公众号JavaEdge的博客_Java,Mysql,消息队列,Redis,系统设计原创(26)

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软件设计原则(02)-开闭原则（Open Close Principle，OCP）

1 定义来个需求就改一次代码，似乎都习惯了，甚至觉得理所当然。反正修改也容易，只要按之前的代码再CV一份，不费脑子。但每人每次改一点点，日积月累，再来个新需求，后人改动量就很大了。每个人都很无辜，都只是简单修改一点点。但最终导致伤害后来接盘侠，代码已无法维护，直接推翻老系统，写新系统了。既然“修改”会带来这么多问题，那可以不修改吗？开放封闭原则就是一种值得努力的方向。Software enti

开放封闭原则

复用

数据

原创精选 2022-08-12 20:48:48 6144 阅读 yyds干货盘点

精通Java事务编程(6)-可串行化隔离级别之真串行

RC 和快照隔离级别可防止某些竞争条件，但并非全部。一些棘手案例，如写偏斜和幻读，会发现可悲情况：隔离级别难理解，且不同DB实现不一（如RR含义天差地别）若检查应用层代码很难判断特定隔离级别下是否安全，尤其是大型系统，无法预测各种并发无检测竞争条件的好工具。理论上，静态分析可能有所帮助，但更多技术还没法实际应用。并发问题测试也很难，一切取决于时机而这些还不是新问题，1970s引入了较弱隔离

存储过程

数据

sql

原创推荐 2022-08-11 23:14:31 5979 阅读 yyds干货盘点

精通Java事务编程(4)-弱隔离级别之防止更新丢失

RC和快照隔离级别主要都是为解决只读事务遇到并发写时可以看到什么（虽然中间也涉及脏写），还没触及另一种情况：两个写事务并发，而脏写只是写并发的特例。写事务并发带来最着名的问题就是丢失更新，如图-1的两个并发计数器增量为例。应用从DB读一些值，修改它并写回修改后的值，则可能导致丢失更新。若两事务同时执行，则其中一个的修改可能丢失，因为第二个写内容并未包括第一个事务的修改（有时会说后面的写入狠揍（

原子操作

加锁

数据

原创 2022-08-10 23:23:15 10000+阅读 yyds干货盘点

精通Java事务编程(3)-弱隔离级别之快照隔离和可重复读

表面看，RC已满足事务所需的一切特征：支持中止（原子性），防止读取不完整的事务结果，并防止并发写的混乱。这点很关键！为我们的开发省去一大堆麻烦。但此隔离级别仍有很多地方可能产生并发错误。如图-6说明RC可能发生的问题。Alice在银行有1000存款，分为两个账户，每个500。现有一笔转账交易从账户1转移100到账户2。若她在提交转账请求后、银行DB系统执行转账的过程中间，查看两个账户的余额，她可能

数据

postgresql

隔离级别

原创推荐 2022-08-08 23:36:54 5421 阅读 yyds干货盘点

注册中心设计(1)-注册中心的作用及设计分析

1.1 服务注册中心是啥？用来实现微服务实例的自动注册与发现。1.2 没有注册中心时若服务依赖如下：服务还不是很多，于是很多人就把各服务节点直接放进一个全局的配置文件 A 服务的全部 host B 服务的全部 host ...将该文件放在每个服务的远程配置中心或者本地配置文件中维护。当变更时，只有确实需要改变的服务团队才会修改其配置文件，最后就变成：需全局配置文件各模块各自维护变更时就很不方便，

ide

配置文件

服务发现

原创精选 2022-08-07 19:53:26 5525 阅读 yyds干货盘点

多数据中心操作和检测并发写入

Cassandra在其默认配置的无主模型都支持跨数据中心操作副本的数量n包括所有数据中心的节点

网络

服务器

数据库

数据中心

客户端

原创 2022-08-07 00:03:53 5093 阅读

数据复制系统设计(2)-同步复制与异步复制

复制的重要可选项：同步复制，synchronously异步复制，asynchronously关系型DB 中，这通常是个可配置项，而其他系统通常是硬性指定或只能二选一。如图-1案例，网站用户更新个人头像图片的流程：客户向主节点发送更新请求主节点收到请求。某刻，主节点又将数据更新转发给从节点最后，主节点通知客户更新完成图-2显示了系统各模块间通信情况。请求或响应标记为粗箭头。图-2中：从节点1是同步复

数据

同步复制

客户端

原创精选 2022-08-06 23:36:32 10000+阅读 yyds干货盘点

多主复制下处理写冲突(1)-同步与异步冲突检测及避免冲突

多主复制最大问题可能发生写冲突，必须解决之。如两个用户同时编辑wiki，题。...

