Key-Node-value分布式算法

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第1章绪论随着计算机技术、通信网、互联网的迅速发展和日益普及，Internet上的信息量快速增长。

从海量的信息块中快速检索出用户真正需要的信息正变得很困难，信息搜索应向着具有分布式处理能力方向发展，本系统利用hadoop分布式开源框架良好的扩充能力、较低的运作成本、较高的效率和稳定性来满足需求。

现状:缺陷和不足：(1)结果主题相关度不高。

(2）搜素速度慢。

引入hadoop+nutch+solr的优点：（1)hadoop平台数据处理高效。

hadoop集群处理数据比起单机节省数倍的时间,数据量越大优势越明显，满足信息采集对数据处理的速度和质量要求。

（2）hadoop平台具有高扩展性.可以适当扩展集群数量来满足日益不断增加的数据量，而这并不会毁坏原集群的特性。

（3）安全可靠性高。

集群的数据冗余机制使得hadoop能从单点失效中恢复，即Hadoop能自动进行数据的多次备份,以确保数据不丢失，即使当某个服务器发生故障时,它也能重新部署计算任务。

(4） Nutch不仅提供抓取网页的功能,还提供了解析网页、建立链接数据库、对网页进行评分、建立solr索引等丰富的功能。

（5）通过Nutch插件机制实现了系统的可扩展性、灵活性和可维护性，提高了开发效率。

能够根据用户需求进行灵活定制抓取和解析，提高了系统使用性。

（6）通过solr集群，采用分布式索引在不同的机器上并行执行,实现检索服务器之间的信息交换.可以通过设定主题进行索引检索。

研究目标和内容本文的研究目标是全面深入分析研究分布式搜索引擎，进而优化分布式搜索引擎中的索引构建策略，内容包括：(1)深入研究hadoop分布式平台，仔细剖析hadoop中的分布式文件系统HDFS和map/Reduce编程模型。

（2）深入研究Nutch架构、相关技术与体系结构，着重研究分析Nutch插件系统的内部结构和流程；对protocol-httpclient插件进行开发支持表单登录;对 url过滤、信息解析插件进行开发，提高搜索的主题相关度；（实现用mapreduce的google的排序算法，改进系统搜索的关联度）。

大数据分析原理和应用_中央财经大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年

大数据分析原理和应用_中央财经大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.大数据的起源是（）。

答案:互联网2.下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（）。

答案:一个汉字需要一个字节的存储空间3.过一系列处理，在基本保持原始数据完整性的基础上，减小数据规模的是（）。

答案:数据规约4.将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？( )答案:数据预处理5.可用作数据挖掘分析中的关联规则算法有（）。

Apriori算法、FP-Tree算法6.采用客户端读取HDFS存储的数据时，以下哪种描述是正确的？（）答案:编程接口提供了隔离性，让用户无需深入了解HDFS便可以进行文件数据读写7.以下关于HDFS特点的描述错误的是（）答案:只能有一个NameNode8.以下不是分布式文件系统的是（）FAT9.以下哪个负责HDFS的数据存储（）答案:DataNode10.以下关于SecondaryNameNode的描述，哪项是正确的？（）答案:它的目的是帮助NameNode合并编辑日志，减少NameNode的启动时间11.以下哪个不属于NameNode的功能？（）答案:保存文件块并汇报文件块信息12.Shuffle步骤在Map进行到哪一步时，就可以开始执行？（）答案:至少有一个Map任务开始有输出13.下面关于MapReduce模型中Map函数与Reduce函数的描述正确的是（）。

答案:一个Map函数就是对一部分原始数据进行指定的操作。

14.下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（）。

答案:数字轨迹用完即自动删除15.以下哪个和NameNode在同一个节点启动？（）答案:JobTracker16.用4个V 来描述大数据的四个基本特征，这4V 是（）。

答案:速度快产生价值体量大多样性17. HDFS的NameNode中，存储的有关核心数据包括（）答案:文件系统树文件操作日志18.客户端上传文件时哪项正确？（）答案:当某个DataNode失败，客户端会继续传给其他DataNode客户端将文件以block为单位，管道方式依次传到DataNode19.关于数据并行化，以下说法正确的是（）答案:数据并行需要输入数据能够被切分成独立的若干块，可以分别处理不是所有数据都可以用数据平行的方法处理20.有人改进了MapReduce的架构，Map函数的输出不写入本地磁盘，而是直接（通过网络）传递给Reduce任务，reduce任务收到所有Map的输入后，再开始Reduce的处理。

