构建大并作大可用的架


[索引页]
[源码下载]


稳扎稳打Silverlight(17) – 2.0数码的详解DataGrid, 详解ListBox


作者:webabcd


介绍
Silverlight 2.0 详解DataGrid, 绑定数据到ListBox:
    AutoGenerateColumns – 是否因数据源自动生成列
    RowDetailsVisibilityMode –
显示相应的履之详尽数据经常所利用的示模式
    DataGrid.Columns – 手工定义DataGrid的排列
    DataGrid.RowDetailsTemplate – 用于展示相应的履行的详实数据的模板
    AreRowDetailsFrozen – 是否冻结 RowDetailsTemplate
    GridLinesVisibility – 表格分隔线的显示方式
    RowBackground – 奇数数据实施背景
    AlternatingRowBackground – 偶数数据实行背景
    IsReadOnly – 单元格是否仅仅念
    FrozenColumnCount – 表格所冻结的排的总数(从左边开始屡屡)
    SelectionMode – 行的当选模式
    CanUserReorderColumns – 是否允许拖动列
    CanUserResizeColumns – 是否同意改变列的大幅度
    CanUserSortColumns – 是否允许列的排序
    VerticalGridLinesBrush – 改变表格的直分隔线的 Brush
    HorizontalGridLinesBrush – 改变表格的程度分隔线的 Brush
    HeadersVisibility – 表头(包括列头和衣物)的显示方式

 

在线DEMO
http://www.cnblogs.com/webabcd/archive/2008/10/09/1307486.html

于各个角度总结了电商平台遭遇之架构执行,由于岁月仓促,定矣单初稿,待上到,欢迎大家并交流。

示例
SourceDataModel.cs

转载请宣示出处:http://blog.csdn.net/yangbutao/article/details/12242441

图片 1using System;
图片 2using System.Net;
图片 3using System.Windows;
图片 4using System.Windows.Controls;
图片 5using System.Windows.Documents;
图片 6using System.Windows.Ink;
图片 7using System.Windows.Input;
图片 8using System.Windows.Media;
图片 9using System.Windows.Media.Animation;
图片 10using System.Windows.Shapes;
图片 11
图片 12namespace Silverlight20.Data
图片 13图片 14图片 15{
图片 16    public class SourceDataModel
图片 17图片 18    图片 19{
图片 20图片 21        public string Name 图片 22{ get; set; }
图片 23图片 24        public int Age 图片 25{ get; set; }
图片 26图片 27        public DateTime DayOfBirth 图片 28{ get; set; }
图片 29图片 30        public bool Male 图片 31{ get; set; }
图片 32    }
图片 33}
图片 34

作者:杨步涛

SourceData.cs

关注分布式架构、大数据、搜索、开源技术

图片 35using System;
图片 36using System.Net;
图片 37using System.Windows;
图片 38using System.Windows.Controls;
图片 39using System.Windows.Documents;
图片 40using System.Windows.Ink;
图片 41using System.Windows.Input;
图片 42using System.Windows.Media;
图片 43using System.Windows.Media.Animation;
图片 44using System.Windows.Shapes;
图片 45
图片 46using System.Collections.ObjectModel;
图片 47
图片 48namespace Silverlight20.Data
图片 49图片 50图片 51{
图片 52    public class SourceData
图片 53图片 54    图片 55{
图片 56        //  ObservableCollection<T> 内置实现了 INotifyCollectionChanged 接口(可直接以叫 OneWay 和 TwoWay 的绑定模式)
图片 57        public ObservableCollection<SourceDataModel> GetData()
图片 58图片 59        图片 60{
图片 61            var source = new ObservableCollection<SourceDataModel>();
图片 62
图片 63            for (int i = 0; i < 100; i++)
图片 64图片 65            图片 66{
图片 67                source.Add(
图片 68                    new SourceDataModel
图片 69图片 70                    图片 71{
图片 72                        Name = “Name” + i.ToString().PadLeft(4, ‘0’),
图片 73                        Age = new Random(i).Next(20, 60),
图片 74                        DayOfBirth = DateTime.Now,
图片 75                        Male = Convert.ToBoolean(i % 2)
图片 76                    });
图片 77            }
图片 78
图片 79            return source;
图片 80        }
图片 81    }
图片 82}
图片 83

