分布式理论
热点数据
热点数据隔离:
- 热点散列(阿里黑科技)
- 热点库
- 多级缓存
数据异构(canal)
缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩
热点缓存淘汰策略、多级缓存、布隆过滤器、Null值key
数据高可用
主从、主备
冷(兜底方案)、热备份
Canal中间件
消息中间件
Kafka
RabbitMQ、RocketMQ
小于 1 分钟
热点数据隔离:
数据异构(canal)
缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩
热点缓存淘汰策略、多级缓存、布隆过滤器、Null值key
主从、主备
冷(兜底方案)、热备份
Canal中间件
Kafka
RabbitMQ、RocketMQ
版本 3.5.7
基于观察者模式设计的分布式服务管理框架,它负责存储和管理大家都关心的数据,然后接受观察者的注册,一旦这些数据的状态发生变化,Zookeeper就会将负责通知已经在Zookeeper上注册的那些观察者作出相应的反应。
Zookeeper = 文件系统 + 通知机制
一个典型的分布式数据一致性的解决方案,分布式应用程序可以基于它实现诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master 选举、分布式锁和分布式队列等功能。