java分布式存儲

⑴ java 分布式數據同步通過什麼實現的

Java是一種跨平台，適合於分布式計算環境的面向對象編程語言。

具體來說，它具有如下特性：

簡單性、面向對象、分布式、解釋型、可靠、安全、平台無關、可移植、高性能、多線程、動態性等。

下面我們將重點介紹Java語言的面向對象、平台無關、分布式、多線程、可靠和安全等特性。

1.面向對象

面向對象其實是現實世界模型的自然延伸。現實世界中任何實體都可以看作是對象。對象之間通過消息相互作用。另外，現實世界中任何實體都可歸屬於某類事物，任何對象都是某一類事物的實例。如果說傳統的過程式編程語言是以過程為中心以演算法為驅動的話，面向對象的編程語言則是以對象為中心以消息為驅動。用公式表示，過程式編程語言為：程序=演算法+數據；面向對象編程語言為：程序=對象+消息。

所有面向對象編程語言都支持三個概念：封裝、多態性和繼承，Java也不例外。現實世界中的對象均有屬性和行為，映射到計算機程序上，屬性則表示對象的數據，行為表示對象的方法（其作用是處理數據或同外界交互）。所謂封裝，就是用一個自主式框架把對象的數據和方法聯在一起形成一個整體。可以說，對象是支持封裝的手段，是封裝的基本單位。Java語言的封裝性較強，因為Java無全程變數，無主函數，在Java中絕大部分成員是對象，只有簡單的數字類型、字元類型和布爾類型除外。而對於這些類型，Java也提供了相應的對象類型以便與其他對象交互操作。

多態性就是多種表現形式，具體來說，可以用「一個對外介面，多個內在實現方法」表示。舉一個例子，計算機中的堆棧可以存儲各種格式的數據，包括整型，浮點或字元。不管存儲的是何種數據，堆棧的演算法實現是一樣的。針對不同的數據類型，編程人員不必手工選擇，只需使用統一介面名，系統可自動選擇。運算符重載（operatoroverload)一直被認為是一種優秀的多態機制體現，但由於考慮到它會使程序變得難以理解，所以Java最後還是把它取消了。

繼承是指一個對象直接使用另一對象的屬性和方法。事實上，我們遇到的很多實體都有繼承的含義。例如，若把汽車看成一個實體，它可以分成多個子實體，如：卡車、公共汽車等。這些子實體都具有汽車的特性，因此，汽車是它們的「父親」，而這些子實體則是汽車的「孩子」。Java提供給用戶一系列類（class），Java的類有層次結構，子類可以繼承父類的屬性和方法。與另外一些面向對象編程語言不同，Java只支持單一繼承。

2平台無關性

Java是平台無關的語言是指用Java寫的應用程序不用修改就可在不同的軟硬體平台上運行。平台無關有兩種：源代碼級和目標代碼級。C和C++具有一定程度的源代碼級平台無關，表明用C或C++寫的應用程序不用修改只需重新編譯就可以在不同平台上運行。

Java主要靠Java虛擬機（JVM）在目標碼級實現平台無關性。JVM是一種抽象機器，它附著在具體操作系統之上，本身具有一套虛機器指令，並有自己的棧、寄存器組等。但JVM通常是在軟體上而不是在硬體上實現。（目前，SUN系統公司已經設計實現了Java晶元，主要使用在網路計算機NC上。

另外，Java晶元的出現也會使Java更容易嵌入到家用電器中。）JVM是Java平台無關的基礎，在JVM上，有一個Java解釋器用來解釋Java編譯器編譯後的程序。Java編程人員在編寫完軟體後，通過Java編譯器將Java源程序編譯為JVM的位元組代碼。任何一台機器只要配備了Java解釋器，就可以運行這個程序，而不管這種位元組碼是在何種平台上生成的。另外，Java採用的是基於IEEE標準的數據類型。通過JVM保證數據類型的一致性，也確保了Java的平台無關性。

Java的平台無關性具有深遠意義。首先，它使得編程人員所夢寐以求的事情（開發一次軟體在任意平台上運行）變成事實，這將大大加快和促進軟體產品的開發。其次Java的平台無關性正好迎合了「網路計算機」思想。如果大量常用的應用軟體（如字處理軟體等）都用Java重新編寫，並且放在某個Internet伺服器上，那麼具有NC的用戶將不需要佔用大量空間安裝軟體，他們只需要一個

Java解釋器，每當需要使用某種應用軟體時，下載該軟體的位元組代碼即可，運行結果也可以發回伺服器。目前，已有數家公司開始使用這種新型的計算模式構築自己的企業信息系統。
3分布式

