分布式系统游戏应用的后台架构设计
概要
?传统架构的局限?分布式设计?应用场景
趟过的那些坑?游戏系统基本组成?传统实现
?困惑和局限
?静态角度看
?如何知道通信对端地址
?耦合度较高
?配置管理复杂
?通信链路多而杂
?动态角度看
?怎么扩容
?怎么容灾
?怎么运行时变更
分布式设计?面向服务
?基础设计
?高层需求与实现
面向服务
?抽象与解耦
?内聚与自治
?定义服务内容与交互行为?可发现、可协调
基础设计
?最简模式——两个集群之间的通信?协议设计
?结构设计
?探测
?保活
?One Way, Request-Reply ?广播, 路由
?
负载均衡
最简模式基本功能
Message
Routing Table
Service1Service2 Service1Service3
Service1Service4 Service2Service5
Service3Service6
网络系统与分布式系统
网络系统与分布式系统 1.概述 网络操作系统与分布式操作系统在概念上的主要区别是，网络操作系统可以构架于不同的操作系统之上，也就是说它可以在不同的本机操作系统上，通过网络协议实现网络资源的统一配置，在大范围内构成网络操作系统。在网络操作系统中并不要求对网络资源进行透明的访问，即需要指明资源位置与类型，对本地资源和异地资源访问区别对待。分布式比较强调单一性，它是由一种操作系统构架的。在这种操作系统中，网络的概念在应用层被淡化了。所有资源（本地的资源和异地的资源）都用同一方式管理与访问，用户不必关心资源在哪里，或者资源是怎样存储的。 2.网络系统 ●网络系统是一个事理系统。有人参与和受人的影响的系统称为事理系统。网络计划 属于系统工程范畴，是人类改造客体系统有用的工程技术。网络系统直接受人（应 用者）的影响，因而是一个事理系统。 ●网络系统是一个信息系统。系统的输入端（开始节点）可视为信源、系统的内态可 视为信道，系统的输出端（结束节点）可视为信宿。应当特别指出的是，网络系统 是一个事理系统，因此，网络系统的信宿本质上就是系统的操作者（人类） ●网络系统是一个复杂自适应系统 ●网络系统是是一个开放系统。网络系统是复杂自适应系统，自然就是一个开放系统。 ●网络系统是一个有序强动力学系统。网络系统沿着时间的方向演化，元素和网络内 环境要素的相互作用、网络系统要素和网络环境要素的相互作用、网络相容性贯穿 于系统运行的全过程，在这个过程的各个发展阶段上，系统自组织、自优化，这些 充分表明网络系统是一个有序强动力学系统。 ●网络系统是一个符号化系统。网络系统由网络能指和网络所指两部分构成，网络能 指是一个结构符号化系统，网络所指是一个数学符号化系统；结构符号化系统和数 学符号化系统之间具有相容性，统称为网络符号化系统。 ●网络系统是一个形式系统。 网络系统软件中的重要一环是网络操作系统，有人也将它称为网络管理系统，它与传统的单机操作系统有所不同，它是建立在单机操作系统之上的一个开放式的软件系统，它面对的是各种不同的计算机系统的互连操作，面对不同的单机操作系统之间的资源共享、用户操作协调和与单机操作系统的交互，从而解决多个网络用户（甚至是全球远程的网络用二分布式操作系统。 计算机网络系统是由计算机系统、数据通信和网络系统软件组成的。从硬件上看主要由下列组成部分： ●终端：用户进入网络所用的设备，如电传打字机、键盘显示器、计算机等。在局域 网中，终端一般由微机担任，叫工作站，用户通过工作站共享网上资源。 ●主机：有于进行数据分析处理和网络控制的计算机系统，其中包括外部设备、操作 系统及其它软件。在局域网中，主机一般由较高档的计算机担任，叫服务器，它应 具有丰富的资源，如大容量硬盘、足够的内存和各种软件等。 ●通信处理机：在接有终端的通信线路和主机之间设置的通信控制处理机器，分担数 据交换和各种通信的控制和管理。在局域网中，一般不设通讯处理机，直接由主机
分布式汽车电气电子系统设计和实现架构
分布式汽车电气电子系统设计和实现 架构
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。 另外，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，这取决于她们站在哪个角度上。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。当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能够完全不同，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，它能够将物理和逻辑设计流程紧密相连，并依然允许不同的设计团队做她们的工作。 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示她的设计思想。从经济上看，AUTOSAR标准打开了一个巨大的、统一的市场，它使得能够创立合适的设计工具。