key value通俗解释

key value通俗解释
"key value"是指一种数据存储和检索的方式，通常用于描述一
对相关联的值。

在计算机编程中，"key"是用来唯一标识一个值的名
称或者标识符，而"value"则是与该key相关联的具体数据。

这种数
据结构通常被称为"键-值对"。

举个简单的例子，我们可以想象一个电话簿，其中每个人的名
字（key）对应着他们的电话号码（value）。

当我们需要查找某个
人的电话号码时，我们可以通过他们的名字（key）来快速找到对应
的电话号码（value）。

在编程中，"key value"对经常被用于构建字典（dictionary）
或者映射（map）这样的数据结构。

这种数据结构非常高效，可以快
速地根据key来查找对应的value，因此在很多应用中被广泛使用。

总之，"key value"就是一种简单而有效的数据存储和检索方式，通过将唯一的标识符（key）和相关联的数据（value）配对，可以
方便地进行数据的查找和管理。

软件各种系统架构图

软件各种系统架构图LT软件各种系统架构图发布一企业技术架构图，供大家参考。

该技术架构图是本人根据多年企业技术架构经验而制定，是企业技术的总架构图，希望对CTO们有所借鉴。

简单说明：1.中间件基础运行环境是经过统一规划的以WebLogic、JBOSS为主的集群环境2.企业集成平台是以基础业务应用为基础服务于上层平台和基础业务应用的高度集成平台3.数据中心是企业公共数据的集中管理比如用户数据、企业编码，可以通过数据集成平台或服务集成平台分发给其他应用项目做了不少,都没画过架构图,这次被要求画图,画的很丑,请大家看图本身包含的系统架构信息一、架构整体图1、核心是两库一线1.1 接口总线所有算法功能抽象成接口,其中大部分接口的方法都是泛型方法,是为了解决某一大类问题的1.2 代码库代码库包含现接口总线中接口的各种实现1.3 应用库提供用户的界面或者提供给外部的服务是通过容器配置调用算法库中的代码来实现的各原则Group Commit Domain event基于聚合根ID+事件版本号的唯一索引，实现聚合根的乐观并发控制框架保证Command的幂等处理通过聚合根ID对命令或事件进行路由，做到最小的并发冲突、最大的并行处理消息发送和接收基于分布式消息队列EQueue，支持分布式部署基于事件驱动架构范式（EDA，Event-Driven Architecture）基于队列的动态扩容/缩容EventDB中因为存放的都是不可变的事件，所以水平扩展非常容易，框架可内置支持支持Process Manager（Saga），以支持一个用户操作跨多个聚合根的业务场景，如订单处理，从而避免分布式事务的使用ENode实现了CQRS架构面临的大部分技术问题，让开发者可以专注于业务逻辑和业务流程的开发，而无需关心纯技术问题晚上把公司应用的架构结合之前研究的东西梳理了下，整理了一张架构规划图，贴在这里备份下面是个人理解的做架构的几个要点：1、系统安全这是首要考虑的，以这张图为例，网络划分为3个区：a) DMZ区可以直接公网访问，也可以与App Core区互通，但不能直接与DB Core区互通(通常这里放置反向代理Web服务器)b) App Core区能与DMZ区、DB Core区互通，但是无法直接从公网访问(通常这里放置应用服务器、中间件服务器之类)c) DB Core区仅与App Core区互通(通常这里放置核心数据库)2、尽量消除单点故障上图中，除了“硬件负载均衡”节点外，其它节点都可以部署成集群（DB有点特殊，传统RDBMS要实现分布式/集群还是比较困难的，要看具体采用的数据库产品，并非所有数据库都能方便的做Sharding），Jboss本身可以通过Domain 模式+mod_cluster实现集群、Redis通过Master/Slave以Sentinel方式可以实现HA、IBM MQ本身就支持集群、FTP Server配合底层储存阵列也可以做到HA、Nginx静态资源服务器自不必说3、成本尽量采用开源成熟产品，jboss、redis、nginx、apache、mysql、rabbit MQ都是很好的选择。

Hadoop生态圈各个组件简介

Hadoop⽣态圈各个组件简介Hadoop是⼀个能够对⼤量数据进⾏分布式处理的软件框架。

具有可靠、⾼效、可伸缩的特点。

Hadoop的核⼼是HDFS和MapReduce,HDFS还包括YARN。

1.HDFS(hadoop分布式⽂件系统)是hadoop体系中数据存储管理的他是⼀个基础。

它是⼀个⾼度容错的的系统，能检测和应对硬件故障。

client:切分⽂件，访问HDFS，与之交互，获取⽂件位置信息，与DataNode交互，读取和写⼊数据。

namenode:master节点，在hadoop1.x中只有⼀个，管理HDFS的名称空间和数据块映射信息，配置副本策略，处理客户端请求。

DataNode：slave节点，存储实际的数据，汇报存储信息给namenode.secondary namenode:辅助namenode,分担其⼯作量：定期合并fsimage和fsedits,推送给namenode;紧急情况下和辅助恢复namenode,但其并⾮namenode的热备。