QQ:306591368

1、DataGrid01.xaml

技术Blog:http://blog.csdn.net/yangbutao

图片 84<UserControl x:Class=”Silverlight20.Data.DataGrid01″
图片 85    xmlns=”http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation” 
图片 86    xmlns:x=”http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml”
图片 87    xmlns:data=”clr-namespace:System.Windows.Controls;assembly=System.Windows.Controls.Data” 
图片 88    xmlns:basics=”clr-namespace:System.Windows.Controls;assembly=System.Windows.Controls”>
图片 89    <StackPanel HorizontalAlignment=”Left”>
图片 90
图片 91        <CheckBox Content=”是否冻结 RowDetailsTemplate” Margin=”5″
图片 92            Checked=”chkFreezeRowDetails_Changed” Unchecked=”chkFreezeRowDetails_Changed” />
图片 93
图片 94        <!–
图片 95        AutoGenerateColumns – 是否基于数据源自动生成列。默认值为 true
图片 96        RowDetailsVisibilityMode – 显示相应的履之详尽数据常常所动的来得模式 [System.Windows.Controls.DataGridRowDetailsVisibilityMode枚举]
图片 97            DataGridRowDetailsVisibilityMode.Collapsed – 总不示    
图片 98            DataGridRowDetailsVisibilityMode.Visible – 总是显得  
图片 99            DataGridRowDetailsVisibilityMode.VisibleWhenSelected – 只展示选中行的事无巨细数据。默认值         
图片 100        –>
图片 101        <data:DataGrid x:Name=”DataGrid1″ Margin=”5″
图片 102            Width=”400″ Height=”200″ 
图片 103            AutoGenerateColumns=”False” 
图片 104            >
图片 105
图片 106            <!–
图片 107            DataGrid.Columns – 手工定义DataGrid的排列
图片 108                DataGridTextColumn – 该列的单元格内文本方式展示
图片 109                DataGridCheckBoxColumn – 该列的独自元格以复选框方式示
图片 110                DataGridTemplateColumn – 该列的只有元格以打定义方式示
图片 111                    DataGridTemplateColumn.CellTemplate – 显示模式下之单元格模板
图片 112                    DataGridTemplateColumn.CellEditingTemplate – 编辑模式下的就元格模板
图片 113            –>
图片 114            <data:DataGrid.Columns>
图片 115                <data:DataGridTextColumn Header=”姓名” Binding=”{Binding Name}” />
图片 116                <data:DataGridTextColumn Header=”生日” Binding=”{Binding DayOfBirth}” />
图片 117                <data:DataGridTextColumn Header=”年龄” Binding=”{Binding Age}” />
图片 118                <data:DataGridCheckBoxColumn Header=”性别” Binding=”{Binding Male}” />
图片 119                <data:DataGridTemplateColumn Header=”生日”>
图片 120                    <data:DataGridTemplateColumn.CellTemplate>
图片 121                        <DataTemplate>
图片 122                            <Grid>
图片 123                                <Rectangle Fill=”Red” Margin=”2″ />
图片 124                                <TextBlock Text=”{Binding DayOfBirth}” Foreground=”Yellow” />
图片 125                            </Grid>
图片 126                        </DataTemplate>
图片 127                    </data:DataGridTemplateColumn.CellTemplate>
图片 128                    <data:DataGridTemplateColumn.CellEditingTemplate>
图片 129                        <DataTemplate>
图片 130                            <basics:DatePicker SelectedDate=”{Binding DayOfBirth}” />
图片 131                        </DataTemplate>
图片 132                    </data:DataGridTemplateColumn.CellEditingTemplate>
图片 133                </data:DataGridTemplateColumn>
图片 134            </data:DataGrid.Columns>
图片 135
图片 136            <!–
图片 137            DataGrid.RowDetailsTemplate – 用于展示相应的执行之事无巨细数据的沙盘
图片 138            –>
图片 139            <data:DataGrid.RowDetailsTemplate>
图片 140                <DataTemplate>
图片 141                    <StackPanel Margin=”5″ Background=”Aqua” Height=”100″>
图片 142                        <TextBlock Text=”{Binding Name}” Margin=”5″  />
图片 143                        <TextBlock Text=”{Binding Age}” Margin=”5″  />
图片 144                        <TextBlock Text=”{Binding DayOfBirth}” Margin=”5″  />
图片 145                    </StackPanel>
图片 146                </DataTemplate>
图片 147            </data:DataGrid.RowDetailsTemplate>
图片 148
图片 149        </data:DataGrid>
图片 150
图片 151    </StackPanel>
图片 152</UserControl>
图片 153

 

DataGrid01.xaml.cs

同、 设计理念

图片 154using System;
图片 155using System.Collections.Generic;
图片 156using System.Linq;
图片 157using System.Net;
图片 158using System.Windows;
图片 159using System.Windows.Controls;
图片 160using System.Windows.Documents;
图片 161using System.Windows.Input;
图片 162using System.Windows.Media;
图片 163using System.Windows.Media.Animation;
图片 164using System.Windows.Shapes;
图片 165
图片 166namespace Silverlight20.Data
图片 167图片 168图片 169{
图片 170    public partial class DataGrid01 : UserControl
图片 171图片 172    图片 173{
图片 174        public DataGrid01()
图片 175图片 176        图片 177{
图片 178            InitializeComponent();
图片 179
图片 180            BindData();
图片 181        }
图片 182
图片 183        void BindData()
图片 184图片 185        图片 186{
图片 187            var source = new Data.SourceData();
图片 188
图片 189            // 设置 DataGrid 的数据源
图片 190            DataGrid1.ItemsSource = source.GetData();
图片 191        }
图片 192
图片 193        private void chkFreezeRowDetails_Changed(object sender, RoutedEventArgs e)
图片 194图片 195        图片 196{
图片 197            // AreRowDetailsFrozen – 是否冻结 RowDetailsTemplate 。 默认值为 false
图片 198            //     如果当 true ,那么当 DataGrid 的水准滚动条滚动的时节 RowDetailsTemplate 不见面跟着滚动
图片 199
图片 200            CheckBox chk = sender as CheckBox;
图片 201
图片 202            if (DataGrid1 != null)
图片 203                DataGrid1.AreRowDetailsFrozen = (bool)chk.IsChecked;
图片 204        }
图片 205    }
图片 206}
图片 207