分布式包括數據分布和操作分布。數據分布是指數據可以分散在網路的不同主機上，操作分布是指把一個計算分散在不同主機上處理。

Java支持WWW客戶機/伺服器計算模式，因此，它支持這兩種分布性。對於前者，Java提供了一個叫作URL的對象，利用這個對象，你可以打開並訪問具有相同URL地址上的對象，訪問方式與訪問本地文件系統相同。對於後者，Java的applet小程序可以從伺服器下載到客戶端，即部分計算在客戶端進行，提高系統執行效率。

Java提供了一整套網路類庫，開發人員可以利用類庫進行網路程序設計，方便得實現Java的分布式特性。

4可靠性和安全性

Java最初設計目的是應用於電子類消費產品，因此要求較高的可靠性。Java雖然源於C++，但它消除了許多C++不可靠因素，可以防止許多編程錯誤。首先，Java是強類型的語言，要求顯式的方法聲明，這保證了編譯器可以發現方法調用錯誤，保證程序更加可靠；其次，Java不支持指針，這杜絕了內存的非法訪問；第三，Java的自動單元收集防止了內存丟失等動態內存分配導致的問題；第四，Java解釋器運行時實施檢查，可以發現數組和字元串訪問的越界，最後，Java提供了異常處理機制，程序員可以把一組錯誤代碼放在一個地方，這樣可以簡化錯誤處理任務便於恢復。

由於Java主要用於網路應用程序開發，因此對安全性有較高的要求。如果沒有安全保證，用戶從網路下載程序執行就非常危險。Java通過自己的安全機制防止了病毒程序的產生和下載程序對本地系統的威脅破壞。當Java位元組碼進入解釋器時，首先必須經過位元組碼校驗器的檢查，然後，Java解釋器將決定程序中類的內存布局，隨後，類裝載器負責把來自網路的類裝載到單獨的內存區域，避免應用程序之間相互干擾破壞。最後，客戶端用戶還可以限制從網路上裝載的類只能訪問某些文件系統。

上述幾種機制結合起來，使得Java成為安全的編程語言。

5多線程

線程是操作系統的一種新概念，它又被稱作輕量進程，是比傳統進程更小的可並發執行的單位。

C和C++採用單線程體系結構，而Java卻提供了多線程支持。

Java在兩方面支持多線程。一方面，Java環境本身就是多線程的。若干個系統線程運行負責必要的無用單元回收，系統維護等系統級操作；另一方面，Java語言內置多線程式控制制，可以大大簡化多線程應用程序開發。Java提供了一個類Thread，由它負責啟動運行，終止線程，並可檢查線程狀態。Java的線程還包括一組同步原語。這些原語負責對線程實行並發控制。利用Java的多線程編程介面，開發人員可以方便得寫出支持多線程的應用程序，提高程序執行效率。必須注意地是，Java的多線程支持在一定程度上受運行時支持平台的限制。例如，如果操作系統本身不支持多線程，Java的多線程特性可能就表現不出來。

希望對你有幫助！

⑵ Java資料庫，哪個更好用

你好，對於java來說，MySQL是最好用的資料庫。因為MySQL簡單，高效，而且是免費的。有很多大型的java應用都是使用的MySQL資料庫。

⑶ 學習Java應該了解的大數據和框架

很多人都在知道，計算機行業的發展是非常迅速的，軟體開發人員想要跟上時代的發展，最重要的就是不斷挑戰自己。在學習軟體開發的過程，前期學習的知識是遠遠不夠的，需要了解更多的知識，並且挑戰更多的復雜性。

現在學習Java語言不能忽略工具和框架的使用，工具和框架的構建越來越復雜。很多人不知道學習工具和框架有什麼用？下面昆明電腦培訓為大傢具體了解Java開發應該了解的大數據工具和框架。

一、MongoDB

這是一種最受歡迎的，跨平台的，面向文檔的資料庫。

MongoDB的核心優勢是靈活的文檔模型，高可用性復制集和可擴展的碎片集群。雲南java培訓建議可以嘗試以多種方式了解MongoDB，例如MongoDB工具的實時監控，內存使用和頁面錯誤，連接，資料庫操作，復制集等。

二、Elasticsearch

主要是能夠為雲構建的分布式RESTful搜索引擎。

Elasticsearch 主要是使用在Lucene之中的伺服器，能夠進行分布式多用戶能力的全文搜索引擎，並且還是使用在Java的開發中，這是現在很多企業中使用最流行的搜索引擎。ElasticSearch不僅是一個全文搜索引擎，而且是一個分布式實時文檔存儲，每個欄位都能夠被索引並且可以被搜索。它也是一個具有實時分析功能的分布式搜索引擎，java課程發現它還可以擴展到數百個伺服器存儲和處理數PB的數據。