2.mapreduce(分布式计算框架)mapreduce是⼀种计算模型，⽤于处理⼤数据量的计算。

其中map对应数据集上的独⽴元素进⾏指定的操作，⽣成键-值对形式中间，reduce则对中间结果中相同的键的所有的值进⾏规约，以得到最终结果。

jobtracker：master节点，只有⼀个管理所有作业，任务/作业的监控，错误处理等，将任务分解成⼀系列任务，并分派给tasktracker. tacktracker:slave节点，运⾏map task和reducetask;并与jobtracker交互，汇报任务状态。

map task:解析每条数据记录，传递给⽤户编写的map()执⾏，将输出结果写⼊到本地磁盘（如果为map-only作业，则直接写⼊HDFS）。

reduce task:从map的执⾏结果中，远程读取输⼊数据，对数据进⾏排序，将数据分组传递给⽤户编写的reduce函数执⾏。

key value数据库原理

key value数据库原理Key-value数据库是一种基于键值对的非关系型数据库，它将数据以（Key, Value）形式存储。

Key通常是一个唯一标识符，而Value则是与该Key关联的数据。

Key-value数据库的原理可以简单描述如下：1. 存储方式：Key-value数据库使用哈希表或类似的数据结构来存储键值对。

通过将Key经过哈希算法映射到存储空间中的一个桶（bucket）或槽（slot），可以快速检索和访问对应的Value。

2. 数据访问：用户可以通过Key来获取对应的Value，这是Key-value数据库最重要和常用的操作。

通过哈希函数将Key转换成对应的桶或槽的位置，可以直接访问该位置存储的Value，实现高效的数据检索。

3. 内存和磁盘存储：Key-value数据库通常会将数据存储在内存中，以提高读写性能。

当数据量过大，无法完全存储在内存中时，会进行数据持久化，将部分数据写入磁盘中。

这样可以在数据库重新启动时，通过读取磁盘上的数据恢复数据库的内容。

4. 数据一致性：在一些Key-value数据库中，为了保证数据的一致性，可能会提供类似于事务的机制，支持原子操作、隔离性和持久性等特性。

这样可以确保多个操作之间的原子性和一致性。

5. 分布式特性：许多Key-value数据库支持分布式部署，将数据分布在多个节点上。

通过使用一致性哈希算法或其他分片机制，可以均匀地将数据分布到不同的节点上，提高读写性能和数据的扩展能力。

Key-value数据库以其简单、高效和可伸缩的特性而受到广泛应用。

它们可以用于缓存数据、会话管理、存储用户配置信息等各种场景。

而且，由于其无需事先定义表结构和关系，可以灵活地适应不同的数据模型和需求。

hadoop常见笔试题答案

Hadoop测试题一．填空题，1分〔41空〕，2分〔42空〕共125分1.(每空1分) datanode 负责HDFS数据存储。

2.(每空1分)HDFS中的block默认保存 3 份。

3.(每空1分)ResourceManager 程序通常与NameNode 在一个节点启动。

4.(每空1分)hadoop运行的模式有：单机模式、伪分布模式、完全分布式。

5.(每空1分)Hadoop集群搭建中常用的4个core-site.xml 、hdfs-site.xml、mapred-site.xml 、yarn-site.xml 。

6.(每空2分)HDFS 分割，分割后存放在既定的存储块中，并通过预先设定的优化处理，模式对存储的数据进行预处理，从而解决7.(每空2分)一个HDFS集群包括两大局部，即namenode 与datanode 。

一般来说，一个集群中会有一个namenode 和多个datanode 共同工作。

8.(每空2分) namenode 是集群的主效劳器，主要是用于对HDFS datanode9.(每空2分) datanode 在HDFS datanode 上，datanode 会定期向集群内namenode发送自己的运行状态与存储内容，并根据namnode10.(每空2分) namenode client ，由client 直接与datanode11.(每空1分) block 是HDFS的根本存储单元，默认大小是128M 。

12.(每空1分)HDFS还可以对已经存储的Block进行多副本备份，将每个Block至少复制到3 个相互独立的硬件上，这样可以快速恢复损坏的数据。

13.(每空2分)当客户端的读取操作发生错误的时候，客户端会向namenode namenode排除错误的datanode 后，重新根据距离排序，从而获得一个新的的读取路径。

