MasterGo的布局网格有哪些意义？布局网格有什么好处？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-05-26 13:33 标签： 线性布局的特点

内容侵权 涉嫌营销 内容抄袭 违法信息 其他

已经收到您得举报信息，我们会尽快审核

Dubbo是什么？能做什么？

Dubbo适用于哪些场景？

当网站变大后，不可避免的需要拆分应用进行服务化，以提高开发效率，调优性能，节省关键竞争资源等。 

当服务越来越多时，服务的URL地址信息就会爆炸式增长，配置管理变得非常困难，F5硬件负载均衡器的单点压力也越来越大。 

当进一步发展，服务间依赖关系变得错踪复杂，甚至分不清哪个应用要在哪个应用之前启动，架构师都不能完整的描述应用的架构关系。 

接着，服务的调用量越来越大，服务的容量问题就暴露出来，这个服务需要多少机器支撑？什么时候该加机器？等等…… 

在遇到这些问题时，都可以用Dubbo来解决。 

Dubbo的设计思路是什么？

该框架具有极高的扩展性，采用微核+插件体系，并且文档齐全，很方便二次开发，适应性极强。 

Dubbo的需求和依赖情况？


线下环境经常出现类似这种异常：

★利用HiveDB实现数据切分及整合

和前面的MySQLProxy以及Amoeba一样，HiveDB同样是一个基于Java针对MySQL数据库的提供数据切分及整合的开源框架，只是目前的HiveDB仅仅支持数据的水平切分。主要解决大数据量下数据库的扩展性及数据的高性能访问问题，同时支持数据的冗余及基本的HA机制。

HiveDB的实现机制与MySQLProxy和Amoeba有一定的差异，他并不是借助MySQL的Replication功能来实现数据的冗余，而是自行实现了数据冗余机制，而其底层主要是基于HibernateShards来实现的数据切分工作。

在HiveDB中，通过用户自定义的各种Partitionkeys（其实就是制定数据切分规则），将数据分散到多个MySQLServer中。在访问的时候，在运行Query请求的时候，会自动分析过滤条件，并行从多个MySQLServer中读取数据，并合并结果集返回给客户端应用程序。

单纯从功能方面来讲，HiveDB可能并不如MySQLProxy和Amoeba那样强大，但是其数据切分的思路与前面二者并无本质差异。此外，HiveDB并不仅仅只是一个开源爱好者所共享的内容，而是存在商业公司支持的开源项目。

下面是HiveDB官方网站上面一章图片，描述了HiveDB如何来组织数据的基本信息，虽然不能详细的表现出太多架构方面的信息，但是也基本可以展示出其在数据切分方面独特的一面了。

★ 其他实现数据切分及整合的解决方案

除了上面介绍的几个数据切分及整合的整体解决方案之外，还存在很多其他同样提供了数据切分与整合的解决方案。如基于MySQLProxy的基础上做了进一步扩展的HSCALE，通过Rails构建的SpockProxy，以及基于Pathon的Pyshards等等。

不管大家选择使用哪一种解决方案，总体设计思路基本上都不应该会有任何变化，那就是通过数据的垂直和水平切分，增强数据库的整体服务能力，让应用系统的整体扩展能力尽可能的提升，扩展方式尽可能的便捷。

只要我们通过中间层Proxy应用程序较好的解决了数据切分和数据源整合问题，那么数据库的线性扩展能力将很容易做到像我们的应用程序一样方便，只需要通过添加廉价的PCServer服务器，即可线性增加数据库集群的整体服务能力，让数据库不再轻易成为应用系统的性能瓶颈。

数据切分与整合可能存在的问题

这里，大家应该对数据切分与整合的实施有了一定的认识了，或许很多读者朋友都已经根据各种解决方案各自特性的优劣基本选定了适合于自己应用场景的方案，后面的工作主要就是实施准备了。

在实施数据切分方案之前，有些可能存在的问题我们还是需要做一些分析的。一般来说，我们可能遇到的问题主要会有以下几点：

◆ 引入分布式事务的问题；

◆跨节点Join的问题；

◆ 跨节点合并排序分页问题；

1 概述/bigbully/Dapper-translation)。Google针对自己的分布式跟踪系统Dapper 在生产环境下运行两年多时间积累的经验，在论文中重点提到了分布式跟踪系统对业务系统的零侵入这个先天优势，并总结了大量的应用场景，还提及它的不足之 处。我们通过对这篇论文的深入研究，并参考了Twitter同样依据这篇论文的scala实现Zipkin，结合我们自身的现有架构，我们认为分布式跟踪 系统在我们内部是非常适合的，而且也是急需的。

分布式领域CAP理论，

Consistency(一致性), 数据一致更新，所有数据变动都是同步的

定理：任何分布式系统只可同时满足二点，没法三者兼顾。

忠告：架构师不要将精力浪费在如何设计能满足三者的完美分布式系统，而是应该进行取舍。

关系数据库的ACID模型拥有 高一致性 + 可用性 很难进行分区：

Atomicity原子性：一个事务中所有操作都必须全部完成，要么全部不完成。

Consistency一致性. 在事务开始或结束时，数据库应该在一致状态。

Isolation隔离层. 事务将假定只有它自己在操作数据库，彼此不知晓。

Durability. 一旦事务完成，就不能返回。

BASE模型反ACID模型，完全不同ACID模型，牺牲高一致性，获得可用性或可靠性：

Soft state软状态 状态可以有一段时间不同步，异步。

Eventually consistent最终一致，最终数据是一致的就可以了，而不是时时高一致。

BASE思想的主要实现有

BASE思想主要强调基本的可用性，如果你需要High 可用性，也就是纯粹的高性能，那么就要以一致性或容错性为牺牲，BASE思想的方案在性能上还是有潜力可挖的。

现在NoSQL运动丰富了拓展了BASE思想，可按照具体情况定制特别方案，比如忽视一致性，获得高可用性等等，NOSQL应该有下面两个流派：

2. 领域模型 + 分布式缓存 + 存储 （Qi4j和NoSQL运动），可根据CAP三原则结合自己项目定制灵活的分布式方案，难度高。

这两者共同点：都是关系数据库SQL以外的可选方案，逻辑随着数据分布，任何模型都可以自己持久化，将数据处理和数据存储分离，将读和写分离，存储可以是异步或同步，取决于对一致性的要求程度。

不同点：NOSQL之类的Key-Value存储产品是和关系数据库头碰头的产品BOX，可以适合非Java如PHP RUBY等领域，是一种可以拿来就用的产品，而领域模型 + 分布式缓存 + 存储是一种复杂的架构解决方案，不是产品，但这种方式更灵活，更应该是架构师必须掌握的。

我要回帖

更多关于 线性布局的特点 的文章

 

随机推荐