 

 

2、DataGrid02.xaml

1.      空间更换时间

图片 208<UserControl x:Class=”Silverlight20.Data.DataGrid02″
图片 209    xmlns=”http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation” 
图片 210    xmlns:x=”http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml”
图片 211    xmlns:data=”clr-namespace:System.Windows.Controls;assembly=System.Windows.Controls.Data”>
图片 212    <StackPanel HorizontalAlignment=”Left”>
图片 213
图片 214        <StackPanel Orientation=”Vertical” Margin=”5″>
图片 215        
图片 216            <CheckBox Content=”是否只读” Margin=”5″ 
图片 217                Checked=”chkReadOnly_Changed” Unchecked=”chkReadOnly_Changed” />
图片 218
图片 219            <CheckBox Content=”冻结列” Margin=”5″
图片 220                Checked=”chkFreezeColumn_Changed” Unchecked=”chkFreezeColumn_Changed”/>
图片 221
图片 222            <CheckBox Content=”行的入选模式,是否只能单选” Margin=”5″
图片 223                Checked=”chkSelectionMode_Changed” Unchecked=”chkSelectionMode_Changed” />
图片 224
图片 225            <CheckBox Content=”是否同意拖动列” IsChecked=”true” Margin=”5″ 
图片 226                Checked=”chkColReorder_Changed” Unchecked=”chkColReorder_Changed”/>
图片 227
图片 228            <CheckBox Content=”是否同意改变列的升幅” IsChecked=”true” Margin=”5″
图片 229                Checked=”chkColResize_Changed” Unchecked=”chkColResize_Changed”/>
图片 230                
图片 231            <CheckBox Content=”是否允许列的排序” IsChecked=”true” Margin=”5″
图片 232                Checked=”chkColSort_Changed” Unchecked=”chkColSort_Changed”/>
图片 233
图片 234            <CheckBox Content=”改变表格的垂直分隔线的 Brush” Margin=”5″ 
图片 235                Checked=”chkCustomGridLineVertical_Changed” Unchecked=”chkCustomGridLineVertical_Changed”/>
图片 236                
图片 237            <CheckBox Content=”改变表格的水平分隔线的 Brush” Margin=”5″
图片 238                Checked=”chkCustomGridLineHorizontal_Changed” Unchecked=”chkCustomGridLineHorizontal_Changed”/>
图片 239
图片 240            <ComboBox SelectionChanged=”cboHeaders_SelectionChanged” Width=”200″ HorizontalAlignment=”Left”>
图片 241                <ComboBoxItem Content=”列头和装都显得” Tag=”All” />
图片 242                <ComboBoxItem Content=”只展示列头(默认值)” Tag=”Column” IsSelected=”True” />
图片 243                <ComboBoxItem Content=”只显示行头” Tag=”Row” />
图片 244                <ComboBoxItem Content=”列头和服饰都未显示” Tag=”None” />
图片 245            </ComboBox>
图片 246
图片 247        </StackPanel>
图片 248
图片 249        <!–
图片 250        GridLinesVisibility – 表格分隔线的显示方式 [System.Windows.Controls.DataGridGridLinesVisibility枚举]
图片 251            DataGridGridLinesVisibility.None – 都不显
图片 252            DataGridGridLinesVisibility.Horizontal – 只展示档次分隔线
图片 253            DataGridGridLinesVisibility.Vertical – 只显示垂直分隔线。默认值
图片 254            DataGridGridLinesVisibility.All – 显示档次及直分隔线
图片 255        RowBackground – 奇数数据实施背景
图片 256        AlternatingRowBackground – 偶数数据实施背景
图片 257        –>
图片 258        <data:DataGrid x:Name=”DataGrid1″ Margin=”5″
图片 259            Width=”400″ Height=”200″
图片 260            AutoGenerateColumns=”False”
图片 261            GridLinesVisibility=”All”
图片 262            RowBackground=”White”
图片 263            AlternatingRowBackground=”Yellow”
图片 264            ItemsSource=”{Binding}”
图片 265        >
图片 266
图片 267            <data:DataGrid.Columns>
图片 268            
图片 269                <!–
图片 270                IsReadOnly – 该列的单纯元格是否只有念
图片 271                CanUserReorder – 该列是否好拖动
图片 272                CanUserResize – 该列是否可改变列宽
图片 273                CanUserSort – 该列是否足以排序
图片 274                SortMemberPath – 该列的排序字段
图片 275                –>
图片 276                <data:DataGridTextColumn Header=”姓名” Binding=”{Binding Name}” 
图片 277                    IsReadOnly=”False”
图片 278                    CanUserReorder=”True” 
图片 279                    CanUserResize=”True” 
图片 280                    CanUserSort=”True” 
图片 281                    SortMemberPath=”Name” 
图片 282                />
图片 283                
图片 284                <!–
图片 285                Width – 列宽
图片 286                    Auto – 根据列头内容之肥瘦与单元格内容之肥瘦自动安装列宽
图片 287                    SizeToCells – 根据单元格内容之大幅度设置列宽
图片 288                    SizeToHeader – 根据列头内容之涨幅设置列宽
图片 289                    Pixel – 像素值
图片 290                –>
图片 291                <data:DataGridTextColumn Header=”生日” Binding=”{Binding DayOfBirth}” Width=”100″ />
图片 292                <data:DataGridTextColumn Header=”年龄” Binding=”{Binding Age}” />
图片 293                <data:DataGridCheckBoxColumn Header=”性别” Binding=”{Binding Male}” />
图片 294                <data:DataGridTextColumn Header=”姓名” Binding=”{Binding Name}” />
图片 295                <data:DataGridTextColumn Header=”生日” Binding=”{Binding DayOfBirth}” />
图片 296                <data:DataGridTextColumn Header=”年龄” Binding=”{Binding Age}” />
图片 297                <data:DataGridCheckBoxColumn Header=”性别” Binding=”{Binding Male}” />
图片 298            </data:DataGrid.Columns>
图片 299
图片 300        </data:DataGrid>
图片 301
图片 302    </StackPanel>
图片 303</UserControl>
图片 304

