Spanner_

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#运维 #数据库

本文介绍了 Google 的 Spanner 数据库系统，这是一种可扩展的、全球分布式的数据库，旨在提供高可用性和高性能。Spanner 支持强一致性事务，并且可以在全球范围内复制数据，确保即使在网络分区的情况下也能保持数据的一致性和可用性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Spanner论文
11-19
谷歌的数据库Spanner 的论文 很全的论文！！！总共有三篇Google数据库的论文！我已经上传！
Google Spanner原理- 全球级的分布式数据库
forever1dreamsxx--NLP
09-19 1538
原文地址：http://qing.weibo.com/2294942122/88ca09aa3300221n.html   标签:大数据云计算 Google Spanner简介 Spanner 是Google的全球级的分布式数据库 (Globally-Distributed Database) 。Spanner的扩展性达到了令人咋舌的全球级，可以扩展到数百万的机器，数已百计
分布式数据库Google Spanner原理分析
weixin_30307921的博客
01-27 385
Spanner 是Google的全球级的分布式数据库 (Globally-Distributed Database) .Spanner的扩展性达到了令人咋舌的全球级，可以扩展到数百万的机器，数已百计的数据中心，上万亿的行。更给力的是，除了夸张的扩展性之外，他还能同时通过同步复制和多版本来满足外部一致性，可用性也是很好的。冲破CAP的枷锁，在三者之间完美平衡。 　　Spanner是个可扩展，多...
spanner-osdi2012
01-24
spanner，osdi ，2012的评价
注释一下这段代码： # 机器人视觉竞技 A from sdk.data_layer.arm import arm_action_factory as arm_action from sdk.api import UpAPI from sdk.model import YoloModel from sdk.logic_layer.cross_planner import CrossLocator from sdk.logic_layer.pid import PIDController from sdk.logic_layer.time_meter import TimeMeter from enum import Enum, auto import time class MainState(Enum): """ 一级状态机：主状态（行动状态） """ IDLE = auto() TRANSITION = auto() LOCATION = auto() RELOCATION = auto() RECOGNITION = auto() LINE = auto() HOME = auto() FINISH = auto() class TargetState(Enum): """ 一级状态机：目标状态（行动区域） """ APRIL_TAG = auto() GESTURE = auto() YOLO = auto() FACE = auto() BACK_HOME = auto() class TransitionState(Enum): """ 二级状态机：转场状态 """ EXIT_CROSS = auto() # 驶出十字 MOVE_FORWARD = auto() # 在白色区域中行驶 SPAN = auto() # 旋转 class RelocationState(Enum): """ 二级状态机：重定位状态 """ LONG = auto() # 长距离后退，YOLO 和人脸检测区域使用 SHORT = auto() # 短距离后退，其余区域使用 COMPLETE = auto() # 重定位完成 class RecognitionState(Enum): """ 二级状态机：识别状态 """ TURN_LEFT = auto() # 仅有 YOLO 检测之前使用 PREPARE = auto() AIM = auto() EXECUTE = auto() class SpanState(Enum): """ 三级状态机：转场的旋转状态 """ FORWARD = auto() BACKWARD = auto() LEFT = auto() RIGHT = auto() class Controller: def __init__(self): # 参数设置 self.grayscale_threshold = 3240 # 灰度传感器检测阈值 self.speed_follow_line = 10 # 巡线前进移动速度 self.speed_move_in_white = 8 # 在白色区域前进移动速度 self.speed_hit_position = 14 # 进入退出击打位置的速度 self.speed_locate_move = 4 # 定位移动速度 self.speed_locate_turn = 20 # 定位旋转速度 self.speed_spin = 100 # 自旋速度 self.speed_aim = 4 # 瞄准移动速度 self.time_init = 1000 # 初始化时间，单位毫秒 self.time_left_turn = 1900 # 向左转时间，单位毫秒 self.time_right_turn = 1680 # 向右转时间，单位毫秒 self.time_backward_turn = 3580 # 向后转时间，单位毫秒 self.time_arm_action = 2500 # 手臂做动作时间，单位毫秒 self.time_enter_home = 1500 # 巡线结束到停车之间的时间，单位毫秒 self.time_hit_position = 1000 # 进入退出击打状态的移动时间，单位毫秒 self.time_back_short = 800 # 重定位短距离后退，单位毫秒 self.time_back_long = 1900 # 重定位长距离后退，单位毫秒 self.k_p = 16 # 巡线比例参数 self.k_i = 0.01 # 巡线积分参数 self.k_d = 170 # 巡线微分参数 self.target_face = "t_0" # 人脸识别标签 self.target_yolo = "tank" # 车辆识别标签 self.target_id = 3 # April Tag 识别 ID （实际是 1 号） self.target_number_right = 0 # 手势识别数字，举右手 self.target_number_both = 5 # 手势识别数字，举右手 self.target_center_offset = 35 # 目标中心与屏幕中心偏移量，单位像素 # YOLO 目标参数 self.yolo_model = YoloModel.VEHICLE # 手臂动作 self.left_arm_actions = { "clamp": arm_action.left_arm_clamp(), "up": arm_action.left_arm_raise() } self.right_arm_actions = { "clamp": arm_action.right_arm_clamp(), "up": arm_action.right_arm_raise(), "pre_hit": arm_action.right_arm_prepare_beat(), "hit": arm_action.right_arm_beat() } # 状态机 self.state_main = MainState.IDLE self.state_target = TargetState.APRIL_TAG self.state_transition = TransitionState.EXIT_CROSS self.state_relocation = RelocationState.COMPLETE self.state_recognition = RecognitionState.PREPARE self.state_span = SpanState.FORWARD # 传感器和执行器 self.api = UpAPI(yolo_model=self.yolo_model, grayscale_threshold=self.grayscale_threshold) # 逻辑处理器 self.locator = CrossLocator() self.pid = PIDController(k_p=self.k_p, k_i=self.k_i, k_d=self.k_d) # 计时器 self.initializer = TimeMeter(self.time_init) # 初始化 self.spanner_left = TimeMeter(self.time_left_turn) # 向左转 self.spanner_right = TimeMeter(self.time_right_turn) # 向右转 self.spanner_backward = TimeMeter(self.time_backward_turn) # 向后转 self.timer_arm_action = TimeMeter(self.time_arm_action) # 手臂做动作 self.timer_enter_home = TimeMeter(self.time_enter_home) # 回家 self.timer_back_short = TimeMeter(self.time_back_short) # 短距离重定位 self.timer_back_long = TimeMeter(self.time_back_long) # 长距离重定位 # 相机稳定 self.count_stable = 0 # 相机稳定计数器 self.count_continuous_stable = 25 # 相机连续稳定阈值 # 已经定位十字的次数 self.count_cross_pass = 0 # 十字定位次数计数器 # 结束巡线的次数 self.count_out_line = 0 self.count_max_out_line = 5 # 定位旋转超出预计的次数 self.count_locate_spin_left = 0 self.count_locate_spin_right = 0 self.count_max_locate_spin = 25 def run(self): while True: # 传感器数据 grayscale_data = self.api.get_grayscale_data() # 数据处理 line_center_offset = self.api.follow_line() # 状态机 if self.state_main == MainState.IDLE: if self.initializer.complete(): print("初始化完成") self.state_main = MainState.TRANSITION self.state_transition = TransitionState.EXIT_CROSS else: print("初始化中...") self.__clamp_arms() elif self.state_main == MainState.TRANSITION: if self.state_transition == TransitionState.EXIT_CROSS: if self.locator.detect_black(grayscale_data): print("检测到黑色") self.api.move_forward(self.speed_move_in_white) else: print("准备进入白色区域前进") self.state_main = MainState.TRANSITION self.state_transition = TransitionState.MOVE_FORWARD elif self.state_transition == TransitionState.MOVE_FORWARD: if self.locator.detect_black(grayscale_data): print("检测到黑色，进入定位环节") self.state_main = MainState.LOCATION self.api.stop() else: print("白色区域中前进") self.api.move_forward(self.speed_move_in_white) elif self.state_transition == TransitionState.SPAN: if self.state_span == SpanState.FORWARD: print("向前进，准备驶出十字") self.state_main = MainState.TRANSITION self.state_transition = TransitionState.EXIT_CROSS elif self.state_span == SpanState.BACKWARD: if not self.spanner_backward.in_progress: self.spanner_backward.start() if self.spanner_backward.complete(): print("向后转完成，准备进入短距离重定位") self.state_main = MainState.RELOCATION self.state_relocation = RelocationState.SHORT else: print("向后转中") self.api.spin_left(self.speed_spin) elif self.state_span == SpanState.LEFT: if not self.spanner_left.in_progress: self.spanner_left.start() if self.spanner_left.complete(): print("向左转完成，准备进入短距离重定位") self.state_main = MainState.RELOCATION self.state_relocation = RelocationState.SHORT else: print("向左转中") self.api.spin_left(self.speed_spin) elif self.state_span == SpanState.RIGHT: if not self.spanner_right.in_progress: self.spanner_right.start() if self.spanner_right.complete(): if self.state_target == TargetState.YOLO: print("向右转完成，准备进入短距离重定位") self.state_main = MainState.RELOCATION self.state_relocation = RelocationState.SHORT elif (self.state_target == TargetState.BACK_HOME or self.state_target == TargetState.FACE): print("向右转完成，准备进入长距离重定位") self.state_main = MainState.RELOCATION self.state_relocation = RelocationState.LONG else: print("向右转中") self.api.spin_right(self.speed_spin) elif self.state_main == MainState.LOCATION: if self.locator.translate_to_center(grayscale_data): # 中心对齐了 if self.locator.reach_target(grayscale_data, False): print("定位成功!!!") self.api.stop() self.