2024-08-13

ShardingSphere 是一款由阿里巴巴开源的强大的分布式数据库中间件。它提供了数据分片、分布式事务和数据库治理等功能。

以下是一个简单的示例,展示如何使用 ShardingSphere 进行数据分片。

  1. 添加 Maven 依赖:



<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>您的ShardingSphere版本</version>
</dependency>
  1. 配置 application.yml



spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names: ds0,ds1
      ds0:
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/ds0
        username: root
        password:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
      ds1:
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/ds1
        username: root
        password:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
    sharding:
      tables:
        t_order:
          actualDataNodes: ds${0..1}.t_order_${0..1}
          databaseStrategy:
            standard:
              shardingColumn: user_id
              shardingAlgorithmName: table-inline
          tableStrategy:
            inline:
              sharding-algorithm-name: table-inline
      shardingAlgorithms:
        table-inline:
          type: INLINE
          props:
            algorithm-expression: t_order_${user_id % 2}
    props:
      sql:
        show: true

在这个配置中,我们定义了两个数据源 ds0ds1,并且配置了 t_order 表进行分片,分片键为 user_id,采用了 inline 表达式来决定数据节点。

  1. 使用 ShardingSphere 进行数据库操作:



@Autowired
private DataSource dataSource;
 
public void insertOrder() throws SQLException {
    try (
        Connection connection = dataSource.getConnection();
        PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement("INSERT INTO t_order (user_id, order_id) VALUES (?, ?)")
    ) {
        preparedStatement.setInt(1, 1);
        preparedStatement.setInt(2, 1001);
        preparedStatement.executeUpdate();
    }
}

在这个 Java 示例中,我们通过自动装配的 DataSource 对象获取数据库连接,并执行插入操作。ShardingSphere 会根据 user_id 的值来决定将数据插入到 ds0 还是 ds1 中的 t_order_0t_order_1 表。

2024-08-13

在Spring Cloud Alibaba中使用Sentinel实现限流可以通过以下步骤进行稳定性设计:

  1. 配置管理:通过配置中心(如Nacos)管理限流规则。
  2. 资源保护:设置合理的限流阈值,并开启资源的熔断降级策略。
  3. 实时监控:通过Sentinel控制台实时监控限流效果,及时调整规则。
  4. 服务熔断降级:当服务不可用或者响应超时时,可以进行服务级别的熔断降级。
  5. 服务限流策略:结合线上实时流量,动态调整限流策略。

以下是一个简单的Sentinel限流规则配置示例:




import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.RuleConstant;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRuleManager;
 
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
 
public class SentinelStabilityDesign {
 
    public static void main(String[] args) {
        // 示例:为资源 "my_resource" 配置限流规则,QPS 阈值设置为 10。
        initFlowRules();
    }
 
    private static void initFlowRules() {
        List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
        FlowRule rule = new FlowRule();
        rule.setResource("my_resource");
        rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
        // 设置限流阈值为 10 QPS
        rule.setCount(10);
        rules.add(rule);
 
        FlowRuleManager.loadRules(rules);
    }
}

在生产环境中,应结合Nacos配置中心动态管理限流规则,并定期监控应用的运行状态,根据实际情况调整限流策略,以保障系统的稳定性和可用性。

2024-08-13

ZeroMQ(ZMQ)是一个非常强大的进程间消息传递的库,它是开源的,以Apache许可证发布。ZMQ提供了一种用于多线程和分布式应用的通信协议,是一个神奇的“异步RPC”的库。

ZMQ可以用于不同程序语言之间的通信,包括Python、C、C++、Java、.Net、Ruby等。

ZMQ的主要特点:

  1. 高性能,非常快速
  2. 非常灵活,可以用于任何场景
  3. 可以用于任何语言
  4. 支持多种模式,包括请求-响应,发布-订阅等

下面是一个简单的ZMQ使用例子,使用Python作为客户端和服务端。

服务端(Server)代码:




import zmq
import time
 
context = zmq.Context()
socket = context.socket(zmq.REP)
socket.bind("tcp://*:5555")
 
while True:
    message = socket.recv()
    print(f"Received request: {message}")
    
    # 对请求做出反应,这里仅仅是睡眠一段时间来模拟处理
    time.sleep(1)
    socket.send(b"World")

客户端(Client)代码:




import zmq
 
context = zmq.Context()
socket = context.socket(zmq.REQ)
socket.connect("tcp://localhost:5555")
 
for request_number in range(10):
    print(f"Sending request {request_number}...")
    socket.send(b"Hello")
    