OceanBase分布式技术架构分析
OceanBase分布式技术架构分析
目录 OceanBase作为金融级分布式数据库一直备受瞩目 (3) 1. 分布式存储&事务 (3) 2. 分布式查询 (13) 3. 经验&思考 (15)
OceanBase作为金融级分布式数据库一直备受瞩目 OceanBase OceanBase 1.0项目从2013年初开始做总体设计，2014年开始编码、测试，2015年底正式上线并无缝迁移部分集团MySQL业务，直到2016年中才正式上线蚂蚁核心业务，包括会员视图、花呗、账务，等等，最后“丝般柔顺”地通过了2016年双十一大考。 从技术架构的角度看，一个分布式数据库主要就是两个部分：一个部分是怎么做存储，怎么做事务；另外一个部分是怎么做查询。首先我们看第一个部分，主要是三个关键点：可扩展、高可用以及低成本，它们代表了OceanBase的核心技术优势。 1.分布式存储&事务 第一我们怎么理解数据，如何把数据划分开来从而分布到多台服务器？这个问题其实传统关系数据库已经帮我们解决好了。无论是Oracle还是MySQL，都支持一个叫做两级分区表的概念。大部分业务都可以按两个维度划分数据：一个维度是时间，数据是按照时间顺序生成的；另外一个维度，对于互联网业务来讲，往往就是用户。不同的用户生成不同的数据，不同用户之间的数据相关度比较低，而同一个用户的数据往往会被同时访问。
图1 OceanBase数据分布 如图1，通过时间和业务主键两个维度将表格划分为P1~P8总共8个分区。OceanBase 跟传统数据库不一样的地方在哪里呢？传统数据库所有的分区只能在一台服务器，而OceanBase每个分区可以分布到不同的服务器。从数据模型的角度看，OceanBase可以被认为是传统的数据库分区表在多机的实现。对于常见的分布式系统，要么采用哈希分区，要么采用范围分区。OceanBase的数据划分方案和这些系统有较大的差别，通过两级分区表，我们可以把不同的用户，以及在不同时间点生成的数据全部融合到统一的表格里面。无论这些分区在在多台服务器上是如何分布的，甚至可以对在线数据采用内存计算，对历史数据采用更高压缩率的压缩算法或者执行预计算，整个系统对使用者呈现的都是一张表格，后台实现对使用者完全透明。当然，这里面还会有很多的工作要做。 第二点是我们底层的分布式架构。
Java分布式架构
介绍 1. 项目核心代码结构截图
分布式数据库系统的设计与优化
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－－
分布式数据库管理系统简介
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。
分布式系统概述
分布式系统是建立在网络上的软件系统。由网络中的多个节点组成，作为整体向用户提供资源，对用户透明，数据文件存放于不同的存储节点上，而管理者可以任意添加或者删除节点，可以支持大规模的节点扩展以及PB级的数量存储。 [17]目前大多数分布式系统的基本架构都是基于client/server模式，架构如图2-1所示： 图2-1分布式系统的基本架构图 当前比较流行的分布式系统有GFS、Hadoop、FastDFS、Lustre、MooseFS、等等。 1)GFS（Google File System）是由Google公司开发的分布式系统，GFS的整体结构也是基于C/S结构，在数据存储方面GFS有别于以往的文件系统。在传统的存储概念上，几个G的文件可以算作一个大文件，但在GFS中，这种大小的数据文件是大量的。而且提供了一个比以往的文件体统更强的容错性能，因为系统是由大量的廉价的商业级别的机器构成，在使用中不能保证其长时间运行中完美的可靠性，所以把系统的各种部件发生错误的情况当做一种常态，而不像以往的系统将此列入特殊的故障情况。GFS文件系统由一个Master节点和多个Chunk 节点组成,。Master节点主要完成对文件系统元数据的维护工作，数据块的存储则由数量巨大的Chunk节点完成。GFS的数据读写流程是首先客户端与Master 节点通信，以获取文件的元数据信息，通过元数据信息找到存储该数据块的Chunk节点，之后同Chunk节点进行通信,完成数据的读写操作。由于GFS分布式系统是Google公司根据自身的搜索业务而设计的，所以并不具备通用性，同时主从式的系统架构存在着Master节点的性能瓶颈和单点失效问题。 2)Lustre是由SUN公司开发和维护的一个规模大、安全可靠、具备高可用性的分布式系统，该名字的由来因为该系统的设计是基于Linux和Clusters两个概念的，该分布式文件系统解决了传统文件系统处理不好的大数据存储问题，在高性