如果所有的datanode14.(每空2分)对于写出操作过程中出现的问题，FSDataOutputStream 并不会立即关闭。

分布式系统中的数据一致性问题与解决方案

分布式系统中的数据一致性问题与解决方案分布式系统中的数据一致性问题是指在分布式环境下，多个节点之间的数据应该保持一致的情况下，由于网络延迟、节点故障等原因导致数据不一致的情况。

为了解决这个问题，可以采用以下几种方案：1.强一致性方案：强一致性是指在任何时刻，系统中的所有节点都能够看到相同的数据状态。

实现强一致性的主要方式是通过分布式事务来保证。

常用的分布式事务实现方式包括两阶段提交（Two-Phase Commit，2PC）和三阶段提交（Three-Phase Commit，3PC）。

在这些方案中，事务的所有节点都需要参与事务的提交过程，并且必须达成一致的决策，从而保证所有节点都能够看到相同的数据状态。

但是，由于这些方案需要在不同节点之间进行大量的通信和协调，其性能较低。

2.弱一致性方案：弱一致性是指在分布式环境下，系统中的数据在某个时间点上可能是不一致的，但是经过一段时间后，最终会达到一致的状态。

最为常见的弱一致性方案是基于一致性模型的分布式数据库，如CAP理论中的BASE模型。

BASE模型指的是基本可用（Basically Available）、软状态（Soft State）和最终一致性（Eventual Consistency）。

在这种模型中，每个节点都有自己的副本，并且允许副本之间存在一定的数据不一致。

但是系统会通过异步复制和后台同步等机制，最终使得所有副本都达到一致的状态。

由于不需要强一致性的通信和协调，这种方案的性能较高，但是会带来一定的数据不一致风险。

3.最终一致性方案：最终一致性是指在分布式环境下，系统中的数据在经过一段时间后，最终会达到一致的状态。

相对于强一致性方案，最终一致性方案放宽了一致性的要求，可以通过牺牲一定的实时性来换取更高的性能和可用性。

常见的最终一致性方案包括读写分离、版本控制、异步复制等。

其中，读写分离方案通过将读操作和写操作分别分配给不同的节点来提高系统的性能。

基于Kademlia的结构化对等网络原理及其应用

对等网络(P2P)技术通过在物理网络上构建覆盖网络(ov erlay network),采用特定的路由及查找策略,共享节点(node)资源(cpu ,存储,带宽),在协同计算、内容存储、内容共享与分发、即时通讯等领域得到了大规模应用。

P2P 技术研究集中在四个方面:覆盖网的构建技术,内容定位与搜索技术,内容下载技术,其它辅助技术。

按照覆盖网的构建方式,通常将P2P 网络分为结构化与非结构化网络,非结构化对等网络(Un-Structed P2P)基于随机方式构建,采用BFS(宽度优先搜索)类或DFS (深度优先搜索)类算法进行内容定位与搜索,典型代表如Gnutella [1][1],而结构化对等网络(Structed P2P)主要基于DHT (Distributed Hash Table,分布式哈希表)技术构建,在内容定位与搜索效率上比非结构化对等网络更高,典型代表如Cho rd,CAN,Pastry,Kadem lia 等[1,2]。

1.Kade mlia 的理论基础1.1DHT (distributed hash table,分布式哈希表)技术哈希表是利用哈希函数在Ο(1)量级时间内存取(key,valu e)对的表状数据结构[1,3]。

哈希表有三个元素:一是Key ,是任意有意义的标识,如文件名,ip 地址等,二是v alue,其与key 相关,如具体的文件内容,三是哈希函数hash (key ),作用是将key 集合映射到存储的(k ey ,value)集合。

哈希表的重要特征之一是单向性,即若给定x,则找到key 使满足x=hash(key)的计算是不可行的;第二特征是存取算法的理想量级为Ο(1);第三是哈希表形成了统一的映射地址空间,操作简单,只有插入、删除、查找三种基本操作,因而在计算机系统和数据库系统中得到了广泛应用。

DHT(分布式哈希表)是构建结构化对等网络的理论基础。

结构化对等网络的资源(节点、文件等)被映射到统一的地址空间(集合)中,从全局看,资源分布在一个哈希表中,关键问题是如何构建和存储哈希表,通常是将哈希表空间被分割成许多连续的局部空间,并按照特定规则分布到节点中。

