息处理任务的方法和过程。针对海量文本数据处理,为实现快速文本处理响应,缩短海量数据为辅助决策提供服务的时间,基于Hadoop云计算平台,建立HDFS分布式文件系统存储海量文本数据集,通过文本词频利用MapReduce原理建立分布式索引,以分布式数据库HBase 存储关键词索引,并提供实时检索,实现对海量文本数据的分布式并行处理.实验结果表 明,Hadoop框架为大规模数据的分布式并行处理提供了很好的解决方案。 2 流式数据访问 运行在HDFS上的应用和普通的应用不同，需要流式访问它们的数据集。HDFS的设计中更多的考虑到了数据批处理，而不是用户交互处理。比之数据访问的低延迟问题，更关键的在于数据访问的高吞吐量。 3 大规模数据集 运行在HDFS上的应用具有很大的数据集。HDFS上的一个典型文件大小一般都在G字节至T字节。因此，HDFS被调节以支持大文件存储。它应该能提供整体上高的数据传输带宽，能在一个集群里扩展到数百个节点。一个单一的HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。
本文作者Kate Matsudaira是一位美丽的女工程副总裁，曾在Sun Microsystems、微软、亚马逊这些一流的IT公司任职。她有着非常丰富的工作经验和团队管理经验，当过程序员、项目经理、产品经理以及人事经理。专注于构建和操作大型Web应用程序/网站，目前她的主要研究方向是SaaS（软件即服务）应用程序和云计算（如大家所说的大数据）。 本文是作者在AOSA一书介绍如何构建可扩展的分布式系统里的内容，在此翻译并分享给大家。 开源软件已经成为许多大型网站的基本组成部分，随着这些网站的逐步壮大，他们的网站架构和一些指导原则也开放在开发者们的面前，给予大家切实有用的指导和帮助。 这篇文章主要侧重于Web系统，并且也适用于其他分布式系统。 Web分布式系统设计的原则 构建并运营一个可伸缩的Web站点或应用程序到底是指什么？在最初，仅是通过互联网连接用户和访问远程资源。 和大多数事情一样，当构建一个Web服务时，需要提前抽出时间进行规划。了解大型网站创建背后的注意事项以及学会权衡，会给你带来更加明智的决策。下面是设计大型Web系统时，需要注意的一些核心原则： ?可用性 ?性能 ?可靠性 ?可扩展 ?易管理 ?成本 上面的这些原则给设计分布式Web架构提供了一定的基础和理论指导。然而，它们也可能彼此相左，例如实现这个目标的代价是牺牲成本。一个简单的例子：选择地址容量，仅通过添加更多的服务器（可伸缩性），这个可能以易管理（你不得不操作额外的服务器）和成本作为代价（服务器价格）。 无论你想设计哪种类型的Web应用程序，这些原则都是非常重要的，甚至这些原则之间也会互相羁绊，做好它们之间的权衡也非常重要。 基础
LINGHANG TECHNOLOGIES CO.,LTD 中科分布式存储系统技术白皮书 北京领航科技 2014年04
目录 1、产品介绍 (3) 1.1 云时代的政府/企业烦恼 (3) 1.2 产品服务与定位 (3) 2、中科分布式存储应用场景 (4) 2.1 目标用户 (4) 2.2 产品模式 (4) 2.2.1高性能应用的底层存储 (4) 2.2.2企业级海量数据存储平台 (5) 2.2.3容灾备份平台 (5) 2.3 使用场景 (5) 2.3.1企业级数据存储 (5) 2.3.2私有云计算 (6) 2.3.3海量数据存储 (6) 2.3.4大数据分析 (7) 2.3.5 容灾备份 (7) 3、中科分布式存储核心理念 (8) 4、中科分布式存储功能服务 (9) 4.1 存储系统功能介绍 (9) 4.2 WEB监控管理端功能介绍 (11) 5、系统技术架构 (12) 5.1 系统总体架构 (12) 5.2 系统架构性特点 (12) 5.3 技术指标要求 (14) 5.4 系统软硬件环境 (15)