网络

数据库

java

主从复制

冲突检测

原创 2022-08-06 00:43:37 5033 阅读

分布式系统的一致性与共识(1)-综述

分布式系统中的许多事情可能出错，最简单方法是让整个服务失建容错系统的最好方法，是找到一些带有实用保证的通用抽象，实现一次，然后让应用依赖这些保证。和事务处理方法相同。...

数据库

网络

java

分布式系统

故障切换

原创 2022-08-06 00:43:31 4617 阅读

数据复制系统设计(3)-配置新的从节点及故障切换

选出新主节点后，若原主节点重新上线并加入集群，新主节点在

数据库

java

运维

数据

故障切换

原创 2022-08-06 00:43:26 10000+阅读

复制延迟案例(1)-最终一致性

若应用正好从一个异步的从节点读取时，而该从节点落后于主节点，

数据库

地理位置

多节点

同步复制

原创 2022-08-06 00:43:09 3894 阅读

复制延迟案例(3)-单调读

单调读取仅意味着若一个用户顺序多次读取，则不会看到时间后退，即若先前读取到较新的数据，后续读取不会得到更旧数

网络

数据库

java

数据

读取数据

原创 2022-08-06 00:38:32 3652 阅读

数据复制系统设计(2)-同步复制与异步复制

复制的重要可选项同步复制，synchronously异步复制，asynchronously关系型DB中，这通常是个可配置项，而其

数据库

分布式

前端

数据

同步复制

原创 2022-08-06 00:38:24 2452 阅读

多主复制的适用场景(2)-需离线操作的客户端和协作编辑

架构上，这种设置类似IDC之间的多主复制，只不过每个设备都是个“IDC”，而它们之间的网络连接极不可靠。此时，每个设备都有一个充当M的本地DB（接受写请求），并在所有设备之间采用异步方式同步这些多M上的副本，同步滞后可能是几h或数天，具体时间取决于设备何时再联网。当一个用户编辑文档时，所做更改将立即应用到本地副

数据库

运维

网络

java

应用程序

原创 2022-08-06 00:38:17 7927 阅读

复制延迟案例(2)-读己之写

许多应用让用户提交一些数据，然后查看提交的内容。如客户DB中的记录或某主题的评论。提交新数据必须发送到主节点，

运维

数据

时间戳

写后读

原创 2022-08-06 00:38:11 1868 阅读

复制延迟案例(4)-一致前缀读

该案例违反因果律。想象先生和夫人之间的对话MrMrs，你能看到多远未来？Mrs通常约10s，Mr.这两句之间有因果关系夫人听到

数据库

java

解决方案

分布式数据库

原创 2022-08-06 00:38:05 377 阅读

多主复制的适用场景(1)-多IDC

对主从复制模型进行扩展，则可配置多个主节点，每个主节点都能处理写，后面复制的流程类似处理写的每个【主节点】都必须将该数据更改转发到所有

大数据

数据库

java

主从复制

数据中心

原创 2022-08-06 00:37:58 248 阅读

无主复制系统(2)-读写quorum

若有n副本，写入须w个节点确认，至少为每个读取查询r个节点。只要w+r>n，我们期望在读取时获得最新值，因为r个读取中至少

数据库

运维

网络

java

数据集

原创 2022-08-06 00:37:57 1044 阅读

多主复制下处理写冲突(3)-收敛至一致的状态及自定义冲突解决逻辑

有些冲突显而易见，如图-7的两个写操作并发修改同一条记录中的同一字段，并设为两个不同值。其他类型的冲突可能能冲突。...