1)      多级缓存,静态化

客户端页面缓存(http header中包含Expires/Cache of Control,last modified(304,server不返回body,客户端好继续用cache,减少流量),ETag)

反向代理缓存

使端的缓存(memcache)

内存数据库

Buffer、cache机制(数据库,中间件等)

DataGrid02.xaml.cs

2)      索引

哈希、B树、倒排、bitmap

哈希索引适合综合数组的寻址和链表的插特性,可以实现多少的短平快存取。

B树索引适合为查询也核心的场景,避免频繁底IO,提高查询的频率。

倒排索引实现单词到文档映射关系之顶尖实现方式以及极其管用的目录结构,广泛用在搜寻世界。

Bitmap是一模一样栽颇简单快速的数据结构,他能而且如果积存空间与速最好优化(而毋庸空间更换时间),适合为海量数据的之计量场景。

图片 305using System;
图片 306using System.Collections.Generic;
图片 307using System.Linq;
图片 308using System.Net;
图片 309using System.Windows;
图片 310using System.Windows.Controls;
图片 311using System.Windows.Documents;
图片 312using System.Windows.Input;
图片 313using System.Windows.Media;
图片 314using System.Windows.Media.Animation;
图片 315using System.Windows.Shapes;
图片 316
图片 317namespace Silverlight20.Data
图片 318图片 319图片 320{
图片 321    public partial class DataGrid02 : UserControl
图片 322图片 323    图片 324{
图片 325        public DataGrid02()
图片 326图片 327        图片 328{
图片 329            InitializeComponent();
图片 330
图片 331            BindData();
图片 332        }
图片 333
图片 334        void BindData()
图片 335图片 336        图片 337{
图片 338            var source = new Data.SourceData();
图片 339
图片 340            // 设置 DataGrid 的数据源
图片 341            DataGrid1.DataContext = source.GetData();
图片 342        }
图片 343
图片 344        private void chkReadOnly_Changed(object sender, RoutedEventArgs e)
图片 345图片 346        图片 347{
图片 348            CheckBox chk = sender as CheckBox;
图片 349
图片 350            // IsReadOnly – 单元格是否只读。默认值 false
图片 351            DataGrid1.IsReadOnly = (bool)chk.IsChecked;
图片 352        }
图片 353
图片 354        private void chkFreezeColumn_Changed(object sender, RoutedEventArgs e)
图片 355图片 356        图片 357{
图片 358            CheckBox chk = sender as CheckBox;
图片 359
图片 360            // FrozenColumnCount – 表格所冻结的排列的总数(从左边开始频繁)。默认值 0
图片 361            if (chk.IsChecked == true)
图片 362                DataGrid1.FrozenColumnCount = 1;
图片 363            else if (chk.IsChecked == false)
图片 364                DataGrid1.FrozenColumnCount = 0;
图片 365        }
图片 366       
图片 367        private void chkSelectionMode_Changed(object sender, RoutedEventArgs e)
图片 368图片 369        图片 370{
图片 371            CheckBox chk = sender as CheckBox;
图片 372
图片 373            // SelectionMode – 行的当选模式 [System.Windows.Controls.DataGridSelectionMode枚举]
图片 374            //     DataGridSelectionMode.Single – 只能单选
图片 375            //     DataGridSelectionMode.Extended – 可以多选择(通过Ctrl或Shift的配合)。默认值
图片 376            if (chk.IsChecked == true)
图片 377                DataGrid1.SelectionMode = DataGridSelectionMode.Single;
图片 378            else if (chk.IsChecked == false)
图片 379                DataGrid1.SelectionMode = DataGridSelectionMode.Extended;
图片 380        }
图片 381
图片 382        private void chkColReorder_Changed(object sender, RoutedEventArgs e)
图片 383图片 384        图片 385{
图片 386            CheckBox chk = sender as CheckBox;
图片 387
图片 388            // CanUserReorderColumns – 是否允许拖动列。默认值 true
图片 389            if (DataGrid1 != null)
图片 390                DataGrid1.CanUserReorderColumns = (bool)chk.IsChecked;
图片 391        }
图片 392
图片 393        private void chkColResize_Changed(object sender, RoutedEventArgs e)
图片 394图片 395        图片 396{
图片 397            CheckBox chk = sender as CheckBox;