1、产品介绍 1.1云时代的政府/企业烦恼 ?政府、企事业单位每天产生的大量视频、语音、图片、文档等资料，存在 哪里？ ?政府、企事业单位各个部门、各个子系统之间强烈的数据共享需求如何满 足？ ?大数据如何高效处理以达到统一存取、实时互动、价值传播、长期沉淀？ ?您是否为单位电子邮箱充斥大量冗余数据还要不断扩容而烦恼？ ?政府、企事业单位的私有云平台为什么操作和数据存取这么慢？ ?政府、企事业单位的存储平台数据量已接近临界值需要扩容，但上面有重 要业务在运行，如何能在线扩展存储空间？ ?公司的每一个子公司都有重要客户数据，要是所在的任何一个城市发生大 规模灾难（比如地震）数据怎么办？ ?政府、企事业单位有一些历史数据平时比较少用到,但又不能丢掉，占用 了大量的高速存储资源，能否移到更廉价的存储设备上去？ 1.2产品服务与定位 大数据时代已经来临！ 面对数据资源的爆炸性增长，政府、企事业单位每天产生的海量视频、语音、图片、文档和重要客户数据等资料如何有效存取？政府多个部门之间、公司和子公司之间、公司各个部门之间强烈的数据共享需求如何满足？如果
分布式数据库设计报告
目录 1案例背景 (1) 需求分析 (1) 2 分布式数据库设计 (2) 设计目标 (2) 总体设计目标 (2) （4）可靠性： (3) 完成方式及周期 (3) 分布式数据库架构图 (4) 物理设计施工 (5) 3 总结 (5) 4所用设备汇总 (7) 5所使用软件 (7)
成品车间分布式数据库设计 1案例背景 随着成品车间信息化程度越来越高，我们的传统集中式数据库系统的缺点逐渐体现出来主要有: 1、所有数据处理、存储集中在一台计算机上完成，一旦机器损坏或系统崩 溃数据数据很难恢复。 2、单台机器写入/查询处理能力不足，一台机器既要读取数据，又要写入数 据，遇到大批量超过单台数据库的处理能力，就会出现卡顿，在生产时 间不敢批量制造/查询数据。 3、硬件性能瓶颈，包括(硬盘、CPU、内存)，使用升级硬件的方法效果有限。 4、出现故障没有备用服务器可以替代。 5、当前成品车间存在2种数据库，oracle，sql sever，交叉使用不方便管 理维护，出现问题排查困难。 6、由于数据库初期创建数据库/表比较混乱，现在对数据的统计管理需要在 两台服务器之间交叉进行，统计难度高，效率低。 需求分析 成品车间信息化程度越来越高，各个节点产生的数据量越来越大，对数据系统要求越来越高，我们所使用的传统集中式数据库已经无法从容应对越来越大的数据。 成品车间生产线数据库主要有oracle和sql server两种，分别分布在2台计算机中，柔性线、自动线、三相线交叉使用两种类型数据库，主要出现的问题有; 1、一旦其中一个数据库出现问题，那么就有很大的几率导致三条线体 的某个节点或全部节点失去数据服务，导致停线。 2、数据库出现故障，必须停线，故障修复之后才可以上线使用。
分布式文件系统架构设计 1. 前言...................................................... 3.