FusionStorage分布式存储解决方案介绍

...
FusionStorage分布式存储资源池
SSD HDD SSD HDD SSD HDD
典型硬件2：刀片式服务器典型硬件1：机架式服务器
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通用X86服务器硬件要求
组件物理形态处理器内存存储规格机架服务器或刀片服务器，X86架构 Intel Xeon E5-2600/4600 系列处理器，Intel Xeon E7-4800/8800 系列处理器按照每TB硬盘1GB内存，推荐》64G内存 1、存储节点至少部署3个，配置RAID卡，支持RAID0/1，每台存储节点至少预留2块本地硬盘用于安装OS 2、如果管理节点与存储节点器合部，分布式资源池至少15个2.5/3.5 英寸SAS/SATA/SSD硬盘，其中：至少 12个硬盘用于资源池数据盘，至少3个硬盘用于部署ZK盘如果管理节点与存储节点器分离部署，分布式资源池至少12个2.5/3.5 英寸SAS/SATA/SSD硬盘，其中：至少12个硬盘用于资源池数据盘，ZK盘采用分区的方式部署，与本地OS盘共用每存储服务器用于FusionStorage存储平面带宽不低于4Gb，例如4×1Gb或者2×10Gb 至少有一个SSD卡或SSD盘作为写cache
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Content
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存储领域的技术现状与发展趋势 FusionStorage分布式存储系统 FusionStorage 核心价值
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FusionStorage应用案例
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FusionStorage分布式存储解决方案总体架构图
应用层
虚拟化层
HANA
支持多种虚拟化平台 (FusionSphere/VMware)
管理平台
配置管理
Hale Waihona Puke SCSI驱动/iSCSI分布式链接克隆分布式快照卷管理 QOS管理备份容灾

万字长文：etcd从入门到放弃

万字长⽂：etcd从⼊门到放弃作者：kaliarch原⽂：https://juejin.im/post/5e02fb1f518825123b1aa341背景：近期 k8s 应⽤中 etcd 的功能存在⼀些困惑，对其进⾏来单独的学习，能更深⼊理解 k8s 中的的⼀些特性。

⼀、概述1.1 etcd 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。

etcd 内部采⽤raft协议作为⼀致性算法，etcd 基于 Go 语⾔实现。

1.2 发展历史1.3 etcd 的特点简单：安装配置简单，⽽且提供了HTTP API进⾏交互，使⽤也很简单安全：⽀持SSL证书验证快速：根据官⽅提供的benchmark数据，单实例⽀持每秒2k+读操作可靠：采⽤raft算法，实现分布式系统数据的可⽤性和⼀致性1.4 概念术语Raft：etcd所采⽤的保证分布式系统强⼀致性的算法。