java

数据库

网络

解决冲突

冲突解决

原创 2022-08-06 00:37:45 118 阅读

多主复制下处理写冲突(4)-多主复制拓扑

复制的拓扑结构描述了写请求从一个节点传播到另一个节点的通信路径。若有两个主节点，如图-7，只有一个合理拓扑

数据库

网络

运维

数据

标识符

原创 2022-08-06 00:37:39 132 阅读

无主复制系统(1)-节点故障时写DB

单主、多主复制思路都是客户端向一个主节点发写请求，而DB系统负责将写请求复制到其他副本。主节点决定写顺序，从节点按相同顺序

数据库

客户端

数据存储

数据

原创 2022-08-06 00:37:31 107 阅读

最后写入胜利（丢弃并发写入）

实现最终收敛的一种方案，每个副本总存储最新值，允许覆盖并抛弃旧值。假定每个写请求都最终同步到所有副本，只要确定哪

java

数据库

服务器

客户端

时间戳

原创 2022-08-06 00:37:22 171 阅读

并发性，时间和相对性(1)-确定前后关系

若两个操作同时发生，则称为并发，但事实上，操作是否在时间上重叠并不重要。由于分布式系统复杂的时钟同步问题，现实

服务器

java

运维

客户端

版本号

原创 2022-08-06 00:37:15 822 阅读

精通Java事务编程(2)-弱隔离级别之已提交读

若两个事务不触及相同数据，即无数据依赖关系，则它们能安全并行运行。只有当：某事务读取由另一个事务同时修改的数据时或两个事务同时修改相同数据才会出现并发问题。并发 BUG 很难通过测试找到，因为这样的错误只有在特殊时序下才会触发。这样的时序问题可能非常少发生，通常很难重现 [^译注i]。并发性也很难推理，特别是在大型应用中，你不一定知道哪些其他代码正在访问DB。只有一个用户访问数据时，应用开发就够麻

数据

隔离级别

sql

原创推荐 2022-08-05 23:30:29 594 阅读 yyds干货盘点

精通Java事务编程(1)-深入理解事务

苛刻的数据存储系统中，很多可能出错的case：数据库软件、硬件可能随时失效（包括正在执行写操作的过程中）应用程序可能随时崩溃（包括一系列操作的中间某步）网络中断可能会意外切断数据库与应用的连接，或数据库之间的连接。多个客户端可能同时写入DB，导致数据覆盖客户端可能读到无意义的、部分更新的数据客户端之间由于边界条件竞争所引入的各种奇怪问题为实现高可靠，系统必须处理这些问题。但完善容错机制工作量巨大，

数据

客户端

持久性

原创推荐 2022-08-04 23:07:25 659 阅读 yyds干货盘点

Mac程序坞只显示正在运行的应用图标

即可隐藏其他程序，只显示正在运行的应用程序。这样看起来就清爽多了。

macos

大数据

终端命令

应用程序

原创 2022-07-23 00:49:54 1906 阅读

系统设计之分区策略

对大数据集或非常高吞吐量，仅复制还不够，还需将数据拆分成为分区（partitions），也称分片（sh

数据库

java

nosql

数据

均匀分布

原创 2022-07-16 00:37:00 10000+阅读

数据系统分区设计 - 分区与二级索引

目前的分区方案都依赖KV数据模型。KV模型简单，都是通过K访问记录，自然可根据K确定分区，并将读写请求

java

数据库

二级索引

数据

sed

原创 2022-07-16 00:32:45 3426 阅读

数据系统分区设计 - 分区再平衡（rebalancing）

随业务井喷，DB出现变化：所有这些更改都要求数据、请求可以从一个节点转移到另一个节点。将负载从

java

服务器

开发语言

数据

数据集

原创 2022-07-16 00:32:40 2832 阅读

数据系统分区设计 - 请求路由

现已将数据集分布多个节点，但当客户端要发送请求时，如何知道应该连接哪个节点？若分区再平衡，分区和

hbase

java

数据库

客户端

并行执行

原创 2022-07-16 00:32:35 2504 阅读

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