2. HDFS1 (3) 3. HDFS2 (5) 4. HDFS3 ............................................................................................. 1 1 5. 结语..................................................... 1.5
1. 刖言 Hadoop 是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 Hadoop 实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System )，简称HDFS，解 决了海量数据存储的问题；实现了一个分布式计算引擎MapReduce ，解决了海量数据如何计 算的问题；实现了一个分布式资源调度框架YARN，解决了资源调度，任务管理的问题。而我 们今天重点给大家介绍的是Hadoop 里享誉世界的优秀的分布式文件系统-HDFS。 Hadoop 重要的比较大的版本有:Hadoop1 ,Hadoop2 , hadoop3 。同时也相对应的有HDFS1 ，HDFS2，HDFS3三个大版本。后面的HDFS的版本，都是对前一个版本的架构进行了调整优 化，而在这个调整优化的过程当中都是解决上一个版本的架构缺陷，然而这些低版本的架构缺陷也是我们在平时工作当中会经常遇到的问题，所以这篇文章一个重要的目的就是通过给大家介绍HDFS不同版本的架构演进，通过学习高版本是如何解决低版本的架构问题从而来提升我 们的系统架构能力。 2. HDFS1
分布式汽车电气-电子系统设计和实现架构
————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：
分布式汽车电气/电子系统设计和实现架构 在过去的十几年里，汽车的电气和电子系统已经变得非常的复杂。今天汽车电子/电气系统开发工程师广泛使用基于模型的功能设计与仿真来迎接这一复杂性挑战。新兴标准定义了与低层软件的标准化接口，最重要的是，它还为功能实现工程师引入了一个全新的抽象级。 这提高了软件组件的可重用性，但不幸的是，关于如何将基于模型的功能设计的结果转换成高度环境中的可靠和高效系统实现方面的指导却几乎没有。 此外，论述设计流程物理端的文章也非常少。本文概述了一种推荐的系统级设计方法学，包括、分布在多个ECU中的网络和任务调度、线束设计和规格生成。 为什么需要AUTOSAR? 即使在同一家公司，“架构设计”对不同的人也有不同的含义，这取决于他们站在哪个角度上。物理架构处理系统的有形一面，如布线和连接器，逻辑架构定义无形系统的结构和分配，如软件和通信协议。目前设计物理架构和逻辑架构的语言是独立的，这导致相同一个词的意思可以完全不同，
设计团队和流程也是独立的，这也导致了一个非常复杂的设计流程(如图1所示)。 图1：物理和逻辑设计流程。 这种复杂性导致了次优设计结果，整个系统的正确功能是如此的难于实现，以致于几乎没有时间去寻求一种替代方法，它可导致更坚固的、可扩展性更好的和更具成本效益的解决方案。为了实现这样一种解决方案，设计师需要新的方法，它可以将物理和逻辑设计流程紧密相连，并仍然允许不同的设计团队做他们的工作。 新兴的AUTOSAR标准为系统级汽车电子/电气设计方法学提供了一个技术上和经济上都可行的选择，尽管它主要针对软件层面，即逻辑系统的设计。不过，大量广泛的AUTOSAR元模型及其丰富的接口定义允许系统级电子/电气架构师以标准的格式表达他的设计思想。从经济上看，