Node：⼀个Raft状态机实例。

Member：⼀个etcd实例。

它管理着⼀个Node，并且可以为客户端请求提供服务。

Cluster：由多个Member构成可以协同⼯作的etcd集群。

Peer：对同⼀个etcd集群中另外⼀个Member的称呼。

Client：向etcd集群发送HTTP请求的客户端。

WAL：预写式⽇志，etcd⽤于持久化存储的⽇志格式。

snapshot：etcd防⽌WAL⽂件过多⽽设置的快照，存储etcd数据状态。

Proxy：etcd的⼀种模式，为etcd集群提供反向代理服务。

Leader：Raft算法中通过竞选⽽产⽣的处理所有数据提交的节点。

Follower：竞选失败的节点作为Raft中的从属节点，为算法提供强⼀致性保证。

Candidate：当Follower超过⼀定时间接收不到Leader的⼼跳时转变为Candidate开始竞选。

Term：某个节点成为Leader到下⼀次竞选时间，称为⼀个Term。

key-value存储原理

key-value存储原理
key-value存储是一种基于键值对的数据存储方式，其中每个值都可以通过唯一的键来访问。

在这种存储方式中，数据被分成多个键值对，其中每个键唯一地标识一个值。

这些键值对被存储在一个存储系统中，可以是关系型数据库、非关系型数据库或者内存缓存中。

同时，还可以使用分布式系统来实现存储和访问。

在使用key-value存储时，我们通常使用键来查找值。

对于任何给定的键，系统都能快速地查找对应的值。

这样，我们可以通过键来获取值，也可以通过键来修改或删除值。

此外，key-value存储通常支持一些操作，如插入、查询、更新和删除等。

当我们插入一个新的键值对时，系统会将其存储在适当的位置，并分配一个唯一的键。

当我们查询一个键时，系统会返回与该键对应的值。

当我们更新或删除一个键值对时，系统会找到该键所对应的位置并进行相应的操作。

总的来说，使用key-value存储可以提高数据的访问效率和灵活性，可以存储任意类型的数据，并且可以根据需求进行横向扩展。

因此，它在许多应用中都得到了广泛的应用，如缓存、日志、队列、分布式系统等。

kafka key+value的数据结构

Kafka是一个分布式流处理评台，主要用于实时数据的收集、存储和分析。

在Kafka中，消息以key-value对的形式进行传递和存储。

这种数据结构的设计使得Kafka可以处理各种类型的数据，并且能够提供高吞吐量和低延迟的消息传递。

1. Kafka中的key+value数据结构在Kafka中，每条消息都由一个key和一个value组成。

key是一个可选的字段，它可以用来标识消息的来源或者进行消息的分区。

value 则是消息的主要内容，它可以是任意类型的数据。

2. key的作用key在Kafka中有两个主要的作用。

key可以用来进行消息的分区。

Kafka中的消息会被分配到不同的分区中，而key决定了消息被发送到哪个分区。

这样可以确保具有相同key的消息会被发送到同一个分区中，从而保证消息的顺序性和一致性。

key还可以用来进行消息的检索和过滤。

在消费消息时，可以通过key 进行检索特定的消息，或者根据key进行消息的筛选和过滤。

这种机制可以帮助用户更快速、更精准地获取他们所需要的数据。

3. value的类型和内容在Kafka中，value是消息的实际内容，它可以是字符串、字节数组、JSON等形式的数据。

这种灵活的数据类型设计使得Kafka可以容纳各种不同格式的数据，包括文本、图片、音频、视瓶等多媒体数据。

4. 应用场景Kafka的key+value数据结构在各种应用场景中都有广泛的应用。

在电商领域，可以使用订单号作为key，将订单的详细信息作为value，以实现订单消息的有序处理和快速检索。

在监控系统中，可以使用设备ID作为key，将实时数据作为value，以实现设备数据的分区存储和快速查询。

在分布式系统中，还可以利用key+value数据结构来进行状态同步与共享，以实现分布式计算和协同工作。

5. 性能优化Kafka的key+value数据结构在设计之初就考虑了性能优化的需求。

通过合理的分区策略和消息存储机制，Kafka能够实现高吞吐量和低延迟的消息处理。

分布式系统原理与范型

分布式系统原理与范型1.并行计算：分布式系统中的计算任务可以在多个节点上并行执行，提高了计算速度和效率。

2.通信机制：分布式系统中的节点通过网络进行通信，可以使用消息传递或远程过程调用等通信机制。

3.数据一致性：分布式系统中对数据的读写操作需要保持一致性，避免数据的冲突和重复。

4.容错机制：分布式系统中的节点可能存在故障或意外断开连接的情况，需要通过容错机制来保证系统的可靠性。

