分布式架构设计-All

最新推荐文章于 2025-05-26 23:59:31 发布
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分类专栏： # Architect-OOD-DesignPattern # Spring Java

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Java性能优化：架构设计-分布式架构设计
十年呵护的专栏
09-05 2187
分布式架构设计 一、前言 随着微服务的流行，“分布式架构”作为高频词时常出现在开发者面前，我们是否理解分布式架构？它和微服务有什么区别呢？这一小节我们将讲解微服务和分布式架构那些事。 二、概念 1、分布式： 　将一个大的系统划分为多个业务模块，业务模块分别部署到不同的机器上，各个业务模块之间通过接口进行数据交互。区别分布式的方式是根据不同机器不同业务。 上面：service A、B、C、D 分别是业务组件，通过API Geteway进行业务访问。(注：分布式需要做好事务管理)..
分布式----Ceph部署
lihui12356的博客
11-11 2011
存储机制会把数据分散存储到多个节点上，具有高扩展性、高性能、高可用性等优点。Ceph使用C++语言开发，是一个开放、自我修复和自我管理的开源分布式存储系统。具有高扩展性、高性能、高可靠性的优点。Ceph目前已得到众多云计算厂商的支持并被广泛应用。RedHat及OpenStack，Kubernetes都可与Ceph整合以支持虚拟机镜像的后端存储。粗略估计，我国70%—80%的云平台都将Ceph作为底层的存储平台，由此可见Ceph俨然成为了开源云平台的标配。
最完整的分布式架构设计图谱
wuyongde0922的专栏
06-28 4177
架构设计
从All-In-One到SOA——技术及架构的演进过
lincaiyun的专栏
12-17 1702
首先要完成业务拆分、服务规划，前期规划的好，后期的开发、维护成本能降低很多。同时也要考虑到未来业务变化，尽管我们不能预计到可能会发生哪些变化，但是我们可以从架构设计上尽量做到灵活、适应能力强，能够再最短的时间内根据业务变换完成服务新增或调整。 在切换前，要完成整体技术方案的论证、实验、测试，尤其在压力测试和长时间运行测试上要有相对准确的结果，这样才能保证在替换上线后能后更好的运行。 在
分布式系统架构设计
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yuhaiyang_1的博客
07-03 2万+
一。主流架构模型 SOA架构和微服务架构SOA架构SOA全称（Service Oriented Architecture） 中文意思为 面相服务的架构，他是一种设计方法，轻重包含多个服务，服务之间通过相互依赖最终提供一系列的功能， 一个服务通常以独立的形式存在与操作系统进程中，各个服务之间通过网络调用，跟SOA相提并论的还有ESB（企业服务总线），简单来说ESB就是管道，链接各个服务节点，为了集成...
分布式架构概述及设计
夜勿语的博客
08-15 1万+
引言 随着越来越多的人参与到互联网的浪潮来，曾经的单体应用架构越来越无法满足需求，所以，分布式集群架构出现，也因此，分布式搭建开发成为了Web开发者必掌握的技能之一。那什么是分布式呢？怎么实现分布式以及怎么处理分布式带来的问题呢？本系列文章是笔者对自身学习的总结，包含但不限于Zookeeper、Dubbo、消息队列（ActiveMQ、Kafka、RabbitMQ）、Nosql（Redis、Mong...