分布式汽车电气电子系统设计和实现架构
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，AUTOSAR标准
分布式数据库设计报告
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。
软考系统架构设计师(高级)学习笔记汇总
2011年软考系统架构设计师学习笔记第一章 1.1.1 系统架构师的概念 现代信息系统“架构”三要素：构件、模式、规划;规划是架构的基石，也是这三个贡献中最重要的。 架构本质上存在两个层次：概念层，物理层。 1.2.1 系统架构师的定义 负责理解、管理并最终确认和评估非功能性系统需求，给出开发规范，搭建系统实现的核心架构，对整个软件架构、关键构建、接口进行总体设计并澄清关键技术细节。 主要着眼于系统的“技术实现”，同时还要考虑系统的“组织协调”。 要对所属的开发团队有足够的了解，能够评估该开发团队实现特定的功能需求目标和资源代价。 1.2.2 系统架构师技术素质 对软件工程标准规范有良好的把握。 1.2.3 系统架构师管理素质 系统架构师是一个高效工作团队的创建者，必须尽可能使所有团队成员的想法一致，为一个项目订制清晰的、强制性的、有元件的目标作为整个团队的动力; 必须提供特定的方法和模型作为理想的技术解决方案; 必须避免犹豫，必须具备及时解决技术问题的紧迫感和自信心。 1.2.4 系统架构师与其他团队角色的协调 系统分析师，需求分析，技术实现 系统架构师，系统设计，基于环境和资源的系统技术实现 项目管理师，资源组织，资源实现 由于职位角度出发产生冲突制约，不可能很好地给出开发规范，搭建系统实现的核心架构，并澄清技术细节，扫清主要难点。 所以把架构师定位在项目管理师与系统分析师之间，为团队规划清晰的目标。 对于大型企业或项目，如果一人承担多个角色，往往容易发生顾此失彼的现象。 1.3 系统架构师知识结构 需要从大量互相冲突的系统方法和工具中区分出哪些是有效的，那些是无效的。 1.4 从开发人员到架构师 总结自己的架构模式，深入行业总结规律。 几天的培训不太可能培养出合格的软件架构师，厂商的培训和认证，最终目的是培养自己的市场，培养
分布式数据库系统复习题
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。
分布式系统概述与云计算
分布式系统概述与云计算 软件专业09-1班李天（20）指导教师：胡晓宏 摘要 随着社会的信息化和互联网的发展，分布式系统的重要性日益提高。本文将从分布式系统的产生、发展、演变谈起，并展望分布式系统的未来，并着重谈分布式系统的主要应用：云计算。 关键词：分布式系统云计算 引言 分布式计算是一门计算机科学，它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。 云计算是分布式计算、并行计算和网格计算的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。其基本原理是通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中。（网格计算是分布式计算的一种。通过利用大量异构计算机（通常为桌面）的闲置资源（CPU、磁盘空间等），将其作为嵌入在分布式电信基础设施中的一个虚拟的计算机集群，以解决大规模的计算问题。网格计算的焦点在于支持跨管理域计算的能力，这使它与传统的计算机集群或传统的分布式计算相区别。） 概述 分布式： 分布式数据库的研究始于20世纪70年代中期。世界上第一个分布式数据库系统SDD-1 是由美国计算机公司（CCA）于1979年在DEC计算机上实现。20世纪90年代以来，分布式数据库系统进入商品化应用阶段，传统的关系数据库产品均发展成以计算机网络及多任务操作系统为核心的分布式数据库产品，同时分布式数据库逐步向客户机／服务器模式发展。