图片 398
图片 399            // CanUserResizeColumns – 是否允许改变列的大幅度。默认值 true
图片 400            if (DataGrid1 != null)
图片 401                DataGrid1.CanUserResizeColumns = (bool)chk.IsChecked;
图片 402        }
图片 403
图片 404        private void chkColSort_Changed(object sender, RoutedEventArgs e)
图片 405图片 406        图片 407{
图片 408            CheckBox chk = sender as CheckBox;
图片 409
图片 410            // CanUserSortColumns – 是否允许列的排序。默认值 true
图片 411            if (DataGrid1 != null)
图片 412                DataGrid1.CanUserSortColumns = (bool)chk.IsChecked;
图片 413        }
图片 414
图片 415        private void chkCustomGridLineVertical_Changed(object sender, RoutedEventArgs e)
图片 416图片 417        图片 418{
图片 419            CheckBox chk = sender as CheckBox;
图片 420
图片 421            if (DataGrid1 != null)
图片 422图片 423            图片 424{
图片 425                // VerticalGridLinesBrush – 改变表格的垂直分隔线的 Brush
图片 426                if (chk.IsChecked == true)
图片 427                    DataGrid1.VerticalGridLinesBrush = new SolidColorBrush(Colors.Blue);
图片 428                else
图片 429                    DataGrid1.VerticalGridLinesBrush = new SolidColorBrush(Color.FromArgb(255, 223, 227, 230));
图片 430            }
图片 431        }
图片 432
图片 433        private void chkCustomGridLineHorizontal_Changed(object sender, RoutedEventArgs e)
图片 434图片 435        图片 436{
图片 437            CheckBox chk = sender as CheckBox;
图片 438
图片 439            if (DataGrid1 != null)
图片 440图片 441            图片 442{
图片 443                // HorizontalGridLinesBrush – 改变表格的档次分隔线的 Brush
图片 444                if (chk.IsChecked == true)
图片 445                    DataGrid1.HorizontalGridLinesBrush = new SolidColorBrush(Colors.Blue);
图片 446                else
图片 447                    DataGrid1.HorizontalGridLinesBrush = new SolidColorBrush(Color.FromArgb(255, 223, 227, 230));
图片 448            }
图片 449        }
图片 450
图片 451        private void cboHeaders_SelectionChanged(object sender, RoutedEventArgs e)
图片 452图片 453        图片 454{
图片 455            ComboBoxItem cbi = ((ComboBox)sender).SelectedItem as ComboBoxItem;
图片 456
图片 457            if (DataGrid1 != null)
图片 458图片 459            图片 460{
图片 461                // HeadersVisibility – 表头(包括列头和衣物)的显示方式 [System.Windows.Controls.DataGridHeadersVisibility枚举]
图片 462                //     DataGridHeadersVisibility.All – 列头和衣都显得
图片 463                //     DataGridHeadersVisibility.Column – 只显示列头。默认值
图片 464                //     DataGridHeadersVisibility.Row – 只显示行头
图片 465                //     DataGridHeadersVisibility.None – 列头和装都未亮
图片 466                if (cbi.Tag.ToString() == “All”)
图片 467                    DataGrid1.HeadersVisibility = DataGridHeadersVisibility.All;
图片 468                else if (cbi.Tag.ToString() == “Column”)
图片 469                    DataGrid1.HeadersVisibility = DataGridHeadersVisibility.Column;
图片 470                else if (cbi.Tag.ToString() == “Row”)
图片 471                    DataGrid1.HeadersVisibility = DataGridHeadersVisibility.Row;
图片 472                else if (cbi.Tag.ToString() == “None”)
图片 473                    DataGrid1.HeadersVisibility = DataGridHeadersVisibility.None;
图片 474            }
图片 475        }
图片 476    }
图片 477}
图片 478

2.     并行与分布式计算

 

3、ListBox.xaml

1)      任务切分、分而治之(MR)