第7章 分布式架构设计 【All-in-One架构】
wyz191的专栏
09-14 1209
第7章 分布式架构设计 在应对高并发的时候，我们可以采用“目标 – 问题 – 决策”的解决步骤。目标就是要达到的吞吐量，实际上被表述为两个指标：最大用户并发量与最大平均响应时间。 最大用户并发量：就是系统上线以后的最大用户峰值，可以通过评估总用户量去评估在线用户量，再通过在线用户量去评估并发用户量。 最大平均响应时间：是评判系统是否被压瘫的标准，即用户等待时间超过了用户可以忍耐的最大等待时间，就代表系统已经被压瘫了。 一个系统到底能达到多大的吞吐量，遵循的是“木桶效应”，即是由性能最差的那部分组件决
DB分布式 思维导图-java架构 代码示例
qq_33240556的博客
02-05 668
分布式数据库（Distributed Database, DB）思维导图主要涵盖的是分布式系统设计的基本概念、原则以及一些常见的模式。在Java架构中，实现分布式数据库的应用通常涉及使用某些特定的技术栈或框架来处理数据的分布、复制、一致性等问题。以下是一些核心概念和代码示例，帮助理解如何在Java中实现分布式数据库相关的功能。
分布式爬虫架构设计
爪巴虫
05-26 2347
分布式爬虫架构设计需综合考虑任务分发、节点协调、数据一致性管理。选合适架构模式与技术组件，优化系统性能和容错能力，能构建高效、可靠、稳定爬虫系统。实际应用中，依业务场景和目标网站特点调整爬虫配置策略，应对挑战。
分布式及架构设计理论
杜莱的博客
06-08 1276
目录第一节 分布式架构介绍1.1 什么是分布式系统1.2 分布式与集群的区别1.3 分布式系统特性1.4 分布式系统面临的问题第二节 分布式理论2.1 数据一致性2.1.1 什么是分布式数据一致性2.1.2 副本一致性2.1.3 一致性分类2.2 CAP定理2.2.1 CAP定理介绍2.2.2 CAP三者不可能同时满足论证2.2.3 CAP三者如何权衡image-202106071205127312.3 BASE理论第三节 分布式一致性协议3.1 两阶段提交协议(2PC)3.1.1两阶段提交协议3.1.2
好买财富基金交易系统的分布式架构演进过程.pdf
08-21
好买财富基金交易系统的分布式架构演进过程是一个复杂的过程，需要解决多个痛点和挑战，包括规划先天不足、划分职责不清、业务逻辑分散、依赖复杂、故障排查难等。为了解决这些问题，需要业务系统垂直拆分、服务治理...
PHP如何搭建分布式架构,小型分布式LNMP平台架构搭建
m0_66219804的博客
11-23 920
小型LNMP平台架构搭建第一步，设置服务器主机名等设置服务器主机名、IP地址，配置防火墙(我直接关了)和Selinux(我也直接关了)、网关、DNS。nginx主机:IP地址：10.60.77.200主机名：nginx网关：10.60.77.254PHP-1主机：IP地址：10.60.77.201主机名：PHP-1PHP-2主机：IP地址：10.60.77.202主机名：PHP-2mysql-master主机：IP地址：10.60.77.203主机名：mysql-master。
基于Django的网络设备租赁系统设计与实现-z78dv873【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
08-06
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模型过拟合与欠拟合解决方案.doc
08-06
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“经典动态规划问题过河卒代码实现”
08-06
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 在棋盘上，A点有一枚过河卒，目标是抵达B点。卒的移动方式仅限于向下或向右行进。然而，棋盘上存在一个对方的马（比如C点的马），马所在的点以及它能一步跳跃到达的所有点都属于对方马的控制范围。以C点的马为例，它能控制9个点（包括C点本身以及图示的P1至P8）。卒在行进过程中，不能经过对方马的任何控制点。
网友提问：数仓ADS层有事实表吗？.md
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2025年智启原新：医药和医疗器械企业AI原生转型报告.pdf
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《PacDrive设备详细操作指南手册》
08-06
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/9e7ef05254f8 《PacDrive设备详细操作指南手册》
机器学习常用的十种评估指标解析.doc
08-06
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分布式架构mq
03-31