__correct_direction() if self.state_relocation == RelocationState.COMPLETE: if self.state_target == TargetState.APRIL_TAG: if self.count_cross_pass < 1: print("到达 April Tag 识别前的一个十字，准备左转") self.count_cross_pass += 1 self.state_main = MainState.TRANSITION self.state_transition = TransitionState.SPAN self.state_span = SpanState.LEFT else: print("到达 April Tag 识别十字，准备进入识别程序") self.count_cross_pass = 0 self.state_main = MainState.RECOGNITION self.state_recognition = RecognitionState.PREPARE elif self.state_target == TargetState.GESTURE: if self.count_cross_pass < 1: print("到达手势识别前的一个十字，准备继续前进") self.count_cross_pass += 1 self.state_main = MainState.TRANSITION self.state_transition = TransitionState.EXIT_CROSS else: print("到达手势识别十字，准备进入识别程序") self.count_cross_pass = 0 self.state_main = MainState.RECOGNITION self.state_recognition = RecognitionState.PREPARE elif self.state_target == TargetState.YOLO: if self.count_cross_pass < 1: print("到达 YOLO 识别前的一个十字，准备右转") self.count_cross_pass += 1 self.state_main = MainState.TRANSITION self.state_transition = TransitionState.SPAN self.state_span = SpanState.RIGHT else: print("到达 YOLO 识别十字，准备先左转，再进入识别程序") self.count_cross_pass = 0 self.state_main = MainState.RECOGNITION self.state_recognition = RecognitionState.TURN_LEFT elif self.state_target == TargetState.FACE: print("到达人脸识别十字，进入识别程序") self.state_main = MainState.RECOGNITION self.state_recognition = RecognitionState.PREPARE elif self.state_target == TargetState.BACK_HOME: print("准备进入巡线") self.state_main = MainState.LINE else: print("重定位完成，准备向前驶出十字") self.state_relocation = RelocationState.COMPLETE self.state_main = MainState.TRANSITION self.state_transition = TransitionState.EXIT_CROSS else: if self.locator.seeking_left(grayscale_data): print("中心是黑色了，前进左转") self.count_locate_spin_left += 1 self.api.spin_left(self.speed_locate_turn) elif self.locator.seeking_right(grayscale_data): self.count_locate_spin_right += 1 print("中心是黑色了，前进右转") self.api.spin_right(self.speed_locate_turn) else: print("中心是黑色，继续前进") self.api.move_forward(int(self.speed_locate_move)) else: # 中心未对齐，但会出现都是 False 的情况，应当先解决次情况 if self.locator.move_straight(grayscale_data): print("All False") self.api.move_forward(self.speed_locate_move) else: if self.locator.move_left(grayscale_data): print("中心未检测到黑色，左平移") self.api.move_left(self.speed_locate_move) elif self.locator.move_right(grayscale_data): print("中心未检测到黑色，右平移") self.api.move_right(self.speed_locate_move) else: print("无法判断了") pass elif self.state_main == MainState.RELOCATION: if self.state_relocation == RelocationState.SHORT: if not self.timer_back_short.in_progress: self.timer_back_short.start() if self.timer_back_short.complete(): print("短距离后退完成，准备在白色区域中前进") self.api.stop() self.state_main = MainState.TRANSITION self.state_transition = TransitionState.MOVE_FORWARD else: print("短距离后退中") self.api.move_backward(self.speed_move_in_white) elif self.state_relocation == RelocationState.LONG: if not self.timer_back_long.in_progress: self.timer_back_long.start() if self.timer_back_long.complete(): print("长距离后退完成，准备在白色区域中前进") self.api.stop() self.state_main = MainState.TRANSITION self.state_transition = TransitionState.MOVE_FORWARD else: print("长距离后退中") self.api.move_backward(self.speed_move_in_white) elif self.state_main == MainState.RECOGNITION: if self.state_recognition == RecognitionState.TURN_LEFT: if not self.spanner_left.in_progress: self.spanner_left.start() if self.spanner_left.complete(): print("YOLO 识别前，左转完成") self.state_main = MainState.RECOGNITION self.state_recognition = RecognitionState.PREPARE else: print("YOLO 识别前，左转中") self.api.spin_left(self.speed_spin) elif self.state_recognition == RecognitionState.PREPARE: if self.count_stable < self.count_continuous_stable: print("等待相机稳定") self.api.stop() self.count_stable += 1 self.