三、Cassandra

這是一個開源的分布式資料庫管理系統，最初由Facebook開發，用於處理許多商用伺服器上的大量數據，提供高可用性而無單點故障。

Apache Cassandra是一套開源分布式NoSQL資料庫系統。集Google BigTable的數據模型與Amazon Dynamo的完全分布式架構於一身。於2008開源，此後，由於Cassandra良好的可擴展性，被Digg、Twitter等Web 2.0網站所採納，成為了一種流行的分布式結構化數據存儲方案。

四、Redis

開源（BSD許可證）內存數據結構存儲，用作資料庫，緩存和消息代理。

Redis是一個開源的，基於日誌的Key-Value資料庫，用ANSI C編寫，支持網路，可以基於內存持久化，並提供多種語言的API。 Redis有三個主要功能，雲南IT培訓認為可以將它與許多其他競爭對手區分開來：Redis是一個將數據完全存儲在內存中的資料庫，僅使用磁碟用於持久性目的。

⑷ java分布式架構有哪些技術

既然是分布式系統，系統間通信的技術就不可避免的要掌握。

首先，我們必須掌握一些基本知識，例如網路通信協議（例如TCP / UDP等），網路IO（Blocking-IO，NonBlocking-IO，Asyn-IO），網卡（多隊列等）。 了解有關連接重用，序列化/反序列化，RPC，負載平衡等的信息。

在學習了這些基本知識之後，您基本上可以在分布式系統中編寫一個簡單的通信模塊，但這實際上還遠遠不夠。 現在，您已經進入了分布式欄位，您已經對規模有很多要求。 這意味著需要一種通信程序，該程序可以支持大量連接，高並發性和低資源消耗。

大量的連接通常會有兩種方式：

大量client連一個server

當前在NonBlocking-IO非常成熟的情況下，支持大量客戶端的伺服器並不難編寫，但是在大規模且通常是長連接的情況下，有一點需要特別注意 ，即伺服器掛起時不可能所有客戶端都在某個時間點啟動重新連接。 那基本上是一場災難。 我見過一些沒有經驗的類似案例。 客戶端規模擴大後，伺服器基本上會在重新啟動後立即刷新。 大量傳入連接中斷（當然，伺服器的積壓隊列首先應設置為稍大一些）。 可以使用的通常方法是在客戶端重新連接之前睡眠一段隨機的時間。 另外，重連間隔採用避讓演算法。

一個client連大量的server

有些場景也會出現需要連大量server的現象，在這種情況下，同樣要注意的也是不要並發同時去建所有的連接，而是在能力范圍內分批去建。

除了建連接外，另外還要注意的地方是並發發送請求也同樣，一定要做好限流，否則很容易會因為一些點慢導致內存爆掉。

這些問題在技術風險上得考慮進去，並在設計和代碼實現上體現，否則一旦隨著規模上去了，問題一時半會還真不太好解。

高並發這個點需要掌握CAS、常見的lock-free演算法、讀寫鎖、線程相關知識（例如線程交互、線程池）等，通信層面的高並發在NonBlocking-IO的情況下，最重要的是要注意在整體設計和代碼實現上盡量減少對io線程池的時間佔用。

低資源消耗這點的話NonBlocking-IO本身基本已經做到。

伸縮性

分布式系統基本上意味著規模不小。 對於此類系統，在設計時必須考慮可伸縮性。 在體系結構圖上繪制的任何點，如果請求量或數據量繼續增加，該怎麼辦？ 通過添加機器來解決。 當然，此過程不需要考慮無限的情況。 如果您有經驗的建築師，從相對較小的規模到非常大型的范圍，那麼優勢顯然並不小，而且它們也將越來越稀缺。 。

橫向可擴展性（Scale Out）是指通過增加伺服器數量來提高群集的整體性能。 垂直可伸縮性（Scale Up）是指提高每台伺服器的性能以提高集群的整體性能。 縱向可擴展性的上限非常明顯，而分布式系統則強調水平可伸縮性。

分布式系統應用服務最好做成無狀態的

應用服務的狀態是指運行時程序因為處理服務請求而存在內存的數據。分布式應用服務最好是設計成無狀態。因為如果應用程序是有狀態的，那麼一旦伺服器宕機就會使得應用服務程序受影響而掛掉，那存在內存的數據也就丟失了，這顯然不是高可靠的服務。把應用服務設計成無狀態的，讓程序把需要保存的數據都保存在專門的存儲上(eg. 資料庫)，這樣應用服務程序可以任意重啟而不丟失數據，方便分布式系統在伺服器宕機後恢復應用服務。

