1.为什么数据库id自增和uuid不适合分布式id id自增:当数据量庞大时,在数据库分库分表后,数据库自增id不能满足唯一id来标识数据:因为每个表都按自己节奏自增,会造成id冲突,无法满足需求.              分库分表:分表就是把一个表的数据放到多个表中,将一个库的数据拆分到多个库中 uuid:UUID长且无序:主键应越短越好,无序会造成每一次UUID数据的插入都会对主键地城的b+树进行很大的修改   在时间上,1)uuid由于占用的内存更大,所以查询.排序速度会相对较慢:2)在

转载自:http://blog.csdn.net/u010028869/article/details/50773174?ref=myread 前言 在搭建完集群环境后,不得不考虑的一个问题就是用户访问产生的session如何处理.如果不做任何处理的话,用户将出现频繁登录的现象,比如集群中存在A.B两台服务器,用户在第一次访问网站时,Nginx通过其负载均衡机制将用户请求转发到A服务器,这时A服务器就会给用户创建一个Session.当用户第二次发送请求时,Nginx将其负载均衡到B服务器,而这时

[架构师之路]集群/分布式环境下5种session处理策略   转自:http://www.cnblogs.com/jhli/p/6557929.html 在搭建完集群环境后,不得不考虑的一个问题就是用户访问产生的session如何处理.如果不做任何处理的话,用户将出现频繁登录的现象,比如集群中存在A.B两台服务器,用户在第一次访问网站时,Nginx通过其负载均衡机制将用户请求转发到A服务器,这时A服务器就会给用户创建一个Session.当用户第二次发送请求时,Nginx将其负载均衡到B服务器,

前言 在搭建完集群环境后,不得不考虑的一个问题就是用户访问产生的session如何处理.如果不做任何处理的话,用户将出现频繁登录的现象,比如集群中存在A.B两台服务器,用户在第一次访问网站时,Nginx通过其负载均衡机制将用户请求转发到A服务器,这时A服务器就会给用户创建一个Session.当用户第二次发送请求时,Nginx将其负载均衡到B服务器,而这时候B服务器并不存在Session,所以就会将用户踢到登录页面.这将大大降低用户体验度,导致用户的流失,这种情况是项目绝不应该出现的. 我们应当对

转载至:http://blog.csdn.net/u010028869/article/details/50773174 在搭建完集群环境后,不得不考虑的一个问题就是用户访问产生的session如何处理.如果不做任何处理的话,用户将出现频繁登录的现象,比如集群中存在A.B两台服务器,用户在第一次访问网站时,Nginx通过其负载均衡机制将用户请求转发到A服务器,这时A服务器就会给用户创建一个Session.当用户第二次发送请求时,Nginx将其负载均衡到B服务器,而这时候B服务器并不存在Sessi

前言 在搭建完集群环境后,不得不考虑的一个问题就是用户访问产生的session如何处理.如果不做任何处理的话,用户将出现频繁登录的现象.比如集中中存在A.B两台服务器,用户在第一次访问网站是,Nginx通过其负载均衡机制将用户请求转发到A服务器,这时A服务器就会给用户创建一个Session.当用户第二次发送请求时,Nginx将其负载均衡到B服务器,而这时候B服务器并不存在Session,所以就会将用户导航到登录页面.这样的话,肯定会大大降低用户的体验度,导致用户黏度下降. 我们应当对产生的Ses

首发地址:https://www.guitu18.com/post/2019/07/28/44.html 本篇是Shiro系列第二篇,使用Shiro基于Redis实现分布式环境下的Session共享.在讲Session共享之前先说一下为什么要做Session共享. 为什么要做Session共享 什么是Session 我们都知道HTTP协议(1.1)是无状态的,所以服务器在需要识别用户访问的时候,就要做相应的记录用于跟踪用户操作,这个实现机制就是Session.当一个用户第一次访问服务器的时候,服

ID即标示符,在某个搜索域内能唯一标示其中某个对象.在关系型数据库中每个表都需要定义一个主键来唯一标示一条记录.为了方便一般都会使用一个auto_increment属性的整形数做为ID.因为数据库本身能保证这个数是在这个表范围内一直累加的,所以任何两条记录不会有相同的ID值,包括已经删除的记录.可是一旦表大到一定程度,要跨机器分表的时候,那么就不能再依靠这个auto_increment字段唯一表示一条记录了.因为此时的搜索域已经扩大到多个机器,而每台机器的auto_increment都是独立增长

分布式环境下的id生成方法   前几天研究数据库分表分库的问题,其中有一个关键的地方就是生成唯一键的问题,假如数据表有1亿条数据,而且还在不断的增加,这里我们就需要考虑到分表分库,假设我们采用Hash或者是用户取模求余的方法将这个表拆分成10个表,每个表的结构相同,其中有一个主键id,那么10个表中的id需要唯一不同,在单表的时候,使用数据表自增长是没有问题的.当分成10个表后,就无法用到数据库自增长了. 当到这里的时候突然发现oracle数据库的序列真是好东西,在刚刚接触的时候还很郁闷这种设计