__clamp_arms() continue if self.state_target == TargetState.APRIL_TAG: print("演习区域，准备识别 April Tag") self.timer_arm_action.start() self.state_main = MainState.RECOGNITION self.state_recognition = RecognitionState.EXECUTE elif self.state_target == TargetState.GESTURE: print("演习区域，准备识别手势图像") self.timer_arm_action.start() self.state_main = MainState.RECOGNITION self.state_recognition = RecognitionState.EXECUTE elif self.state_target == TargetState.YOLO: print("YOLO 识别区域，预加载图像中") preload_complete = self.api.preload_yolo_pool() if preload_complete: print("预加载图像完成，准备瞄准") self.state_main = MainState.RECOGNITION self.state_recognition = RecognitionState.AIM elif self.state_target == TargetState.FACE: print("人脸识别区域，准备瞄准") self.state_main = MainState.RECOGNITION self.state_recognition = RecognitionState.AIM elif self.state_recognition == RecognitionState.AIM: if self.state_target == TargetState.YOLO: print("YOLO 预加载图像完成，准备瞄准") find_target, offset_x = self.api.detect_yolo(label=self.target_yolo) if find_target: self.__aim_target(offset_x) elif self.state_target == TargetState.FACE: print("人脸识别区域，准备瞄准") find_target, offset_x = self.api.detect_face(label=self.target_face) if find_target: self.__aim_target(offset_x) elif self.state_recognition == RecognitionState.EXECUTE: if self.state_target == TargetState.APRIL_TAG: find_tag, tag_id, offset = self.api.detect_apriltag() if self.timer_arm_action.complete(): print("April Tag 动作完成") self.__clamp_arms() self.state_main = MainState.TRANSITION self.state_transition = TransitionState.SPAN self.state_span = SpanState.BACKWARD self.state_target = TargetState.GESTURE self.state_relocation = RelocationState.SHORT self.api.close_tag_window() else: print("做 April Tag 动作中") if find_tag: print(f"找到 April Tag 动作：{tag_id}") self.__do_arm_action(tag_id) elif self.state_target == TargetState.GESTURE: find_target, number = self.api.detect_gesture() if self.timer_arm_action.complete(): print("手势动作完成") self.__clamp_arms() self.state_main = MainState.TRANSITION self.state_transition = TransitionState.SPAN self.state_span = SpanState.BACKWARD self.state_target = TargetState.YOLO self.state_relocation = RelocationState.SHORT self.api.close_gesture_window() else: print("做手势动作中") if find_target: print(f"找到手势动作：{number}") self.__do_arm_action(number) elif self.state_target == TargetState.YOLO: print(f"开始击打 YOLO 目标：{self.target_yolo}") self.__hit_actions() self.state_main = MainState.TRANSITION self.state_transition = TransitionState.SPAN self.state_span = SpanState.RIGHT self.state_target = TargetState.FACE self.state_relocation = RelocationState.LONG self.__reset_yolo() elif self.state_target == TargetState.FACE: print(f"开始击打人脸目标：{self.target_face}") self.__hit_actions() self.state_main = MainState.TRANSITION self.state_transition = TransitionState.SPAN self.state_span = SpanState.RIGHT self.state_target = TargetState.BACK_HOME self.state_relocation = RelocationState.LONG self.api.close_face_window() elif self.state_main == MainState.LINE: if self.locator.detect_black(grayscale_data): print("巡线中") self.