伸縮性的問題圍繞著以下兩種場景在解決：

無狀態場景

對於無狀態場景，要實現隨量增長而加機器支撐會比較簡單，這種情況下只用解決節點發現的問題，通常只要基於負載均衡就可以搞定，硬體或軟體方式都有；

無狀態場景通常會把很多狀態放在db，當量到一定階段後會需要引入服務化，去緩解對db連接數太多的情況。

有狀態場景

所謂狀態其實就是數據，通常採用Sharding來實現伸縮性，Sharding有多種的實現方式，常見的有這么一些：

2.1 規則Sharding

基於一定規則把狀態數據進行Sharding，例如分庫分表很多時候採用的就是這樣的，這種方式支持了伸縮性，但通常也帶來了很復雜的管理、狀態數據搬遷，甚至業務功能很難實現的問題，例如全局join，跨表事務等。

2.2 一致性Hash

一致性Hash方案會使得加機器代價更低一些，另外就是壓力可以更為均衡，例如分布式cache經常採用，和規則Sharding帶來的問題基本一樣。

2.3 Auto Sharding

Auto Sharding的好處是基本上不用管數據搬遷，而且隨著量上漲加機器就OK，但通常Auto Sharding的情況下對如何使用會有比較高的要求，而這個通常也就會造成一些限制，這種方案例如HBase。

2.4 Copy

Copy這種常見於讀遠多於寫的情況，實現起來又會有最終一致的方案和全局一致的方案，最終一致的多數可通過消息機制等，全局一致的例如zookeeper/etcd之類的，既要全局一致又要做到很高的寫支撐能力就很難實現了。

即使發展到今天，Sharding方式下的伸縮性問題仍然是很大的挑戰，非常不好做。

上面所寫的基本都還只是解決的方向，到細節點基本就很容易判斷是一個解決過多大規模場景問題的架構師，:)

穩定性

作為分布式系統，必須要考慮清楚整個系統中任何一個點掛掉應該怎麼處理（到了一定機器規模，每天掛掉一些機器很正常），同樣主要還是分成了無狀態和有狀態：

無狀態場景

對於無狀態場景，通常好辦，只用節點發現的機制上具備心跳等檢測機制就OK，經驗上來說無非就是純粹靠4層的檢測對業務不太夠，通常得做成7層的，當然，做成7層的就得處理好規模大了後的問題。

有狀態場景

對於有狀態場景，就比較麻煩了，對數據一致性要求不高的還OK，主備類型的方案基本也可以用，當然，主備方案要做的很好也非常不容易，有各種各樣的方案，對於主備方案又覺得不太爽的情況下，例如HBase這樣的，就意味著掛掉一台，另外一台接管的話是需要一定時間的，這個對可用性還是有一定影響的；

全局一致類型的場景中，如果一台掛了，就通常意味著得有選舉機制來決定其他機器哪台成為主，常見的例如基於paxos的實現。

可維護性

維護性是很容易被遺漏的部分，但對分布式系統來說其實是很重要的部分，例如整個系統環境應該怎麼搭建，部署，配套的維護工具、監控點、報警點、問題定位、問題處理策略等等。

⑸ 目前主流的Java分布式框架有哪些，學起來難不難

Java前景是很不錯的，像Java這樣的專業還是一線城市比較好，師資力量跟得上、就業的薪資也是可觀的，學習Java可以按照路線圖的順序，

0基礎學習Java是沒有問題的，關鍵是找到靠譜的Java培訓機構，你可以深度了解機構的口碑情況，問問周圍知道這家機構的人，除了口碑再了解機構的以下幾方面：

1. 師資力量雄厚

要想有1+1>2的實際效果，很關鍵的一點是師資隊伍，你接下來無論是找個工作還是工作中出任哪些的人物角色，都越來越愛你本身的技術專業java技術性，也許的技術專業java技術性則絕大多數來自你的技術專業java教師，一個好的java培訓機構必須具備雄厚的師資力量。

2. 就業保障完善

實現1+1>2效果的關鍵在於能夠為你提供良好的發展平台，即能夠為你提供良好的就業保障，讓學員能夠學到實在實在的知識，並向java學員提供一對一的就業指導，確保學員找到自己的心理工作。