于广大的多寡被,数据有一定之区域性的特性,利用局部性的原理将海量数据测算的题材分而治之。

MR模型是无论共享的架构,数据集分布及各个节点。处理时,每个节点就近读取本地存储的数据处理(map),将拍卖后的数开展统一(combine)、排序(shuffle and sort)后还分发(至reduce节点),避免了大量数量的传输,提高了拍卖效率。

 

图片 479<UserControl x:Class=”Silverlight20.Data.ListBox”
图片 480    xmlns=”http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation” 
图片 481    xmlns:x=”http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml"&gt;
图片 482    <StackPanel HorizontalAlignment=”Left”>
图片 483
图片 484        <!–
图片 485        ListBox.ItemTemplate – ListBox 的挑项模板
图片 486            DataTemplate – 手工定义 ListBox 的选项数据
图片 487        –>
图片 488        <ListBox x:Name=”ListBox1″ Margin=”5″ Width=”200″ Height=”100″>
图片 489            <ListBox.ItemTemplate>
图片 490                <DataTemplate>
图片 491                    <StackPanel Orientation=”Horizontal”>
图片 492                        <TextBlock Text=”{Binding Name}” Margin=”5″ />
图片 493                        <TextBlock Text=”{Binding Age}” Margin=”5″ />
图片 494                    </StackPanel>
图片 495                </DataTemplate>
图片 496            </ListBox.ItemTemplate>
图片 497        </ListBox>
图片 498        
图片 499    </StackPanel>
图片 500</UserControl>
图片 501

2)      多进程、多线程并行执行(MPP)

并行计算(Parallel
Computing)是因以用多种计资源解决计算问题的过程,是加强计算机体系计算速度与拍卖能力的一致栽有效手法。它的中心思维是用多独计算机/进程/线程来一头求解同一问题,即将于求解的题材解释变成多少单有,各有均出于一个单独的拍卖机来并行计算。

以及MR的分在于,它是根据问题说的,而非是依据数说明。

ListBox.xaml.cs

3.      多维度的可用

图片 502using System;
图片 503using System.Collections.Generic;
图片 504using System.Linq;
图片 505using System.Net;
图片 506using System.Windows;
图片 507using System.Windows.Controls;
图片 508using System.Windows.Documents;
图片 509using System.Windows.Input;
图片 510using System.Windows.Media;
图片 511using System.Windows.Media.Animation;
图片 512using System.Windows.Shapes;
图片 513
图片 514namespace Silverlight20.Data
图片 515图片 516图片 517{
图片 518    public partial class ListBox : UserControl
图片 519图片 520    图片 521{
图片 522        public ListBox()
图片 523图片 524        图片 525{
图片 526            InitializeComponent(); 
图片 527            
图片 528            BindData();
图片 529        }
图片 530
图片 531        void BindData()
图片 532图片 533        图片 534{
图片 535            var source = new Data.SourceData();
图片 536
图片 537            // 设置 ListBox 的数据源
图片 538            ListBox1.ItemsSource = source.GetData();
图片 539        }
图片 540    }
图片 541}
图片 542

1)      负载均衡、容灾、备份

乘平台并发量的叠加,需要扩容节点进行集群,利用负载均衡设备开展呼吁的分发;负载均衡设备通常在提供负载均衡的以,也供失效检测功能;同时为取高可用性,需要发容灾备份,以防止节点宕机失效带来的匪可用问题;备份有在线的跟离线备份,可以根据失效性要求的异,进行选不同之备份策略。

OK
[源码下载]

2)      读写分离

念写分离是针对性数据库来讲的,随着系统并发量的增大,提高数据访问可用性的一个关键手段就是是描摹多少以及朗诵数据开展分离;当然在读写分离的以,需要关怀数据的一致性问题;对于一致性的题目,在分布式的体系CAP定量中,更多之关注于可用性。

3)      依赖关系

平台中逐条模块之间的干尽量是低耦合的,可以经有关的音信组件进行互,能异步则异步,分清楚数据流转的主流程和副流程,主副是异步的,比如记录日志可以是异步操作的,增加所有体系的可用性。

当在异步处理着,为了保证数据获得接收或者处理,往往用承认机制(confirm、ack)。

但小场景被,虽然要都赢得处理,但是因其他因(比如网络不平静),确认消息没有回,那么这种场面下得开展呼吁的重发,对要的处理规划以重发因素要考虑幂等性。

4)      监控

督察为是提高全阳台可用性的一个生死攸关手段,多平台拓展多单维度的监察;模块于运作时刻是晶莹剔透底,以达成运行期白盒化。

4.      伸缩

1)      拆分

拆分包括对事情的拆分和针对数据库的拆分。

系的资源总是有限的,一段子于丰富的事体实行要是一竿子执行之主意,在大方面世的操作下,这种阻塞的章程,无法有效之马上放出资源被其他进程执行,这样系统的吞吐量不强。

得把事情拓展逻辑的分支,采用异步非阻塞的措施,提高系统的吞吐量。

随着数据量和连发量的增多,读写分离不克满足系统出现性能的渴求,需要针对数码进行切分,包括对数据开展分库及分表。这种分库分表的主意,需要追加对数据的路由逻辑支持。

2)      无状态

于网的伸缩性而言,模块最好是任状态的,通过长节点就可增长整个的吞吐量。

5.      优化资源采取

1)      系统容量有限

系统的容量是简单的,承受的连发量也是少数的,在架构设计时,一定用考虑流量的控制,防止以飞攻击或者转连发量的冲击导致系统崩溃。在筹划时长流控的章程,可考虑针对要进行排队,超出预想的克,可以拓展报警或者丢弃。

