Elasticsearch 跨集群同步
高可用架构
ZSearch是目前公司内最大的Elasticsearch服务平台,随着业务的深入,越来越多的关键链路用户对数据的可用性和容灾能力提出更高的需求,而在这块领域 社区一直没有完整的解决策略,原生的 Snapshot And Restore 只能做快照的恢复,不能做到实时同步;业内主流的队列分发模式(通过消息队列缓存请求数据,多个集群消费数据实现请求复制)也只能做到请求的同步,一个不可预期的操作如delete_by_query 集群间便会产生数据差异。归根到底我们需要一个类似Mysql的binlog同步方案, 从底层机制上保证数据的最终一致性,为此 ZSearch核心团队经过数月源码研究 精心打造了Elasticsearch-XDCR,一款基于translog原生复制协议的跨集群同步产品。
Elasticsearch-XDCR
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整理自《架构解密从分布式到微服务》第七章——聊聊分布式计算.做了相应补充和修改。 [TOC] 前言 不管是网络、内存、还是存储的分布式,它们最终目的都是为了实现计算的分布式:数据在各个计算机节点上流动,同时各个计算机节点都能以某种方式访问共享数据,最终分布式计算后的输出结果被持久化存储和输出。 分布式作为分布式系统里最重要的一个能力和目标,也是大数据系统的关技术之一。经过多年的发展与演进,目前业界已经存在很多成熟的分布式计算相关的开源编程框架和平台供我们选择。 一 不得不说的Actor模型 1.1 Actor模型的诞生与发展 Carl Hewitt于1970年发明Actor模型,当时Actor模型的概念远远领先于那个时代,知道Erlang这样基于Actor模型设计的面向并发编程的新语言横空出世之后,Actor模型才真真火了起来。 1.2 Actor模型是什么? Actor是计算机科学领域中的一个并行计算模型,它把Actor当做通用的并行计算原语:一个Actor对接收到的消息做出响应,进行本地决策,可以创建更多的Actor(子Actor),或者发送更多的消息;同时准备接收下一条消息。 在...
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