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每日一博 | 分布式存储系统可靠性:系统量化估算

一、引言 我们常常听到衡量分布式存储系统好坏的两个指标:可用性和可靠性指标。 可用性指的是系统服务的可用性。一般按全年可用时间除以全年时间来衡量可用性的好坏,平常我们说的 SLA指标就是可用性指标,这里就不展开细说。 可靠性指标指的是数据的可靠性。我们常说的数据可靠性11个9,在对象存储中就意味着存储一千亿个对象大概会有1个文件是不可读的。由此可见,数据可靠性指标给分布式存储系统带来的挑战不言而喻。 本文就重点来分析一下分布式系统的数据可靠性的量化模型。 二、背景 数据的重要性不必多说,基本上数据可以称得上是企业生命力的核心,是企业赖以生存的根本。因此数据的可靠性是基础的基础,任何数据的丢失都会给企业造成无法计算和弥补的损失。 随着数据规模的日益增大,环境更加复杂,我们大体可以把威协数据可靠性的因素归为几大类: 硬件故障:主要是磁盘故障、还有网络故障、服务器故障、IDC故障; 软件隐患:内核BUG,软件设计上的BUG等; 运维故障:人为误操作。 其中,第1类的硬件故障中又以磁盘故障最为频繁,坏盘对于从事分布式存储运维的同学来说再正常不过了。 因此,我们接下来从磁盘故障这个维度来尝试量化...

Java代码中,如何监控Mysql的binlog?

最近在工作中,遇到了这样一个业务场景,我们需要关注一个业务系统数据库中某几张表的数据,当数据发生新增或修改时,将它同步到另一个业务系统数据库中的表中。 一提到数据库的同步,估计大家第一时间想到的就是基于binlog的主从复制了,但是放在我们的场景中,还有几个问题: 第一,并不是需要复制所有表的数据,复制对象只有少量的几张表 第二,也是比较麻烦的,两个业务系统数据库表结构可能不一致。例如,要同步数据库1的A表中的某些字段到数据库2的B表中,在这一过程中,A表和B表的字段并不是完全相同 这样的话,我们只能通过代码的方式,首先获取到数据库1表中数据的变动,再通过手动映射的方式,插入到数据库2的表中。但是,获取变动数据的这一过程,还是离不开binlog,因此我们就需要在代码中对binlog进行一下监控。 先说结论,我们最终使用了一个开源工具mysql-binlog-connector-java,用来监控binlog变化并获取数据,获取数据后再手动插入到另一个库的表中,基于它来实现了数据表的同步。项目的git地址如下: https://github.com/shyiko/mysql-binlog...

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Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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