2)      原子操作与出新控制

对此共享资源的走访,为了预防冲突,需要展开并发的操纵,同时有些贸易需要发出事务性来保证交易的一致性,所以当交易系统的计划时,需考虑原子操作与产出控制。

担保并作控制一些时不时因此大性能手段来,乐观锁、Latch、mutex、写时复制、CAS等;多版本的出现控制MVCC通常是确保一致性的基本点手段,这个当数据库的统筹着不时会就此到。

3)      基于逻辑的例外,采取不平等的国策

平台遭遇工作逻辑是不同的门类,有计算复杂型的,有消耗IO型的,同时即使跟同种类型而言,不同的工作逻辑消耗的资源数量为是匪平等的,这就是需要对不同之逻辑下不同的政策。

对IO型的,可以采取依据事件驱动的异步非阻塞的方法,单线程方式可以减少线程的切换惹的出,或者以多线程的场面下用自旋spin的点子,减少针对线程的切换(比如Oracle
latch设计);对于计算型的,充分利用多线程进行操作。

一致品种的调用方式,不同之事务展开恰当的资源分配,设置不同之测算节点数量要线程数量,对工作进行分流,优先实施优先级别高的工作。

4)      容错隔离

网的有些工作模块于出现错误时,为了削减并作下本着正规请求的拍卖的震慑,有时候需要考虑对这些大状态的恳求进行单独渠道的处理,甚至小自动禁止这些非常的事务模块。

聊要的砸可能是有时的临时性的败诉(比如网络不安宁),需要展开呼吁重试的考虑。

5)      资源自由

网的资源是片的,在动用资源时,一定要是以末放资源,无论是请求走的凡健康途径还是很的门路,以便为资源的即时回收,供其他请求使用。

在计划通信的架时,往往要考虑超时的决定。

 

 

 

 

 

第二、 静态架构蓝图

 图片 543

全套架构是子的分布式的架,纵向包括CDN,负载均衡/反为代理,web应用,业务层,基础服务层,数据存储层。水平方向概括对全体平台的布局管理部署及督察。

 

其三、 剖析架构

1. CDN

CDN系统能实时地因网络流量以及各个节点的连、负载状况与到用户的离开和应时间相当综合信息将用户的要又导向离用户最近底劳务节点上。其目的是如果用户可就地获得所要内容,解决 Internet纱拥堵的观,提高用户访问网站的响应速度。

于常见电子商务平台一般用构筑CDN做网络加速,大型平台若淘宝、京东且使自建CDN,中小型的店堂得以使第三着CDN厂商合作,如蓝汛、网宿、快网等。

当在选取CDN厂商时,需要考虑经营时间长短,是否有可扩大的带动富资源、灵活的流量与带动富选择、稳定之节点、性价比。

2. 载荷均衡、反向代理

一个巨型的阳台包括过多独业务域,不同之业务域有差之集群,可以用DNS做域名解析的散发或轮询,DNS方式贯彻简单,但是因为在cache而缺失灵活性;一般根据商用的硬件F5、NetScaler或者开源之软负载lvs在4重合举行分发,当然会采取做冗余(比如lvs+keepalived)的考虑,采取主备方式。

4层分发及事情集群达后,会透过web服务器如果nginx或者HAProxy在7交汇举行负载均衡或者反向代理分发及集众多被的下节点。

分选啊种负载,需要综合考虑各种因素(是否满足大并发高性能,Session保持如何化解,负载均衡的算法何以,支持压缩,缓存的内存消耗);下面基于几种常用的负荷均衡软件做个介绍。

LVS,工作在4层,Linux贯彻之胜性能大起、可伸缩性、可靠的之负载均衡器,支持多转发道(NAT、DR、IP Tunneling),其中DR模式支持通过广域网进行负荷均衡。支持双机热备(Keepalived或者Heartbeat)。对纱环境的依比较强。

Nginx工作以7交汇,事件驱动的、异步非阻塞的架构、支持多进程的高并发的载荷均衡器/反为代理软件。可以针对域名、目录结构、正则规则对http做一些粗放。通过端口检测及服务器中的故障,比如根据服务器处理网页返回的状态码、超时等等,并且会把返回错误的求重提交至任何一个节点,不过其中缺点就是是休支持url来检测。对于session sticky,可以根据ip hash的算法来落实,通过根据cookie的扩大nginx-sticky-module支持session sticky。