__follow_line(line_center_offset) self.count_out_line = 0 else: if self.count_out_line > self.count_max_out_line: print("巡线完成") self.state_main = MainState.HOME else: self.count_out_line += 1 elif self.state_main == MainState.HOME: if not self.timer_enter_home.in_progress: self.timer_enter_home.start() if self.timer_enter_home.complete(): print("回家，停车") self.state_main = MainState.FINISH else: print("回家中") self.api.move_forward(self.speed_follow_line) elif self.state_main == MainState.FINISH: print("任务完成") self.api.stop() break def __aim_target(self, offset): if offset is not None: if offset >= self.target_center_offset: self.api.move_right(self.speed_aim) elif offset <= -self.target_center_offset: self.api.move_left(self.speed_aim) else: self.api.stop() self.state_recognition = RecognitionState.EXECUTE else: print(f"没有发现目标") self.api.stop() def __follow_line(self, offset): turn_rate = self.pid.compute(offset) self.api.move_rotation(speed=self.speed_follow_line, turn_rate=turn_rate) def __correct_direction(self): if self.count_locate_spin_left > self.count_max_locate_spin: print("右转矫正方向") self.api.spin_right(self.speed_spin, self.time_right_turn) time.sleep(self.time_right_turn / 1000) elif self.count_locate_spin_right > self.count_max_locate_spin: print("左转矫正方向") self.api.spin_left(self.speed_spin, self.time_left_turn) time.sleep(self.time_left_turn / 1000) else: print("不需要矫正方向") self.count_locate_spin_left = 0 self.count_locate_spin_right = 0 def __hit_actions(self): # 前进 self.api.move_forward(speed=self.speed_hit_position, run_time=self.time_hit_position) time.sleep(self.time_hit_position / 1000) # 击打动作序列 self.__pre_hit() time.sleep(self.time_arm_action / 1000) self.__hit() time.sleep(self.time_arm_action / 1000) self.__clamp_arms() # 后退 self.api.move_backward(speed=self.speed_hit_position, run_time=self.time_hit_position) time.sleep(self.time_hit_position / 1000) def __do_arm_action(self, number): if number == self.target_id: # 举左手 left_action = self.left_arm_actions["up"] right_action = self.right_arm_actions["clamp"] self.api.execute_arm_action(left_action, right_action) elif number == self.target_number_right: # 举右手 left_action = self.left_arm_actions["clamp"] right_action = self.right_arm_actions["up"] self.api.execute_arm_action(left_action, right_action) elif number == self.target_number_both: # 举双手 left_action = self.left_arm_actions["up"] right_action = self.right_arm_actions["up"] self.api.execute_arm_action(left_action, right_action) def __clamp_arms(self): left_action = self.left_arm_actions["clamp"] right_action = self.right_arm_actions["clamp"] self.api.execute_arm_action(left_action, right_action) def __pre_hit(self): left_action = self.left_arm_actions["clamp"] right_action = self.right_arm_actions["pre_hit"] self.api.execute_arm_action(left_action, right_action) def __hit(self): left_action = self.left_arm_actions["clamp"] right_action = self.right_arm_actions["hit"] self.api.execute_arm_action(left_action, right_action) def __reset_yolo(self): self.api.close_yolo_window() self.api.reset_yolo_pool() if __name__ == '__main__': controller = Controller() controller.run()
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05-29
好的，我现在需要处理用户的一个请求，为机器人视觉竞技的Python代码添加详细注释，并解释代码的功能和逻辑。首先，我得明确用户的需求是什么。用户提供的代码可能与图像处理、实时控制或机器人运动有关，但具体内容...
python-spanner-orm:用Python编写的Spanner ORM
05-02
Google Cloud Spanner ...spanner_orm . connect ( instance_name , database_name ) project和credentials是可选参数，如果未指定，标准Spanner客户端库将尝试自动推断它们。 如果需要，会话池也可以由pool参数指定。
（5）Spanner- Google’s Globally Distributed Database.pdf
07-21
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spannerz:Google Cloud Spanner查询计划器可视化器
03-12
$ spannerz -db projects/PROJECT/instances/SPANNER_INSTANCE/databases/SPANNER_DB HTTP处理程序： import ( "cloud.google.com/go/spanner" "github.com/rakyll/spannerz/spannerz" ) client ,
spanner-terraform-example:用于Cloud Spanner的Terraform模板和示例Node.js应用程序
04-01
对于Cloud Spanner，可能的资源定义如`google_spanner_instance`，其中会包含实例的名称、配置、节点数量、存储大小等属性。例如： ```hcl resource "google_spanner_instance" "example" { name = "example-...