    # 获取响应
    message = socket.recv()
    print(f"Received reply {request_number}: {message}")

在这个例子中,服务端监听5555端口,并且接收客户端的请求,然后处理请求并返回响应。客户端连接到服务端,发送请求,并接收响应。

注意:ZMQ并不是Python内置库,所以你需要使用pip安装它:




pip install pyzmq

以上就是ZMQ的一个非常基本的入门示例。实际上,ZMQ有很多高级特性和复杂用法,需要在实践中逐渐掌握。

2024-08-13

在分布式事务解决方案Seata中,两阶段提交是全局事务管理的核心。以下是全局事务提交的核心流程:




public void commit(GlobalStatus commitStatus) {
    // 判断是否提交
    if (commitStatus == GlobalStatus.Committed) {
        // 1. 提交所有分支事务
        for (BranchSession branchSession : branchSessions.values()) {
            try {
                resourceManagers.get(branchSession.getResourceId()).commit(branchSession, branchSession.getXid(), branchSession.getBranchId());
            } catch (HeuristicMixedException e) {
                // 处理异常情况
            } catch (HeuristicRollbackException e) {
                // 处理异常情况
            }
        }
        // 2. 注册监听器,处理网络分片情况
        for (BranchSession branchSession : branchSessions.values()) {
            if (branchSession.getStatus() == BranchStatus.PhaseTwo_Committed) {
                // 注册监听器
            }
        }
        // 3. 清理资源
        clear();
    } else if (commitStatus == GlobalStatus.Rollbacked) {
        // 回滚所有分支事务
        for (BranchSession branchSession : branchSessions.values()) {
            resourceManagers.get(branchSession.getResourceId()).rollback(branchSession, branchSession.getXid(), branchSession.getBranchId());
        }
        // 清理资源
        clear();
    }
}

这段代码展示了两阶段提交的核心逻辑。首先,它会遍历所有已注册的分支事务,并逐一提交它们。如果在提交过程中遇到异常,它会根据异常类型进行处理。之后,它会为每个已提交的分支事务注册网络分片的监听器,以处理网络分片的情况。最后,它会清理与这个全局事务相关的所有资源。如果事务需要回滚,它会遍历所有分支事务并回滚它们,然后清理资源。

2024-08-13

由于ShenYu是一个较为复杂的分布式网关系统,安装和部署涉及多个环节,因此不适合在一个回答中详细展开。以下是一个简化的ShenYu分布式网关的安装和部署指南:

  1. 环境要求:

    • Java 1.8+
    • MySQL 5.7+
    • Redis 3.0+
  2. 下载ShenYu源码:

    
    
    
    git clone https://github.com/apache/shenyu.git
    cd shenyu
  3. 构建ShenYu:

    
    
    
    mvn clean install -Dmaven.test.skip=true
  4. 配置数据库:

    使用提供的SQL脚本创建数据库和表。

  5. 配置ShenYu配置文件:

    修改shenyu-admin模块下的application.yml,配置数据库连接。

  6. 启动ShenYu Admin:

    
    
    
    cd shenyu-admin
    mvn spring-boot:run
  7. 配置ShenYu Bootstrap配置文件:

    修改shenyu-bootstrap模块下的resource目录中的配置文件,配置Redis和注册中心(如Zookeeper、Nacos等)。

  8. 启动ShenYu Bootstrap:

    
    
    
    cd shenyu-bootstrap
    mvn spring-boot:run
  9. 配置ShenYu Proxy配置文件:

    修改shenyu-proxy模块下的resource目录中的配置文件,配置工作线程数、服务端口等。

  10. 启动ShenYu Proxy:

    
    
    
    cd shenyu-proxy
    mvn spring-boot:run
  11. 使用ShenYu网关:

    配置你的服务,通过HTTP或者gRPC将流量发送到ShenYu网关,然后通过ShenYu网关进行管理和治理。

注意:以上步骤为简化版,实际部署时需要考虑网络环境、安全设置、负载均衡等多个因素。

以上是一个基本的ShenYu部署指南,具体细节(如数据库配置、注册中心地址、网络配置等)需要根据实际环境进行调整。

2024-08-13

在这个例子中,我们将使用Ansible来自动化地配置和部署一个Hadoop和Spark的分布式高可用性(HA)环境。




# site.yml - 主Ansible配置文件
---
- hosts: all
  become: yes
  roles:
    - hadoop
    - spark
 
# hadoop/tasks/main.yml - Hadoop配置任务
---
# 安装Hadoop
- name: Install Hadoop
  apt: name=hadoop state=present
 
# 配置Hadoop HA
- name: Copy Hadoop configuration files
  copy: src=hadoop.conf.j2 dest=/etc/hadoop/conf/hadoop-site.xml
 
# 启动Hadoop服务
- name: Start Hadoop services
  service: name=hadoop-hdfs-namenode state=started
  when: inventory_hostname in groups['namenode']
 
# spark/tasks/main.yml - Spark配置任务
---
# 安装Spark
- name: Install Spark
  apt: name=spark state=present
 
# 配置Spark
- name: Copy Spark configuration files
  copy: src=spark.conf.j2 dest=/etc/spark/conf/spark-defaults.conf
 
# 启动Spark服务
- name: Start Spark services
  service: name=spark state=started
 
...
 
# 假设的变量文件 `group_vars/all.yml`
---
hadoop_version: "3.2.1"
spark_version: "3.0.1"
 
# 假设的主机分组文件 `inventory`
---
[namenode]
nn1.example.com
 
[datanode]
dn1.example.com
dn2.example.com
 
[spark]
sn1.example.com
sn2.example.com
 
[zookeeper]
zk1.example.com
zk2.example.com
zk3.example.com
 
...
 
# 假设的Jinja2模板 `hadoop.conf.j2`
<configuration>
  <!-- HA配置 -->
  <property>
    <name>dfs.nameservices</name>
    <value>mycluster</value>
  </property>
  <!-- 更多Hadoop配置 -->
</configuration>
 
# 假设的Jinja2模板 `spark.conf.j2`
spark.master     spark://nn1.example.com:7077
spark.eventLog.enabled     true
spark.eventLog.dir     hdfs://mycluster/spark-logs
# 更多Spark配置

在这个例子中,我们使用了Ansible的"hosts"文件来定义不同的主机组,并且使用了Jinja2模板来动态生成Hadoop和Spark的配置文件。这样的配置方法使得部署大规模分布式系统变得更加简单和可维护。

2024-08-13



import org.apache.curator.framework.CuratorFramework
import org.apache.curator.framework.recipes.cache.PathChildrenCache
import org.apache.zookeeper.CreateMode
 
// 假设curatorFramework已经初始化并连接到Zookeeper
val curatorFramework: CuratorFramework = ???
 
// 创建临时序列节点并获取其路径
val path = curatorFramework.create().withMode(CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL).forPath("/my/jobs/job-")
val jobId = path.substring(path.lastIndexOf('/') + 1)
 
// 为作业注册监听器
val jobPath = s"/my/jobs/$jobId"
val cache = new PathChildrenCache(curatorFramework, "/my/jobs", true)
cache.start(PathChildrenCache.StartMode.POST_INITIALIZED_EVENT)
cache.getListenable.addListener((client, event) => {
  // 处理事件,例如更新状态或触发作业
  println(s"Event for job $jobId: ${event.getType}")
})
 
// 作业执行过程中更新作业状态
curatorFramework.setData().forPath(jobPath, "{\"status\":\"running\"}".getBytes)
 
// 作业完成时,删除对应的临时节点并停止监听
curatorFramework.delete().forPath(jobPath)
cache.close()

这个代码实例展示了如何在Zookeeper中创建一个有序的临时节点,并注册一个监听器来响应该节点的变化。同时,它也演示了如何更新和删除节点以及停止监听器。这些操作是分布式系统协调的核心技术,对于开发者来说非常有参考价值。

2024-08-13

报错信息不完整,但根据提供的部分信息,可以推测是在尝试删除ClickHouse中的分布式表后,立即重建该表时遇到了问题。

报错解释:

在ClickHouse中,删除分布式表实际上是删除了分布式表的元数据,并不会影响到本地表。但是,如果在删除分布式表后立即尝试重建它,并且重建的语句与原来的分布式表设置不一致,或者本地表的结构与分布式表的定义不匹配,就会导致错误。

解决方法:

  1. 确认重建分布式表的语句是否正确,包括表的结构、分片键、分发键等。
  2. 确保所有本地表都与分布式表的定义兼容。
  3. 确保在重建分布式表之前,所有的本地表都存在且可用。
  4. 如果表结构有所更改,需要先停止对表的所有读写操作,确保没有正在运行的查询。
  5. 如果问题依旧存在,可以查看服务器日志获取更详细的错误信息,进一步诊断问题。

示例操作步骤:

  1. 删除分布式表:

    
    
    
    DROP TABLE IF EXISTS distributed_table;
  2. 确保所有本地表存在且结构正确:

    
    
    
    CREATE TABLE local_table_on_shard1 (...) ENGINE = ...;
    CREATE TABLE local_table_on_shard2 (...) ENGINE = ...;
    ...
  3. 重建分布式表:

    
    
    
    CREATE TABLE distributed_table (...) ENGINE = Distributed(cluster_name, database_name, local_table_*);

    其中cluster_name是集群名称,database_name是数据库名称,local_table_*是本地表的模式匹配项。

确保在操作过程中遵循ClickHouse的语法规则和最佳实践,并且在重建分布式表之前,所有的本地表都是健康的,可用的,并且与分布式表的定义兼容。

2024-08-13

在分布式计算系列中,我们已经讨论了很多分布式系统和算法。在本篇文章中,我们将关注一种特殊的分布式搜索引擎——Elasticsearch。

Elasticsearch是一个基于Lucene库的搜索和分析引擎,设计用于云计算中,能够达到实时搜索,灵活的搜索,并且可以扩展到上百台服务器,处理PB级的数据。

以下是一个简单的Python代码示例,演示如何使用Elasticsearch的Python客户端:




from datetime import datetime
from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 连接到Elasticsearch
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 创建一个文档
doc = {
    'author': 'test user',
    'text': 'Sample document',
    'timestamp': datetime.now(),
}
 
# 索引文档
res = es.index(index="test-index", id=1, document=doc)
print(res['result'])
 
# 搜索文档
res = es.search(index="test-index", query={'match': {'author': 'test user'}})
print(res['hits']['hits'])

在这个例子中,我们首先连接到本地运行的Elasticsearch实例。然后我们创建一个文档并将其索引到名为"test-index"的索引中。最后,我们执行一个基本的搜索,搜索所有由"test user"创建的文档。

这只是Elasticsearch功能的一个简单介绍,实际上Elasticsearch有更多强大的功能,例如复杂的查询语言,实时分析,和分布式的文档存储。

注意:在运行上述代码之前,你需要确保Elasticsearch服务正在运行,并且你已经安装了Elasticsearch的Python客户端。你可以使用pip进行安装:




pip install elasticsearch
2024-08-13

在搭建PHP和Go语言的分布式系统时,通常会涉及到服务发现、通信和负载均衡等问题。以下是一个简单的例子,展示如何使用PHP作为客户端和Go作为服务端的通信过程。

Go (服务端):




package main
 
import (
    "fmt"
    "net/http"
)
 
func helloHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    fmt.Fprintf(w, "Hello, World!")
}
 
func main() {
    http.HandleFunc("/hello", helloHandler)
    fmt.Println("Server is running on port 8080...")
    http.ListenAndServe(":8080", nil)
}

上述Go代码创建了一个简单的HTTP服务器,监听8080端口,并对/hello路径的请求进行处理。

PHP (客户端):




<?php
 
$curl = curl_init();
 
curl_setopt_array($curl, array(
  CURLOPT_URL => "http://localhost:8080/hello",
  CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
  CURLOPT_ENCODING => "",
  CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
  CURLOPT_TIMEOUT => 30,
  CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
  CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "GET",
));
 
$response = curl_exec($curl);
$err = curl_error($curl);
 
curl_close($curl);
 
if ($err) {
  echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
  echo $response;
}

上述PHP代码使用cURL库发送HTTP GET请求到Go服务器的/hello路径,并打印出响应结果。

在实际的分布式系统中,服务发现可以通过配置文件、服务注册中心(如etcd、Consul)或者外部负载均衡器(如HAProxy、Nginx)来实现。同时,通信协议可以根据需要选择HTTP、gRPC、Thrift等。

确保Go服务端程序先启动,并且监听的端口没有被其他程序占用。然后运行PHP客户端代码,它将发送请求到Go服务端并打印出响应。