3. 學費性價比高

一個好的Java培訓機構肯定能給你帶來1+1>2的效果，如果你在一個由專業的Java教師領導並由Java培訓機構自己提供的平台上工作，你將獲得比以往更多的投資。

希望你早日學有所成。

⑹ 如何用java 建立一個分布式系統

分布式架構的演進

系統架構演化歷程-初始階段架構

初始階段 的小型系統 應用程序、資料庫、文件等所有的資源都在一台伺服器上通俗稱為LAMP

特徵：
應用程序、資料庫、文件等所有的資源都在一台伺服器上。

描述：
通常伺服器操作系統使用Linux，應用程序使用PHP開發，然後部署在Apache上，資料庫使用MySQL，匯集各種免費開源軟體以及一台廉價伺服器就可以開始系統的發展之路了。

系統架構演化歷程-應用服務和數據服務分離

好景不長，發現隨著系統訪問量的再度增加，webserver機器的壓力在高峰期會上升到比較高，這個時候開始考慮增加一台webserver

特徵：
應用程序、資料庫、文件分別部署在獨立的資源上。

描述：
數據量增加，單台伺服器性能及存儲空間不足，需要將應用和數據分離，並發處理能力和數據存儲空間得到了很大改善。

系統架構演化歷程-使用緩存改善性能

特徵：
資料庫中訪問較集中的一小部分數據存儲在緩存伺服器中，減少資料庫的訪問次數，降低資料庫的訪問壓力。

描述：
系統訪問特點遵循二八定律，即80%的業務訪問集中在20%的數據上。
緩存分為本地緩存和遠程分布式緩存，本地緩存訪問速度更快但緩存數據量有限，同時存在與應用程序爭用內存的情況。

系統架構演化歷程-使用應用伺服器集群

在做完分庫分表這些工作後，資料庫上的壓力已經降到比較低了，又開始過著每天看著訪問量暴增的幸福生活了，突然有一天，發現系統的訪問又開始有變慢的趨勢了，這個時候首先查看資料庫，壓力一切正常，之後查看webserver，發現apache阻塞了很多的請求，而應用伺服器對每個請求也是比較快的，看來 是請求數太高導致需要排隊等待，響應速度變慢

特徵：
多台伺服器通過負載均衡同時向外部提供服務，解決單台伺服器處理能力和存儲空間上限的問題。

描述：
使用集群是系統解決高並發、海量數據問題的常用手段。通過向集群中追加資源，提升系統的並發處理能力，使得伺服器的負載壓力不再成為整個系統的瓶頸。
系統架構演化歷程-資料庫讀寫分離

享受了一段時間的系統訪問量高速增長的幸福後，發現系統又開始變慢了，這次又是什麼狀況呢，經過查找，發現資料庫寫入、更新的這些操作的部分資料庫連接的資源競爭非常激烈，導致了系統變慢

特徵：
多台伺服器通過負載均衡同時向外部提供服務，解決單台伺服器處理能力和存儲空間上限的問題。

描述：
使用集群是系統解決高並發、海量數據問題的常用手段。通過向集群中追加資源，使得伺服器的負載壓力不在成為整個系統的瓶頸。
系統架構演化歷程-反向代理和CDN加速

特徵：
採用CDN和反向代理加快系統的 訪問速度。

描述：
為了應付復雜的網路環境和不同地區用戶的訪問，通過CDN和反向代理加快用戶訪問的速度，同時減輕後端伺服器的負載壓力。CDN與反向代理的基本原理都是緩存。
系統架構演化歷程-分布式文件系統和分布式資料庫

隨著系統的不斷運行，數據量開始大幅度增長，這個時候發現分庫後查詢仍然會有些慢，於是按照分庫的思想開始做分表的工作

特徵：
資料庫採用分布式資料庫，文件系統採用分布式文件系統。

描述：
任何強大的單一伺服器都滿足不了大型系統持續增長的業務需求，資料庫讀寫分離隨著業務的發展最終也將無法滿足需求，需要使用分布式資料庫及分布式文件系統來支撐。
分布式資料庫是系統資料庫拆分的最後方法，只有在單表數據規模非常龐大的時候才使用，更常用的資料庫拆分手段是業務分庫，將不同的業務資料庫部署在不同的物理伺服器上。
系統架構演化歷程-使用NoSQL和搜索引擎

特徵：
系統引入NoSQL資料庫及搜索引擎。

描述：
隨著業務越來越復雜，對數據存儲和檢索的需求也越來越復雜，系統需要採用一些非關系型資料庫如NoSQL和分資料庫查詢技術如搜索引擎。應用伺服器通過統一數據訪問模塊訪問各種數據，減輕應用程序管理諸多數據源的麻煩。
系統架構演化歷程-業務拆分