5.负载均衡：分布式系统中的节点可能具有不同的计算和存储能力，需要通过负载均衡机制来平衡任务的分配。

6.安全性和隐私保护：分布式系统中的节点之间的通信需要进行安全性和隐私保护，防止数据的泄露和攻击。

1. 客户端-服务器模型：客户端向服务器发送请求并获取响应，服务器负责处理请求并返回结果。

这种模型适用于各种应用场景，如Web服务器和数据库管理系统。

2.对等网络模型：各个节点之间没有明确的客户端和服务器角色，彼此之间平等地进行通信和协调。

这种模型适用于文件共享、对等计算和点对点通信等应用场景。

3.消息传递模型：节点之间通过消息传递进行通信，消息被发送到消息队列中，由接收者主动从队列中获取并处理。

这种模型适用于异步通信和松耦合的应用场景。

4.流计算模型：数据通过流传递，节点对数据进行实时处理，结果可以通过流再次传递给其他节点。

这种模型适用于实时数据分析和流媒体处理等应用场景。

5.RPC模型：远程过程调用（RPC）模型是一种使得分布式系统中的节点能够像调用本地过程一样调用远程过程的方法。

这种模型适用于分布式计算和服务调用等应用场景。

总之，分布式系统的原理和范型为我们理解和设计分布式系统提供了重要的思路和方法。

在实际应用中，需要根据具体的场景和需求选择合适的原理和范型，并结合相关的技术和工具进行实现和优化。

分布式系统设计模式

分布式系统设计模式分布式系统是一个由多个独立节点组成的系统，节点通过网络进行通信和协调，共同完成系统的各种任务。

分布式系统设计模式是一种在分布式环境下应用于解决常见问题的经验总结，通过采用这些设计模式可以提供更好的可伸缩性、可用性和容错性。

1.服务发现模式：在分布式系统中，节点的数量随着系统的扩展而增加。

服务发现模式可以解决服务查找的问题，节点可以注册自己提供的服务，同时其他节点可以通过服务注册中心来查找并调用需要的服务。

2.负载均衡模式：在分布式系统中，负载均衡模式可以平衡每个节点上的工作负载，提高系统的可伸缩性和可用性。

常见的负载均衡模式包括轮询、随机和最小连接数等。

3.一致性哈希模式：在分布式系统中，节点的加入和离开会导致数据在节点之间的迁移，一致性哈希模式可以减少这种数据迁移，提高系统的性能和可扩展性。

4.客户端-服务器模式：分布式系统中，客户端-服务器模式是一种常见的模式，客户端向服务器发送请求，并等待服务器返回结果。

该模式可以支持大量并发请求，并能够快速响应客户端的需求。

5. 分布式缓存模式：分布式系统中的缓存可以减少对底层存储系统的访问，减少网络传输的开销，提高系统的性能。

分布式缓存模式通常使用分布式缓存服务来实现，例如Redis和Memcached等。

6.事务处理模式：在分布式系统中，事务处理模式可以确保多个操作的一致性和可靠性。

常见的事务处理模式包括两阶段提交和补偿事务等。

7.异步消息模式：在分布式系统中，异步消息模式可以解耦微服务之间的依赖关系，提高系统的可伸缩性和可靠性。

消息队列是实现异步消息模式的常见工具。

8. 分布式日志模式：在分布式系统中，分布式日志模式可以用于收集和存储节点生成的日志信息，方便故障排查和性能分析。

常见的分布式日志系统包括ELK和Fluentd等。

9. 分布式事务模式：在分布式系统中，跨节点的事务处理很常见，分布式事务模式可以确保跨节点操作的一致性和可靠性。

云原生：K8s（Kubernetes）高频典型面试题汇总

云原⽣：K8s（Kubernetes）⾼频典型⾯试题汇总谭⼀笑，左太冲云世今天收录于话题#云原⽣146个内容#K8s架构34个内容#⾯试技能18个内容（⽂末提供最新【云原⽣系列课程】（DDD、K8s、ServiceMesh、微服务、Docker、Go语⾔学习）+【职场软技能】（架构师⾯试技能、管理实践、职场技能）免费资料获取路径）1. 简述 etcd 及其特点？答：etcd 是 CoreOS 团队发起的开源项⽬，是⼀个管理配置信息和服务发现（service discovery）的项⽬，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。

特点：l 简单：⽀持 REST 风格的 HTTP+JSON APIl 安全：⽀持 HTTPS ⽅式的访问l 快速：⽀持并发 1k/s 的写操作l 可靠：⽀持分布式结构，基于 Raft 的⼀致性算法，Raft 是⼀套通过选举主节点来实现分布式系统⼀致性的算法。

2. 简述 etcd 适应的场景？答：etcd 基于其优秀的特点，可⼴泛的应⽤于以下场景：l 服务发现(Service Discovery)：服务发现主要解决在同⼀个分布式集群中的进程或服务，要如何才能找到对⽅并建⽴连接。