分布式存储系统设计方案——备份容灾 在分布式存储系统中，系统可用性是最重要的指标之一，需要保证在机器发生故障时，系统可用性不受影响，为了做到这点，数据就需要保存多个副本，并且多个副本要分布在不同的机器上，只要多个副本的数据是一致的，在机器故障引起某些副本失效时，其它副本仍然能提供服务。本文主要介绍数据备份的方式，以及如何保证多个数据副本的一致性，在系统出现机器或网络故障时，如何保持系统的高可用性。 数据备份 数据备份是指存储数据的多个副本，备份方式可以分为热备和冷备，热备是指直接提供服务的备副本，或者在主副本失效时能立即提供服务的备副本，冷备是用于恢复数据的副本，一般通过Dump的方式生成。 数据热备按副本的分布方式可分为同构系统和异步系统。同构系统是把存储节点分成若干组，每组节点存储相同的数据，其中一个主节点，其他为备节点;异构系统是把数据划分成很多分片，每个分片的多个副本分布在不同的存储节点，存储节点之间是异构的，即每个节点存储的数据分片集合都不相同。在同构系统中，只有主节点提供写服务，备节点只提供读服务，每个主节点的备节点数可以不一样，这样在部署上会有更大的灵活性。在异构系统中，所有节点都是可以提供写服务的，并且在某个节点发生故障时，会有多个节点参与故障节点的数据恢复，但这种方式需要比较多的元数据来确定各个分片的主副本所在的节点，数据同步机制也会比较复杂。相比较而言，异构系统能提供更好的写性能，但实现比较复杂，而同构系统架构更简单，部署上也更灵活。鉴于互联网大部分业务场景具有写少读多的特性，我们选择了更易于实现的同构系统的设计。 系统数据备份的架构如下图所示，每个节点代表一台物理机器，所有节点按数据分布划分为多个组，每一组的主备节点存储相同的数据，只有主节点能提供写服务，主节点负责把数据变更同步到所有的备节点，所有节点都能提供读服务。主节点上会分布全量的数据，所以主节点的数量决定了系统能存储的数据量，在系统容量不足时，就需要扩容主节点数量。在系统的处理能力上，如果是写能力不足，只能通过扩容主节点数来解决;而在写能力不足时，则可以通过增加备节点来提升。每个主节点拥有的备节点数量可以不一样，这在各个节点的数据热度不一样时特别有用，可以通过给比较热的节点增加更多的备节点实现用更少的资源来提升系统的处理能力。
1.大型分布式数据库解决方案 企业数据库的数据量很大时候，即使服务器在没有任何压力的情况下，某些复杂的查询操作都会非常缓慢，影响最终用户的体验；当数据量很大的时候，对数据库的装载与导出，备份与恢复，结构的调整，索引的调整等都会让数据库停止服务或者高负荷运转很长时间，影响数据库的可用性和易管理性。 分区表技术 让用户能够把数据分散存放到不同的物理磁盘中，提高这些磁盘的并行处理能力，达到优化查询性能的目的。但是分区表只能把数据分散到同一机器的不同磁盘中，也就是还是依赖于一个机器的硬件资源，不能从根本上解决问题。 分布式分区视图 分布式分区视图允许用户将大型表中的数据分散到不同机器的数据库上，用户不需要知道直接访问哪个基础表而是通过视图访问数据，在开发上有一定的透明性。但是并没有简化分区数据集的管理、设计。用户使用分区视图时，必须单独创建、管理每个基础表（在其中定义视图的表）,而且必须单独为每个表管理数
据完整性约束，管理工作变得非常复杂。而且还有一些限制，比如不能使用自增列，不能有大数据对象。对于全局查询并不是并行计算，有时还不如不分区的响应快。 库表散列 在开发基于库表散列的数据库架构，经过数次数据库升级，最终采用按照用户进行的库表散列，但是这些都是基于自己业务逻辑进行的，没有一个通用的实现。客户在实际应用中要投入很大的研发成本，面临很大的风险。 面对海量数据库在高并发的应用环境下，仅仅靠提升服务器的硬件配置是不能从根本上解决问题的，分布式网格集群通过数据分区把数据拆分成更小的部分，分配到不同的服务器中。查询可以由多个服务器上的CPU、I/O来共同负载，通过各节点并行处理数据来提高性能；写入时，可以在多个分区数据库中并行写入，显著提升数据库的写入速度。
