-
2.5.7 计算过程中的故障和容灾处理
2.5.7 计算过程中的故障和容灾处理 2.5.7 计算过程中的故障和容灾处理 使用Fourinone可以完成大部分分布式并行计算需求，但是计算过程中的故障和容灾处理是怎么进行的呢，这里详细分析一下。 总的来说，Fourinone框架不会在设计中抛弃错误不处理或者容忍错误导致框架崩溃，框架通常会捕获所有的错误反馈给开发者去处理，但是框架本身不自作主张... -
22.1 简介
22.1 简介 22.1 简介 Etcd是CoreOS团队于2013年6月发起的开源项目，它的目标是构建一个高可用的分布式键值（key-value）数据库，基于Go语言实现。 接触过分布式系统的读者应该知道，分布式系统中，最基本最重要的问题就是各种信息的一致性，包括对服务的配置信息的管理、服务的发现、更新、同步等等。而要解决这些问题，往往需要基于... -
3.3.2 顺序分布
3.3.2 顺序分布 3.3.2 顺序分布 哈希散列破坏了数据的有序性，只支持随机读取操作，不能够支持顺序扫描。某些系统可以在应用层做折衷，比如互联网应用经常按照用户来进行数据拆分，并通过哈希方法进行数据分布，同一个用户的数据分布到相同的存储节点，允许对同一个用户的数据执行顺序扫描，由应用层解决跨多个用户的操作问题。另外，这种方式可能出现某些用户的数据... -
3.4 复制
3.4 复制 3.4.1 复制的概述" level="4"> 3.4.1 复制的概述 3.4 复制 为了保证分布式存储系统的高可靠和高可用，数据在系统中一般存储多个副本。当某个副本所在的存储节点出现故障时，分布式存储系统能够自动将服务切换到其他的副本，从而实现自动容错。分布式存储系统通过复制协议将数据同步到多个存储节点，并确保多个副本之间的数据一致性... -
3.5 容错
3.5 容错 3.5.1 常见故障" level="4"> 3.5.1 常见故障 3.5 容错 随着集群规模变得越来越大，故障发生的概率也越来越大，大规模集群每天都有故障发生。容错是分布式存储系统设计的重要目标，只有实现了自动化容错，才能减少人工运维成本，实现分布式存储的规模效应。 单台服务器故障的概率是不高的，然而，只要集群的规模足够大，每天都可... -
空标题文档
第3章 分布式服务框架的选择 构建共享服务体系，必然需要采用一套服务化框架来支撑整个服务体系的运转，本章将介绍淘宝从单一系统模式转变为服务化架构的过程，详细阐述为什么“去中心化”服务架构成为今天绝大多数互联网平台所采用的服务框架。 -
2.1.2 “包工头-职介所-手工仓库-工人”模式
2.1.2 “包工头-职介所-手工仓库-工人”模式 2.1.2 “包工头-职介所-手工仓库-工人”模式 30年的改革开放，中国经济总量已经排到了世界第二的位置上，有部分原因是农民工在加工生产行业几十年辛勤的劳动和努力，是他们使中国经济获得了今天的地位。 为了表示对中国农民工的敬意，Fourinone提出一种简化的分布式并行计算的设计模型，模仿现实中生... -
2.5 实践与应用
2.5 实践与应用 2.5.1 一个简单的示例 2.5 实践与应用 2.5.1 一个简单的示例 本节用最简洁的代码示范Fourinone如何进行分布式计算，如上面章节所述，Fourinone采用一种工头链式结合工人并行的计算结构简化分布式计算，能够通俗易懂，并能深入控制整个计算过程。 完成一个并行计算需要工头（SimpleCtor）、工人（Sim... -
2.5.6 分布式计算自动部署的示例
2.5.6 分布式计算自动部署的示例 2.5.6 分布式计算自动部署的示例 对于一个分布式计算的应用，如果不需要自动部署，将工头工人程序文件分别部署到相应机器运行即可，不需要过多配置。 Fourinone可以支持自动化class和jar包部署，class和jar包只需放在工头机器上，各工人机器会自动获取并执行，兼容操作系统，不需要进行安全密钥复杂配置...