Twitter 的 Snowflake  大家应该都熟悉的,先上个图: 时间戳 序列号一般不会去改造,主要是工作机器id,大家会进行相关改造,我厂对工作机器进行了如下改造(估计大家都差不多吧,囧~~~): 机房号,不同的机房搞个初始化配置即可(当然若机房数量多也可考虑分布式动态获取), 主要是机器编号,在如何动态获取,以下workId获取方式供参考: public class WorkIdBuilder { private final static Logger logger = LoggerF

Hadoop完全分布式环境下,上传文件到hdfs上时报错: // :: WARN hdfs.DFSClient: DataStreamer Exception org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(java.io.IOException): File /wc_input/file1.txt._COPYING_ could only be replicated to 0 nodes instead of minReplication (=1). There a

阅读了一个有意思的ppt,是Standford大学发表的raft协议 网址:http://thesecretlivesofdata.com/raft/ 下面自己总结下咯: 1.raft是一个实现了解决分布式一致性问题的协议 2.分布式环境下的每个节点有三种状态: follower candidate leader 3.所有的节点开始都是follower状态 一旦他们不能检测到leader就能成为candidate candidate会请求其他节点投票,得到大多是节点的投票就会成为leader,这

项目中用到了限流,受限于一些实现方式上的东西,手撕了一个简单的服务端限流器. 服务端限流和客户端限流的区别,简单来说就是: 1)服务端限流 对接口请求进行限流,限制的是单位时间内请求的数量,目的是通过有损来换取高可用. 例如我们的场景是,有一个服务接收请求,处理之后,将数据bulk到Elasticsearch中进行索引存储,bulk索引是一个很耗费资源的操作,如果遭遇到请求流量激增,可能会压垮Elasticsearch(队列阻塞,内存激增),所以需要对流量的峰值做一个限制. 2)客户端限流 限制

假设rabbitmq配置了集群,且客户端连接rabbitmq-server通过lvs实现HA但一般情况下不建议做LB.在分布式系统的环境下,由于节点的非预知性,使用spring amqp模板进行配置不足以灵活到满足弹性扩展的需求,因此,更加方便的方式是通过rabbitmq原生的java client进行订阅和发布.在我们的场景中,某些节点需要同时是发布端和订阅端以便做到弹性扩展,无需额外的配置.以fanout类型为例,如下所示: 发布端: /** * @Title: Send.java * @P

一.分布式Session的几种实现方式 1.1.基于cookie 进行session共享 简单.方便,每次通过判断cookie中的用户状态信息判断用户的登录状态:但是用户信息要存在客户端,存在安全隐患,除非有相当安全的加密措施,如果加密码负载,也会增加运算的成本. 1.2.Session Replication 方式管理 (即session复制) 简介:将一台机器上的Session数据广播复制到集群中其余机器上 使用场景:机器较少,网络流量较小 优点:实现简单.配置较少.当网络中有机器Down掉

在hadoop2.5.2伪分布式上,安装了hbase1.0.1.1的伪分布式 利用HBase的API创建个testapi的表时,提示  Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/hbase/HBaseConfiguration        at com.wonderad.mr.ADReport2HBase.main(ADReport2HBase.java:152)     

public class IdWorker { //基准时间 public const long Twepoch = 1288834974657L; //机器标识位数 ; //数据标志位数 ; //序列号识位数 ; //机器ID最大值 private const long MaxWorkerId = -1L ^ (-1L << WorkerIdBits); //数据标志ID最大值 private const long MaxDatacenterId = -1L ^ (-1L <<

首先确保hadoop已经正确安装.配置以及运行. 1.     首先将wordcount源代码从hadoop目录中拷贝出来. [root@cluster2 logs]# cp /usr/local/hadoop-1.1.2/src/examples/org/apache/hadoop/examples/WordCount.java ~/ygch/hadoop/ 因为在编译过程中需要将jave源文件和class类文件分离,所以在~/ygch/hadoop下还要有一个class目录. 2.     

问题出现:机器重启之后,再次在master结点上面执行start-all.sh,发现有一个datanode没有启动,通过jps检查之后,发现slave1上面的datanode进程未启动 原因:每次namenode format会重新创建一个namenodeId,而tmp/dfs/data下包含了上次format下的id,namenode format清空了namenode下的数据,但是没有晴空datanode下的数据,导致启动时失败,所要做的就是每次format前,清空tmp一下的所有目录: r

前一章, 我们的Hello world应用服务,通过配置服务器Config Server获取到了我们配置的hello信息“hello world”. 但自己的配置文件中必须配置config server的URL(http://localhost:8888), 如果把config server搬到另外一个独立IP上, 那么作为一个client的hello world应用必须修改自己的bootstrap.yml中的config server的URL地址.这明显是不够方便的. 既然config ser

精彩理解:  https://www.jianshu.com/p/21be831e851e ;  https://blog.csdn.net/heyutao007/article/details/19975665 ; 备选参考:https://blog.csdn.net/tanga842428/article/details/52742698: https://www.cnblogs.com/yitong0768/p/4555445.html : CAS有3个操作数,内存值V,旧的预期值A,要修