分布式系统，顾名思义，为操作系统的一种类型，是传统操作系统思想的变革。分布式操作系统安装在整个分布系统里面，其中任何一台也可以安装有自己的本地操作系统。 分布式操作系统负责管理分布式处理系统资源和控制分布式程序运行。它和集中式操作系统的区别在于资源管理、进程通信和系统结构等方面。 分布式系统主要分为以下几类：分布式软件系统，分布式文件系统，分布式数据库系统。 分布式软件系统(Distributed Software Systems)是支持分布式处理的软件系统,是在由通信网络互联的多处理机体系结构上执行任务的系统。它包括分布式操作系统、分布式程序设计语言及其编译(解释)系统、分布式文件系统和分布式数据库系统等。 分布式文件系统具有执行远程文件存取的能力,并以透明方式对分布在网络上的文件进行管理和存取。 分布式数据库系统由分布于多个计算机结点上的若干个数据库系统组成,它提供有效的存取手段来操纵这些结点上的子数据库。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。当然,分布在各个结点上的子数据库在逻辑上是相关的。 分布式程序设计语言用于编写运行于分布式计算机系统上的分布式程序。一个分布式程序由若干个可以独立执行的程序模块组成,它们分布于一个分布式处理系统的多台计算机上被同时执行。它与集中式的程序设计语言相比有三个特点：分布性、通信性和稳健性。 分布式数据库系统是由若干个站集合而成。这些站又称为节点，它们在通讯网络中联接在一起，每个节点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。因此分布式数据库系统可以看作是一系列集中式数据库系统的联合。它们在逻辑上属于同一系统，但在物理结构上是分布式的。 1.分布式数据库系统发展其原因 （1）它可以解决组织机构分散而数据需要相互联系的问题。比如银行系统，总行与各分行处于不同的城市或城市中的各个地区，在业务上它们需要处理各自的数据，也需要彼此之间的交换和处理，这就需要分布式的系统。 （2）如果一个组织机构需要增加新的相对自主的组织单位来扩充机构，则分布式数据库系统可以在对当前机构影响最小的情况下进行扩充。 （3）均衡负载的需要。数据的分解采用使局部应用达到最大，这使得各处理机之间的相互干扰降到最低。负载在各处理机之间分担，可以避免临界瓶颈。
分布式数据库设计方案
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。
大型电商分布式架构设计与优化
大型电商分布式架构设计与优化 本文主题为电商网站架构案例，将介绍如何从电商网站的需求，到单机架构，逐步演变为常用的、可供参考的分布式架构原型。除具备功能需求外，还具备一定的高性能、高可用、可伸缩、可扩展等非功能质量需求（架构目标）。
本文大纲： 1. 使用电商案例的原因 2. 电商网站需求 3. 网站初级架构 4. 系统容量估算 5. 网站架构分析 6. 网站架构优化 根据实际需要，进行改造、扩展、支持千万PV，是没问题的。 使用电商案例的原因 分布式大型网站，目前看主要有几类： 1.大型门户（比如网易、新浪等）； 2.SNS网站（比如校内、开心网等）； 3.电商网站（比如阿里巴巴、京东商城、国美在线、汽车之家等）。
大型门户一般是新闻类信息，可以使用CDN、静态化等方式优化。而开心网等交互性比较多，可能会引入更多的NoSQL、分布式缓存、使用高性能的通信框架等。电商网站具备以上两类的特点，比如产品详情可以采用CDN，静态化，交互性高的需要采用NoSQL等技术。因此，我们采用电商网站作为案例，进行分析。 电商网站需求 客户需求： ?建立一个全品类的电子商务网站（B2C），用户可以在线购买商品，可以在线支付，也可以货到付款； ?用户购买时可以在线与客服沟通； ?用户收到商品后，可以给商品打分和评价； ?目前有成熟的进销存系统，需要与网站对接； ?希望能够支持3~5年，业务的发展； ?预计3~5年用户数达到1000万； ?定期举办双11、双12、三八男人节等活动； ?其他的功能参考京东或国美在线等网站。 客户就是客户，不会告诉你具体要什么，只会告诉你他想要什么，我们很多时候要引导、挖掘客户的需求。好在提供了明确的参考网站。因此，下一步要进行大量的分析，结合行业以及参考网站，给客户提供方案。其它的这里暂不展开。
金融级分布式数据库架构设计
金融级分布式数据库架构设计
目录 1.行业背景 (3) 2.数据库分布式改造的途径 (3) 3.分布式数据库总体架构 (4) 4.两阶段提交的问题 (5) 5.CAP与BASE的抉择 (7) 6.raft的优势 (8) 6.1. Leader选举 (9) 6.2. 日志复制 (10) 6.3. 安全性 (11) 7.分布式数据库如何实现PITR (16)