本质上来说，服务发现就是想要了解集群中是否有进程在监听 udp 或 tcp 端⼝，并且通过名字就可以查找和连接。

l 消息发布与订阅：在分布式系统中，最适⽤的⼀种组件间通信⽅式就是消息发布与订阅。

即构建⼀个配置共享中⼼，数据提供者在这个配置中⼼发布消息，⽽消息使⽤者则订阅他们关⼼的主题，⼀旦主题有消息发布，就会实时通知订阅者。

通过这种⽅式可以做到分布式系统配置的集中式管理与动态更新。

应⽤中⽤到的⼀些配置信息放到 etcd 上进⾏集中管理。

l 负载均衡：在分布式系统中，为了保证服务的⾼可⽤以及数据的⼀致性，通常都会把数据和服务部署多份，以此达到对等服务，即使其中的某⼀个服务失效了，也不影响使⽤。

key value的形式

key value的形式在计算机科学领域，key-value是一种常见的数据表示形式，它用于存储和检索数据。

本文将介绍key-value形式的概念、特点以及在不同领域的应用。

1. 概念及特点Key-value形式是一种简单的数据结构，它由一个唯一的键（key）和对应的值（value）组成。

每个键与值之间可以是一对一的映射，也可以是一对多的映射关系。

通过使用键来访问相应的值，实现了高效的数据存储和检索。

2. 在数据库中的应用key-value形式在数据库中得到广泛应用。

它提供了灵活的数据模型，适用于存储各种类型的数据。

通过将数据以key-value形式存储，可以方便地实现数据的增删改查操作。

同时，由于其简洁性，key-value形式数据库具有快速的读写能力，适用于高并发的场景。

3. 在分布式系统中的应用在分布式系统中，key-value形式的数据结构常被用作分布式缓存的基础。

通过将数据分布在多台服务器上，可以提高系统的性能和可扩展性。

同时，由于key-value形式的数据存储方式简单高效，其在分布式存储系统中也得到了广泛应用，如分布式文件系统、分布式数据库等。

4. 在缓存系统中的应用缓存系统是常用的提升访问性能的方式之一。

而key-value形式的缓存系统则可以快速地将数据存储在内存中，并通过键来访问相应的数据。

由于内存存取速度快，使得key-value缓存系统能够有效地提升读取速度，减轻后端数据库的压力。

5. 在分布式计算中的应用key-value形式的数据结构也广泛应用于分布式计算领域。

通过将计算任务分割为多个子任务，并将子任务分配给不同的计算节点，可以实现并行计算。

每个子任务的计算结果存储在key-value形式的数据结构中，最终通过合并不同计算节点的结果得到最终的计算结果。

Key-value形式作为一种常见的数据表示形式，在数据库、分布式系统、缓存系统以及分布式计算等领域都有广泛的应用。

其简洁高效的特点使得它成为了处理大数据、高并发场景的重要工具。

分库分表的9种分布式主键ID生成方案，挺全乎的

分库分表的9种分布式主键ID⽣成⽅案，挺全乎的来⾃公众号：程序员内点事中我们介绍了sharding-jdbc 4种分⽚策略的使⽤场景，可以满⾜基础的分⽚功能开发，这篇我们来看看分库分表后，应该如何为分⽚表⽣成全局唯⼀的主键ID。

引⼊任何⼀种技术都是存在风险的，分库分表当然也不例外，除⾮库、表数据量持续增加，⼤到⼀定程度，以⾄于现有⾼可⽤架构已⽆法⽀撑，否则不建议⼤家做分库分表，因为做了数据分⽚后，你会发现⾃⼰踏上了⼀段踩坑之路，⽽分布式主键ID就是遇到的第⼀个坑。

不同数据节点间⽣成全局唯⼀主键是个棘⼿的问题，⼀张逻辑表t_order拆分成多个真实表t_order_n，然后被分散到不同分⽚库db_0、db_1... ，各真实表的⾃增键由于⽆法互相感知从⽽会产⽣重复主键，此时数据库本⾝的⾃增主键，就⽆法满⾜分库分表对主键全局唯⼀的要求。

步长 step = 分表张数db_0--|-- t_order_0 ID: 0、6、12、18...|-- t_order_1 ID: 1、7、13、19...|-- t_order_2 ID: 2、8、14、20...db_1--|-- t_order_0 ID: 3、9、15、21...|-- t_order_1 ID: 4、10、16、22...|-- t_order_2 ID: 5、11、17、23...⽬前已经有了许多第三放解决⽅案可以完美解决这个问题，⽐如基于UUID、SNOWFLAKE算法、segment号段，使⽤特定算法⽣成不重复键，或者直接引⽤主键⽣成服务，像美团（Leaf）和滴滴（TinyId）等。

分布式KV系统概述【VIP专享】

提及分布式key-value存储系统，Memcached, Voldemort, Cassandra,包括淘宝最近开源，我们一直在使用的Tair系统，相信大家都不会觉得陌生。

本文会从Tair入手，介绍分析一下传统分布式键-值存储系统的原理，架构和使用技术。

错误之处，还望大家指正。

先看一下Tair的架构：乍一看，会发现Tair的系统架构和TFS一样，都基于了Google的GFS设计，主要包括三部分：其中ConfigServer主要负责管理维护DataServer以及和Client端的部分通信；DataServer则是存储对象的地方，数据的增/删/更新都在这里进行；Client端向服务器请求插入/删除/更新数据；看完上面的介绍，你可能会有以下几个疑问：1.configServer的真正工作是什么？2. DataServer如何存储数据？3. Client端只需要和dataServer通信吗?4. 如何实现分布式？关于上述第四点如何实现分布式键-值存储系统，我们又要从分布式系统CAP要求出发：数据一致性，系统可用性，系统分区宽容度（说白了就是如何解决分布式下Server端机器的增减和容错问题）。

这几个问题才是分布式应用中最棘手最重要的问题。

接下来，依据个人的理解，结合Tair相关知识，对上述问题做一下介绍。

首先，tair中的configServer在物理上是以Master-Slaver形式部署，作用大家都很清楚，在Master不可用或者宕机的时候，slaver转为master对外提供服务。

那么是不是configServer不能对外部提供就说明所有的客户端都不再可用？答案是否定的，因为configServer在tair中扮演的是一个非常轻量级的角色，如何理解？为解决这个问题，我们需要解决另外一个问题，如何保证来自客户端的数据在tair中均匀的分布，也就是如何对dataServer进行负载均衡，另外，如何保证dataServer的数据不会失效？一个简单的模型就是取模，通过对key的hash值对机器个数取模，将其存储到余数对应的机器上。