特徵：
系統上按照業務進行拆分改造，應用伺服器按照業務區分進行分別部署。

描述：
為了應對日益復雜的業務場景，通常使用分而治之的手段將整個系統業務分成不同的產品線，應用之間通過超鏈接建立關系，也可以通過消息隊列進行數據分發，當然更多的還是通過訪問同一個數據存儲系統來構成一個關聯的完整系統。

縱向拆分：
將一個大應用拆分為多個小應用，如果新業務較為獨立，那麼就直接將其設計部署為一個獨立的Web應用系統

縱向拆分相對較為簡單，通過梳理業務，將較少相關的業務剝離即可。

橫向拆分：將復用的業務拆分出來，獨立部署為分布式服務，新增業務只需要調用這些分布式服務

橫向拆分需要識別可復用的業務，設計服務介面，規范服務依賴關系。

系統架構演化歷程-分布式服務

特徵：
公共的應用模塊被提取出來，部署在分布式伺服器上供應用伺服器調用。

描述：
隨著業務越拆越小，應用系統整體復雜程度呈指數級上升，由於所有應用要和所有資料庫系統連接，最終導致資料庫連接資源不足，拒絕服務。

Q：分布式服務應用會面臨哪些問題？

A：
(1) 當服務越來越多時，服務URL配置管理變得非常困難，F5硬體負載均衡器的單點壓力也越來越大。
(2) 當進一步發展，服務間依賴關系變得錯蹤復雜，甚至分不清哪個應用要在哪個應用之前啟動，架構師都不能完整的描述應用的架構關系。
(3) 接著，服務的調用量越來越大，服務的容量問題就暴露出來，這個服務需要多少機器支撐？什麼時候該加機器？
(4) 服務多了，溝通成本也開始上升，調某個服務失敗該找誰？服務的參數都有什麼約定？
(5) 一個服務有多個業務消費者，如何確保服務質量？
(6) 隨著服務的不停升級，總有些意想不到的事發生，比如cache寫錯了導致內存溢出，故障不可避免，每次核心服務一掛，影響一大片，人心慌慌，如何控制故障的影響面？服務是否可以功能降級？或者資源劣化？

Java分布式應用技術基礎

分布式服務下的關鍵技術：消息隊列架構

消息對列通過消息對象分解系統耦合性，不同子系統處理同一個消息
分布式服務下的關鍵技術：消息隊列原理

分布式服務下的關鍵技術：服務框架架構

服務框架通過介面分解系統耦合性，不同子系統通過相同的介面描述進行服務啟用
服務框架是一個點對點模型
服務框架面向同構系統
適合：移動應用、互聯網應用、外部系統

分布式服務下的關鍵技術：服務框架原理

分布式服務下的關鍵技術：服務匯流排架構

服務匯流排同服務框架一樣，均是通過介面分解系統耦合性，不同子系統通過相同的介面描述進行服務啟用
服務匯流排是一個匯流排式的模型
服務匯流排面向同構、異構系統
適合：內部系統

分布式服務下的關鍵技術：服務匯流排原理

分布式架構下系統間交互的5種通信模式

request/response模式（同步模式）：客戶端發起請求一直阻塞到服務端返回請求為止。

Callback（非同步模式）：客戶端發送一個RPC請求給伺服器，服務端處理後再發送一個消息給消息發送端提供的callback端點，此類情況非常合適以下場景：A組件發送RPC請求給B，B處理完成後，需要通知A組件做後續處理。

Future模式：客戶端發送完請求後，繼續做自己的事情，返回一個包含消息結果的Future對象。客戶端需要使用返回結果時，使用Future對象的.get(),如果此時沒有結果返回的話，會一直阻塞到有結果返回為止。

Oneway模式：客戶端調用完繼續執行，不管接收端是否成功。

Reliable模式：為保證通信可靠，將藉助於消息中心來實現消息的可靠送達，請求將做持久化存儲，在接收方在線時做送達，並由消息中心保證異常重試。
五種通信模式的實現方式-同步點對點服務模式

五種通信模式的實現方式-非同步點對點消息模式1

五種通信模式的實現方式-非同步點對點消息模式2

五種通信模式的實現方式-非同步廣播消息模式

分布式架構下的服務治理

服務治理是服務框架/服務匯流排的核心功能。所謂服務治理，是指服務的提供方和消費方達成一致的約定，保證服務的高質量。服務治理功能可以解決將某些特定流量引入某一批機器，以及限制某些非法消費者的惡意訪問，並在提供者處理量達到一定程度是，拒絕接受新的訪問。

