# 实现分布式存储解决方案
## 简介
分布式存储是指将数据分散在不同节点上，以实现高可靠性、可扩展性和高性能的存储方案。在Kubernetes（K8S）环境下，我们可以利用一些解决方案来实现分布式存储，比如使用NFS（Network File System）、Ceph（Ceph Distributed File System）、GlusterFS（Gluster File System）等。
1.概述 分布式存储核心问题是要解决读写一致性问题，同时保证高可用。paxos是通过以接收最新最多的提案为准的方式，raft也是一个分布式存储的解决方案当更简单易于理解。 2.paxos方案 首先有倡议者提出提案，即数据修改请求，当达到接受者节点后，会向倡议者发送此时尚无提案的响应，倡议者收到响应后 ...
转载
2021-05-22 16:07:01
384阅读
2评论
Java, 分布式事务
分布式事务了解吗？如果解决分布式事务问题的？面试官心里：只要聊到你做了分布式系统，必问分布式事务，起码得知道有哪些方案，一般怎么来做，每个方案的优缺点是什么。 为什么要有分布式事务？分布式事务实现的几种方案：1. 两阶段提交方案/XA方案这种分布式事务方案，比较适合单块应用里。跨多个库的分布式事务，由于因为严重依赖于数据
转载
2023-08-09 15:46:31
192阅读
混合硬件架构方案建议考虑成本，选择SSD与HDD混合硬件架构方案一：使主本数据放在SSD OSD，副本数据放在HDD OSD，编写新的crush rule方案二：存储池分配优先级，通过编写crush rule来实现，冷热数据分离方案三：分层存储，ceph缓存代理技术方案四：SSD固态盘分配block_db和block_wal分区做加速参考：Ceph分布式存储混合硬件架构方案Ceph最佳实践节点硬件
转载
2023-07-17 14:28:08
508阅读
云和大数据时代的到来导致各行各业数据量的爆发，面对业务数据的日益剧增，企业的IT系统在性能、稳定性和扩
文章目录一、自身的业务场景:二、分布式锁的解决方式:2.1 几种解决方式总论2.2 基于数据库资源表做乐观锁，用于分布式锁2.2.1 乐观锁的含义:2.2.2 具体的案例：2.2.3 基于数据库表做乐观锁的一些缺点:2.3 使用memcached的add()方法，用于分布式锁2.4 使用memcached的cas()方法，用于分布式锁2.5 使用redis的setnx()、expire()方法，
转载
2023-08-30 15:20:31
42阅读
**分布式云存储解决方案**
现在，越来越多的应用程序需要存储大量的数据，并且需要保证数据的可靠性和可扩展性。为了满足这些需求，分布式云存储解决方案应运而生。分布式云存储解决方案可以让你在多个节点上存储数据，并保证数据的冗余备份，从而提高系统的可用性和容错性。在本文中，我将向你介绍如何实现一个简单的分布式云存储解决方案。
### **整体流程**
为了实现一个分布式云存储解决方案，我们需要完
大数据主要环节： 数据准备--->数据存储和管理--->计算处理--->数据分析--->知识展现在数据存储和管理中，GFS（谷歌文件系统，GOOGLE FILE SYSTEM）和HDFS（Hadoop的分布式文件系统）是奠定了大数据存储技术的基础。GFS/HDFS能避免在数据密集计算中容易形成的输入/输出吞吐量限制，且有较高的并发访问能力，能在大文件的追加写入和读取时能获
mogileFS是一个散播式文件存储的办理方案，他由Six Apart开拓下面列出了他的一些特性（由mogileFS页面 先容翻译而来） 1. 操纵层——不必要出格的核心组件 2. 无单点失败——MogileFS安装的三个组件（存储节点、跟踪器、跟踪用的数据库），均可运行在多个 呆板上，因此没有单点失败。（你也可以将跟踪器和存储节点运行在同一台呆板上，如许你就没有须要用4台呆板）推举至少两台呆板
常用分布式解决方案基本概念集中式存储传统的存储也称为集中式存储， 从概念上可以看出来是具有集中性的，也就是整个存储是集中在一个系统中的，但集中式存储并不是一个单独的设备，是集中在一套系统当中的多个设备。集中式存储 最大的特点是有一个统一的入口，所有数据都要经过统一的入口。分布式存储分布式存储最早是由谷歌提出的，其目的是通过廉价的服务器来提供使用与大规模，高并发场景下的 Web 访问问题。它 采用可
转载
2023-07-27 20:57:49
159阅读