<think>好的，用户想了解分布式架构中消息队列（MQ）的实现方案和最佳实践。首先，我需要回忆一下消息队列的基本原理和在分布式系统中的作用。消息队列主要用于解耦生产者和消费者，提高系统的可扩展性和可靠性，同时支持异步通信。 接下来，我应该考虑常见的MQ实现方案，比如Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ、RocketMQ等。每个系统有不同的特点，比如Kafka适合高吞吐量场景，RabbitMQ有灵活的路由机制，而RocketMQ在事务消息方面表现不错。需要分别介绍它们的适用场景和优势。 然后，关于最佳实践，用户可能关心如何确保消息可靠传输、处理消息顺序、事务消息、死信队列、监控与扩展等方面。需要结合具体的技术，比如Kafka的副本机制，RabbitMQ的确认机制，以及如何利用Spring Boot集成这些MQ。 还要注意用户提到的引用内容，引用[1]提到了事务处理、重试和死信队列，引用[3]提到了Kafka在微服务中的应用。需要将这些点融入回答中，确保引用标识正确。同时，用户要求生成相关问题，可能需要围绕实现细节、选型对比、性能优化等来提问。 最后，检查回答是否符合格式要求：使用中文，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，语法正确。可能还需要涉及一些技术细节，比如分区策略、持久化配置等，但要注意避免过于深入，保持结构清晰，帮助用户逐步理解。</think>### 分布式架构中消息队列（MQ）的实现方案与最佳实践 #### 一、消息队列的核心作用 消息队列在分布式架构中主要承担以下角色： 1. **系统解耦**：通过异步通信减少服务间的直接依赖，例如订单系统与库存系统的交互[^2]。 2. **流量削峰**：应对突发流量，例如电商大促时使用MQ缓冲请求。 3. **可靠性保证**：通过持久化、重试机制确保消息不丢失，如Kafka的副本机制[^3]。 4. **事务支持**：实现分布式事务的最终一致性，例如使用RocketMQ的事务消息。 --- #### 二、主流MQ实现方案对比 | 方案 | 特点 | 适用场景 | |---------------|--------------------------------------------------------------------|-------------------------| | Apache Kafka | 高吞吐量（百万TPS）、低延迟、水平扩展性强，适合日志流、大数据场景 | 实时数据分析、事件溯源 | | RabbitMQ | 支持多种协议（AMQP/MQTT），灵活的路由机制，但集群扩展性较弱 | 复杂路由的业务系统、企业级应用 | | Apache ActiveMQ| 基于JMS标准，支持事务和消息持久化，但性能较弱 | 传统Java EE系统、中小型项目 | | RocketMQ | 阿里开源，支持事务消息、顺序消息，金融级稳定性 | 电商交易、金融支付等高可靠性场景 | --- #### 三、最佳实践要点 1. **消息可靠性保障** - **生产者确认**：启用`publisher confirms`（RabbitMQ）或`acks=all`（Kafka） - **持久化存储**：配置消息和元数据持久化，例如Kafka的`log.dirs`目录使用SSD - **消费者手动提交**：避免自动提交导致消息丢失，如Kafka的`enable.auto.commit=false` 2. **事务消息实现**（以RocketMQ为例） ```java // 事务生产者示例 TransactionMQProducer producer = new TransactionMQProducer("group"); producer.setTransactionListener(new LocalTransactionExecuterImpl()); Message msg = new Message("Topic", "Tag", "KEY", "订单创建".getBytes()); SendResult sendResult = producer.sendMessageInTransaction(msg, null); ``` 3. **死信队列（DLQ）配置** - 定义消息重试策略（如RabbitMQ的`x-retries`） - 设置最大重试次数后转入DLQ，通过独立消费者处理异常消息[^1] 4. **顺序消息保证** ```python # Kafka分区键保证同一订单号的消息进入同一分区 producer.send('order_topic', key=order_id, value=message) ``` 5. **性能优化** - **批量发送**：Kafka的`batch.size`和`linger.ms`调优 - **压缩传输**：启用`compression.type=snappy` - **分区策略**：根据业务需求设计分区键，避免数据倾斜 6. **监控与运维** - 使用Prometheus+Grafana监控堆积量、延迟等指标 - 设置自动报警规则（如`unacked_messages > 1000`时触发） --- #### 四、典型应用场景 1. **异步任务处理** 用户注册后，通过MQ异步发送邮件/短信，降低主流程延迟$$T_{total}=max(T_{db}, T_{mq})$$ 2. **分布式事务** 采用“事务消息+本地事务表”实现最终一致性，错误率可降低至$10^{-6}$级别[^3] 3. **日志采集** Kafka接收来自多个服务的日志，供Flink实时分析，吞吐量可达$10^5$条/秒 ---
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