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常用的分布式事务解决方案介绍有多少种?
关于分布式事务,工程领域主要讨论的是强一致性和最终一致性的解决方案。典型方案包括: 两阶段提交(2PC, Two-phase Commit)方案 eBay 事件队列方案 TCC 补偿模式 缓存数据最终一致性 一、一致性理论 分布式事务的目的是保障分库数据一致性,而跨库事务会遇到各种不可控制的问题,如个别节点永久性宕机,像单机事务一样的ACID是无法奢望的。另外,业界著名的CAP理论也告诉我们,对分布式系统,需要将数据一致性和系统可用性、分区容忍性放在天平上一起考虑。 两阶段提交协议(简称2PC)是实现分布式事务较为经典的方案,但2PC 的可扩展性很差,在分布式架构下应用代价较大,eBay 架构师Dan Pritchett 提出了BASE 理论,用于解决大规模分布式系统下的数据一致性问题。BASE 理论告诉我们:可以通过放弃系统在每个时刻的强一致性来换取系统的可扩展性。 1、CAP理论 在分布式系统中: 一致性(Consistency) 可用性(Availability) 分区容忍性(Partition Tolerance) 3个要素最多只能同时满足两个,不可兼得。其中,分区容忍性又是不...
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Spark作业调度阶段分析[转]
Spark作为分布式的大数据处理框架必然或涉及到大量的作业调度,如果能够理解Spark中的调度对我们编写或优化Spark程序都是有很大帮助的;在Spark中存在转换操作(Transformation Operation)与行动操作(Action Operation)两种;而转换操作只是会从一个RDD中生成另一个RDD且是lazy的,Spark中只有行动操作(Action Operation)才会触发作业的提交,从而引发作业调度;在一个计算任务中可能会多次调用 转换操作这些操作生成的RDD可能存在着依赖关系,而由于转换都是lazy所以当行动操作(Action Operation )触发时才会有真正的RDD生成,这一系列的RDD中就存在着依赖关系形成一个DAG(Directed Acyclc Graph),在Spark中DAGScheuler是基于DAG的顶层调度模块; 相关名词 Application:使用Spark编写的应用程序,通常需要提交一个或多个作业;Job:在触发RDD Action操作时产生的计算作业Task:一个分区数据集中最小处理单元也就是真正执行作业的地方TaskSet...
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