1.行业背景 银行业从最初的手工记账到会计电算化，到金融电子化，再到现在的金融科技，可以看到金融与科技的结合越来越紧密，人工智能、大数据、物联网、区块链等新兴技术改变了金融的交易方式，为金融行业的创新前行提供了源源不断的动力。同时互联网金融的兴起是一把双刃剑，带来了机遇的同时也带来了挑战。普惠金融使得金融的门槛降低，更多的普通大众参与到金融活动中，这让金融信息系统承受了越来越大的压力。于是我们可以看到大型商业银行、保险公司、证券公司、交易所等核心交易系统都在纷纷进行分布式改造，其中数据库作为有状态的应用，成为了信息系统中唯一的单点，承担了所有来自上层应用的压力。随着数据库瓶颈的凸显，进行分布式改造迫在眉睫。 2.数据库分布式改造的途径 数据库进行分布式改造主要有三种途径：分布式访问客户端、分布式访问中间件、分布式数据库。由于其分布式能力实现在不同的层次（应用层、中间层、数据库层），对应用程序有不同的侵入程度，其中分布式访问客户端对应用侵入性最大，改造难度最大，而分布式数据库方案对应用侵入性最小，但是架构设计及研发难度最大。
3.分布式数据库总体架构 其实当前市面上的分布式数据库总体架构都是类似的，由必不可缺的三个组件组成：接入节点、数据节点、全局事务管理器。总体架构如下，协调节点负责sql解析，生成分布式执行计划，sql转发，数据汇总等；数据节点负责数据存储与运算；全局事务管理器负责全局事务号的生成，保证事务的全局一致性。这个架构或多或少都受到了google spanner F1论文的影响，这篇文章主要分析了这几个组件在实现上有什么难点，该如何进行架构设计。
Java分布式架构设计
Java分布式架构设计 一种互联网应用的分布式架构模式微服务应用框架的实现(gradle,dubbo,zookeeper,springmmvc) 简介： 框架是用freemarker、springmvc、dubbo、hibernate编写的快速互联网应用敏捷开发框架,采用web层和service层分离独立的设计模式, 用最流行的微服务架构，使用gradle替代maven管理项目结构依赖 架构应用图： 主要分5部分组成： fw_core:核心微层服务基类 fw_web:前端web框架使用 fw_facade:api层记录 fw_string:字符串处理 fw_cg:代码生成工具 此项目已经放到github上,由于时间有限,开档不全！
希望各位大神有好的建议，联系我一起交流！ 源码地址：https://https://www.sodocs.net/doc/949760846.html,/ligson/hfw (技术交流扣扣群:487490324) 微服务架构的好处 微服务架构模式有很多好处。首先，通过分解巨大单体式应用为多个服务方法解决了复杂性问题。在功能不变的情况下，应用被分解为多个可管理的分支或服务。每个服务都有一个用RPC-或者消息驱动API定义清楚的边界。微服务架构模式给采用单体式编码方式很难实现的功能提供了模块化的解决方案，由此，单个服务很容易开发、理解和维护。 第二，这种架构使得每个服务都可以有专门开发团队来开发。开发者可以自由选择开发技术，提供API服务。当然，许多公司试图避免混乱，只提供某些技术选择。然后，这种自由意味着开发者不需要被迫使用某项目开始时采用的过时技术，他们可以选择现在的技术。甚至于，因为服务都是相对简单，即使用现在技术重写以前代码也不是很困难的事情。 第三，微服务架构模式是每个微服务独立的部署。开发者不再需要协调其它服务部署对本服务的影响。这种改变可以加快部署速度。UI团队可以采用AB测试，快速的部署变化。微服务架构模式使得持续化部署成为可能。 最后，微服务架构模式使得每个服务独立扩展。你可以根据每个服务的规模来部署满足需求的规模。甚至于，你可以使用更适合于服务资源需求的硬件。比如，你可以在EC2 Compute Optimized instances上部署CPU敏感的服务，而在EC2 memory-optimized instances上部署内存数据库。 微服务架构的不足 Fred Brooks在30Year前写道，“there are no silver bullets”，像任何其它科技一样，微服务架构也有不足。其中一个跟他的名字类似，『微服务』强调了服务大小，实际上，有一些开发者鼓吹建立稍微大一些的，10-100 LOC服务组。尽管小服务更乐于被采用，但是不要忘了这只是终端的选择而不是最终的目的。