分类 标签 存档 社区 博客 友链 GitHub 订阅 搜索

分布式数据访问层

189 浏览

关键词:拆分、事务、2PC、CAP、BASE、Paxos

ZERO

    持续更新 请关注:https://zorkelvll.cn/blogs/zorkelvll/articles/2018/11/18/1542543571220

一、数据库垂直 / 水平拆分

1、数据库减压的方案:

    (a)优化应用;(b)缓存、搜索引擎;(c)将数据库的数据和访问分到多台数据库上

2、垂直拆分的影响:单机事务 ACID、JOIN 操作、外键约束

3、水平拆分的影响:单机事务 ACID、JOIN 操作、外键约束、自增序列唯一 ID、查询跨库

二、分布式事务

1、分布式事务处理模型 - X/Open DTP 模型

  三个组件:AP 应用程序、RM 资源管理器、TM 事务管理器

  四个概念:事务、全局事务、分支事务、控制线程

2、两阶段提交协议 - 2PC

  在提交之前增加了准备的阶段,称之为两阶段提交;

  缺点:开销增大了(交互次数增多的网络开销、额外引入事务管理器的开销)

3、CAP 理论:接收状态并不需要时刻保持一致,只需要最终一致即可

  C 一致性 - Consistency:所有节点在同一时间读到同样的数据(也即有新数据写入成功后,所有节点会同时看到这个新数据)

  A 可用性 - Availability:保证无论是成功还是失败,每个请求都能收到一个反馈(也即系统一定要有响应)

  P 分区容忍性 - Partition Tolerance:即使系统中有部分问题或有消息的丢失,但是系统仍然能够继续运行(也即系统一部分出现问题时,系统仍能继续工作)

4、BASE 模型

  Basically Available:基本可用,允许分区失败

  Soft state:软状态,接受一段时间的状态不同步

  Eventually consistent:最终一致,保证最终数据的状态是一致的

也即不保证数据变化前后所有节点立刻一致,但是保证它们最终是一致的

5、Paxos 协议

  Paxos 协议的前提是不存在拜占庭将军问题(也即,是需要有一个可信的通信环境,信息都是准确的,没有被篡改)

6、集群内数据一致性算法

  Quorum 算法、Vector Clock 算法

【读书系列】

    《大型网站系统与 Java 中间件实践》,曾宪杰,电子工业出版社

评论  
留下你的脚步
推荐阅读