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一系列分布式的操作序列称为子事务。因此,分布式事务也可以被定义为一种嵌套型的事务,同时也就具有了 ACID 事务特性。但由于在分布式事务中,各个子事务的执行是分布式的,因此要实现一种能够保证 ACID 特性的分布式事务处理系统就显得格外复杂。 分布式事务的实现方式 2PC
置,文件存储系统负责保存文件,容灾系统负责文件系统和自己的相互备份。优点:扩展能力: 毫无疑问,扩展能力是一个分布式文件系统最重要的特点;高可用性: 在分布式文件系统中,高可用性包含两层,一是整个文件系统的可用性,二是数据的完整和一致性;弹性存储: 可以根据业务需要灵活地增加或缩
将GaussDB分布式版同步到GaussDB分布式版 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 源数据库 目标数据库 GaussDB分布式 GaussDB分布式 说明: 仅支持目标库版本等于或高于源库版本。 支持的同步对象范围 在使用DRS进行同步时,不同类型的同步任务,支持的同
容量、并发、性能弹性变化;在解决三大传统挑战的同时,引发了一系列新的分布式问题:分布式sql:与单机SQL兼容性支持的分片模式分布式事务:事务隔离级别事务ACID特性分布式负载均衡负载均衡度数据重分布水平分布式管理集权管理工具集群监控工具Gauss100-OLTP分布版本优秀的s
是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,它暴露了一个简单的原语集,分布式应用程序可以基于它实现同步服务,配置维护和命名服务等。关于ZooKeeper更多信息可以参见官方文档。 二、ZooKeeper的基本使用 搭一个分布式的Zo
不均衡)是Shared nothing分布式架构下的重要难题,它破坏了MPP架构中各个节点对等的要求,导致倾斜节点所需存储及计算资源都远大于其他节点,进而导致性能下降(木桶效应)、full disk或oom等严重问题。技术背景目前各类分布式数据库厂商都有提供存储倾斜的检测工具,常用方法主要有计算表的COUNT
Hadoop 架构 HDFS: 分布式文件存储 YARN: 分布式资源管理 MapReduce: 分布式计算 Others: 利用YARN的资源管理功能实现其他的数据处理方式 内部各个节点基本都是采用Master-Woker架构 分布式文件系统HDFS 基本概念 Block
问题现象:分布式消息服务kafka队列信息最多保存多久 解决办法:普通队列的消息保存至少72小时,超过72小时的消息将会被删除。Kafka队列的消息保存时间在创建队列时可以设置,可设置范围为1~72小时。Kafka专享版实例的消息保存时间在创建Topic时可以设置,可设置范围为1
战。中央化存储的弊端日益突出,分布式存储的出现让众多存储巨头看到了希望,纷纷开始布局。首先我们来看一下 IPFS的前期发展。2020年11月6日,广电总局办公厅印发了《广电总局办公厅关于区块链技术在广播电视领域应用的白皮书》。第一, IPFS的价值和技术优势值得肯定。与之同时,浙
战。中央化存储的弊端日益突出,分布式存储的出现让众多存储巨头看到了希望,纷纷开始布局。首先我们来看一下 IPFS的前期发展。2020年11月6日,广电总局办公厅印发了《广电总局办公厅关于区块链技术在广播电视领域应用的白皮书》。第一, IPFS的价值和技术优势值得肯定。与之同时,浙
GaussDB技术解读——分布式优化器 分布式数据库场景下表分布在各个节点上,数据的本地性Data Locality是分布式优化器中生成执行计划时重点考虑的因素,基于Share Nothing的分布式数据库中有一个很关键概念就是“移动数据不如移动计算”,之所以有数据本地性就是
Available(基本可用) 、Soft-state(软状态) 和 Eventually Consistent(最终一致性) 三个短语的缩写。BASE理论是对CAP中一致性C和可用性A权衡的结果,其来源于对大规模互联网系统分布式实践的总结,是基于CAP定理逐步演化而来的,它大大降低了他们对系统的要求。
Redis 分布式锁不能解决超时的问题,分布式锁有一个超时时间,程序的执行如果超出了锁的超时时间就会出现问题。
oKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,它暴露了一个简单的原语集,分布式应用程序可以基于它实现同步服务,配置维护和命名服务等。关于ZooKeeper更多信息可以参见官方文档。 二、ZooKeeper的基本使用 搭一个分布式的ZooKeeper环境比较简单,基本步骤如下:
分布式消息服务DMS 华为云分布式消息服务(Distributed Message Service,简称DMS)是一项基于高可用分布式集群技术的消息中间件服务,提供了可靠且可扩展的托管消息队列,用于收发消息和存储消息。使用DMS,可以创建消息队列,将消息队列作为一个传
事务 A 和事务 B 申请的锁的级别互斥。通过对上一步收集到的锁信息进行处理,就可以构建出事务的等待关系。等待关系判环构建出事务的等待关系之后,就可以通过检查等待关系是否成环,来判断当前是否有分布式死锁。一般情况下,等待关系不会太多,通过观察就可以判断出当前有无分布式死锁。通过观
Redis 分布式锁其实就是在系统里面占一个“坑”,其他程序也要占“坑”的时候,占用成功了就可以继续执行,失败了就只能放弃或稍后重试。占坑一般使用 setnx(set if not exists)指令,只允许被一个程序占有,使用完调用 del 释放锁。
查询分布式身份文档 功能介绍 查询分布式身份文档 URI GET /v1/{project_id}/tdis/did/{did} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 租户从IAM申请到的projectid,一般为32位字符串 最小长度:32
数据一致性和分布式事务是互联网分布式系统设计中必须要考虑的,所以对分布式事务的考察是中高级工程师面试必须跨过的一道门槛。 面试官通常会通过一个实际的系统设计题来展开提问,以考察候选人对分布式基础理论的理解、对各种数据一致性模型的掌握,以及对分布式下事务实现的原理、机制和各种实现手段的熟悉程度。
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