MirrorBrain 是一个使用镜像服务器来运行内容分发系统的框架。It solves a challenge that many popular open source projects face: a flood of download requests, often magnitudes more than a single site could practically handle. A central (and probably the most obvious) part is a "download redirector" that automatically redirects requests from Web browsers or download programs to a mirror server near them. Choosing a suitable mirror for a user's request is the key, and MirrorBrain uses geolocation and global routing data to make a sensible choice and achieve load-balancing for the mirrors at the same time. The algorithm is both sophisticated and easy to control and tune. In addition, MirrorBrain monitors mirrors, scans them for files, generates mirror lists, and more.
在分布式 Web 容器中,HttpSession 实例被限到特定的 JVM 服务会话请求,且 ServletContext 对象被限定到 Web 容器所在的 JVM。分布式容器不需要传播 Servlet 上下文事件或 HttpSession 事件到其他 JVM。监听器类实例被限定到每个 JVM 的每个部署描述符声明一个。
一、MapReduce概述 Hadoop MapReduce 是一个分布式计算框架,用于编写批处理应用程序。编写好的程序可以提交到 Hadoop 集群上用于并行处理大规模的数据集。 MapReduce 作业通过将输入的数据集拆分为独立的块,这些块由 map 以并行的方式处理,框架对 map 的输出进行排序,然后输入到 reduce 中。MapReduce 框架专门用于 <key,value> 键值
Dubbo 是阿里巴巴公司开源的一个Java高性能优秀的服务框架,使得应用可通过高性能的 RPC 实现服务的输出和输入功能,可以和 Spring框架无缝集成。不过,略有遗憾的是,据说在淘宝内部,dubbo由于跟淘宝另一个类似的框架HSF(非开源)有竞争关系,导致dubbo团队已经解散(参见http://www.oschina.net/news/55059/druid-1-0-9 中的评论),反到是
类型 实现框架 应用场景 批处理 MapReduce 微批处理 Spark Streaming 实时流计算 Storm
其于职业介绍所、工头、工人、工作模型的分布式计算框架。 职业介绍所有两种,一种是本地职业介绍所,一种是远程职业介绍所。顾名思义,本地职业介绍所就是在当前计算机上的,远程职业介绍所用于连接到远程职业介绍所的。 工人、工头都可以加入到职业介绍所,所以加到本地或远程种业介绍所都是可以的。 在同一个职业介绍所中,具有同样类型的工人、工头和工作都存在的时候,工作就可以被安排下去执行。当然,有两种安排方式,一
内容分发网络即CDN,用于实现域名加速访问等。 内容分发网络(Content Delivery Network,CDN)是构建在现有互联网基础之上的一层智能虚拟网络,通过在网络各处部署节点服务器,实现将源站内容分发至所有CDN节点,使用户可以就近获得所需的内容。CDN服务缩短了用户查看内容的访问延迟,提高了用户访问网站的响应速度与网站的可用性,解决了网络带宽小、用户访问量大、网点分布不均等问题。
问题内容: 我已经为此工作了几天,已经找到了几种解决方案,但是都没有一个非常简单或轻巧的解决方案。问题基本上是这样的:我们有一个由10台计算机组成的群集,每台计算机都在多线程ESB平台上运行相同的软件。我可以很轻松地处理同一台计算机上线程之间的并发问题,但是不同机器上同一数据上的并发又如何呢? 本质上,该软件接收请求,以通过Web服务将客户数据从一家公司传送到另一家公司。但是,客户可能存在或可能不
一、分布式锁 数据库的唯一索引 Redis 的 SETNX 指令 Redis 的 RedLock 算法 Zookeeper 的有序节点 二、分布式事务 2PC 本地消息表 三、CAP 一致性 可用性 分区容忍性 权衡 四、BASE 基本可用 软状态 最终一致性 五、Paxos 执行过程 约束条件 六、Raft 单个 Candidate 的竞选 多个 Candidate 竞选 数据同步 参考 一、分