基於服務框架Dubbo的服務治理-服務管理

可以知道你的系統，對外提供了多少服務，可以對服務進行升級、降級、停用、權重調整等操作
可以知道你提供的服務，誰在使用，因業務需求，可以對該消費者實施屏蔽、停用等操作

基於服務框架Dubbo的服務治理-服務監控
可以統計服務的每秒請求數、平均響應時間、調用量、峰值時間等，作為服務集群規劃、性能調優的參考指標。

基於服務框架Dubbo的服務治理-服務路由

基於服務框架Dubbo的服務治理-服務保護

基於服務匯流排OSB的服務治理-功能介紹

基於服務匯流排OSB的服務治理

Q：Dubbo到底是神馬？
A：
淘寶開源的高性能和透明化的RPC遠程調用服務框架
SOA服務治理方案
Q：Dubbo原理是？
A：

-結束-

⑺ 成都北大青鳥：學習Java應該了解的大數據和框架

很多人都在知道，計算機行業的發展是非常迅速的，軟體開發人員想要跟上時代的發展，最重要的就是不斷挑戰自己。
在學習軟體開發的過程，前期學習的知識是遠遠不夠的，需要了解更多的知識，並且挑戰更多的復雜性。
現在學習Java語言不能忽略工具和框架的使用，工具和框架的構建越來越復雜。
很多人不知道學習工具和框架有什麼用？下面成都電腦培訓為大傢具體了解Java開發應該了解的大數據工具和框架。
一、MongoDB這是一種最受歡迎的，跨平台的，面向文檔的資料庫。
MongoDB的核心優勢是靈活的文檔模型，高可用性復制集和可擴展的碎片集群。
成都java培訓建議可以嘗試以多種方式了解MongoDB，例如MongoDB工具的實時監控，內存使用和頁面錯誤，連接，資料庫操作，復制集等。
二、Elasticsearch主要是能夠為雲構建的分布式RESTful搜索引擎。
Elasticsearch主要是使用在Lucene之中的伺服器，能夠進行分布式多用戶能力的全文搜索引擎，並且還是使用在Java的開發中，這是現在很多企業中使用最流行的搜索引擎。
ElasticSearch不僅是一個全文搜索引擎，而且是一個分布式實時文檔存儲，每個欄位都能夠被索引並且可以被搜索。
它也是一個具有實時分析功能的分布式搜索引擎，java課程發現它還可以擴展到數百個伺服器存儲和處理數PB的數據。
三、Cassandra這是一個開源的分布式資料庫管理系統，最初由Facebook開發，用於處理許多商用伺服器上的大量數據，提供高可用性而無單點故障。
ApacheCassandra是一套開源分布式NoSQL資料庫系統。
集GoogleBigTable的數據模型與AmazonDynamo的完全分布式架構於一身。
於2008開源，此後，由於Cassandra良好的可擴展性，被Digg、Twitter等Web2.0網站所採納，成為了一種流行的分布式結構化數據存儲方案。
四、Redis開源（BSD許可證）內存數據結構存儲，用作資料庫，緩存和消息代理。
Redis是一個開源的，基於日誌的Key-Value資料庫，用ANSIC編寫，支持網路，可以基於內存持久化，並提供多種語言的API。
Redis有三個主要功能，成都IT培訓認為可以將它與許多其他競爭對手區分開來：Redis是一個將數據完全存儲在內存中的資料庫，僅使用磁碟用於持久性目的。

⑻ Java和大數據有什麼關系

簡單的說Java語言是做大數據研發的工具之一，不少早期做大數據平台開發的程序員都是做Java開發出身，而且Hadoop平台本身就是採用Java語言開發的，所以很多做大數據開發的程序員第一個排序實驗都是使用Java語言開發的。所以，Java是早期做大數據開發的基礎之一。

大數據確切的說，它並不能算一門具體的技術，而是一種概念，一種大的技術范疇。大數據主要是用來處理，分析，存儲海量數據，對這些大量的數據進行加工處理等操作。大數據領域裡面涉及到Hadoop，hive，flink，hbase，java等各種具體的技術，看清楚，在這里Java也可以為大數據的實現提供服務哦。所以可以說，Java可以幫助我們實現大數據的開發，Java就像是一個“建築工人"，它可以把各種數據原料整合在一起，構建出大數據這么一個環境。