分布式事务(1)-理论基础分布式事务(2)---强一致性分布式事务解决方案分布式事务(3)---强一致性分布式事务Atomikos实战强一致性分布式事务解决方案要求参与事务的各个节点的数据时刻保持一致，在高并发场景下，系统的性能可能收到影响。而最终一致性方案并不要求数据时刻一致，允许其存在中间状态，只要一段时间后数据能够最终一致即可。所以基于BASE理论，提出了最终一致性解决方案，典型的有：TCC
MongoDB数据库分布式存储也叫分片管理。是将数据库里面存储的数据分散存储在不同的机器上面。MongoDB分片的基本思想就是将集合切分成小块。这些块分散到若干片里面，每个片只负责总数据的一部分。应用程序不必知道哪片对应哪些数据，甚至不需要知道数据已经被拆分了，所以在分片之前要运行一个路由进程，该进程名为mongos。monogs用来发送请求。设置分片的时候，还需要设置一个片键(shard key
转载
2023-10-05 15:34:45
79阅读
1.概述前段时间分析了redis高可用的解决方案，本文主要是想介绍下redis的分布式解决方案。掌握了高可用和分布式，能更好的支撑业务的长久发展。redis的分布式方案有很多，本文主要介绍codis的实现。redis官方的cluster暂时没有兴趣观摩。2.Redis分布式的问题如何做数据分片如何保证高可用可扩展性（扩缩容问题）数据分片后，对于一些多key操作的命令，如何做兼容1.其实数据分片主要
mogileFS是一个散播式文件存储的办理方案，他由Six Apart开拓下面列出了他的一些特性（由mogileFS页面 先容翻译而来） 1. 操纵层——不必要出格的核心组件 2. 无单点失败——MogileFS安装的三个组件（存储节点、跟踪器、跟踪用的数据库），均可运行在多个 呆板上，因此没有单点失败。（你也可以将跟踪器和存储节点运行在同一台呆板上，如许你就没有须要用4台呆
原创
2013-11-11 11:59:16
499阅读
什么是MySQL XA方案？MySQL从5.7开始加入了分布式事务的支持。MySQL XA中拥有两种角色：RM，TM。RM(Resource Manager):用于直接执行本地事务的提交和回滚。在分布式集群中，一台MySQL服务器就是一个RM。TM(Transaction Manager):TM是分布式事务的核心管理者。事务管理器与每个RM进行通信，协调并完成分布式事务的处理。发起一个分布式事务的
转载
2023-08-12 21:29:04
149阅读
[前言 本文主要探讨集群后不同
转载
2020-07-12 00:44:00
112阅读
2评论
高并发首选：缓存接口高并发的解决思路：1、加缓存 2、数据静态化 3、集群 4、分布式 5、同步转异步 6、限流、降级 适合加缓存的场景：读多写少的数据，不经常需要修改的数据、一致性要求不高（数据只能保持最终一致性，不能保证数据同步一致性）缓存的概念1）外存外存储器是指除计算机内存及CPU缓存以外的存储器，断电后仍然能保存数据。常用的有硬盘、u盘等。2）内存内存是计算机组成部分。被称为内存存储器，
转载
2023-10-21 09:48:21
5阅读
一、最终一致性 1单数据库情况下的事务如果应用系统是单一的数据库，那么这个很好保证，利用数据库的事务特性来满足事务的一致性，这时候的一致性是强一致性的。对于java应用系统来讲，很少直接通过事务的start和commit以及rollback来硬编码，大多通过spring的事务模板或者声明式事务来保证。2基于事务型消息队列的最终一致性借助消息队列，在处理业务逻辑的地方，发送消息，业务逻辑处理成功后，
转载
2023-09-01 09:20:46
40阅读
分布式系统已经无处不在，它有哪些特性？在 MySQL 应用过程中的表现形式是什么样的？分布式 MySQL 的数据质量怎么保障？这里做一些介绍和总结。 文章目录分布式理论基石 CAP必备利器 ZooKeeperMySQL 应用中的分布式情况数据质量问题基于 binlog 的自动修复数据校验和修复强同步、半同步和强保护模式介绍参考文档 分布式理论基石 CAP一个分布式系统最多只能同时满足 CAP 这三
转载
2023-10-08 07:20:26
118阅读
一、第一种方案：能不用分布式事务就不用 明确系统是否真的需要分布式事务； 因为不论任何一种分布式解决方案都会增加你系统的复杂度，这样的成本还是挺高的，千万不要因为追求某些设计，而引入不必要的成本和复杂度。 二、第二种方案：XA 分布式事务 （MySQL是支持XA事务的） 属于2PC；XA是由X/Op
原创
2021-07-19 15:08:54
1601阅读