微服务的目的是有效的拆分应用，实现敏捷开发和部署。 另外一个主要的不足是，微服务应用是分布式系统，由此会带来固有的复杂性。开发者需要在RPC或者消息传递之间选择并完成进程间通讯机制。更甚于，他们必须写代码来处理消息传递中速度过慢或者不可用等局部失效问题。当然这并不是什么难事，但相对于单体式应用中通过语言层级的方法或者进程调用，微服务下这种技术显得更复杂一些。 另外一个关于微服务的挑战来自于分区的数据库架构。商业交易中同时给多个业务分主体更新消息很普遍。这种交易对于单体式应用来说很容易，因为只有一个数据库。在微服务架构应用中，需要更新不同服务所使用的不同的数据库。使用分布式交易并不一定是好的选择，不仅仅是因为CAP理论，还因为今天高扩展性的NoSQL数据库和消息传递中间件并不支持这一需求。最终你不得不使用一个最终一致性的方法，从而对开发者提出了更高的要求和挑战。
微服务系统和数据库设计方案
微服务系统和数据库设计方案 1.微服务本质 微服务架构从本质上说其实就是分布式架构，与其说是一种新架构，不如说是一种微服务架构风格。 简单来说，微服务架构风格是要开发一种由多个小服务组成的应用。每个服务运行于独立的进程，并且采用轻量级交互。多数情况下是一个HTTP的资源API。这些服务具备独立业务能力并可以通过自动化部署方式独立部署。这种风格使最小化集中管理，从而可以使用多种不同的编程语言和数据存储技术。 对于微服务架构系统，由于其服务粒度小，模块化清晰，因此首先要做的是对系统整体进行功能、服务规划，优先考虑如何在交付过程中，从工程实践出发，组织好代码结构、配置、测试、部署、运维、监控的整个过程，从而有效体现微服务的独立性与可部署性。 本文将从微服务系统的设计阶段、开发阶段、测试阶段、部署阶段进行综合阐述。 理解微服务架构和理念是核心。 2.系统环境
3.微服务架构的挑战 可靠性： 由于采用远程调用的方式，任何一个节点、网络出现问题，都将使得服务调用失败，随着微服务数量的增多，潜在故障点也将增多。 也就是没有充分的保障机制，则单点故障会大量增加。 运维要求高： 系统监控、高可用性、自动化技术 分布式复杂性： 网络延迟、系统容错、分布式事务 部署依赖性强： 服务依赖、多版本问题 性能（服务间通讯成本高）： 无状态性、进程间调用、跨网络调用 数据一致性： 分布式事务管理需要跨越多个节点来保证数据的瞬时一致性，因此比起传统的单体架构的事务，成本要高得多。另外，在分布式系统中，通常会考虑通过数据的最终一致性来解决数据瞬时一致带来的系统不可用。 重复开发： 微服务理念崇尚每个微服务作为一个产品看待，有自己的团队开发，甚至可以有自己完全不同的技术、框架，那么与其他微服务团队的技术共享就产生了矛盾，重复开发的工作即产生了。 4.架构设计 4.1.思维设计 微服务架构设计的根本目的是实现价值交付，微服务架构只有遵循DevOps理念方可进行的更顺畅，思维方式的转变是最重要的。
分布式数据库系统(1)
分布式数据库系统（1） 胡经国 本文作者的话 本文是根据有关文献和资料编写的《漫话云计算》系列文稿之一。以此作为云计算学习笔录，供云计算业外读者进一步学习和研究参考。希望能够得到大家的指教和喜欢！ 下面是正文 一、分布式数据库系统概述 1、概述一 分布式数据库（Distributed Database，DDB）是指数据分散存储在计算机网络中的各台计算机上的数据库。 分布式数据库系统（Distributed Database System，DDBS）通常使用较小的计算机系统，每台计算机可单独放在一个地方；每台计算机中都可能有DBMS （数据库管理系统）的一份完整拷贝副本，或者部分拷贝副本，并具有自己局部的数据库；位于不同地点的许多计算机通过网络互相连接，共同组成一个完整的、全局的、逻辑上集中、物理上分布的大型数据库系统。 2、概述二 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，在保留传统数据库的数据模型和基本特征前提下，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。 另一方面，随着数据量越来越大，关系型数据库开始暴露出一些难以克服的缺点。以NoSQL为代表的、具有高可扩展性、高并发性等优势的非关系型数据库快速发展；一时间市场上出现了大量的key-value（键－值）存储系统、文档型数据库等NoSQL数据库产品。NoSQL类型数据库正日渐成为大数据时代下分布式数据库领域的主力。 这种按分布式组织数据库的方法克服了物理中心数据库组织的弱点。