第３４卷第４期２００５年８月 电子科技大学学报 Ｊｏ啪ａｌｏｆＵＥＳＴｏｆＣｈｉｎａ Ｖ０１．３４Ｎｏ．４ Ａｕｇ．２００５分布式个人文件系统的设计与实现 何兴高，张凤荔，黄远军，秦志光，周明天 （电子科技大学计算机科学与工程学院成都６１００５４） 【摘要】提出了一种基于Ｅ－ｍａｉｌ系统的分布式文件系统一ＥⅧＦＳ，给出了扩展的Ｓ删＊议（Ｅ㈣的状态转换方式和定义，在此基础上研究了利用ＥＳＭｒＰ来构建分布式个人文件系统的方法和模型，设计了哪Ｓ的模型、内外存的结构、Ｉ，ｏ操作、用户接口以及ＥＭＤＦＳ的各种功能． 关键词简单邮件传输协议；互联网消息存取协议４；个人网络存储；分布式文件系统 中图分类号ＴＰ３９３文献标识码Ａ ＤｅｓｉｇｎａｎｄＩｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＰｅｒｓｏｎａｌＦｉｌｅＳｙｓｔｅｍ眦Ｘｉｎ唱ａ０，蕊ＡＮＧＦｅｎｇ－ｌｉ，ｍＩＡＮＧＹｕａｌｌ．ｊｕｎ，ＱＮｚｈｉ倒锄ｇ，盟ｏＵＭ吨－ｔｉ锄 （Ｓｃｈｏｏｌ０ｆＣ伽ｐｕ魄Ｓｃｉ∞∞锄ｄＥｎｇ．ｍ∞血ｇ，ＵＥＳＴｏｆａ血ａａ姗窖ｄｕ６１００１５４） Ａｂｓｔｒａｃｔ。Ｉ＇ｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔＳａｄｉｓ仃ｉｂｍｅｄｆｉｌｅｓｙｓｔｅｍｂ嬲ｅｄｏｎＥ－ｍａｉｌ ｎ锄ｅｄＥ－ｎｌａｉｌｄｉｓ仃ｉｂｕｔｅｄｆｕｅｓｙＳｔｅｍ．Ｔｈｉｓｐ印ｅｒｇｉｖｅｓ曲ｓｔａｔｅ强ｄｄｅｆｍｉ廿ｏｎｏｆｅｘｔｅｎｓｉｏｎ Ｓ咖巾鹤ｅｄ０ｎｍｉｓｗｅｄｅｓ蜘也ｅｍｏｄｅｌ锄ｄｍｅｍｏｄｏｆ也ｅＥＭＤＦＳ，锄ｄｐｒｏｐｏｓｅｍｅｓｔｏｒｅＳｐａ鸭ｔｔｌｅｍＩ锄。巧龃ｄｄｉｓｋ咖叽鹏ｏｆＥＭＤＦＳ，ｔｌｌｅＩ／Ｏｏｐｅｒａｔｏｒｓ，ｕｓｅｒｉＩｌｔｅｒｆｉａｃｅ，龇ｌｄｏｔｈｅｒｆｌｌｎｃｔｉｏｎｓ． ＫｅｙｗｏｒｄｓｓｉＩＩｌｐｌｅｍａｉｌ仃趾ｓｆｅｒ ｐｒｏｔｏｃｏｌ；ｉｎｔｅｍｅｔｍｅｓｓａｇｅａｃｃｅｓｓｐｒｏｔｏｃｏｌ－ｖｅｒＳｉｏｎ４；ｐｅｒｓｏｎ ｎｅｔｗａｒｅｓｔｏｒａｇｅ；ｄｉｇ廿ｉｂｕｔｅｄｆｉｌｅｓｙｓｔｅｍ 本文提出了一种基于分布式环境的个人数据的网络存储方式，对现有的网络协议进行扩充，利用Ｅ．ｍａｉｌ，解决个人数据文件在分布式网络环境下的实时存储、共享。 １Ｅ．ｍａｉｌ协议及其扩展 Ｅ．ｍａｉｌ协议包括简单邮件传输协议（ＳｉｍｐｌｅＭａｉｌＴｒａｎｓｆｅｒＰｒｏｔｏｃｏｌ，ＳＭｒＰ）‘１】，简单邮件传输协议服务扩展①ｘｔｅｎｄｅｄｓＭｒＰ：ＥｓＭｒＰ尸，邮局协议３口ｏｓｔＯｍｃｅＰｒｏｔｏｃ０１．ＶｅｒＳｉｏｎ３，ＰＯＰ３），互联网消息存取协议４（ＩｒｌｔｅｍｅｔＭｅｓｓａｇｅＡｃｃｅｓｓＰｒｏｔｏｃｏｌ－Ｖ．ｅｒｓｉｏｎ４，Ⅱ儿心４）【３】’多用途网际邮件扩展（ＭｕｈｉｐｕｒｐｏｓｅｈｌｔｅｍｅｔＭ２ＬｉｌＥｘｔｅｎｓｉｏｎｓ，Ｍｍｍ）【４】。ＳＭｒＰ本身没有存储空间的概念，对ＳＭ冲进行存储扩展，就要引入个人存储空间扩展的概念（ｓｔｏｒａｇｅｅ）（ｔｅｎｄｅｄＳＭＩＰ，ＳＳＭｒＰ）。默认的个人存储空间是ＳＭＡＩＬＢＯｘ；引入ＳＭ俎ＢＯＸ，可避免普通邮件同个人网络存储的数据相混淆。ＳＳＭＩＰ连接后，进入普通的ＳＭＩＰ状态似０ｎ．ＳＳＭＩ．Ｐ状态），进行邮件操作。用户可以使用特殊命令ＳＨＬＯ，切换到ＳＳＭｒＰ个人存储空间。为了保护用户个人空间，必须对用户进行身份验证，验证成功后，选择个人空间进入；消息发送和个人数据的就以消息格式存储在一条消息中，包含个人数据的所有的消息，都存储在该个人存储空间中。ＳＳＭｌＰ协议包括Ｎ０ｎ．ＳＳＭｒＰ状态、 收稿日期：２００４—０６一∞ 基金项目：四川省科技攻关项目（ＩＯ町Ｙ０２舢００ｌ－３） 作者简介：何兴高（１９６４一），男，硕士，工程师，主要从事计算机控制、智能交通系统方面的研究．