Google_Spanner中文版
04-16
Spanner是谷歌公司研发的、可扩展的、多版本、全球分布式、同步复制数据库。它是第一个把数据分布在全球范围内的系统，并且支持外部一致性的分布式事务。本文描述了Spanner的架构、特性、不同设计决策的背后机理和一个新的时间API，这个API可以暴露时钟的不确定性。这个API及其实现，对于支持外部一致性和许多强大特性而言，是非常重要的，这些强大特性包括：非阻塞的读、不采用锁机制的只读事务、原子模式变更。
分布式事务实现-Spanner
weixin_30650039的博客
07-25 237
Spanner要满足的external consistency是指：后开始的事务一定可以看到先提交的事务的修改。所有事务的读写都加锁可以解决这个问题，缺点是性能较差。特别是对于一些workload中只读事务占比较大的系统来说不可接受。为了让只读事务不加任何锁，需要引入多版本。在单机系统中，维护一个递增的时间戳作为版本号很好办。分布式系统中，机器和机器之间的时钟有误差，并且误差范围不确定，带来的...
分布式存储泛型应用：Spanner
ZERO的博客
05-16 1143
分布式存储泛型应用：Spanner 前言 摘要 Spanner 是谷歌公司研发的全球分布式、同步复制数据库。它是通过数据分片存储在多个Paxos状态机上和特有的TrueTime API来实现外部一致性的分布式事务，对于常见的三种业务模式：非阻塞的读、不采用锁机制的只读事务、快照读/原子模式变更进行并发控制。 介绍 spanner是一个可扩展的，数据全球分布的数据库。 存储方式：通过数据分片，把数据分片存储在多个Paxos状态机上。 支持外部一致性的分布式事务。 可靠性：复制技术具有全球可用性和地理局部性（
Spanner
didiaoxiaojb的专栏
01-12 503
Spanner是全球数据库，能够支持分布在世界各地的上百个数据中心的百万台服务器。 Spanner是谷歌公司研发的、可扩展的、多版本、全球分布式、同步复制数据库。它是第一个把数据分布在全球范围内的系统，并且支持外部一致性的分布式事务。本文描述了Spanner的架构、特性、不同设计决策的背后机理和一个新的时间API，这个API可以暴露时钟的不确定性。这个API及其实现，对于支持外部一致性和许多强大
Andoird Nice Spinner源码解析
碧云天丶
03-22 433
在这个项目基础上扩展了一些属性, 扩展后项目 源码中比较有意思的部分是如何将上一次选中的数据在下一次展示下拉框时排除该条数据 初始化ListPopupWindow 时, 设置ListPopupWindow点击条目事件的回调方法, 在这里处理ListPopupWindow中ListView被点击的条目的索引值与该条目中数据在数据源List中的索引值的运算关系. /** * 初始化Popup...
从分布式到云端服务：Google Spanner 成长之路
陈海峰的博客
05-09 5418
Spanner 技术概括      简介 Spanner 是 Google 的可扩展、多版本支持、全球分布式的同步备份数据库，领军人物是 Eric Brewer，他是 CAP 理论的创造者、超级大牛。Spanner 是第一个支持全球规模的分布式数据库。当数据量或者服务器数量发生变化时，Spanner 在机器之间自动共享数据，并且 Spanner 在机器之间自动迁移数据（甚至在数据中心之间
计算架构模式之负载均衡技巧
huanfeng_AI的博客
09-14 457
spanner是蚂蚁业务级别的负载均衡，有点像网关，比如按设备进行分区比较适合app。
支付宝采用框架—— Google Spanner全球级的分布式数据库
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11-12 1004
支付宝采用框架——spaner 全球级的分布式数据库 Google Spanner原理 转载 支付宝采用框架spaner。 昨天淘宝的高并发处理能力，让我等汗颜。 昨天的访问数量以及订单数量请参考： http://blog.youkuaiyun.com/yjflinchong/article/details/8172768 昨天在支付宝报错的时候，看到了他采用的框架。 因此，今天网上搜了下spane...
spanner与bigtable
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01-20 2587
今天看了一下关于spanner的文档，google都说它是下一代Bigtable，也是Megastore的继承者了，总得看下是个什么样的玩意儿。资料有限，以后看到了再更新。今天的整理如下： 关于bigtable：google-bigtable Bigtable存在的主要问题： 1. 分布式事务：每个事务都应该遵循事务的ACID原则，但是big table无法支持，它只能执行单行事
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