通常情況下，我們說的大數據，是指基於Hadoop的大數據生態，在這個生態中，有很多很多的產品，每個產品負責解決大數據整體方案中的一個問題，如Hadoop自身包含MapRece,Yarn,HDFS等，MapRece 負責批處理計算，HDFS負責的分布式存儲，YARN負責資源管理，其他如HBASE負責數據存儲，等等。這些大數據生態中的不同產品，大部分都是由Java開發的，所以說它們與Java密不可分。

由於軟體自身由Java開發，因此基本這些大數據產品做開發，Java語言就是首選，因為這些產品基本都提供Java語言的編程介面API。

還有一些產品，雖然不是用Java語言開發，但是使用了基於JVM的語言，如Spark是由Scala語言開發的，而Scala是基於JVM的，這就意味著可以進行Scala與Java的混合開發，同樣離不開Java。

大數據框架的編寫支持很多開發語言，但是Java在大數據開發方面有很大的優勢，目前流行的大數據Hadoop框架，很多部分都是用開源的Java語言編寫，因此Java在大數據方面有很大優勢。在大數據的中，也許別的你可能不在意，但是Hadoop想必你是注意到了的吧，大數據中不得不學的重要內容。

關於Java和大數據有什麼關系，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

⑼ 有沒有用Java寫的輕量級開源的分布式存儲系統

以下內容源於分布式內存文件系統：Tachyon 14年9月的文章
Tachyon是一個分布式內存文件系統，可以在集群里以訪問內存的速度來訪問存在tachyon里的文件。把Tachyon是架構在最底層的分布式文件存儲和上層的各種計算框架之間的一種中間件。主要職責是將那些不需要落地到DFS里的文件，落地到分布式內存文件系統中，來達到共享內存，從而提高效率。同時可以減少內存冗餘，GC時間等。
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Tachyon架構
Tachyon的架構是傳統的Master—slave架構，這里和Hadoop類似，TachyonMaster里WorkflowManager是 Master進程，因為是為了防止單點問題，通過Zookeeper做了HA，可以部署多台Standby Master。Slave是由Worker Daemon和Ramdisk構成。這里個人理解只有Worker Daemon是基於JVM的，Ramdisk是一個off heap memory。Master和Worker直接的通訊協議是Thrift。
下圖來自Tachyon的作者Haoyuan Li：
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三、Fault Tolerant
Tachyon是一個分布式文件存儲系統，但是如果Tachyon里的容錯機制是怎麼樣的呢？
Tachyon使用血統這個我們在Spark里的RDD里已經很熟悉了，這里也有血統這一概念。會使用血統，通過非同步的向Tachyon的底層文件系統做Checkpoint。
當我們向Tachyon裡面寫入文件的時候，Tachyon會在後台非同步的把這個文件給checkpoint到它的底層存儲，比如HDFS，S3.. etc...
這里用到了一個Edge的演算法，來決定checkpoint的順序。
比較好的策略是每次當前一個checkpoint完成之後，就會checkpoint一個最新生成的文件。當然想Hadoop，Hive這樣的中間文件，需要刪除的，是不需要checkpoint的。
下圖來自Tachyon的作者Haoyuan Li：
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關於重新計算時，資源的分配策略：
目前Tachyon支持2種資源分配策略：
1、優先順序的資源分配策略
2、公平調度的分配策略
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四、總結
Tachyon是一個基於內存的分布式文件系統，通常位於分布式存儲系統和計算框架直接，可以在不同框架內共享內存，同時可以減少內存冗餘和基於Jvm內存計算框架的GC時間。
Tachyon也有類似RDD的血統概念，input文件和output文件都是會有血統關系，這樣來達到容錯。並且Tachyon也利用血統關系，非同步的做checkpoint，文件丟失情況下，也能利用兩種資源分配策略來優先計算丟失掉的資源。

⑽ Java分布式組件有哪些

分布式架構下系統間交互的5種通信模式

• request/response模式（同步模式）：客戶端發起請求一直阻塞到服務端返回請求為止。

• Callback（非同步模式）：客戶端發送一個RPC請求給伺服器，服務端處理後再發送一個消息給消息發送端提供的callback端點，此類情況非常合適以下場景：A組件發送RPC請求給B，B處理完成後，需要通知A組件做後續處理。

• Future模式：客戶端發送完請求後，繼續做自己的事情，返回一個包含消息結果的Future對象。客戶端需要使用返回結果時，使用Future對象的.get(),如果此時沒有結果返回的話，會一直阻塞到有結果返回為止。

• Oneway模式：客戶端調用完繼續執行，不管接收端是否成功。

• Reliable模式：為保證通信可靠，將藉助於消息中心來實現消息的可靠送達，請求將做持久化存儲，在接收方在線時做送達，並由消息中心保證異常重試。