HAProxy支持4层和7层做负载均衡,支持session的对话保持,cookie的导;支持后端url方式的检测;负载均衡的算法比较丰富,有RR、权重等。

于图片,需要来单独的域名,独立或分布式的图片服务器或者如mogileFS,可以图片服务器之上加varnish做图片缓存。

3. App接入

应用层运行于jboss或者tomcat容器中,代表单独的系统,比如前端购物、用户自主服务、后端系统等

商量接口,HTTP、JSON

得用servlet3.0,异步化servlet,提高全体系统的吞吐量

http请求经过Nginx,通过负载均衡算法分及到App的之一同节点,这同不可多得扩容起来比较简单。

而外运用cookie保存少量用户有信息外(cookie一般不能够超越4K的尺寸),对于App接入层,保存有用户相关的session数据,但是有头反朝代理要负载均衡不支持对session sticky支持不是颇好还是对连片的可用性要求于强(app接抱节点宕机,session随之不见),这虽得考虑session的集中式存储,使得App接抱层无状态化,同时系统用户更换多的时,就得经长又多之使节点来上水平扩展的目的。

Session的集中式存储,需要满足以下几点要求:

a、高效之通讯协议

b、session的分布式缓存,支持节点的伸缩,数据的冗余备份以及数额的动迁

c、session过期的田间管理

 

4. 工作服务

意味着有同世界的工作提供的劳动,对于电商而言,领域产生用户、商品、订单、红包、支付业务等等,不同的领域提供不同之服务,

这些不同之圈子结合一个个模块,良好的模块划分与接口设计充分主要,一般是参考高内聚、接口收敛的法,

如此这般可增强全体体系的可用性。当然好依据使用范围的轻重缓急,模块可安排于合,对于大规模的用,一般是单身布置之。

高并发:

业务层对外协议为NIO的RPC方式暴露,可以运用比较成熟之NIO通讯框架,如netty、mina

可用性:

为了增进模块服务之可用性,一个模块部署在多单节点召开冗余,并机关进行负荷转发与失效转移;

首可以使用VIP+heartbeat方式,目前系统发生一个单独的零件HA,利用zookeeper实现(比原方案的长)

一致性、事务:

对于分布式系统的一致性,尽量满足可用性,一致性可以经过校对来达成最后一致的状态。

5. 基础服务中间件

1) 通信组件

通信组件用于工作体系之中服务期间的调用,在大并发的电商平台遭遇,需要满足大并发高吞吐量的要求。

全总通信组件包括客户端以及劳务端两片。

客户端以及劳务器端维护的是长连,可以减小每次要建立连接的付出,在客户端对每个服务器定义一个连接池,初始化连接后,可以并作连接服务端进行rpc操作,连接池中之增长连要心跳维护,设置请求过时间。

对此增长连的保护过程可以分开点儿只级次,一个凡发送请求过程,另外一个是吸纳响应过程。在发送请求过程被,若发生IOException,则将欠连标记失效。接收响应时,服务端返回SocketTimeoutException,如果设置了晚点时间,那么即便直回到异常,清除当前连接着那些超时的乞求。否则继续发送心跳包(因为可能是丢包,超过pingInterval间隔时间就发送ping操作),若ping不通(发送IOException),则证明当前连日是来题目之,那么即便将当前连年标记成已经失效;若ping通,则印证当前总是是十拿九稳的,继续拓展读操作。失效的连接会从连续池中祛掉。

每个连于收到响应来说还归因于单身的线程运行,客户端可透过合(wait,notify)方式还是异步进行rpc调用,

序列化采用双重快捷的hession序列化方式。

服务端采用事件驱动的NIO的MINA框架,支撑高并发高吞吐量的呼吁。

图片 544

 

2) 路由Router

在多数之数据库切分解决方案遭,为了加强数据库的吞吐量,首先是针对两样之说明展开垂直切分到不同的数据库被,

接下来当数据库被一个申明过一定大小时,需要对该表进行水平切分,这里呢是平等,这里坐用户表也例;

对此访问数据库客户端来讲,需要依据用户的ID,定位到要看的数;

多少切分算法,

依据用户之ID做hash操作,一致性Hash,这种办法在失效数据的迁问题,迁移时间内服务不可用

保护路由表,路由于表中存储用户和sharding的投射关系,sharding分为leader和replica,分别负责写及朗诵

然每个biz客户端都要保障有sharding的连接池,这样有只缺陷是会见时有发生都连的问题;

平种缓解方法是sharding的切分提到业务服务层进行,每个工作节点才保护一个shard的连日即可。

见图(router)

 图片 545

   

路由组件的贯彻是如此的(可用性、高性能、高并发)

冲性方面的考虑,采用MongoDB遭逢保护用户id和shard的关联,为了保可用性,搭建replicatset集群。

biz的sharding和数据库的sharding是各个对应的,只看一个数据库sharding.

biz业务注册节点到zookeeper上/bizs/shard/下。

router监听zookeeper上/bizs/下节点状态,缓存在线biz在router中。

client请求router获取biz时,router首先从mongodb丁获用户对应的shard,router根据缓存的内容通过RR算法获取biz节点。

为化解router的可用性和产出吞吐量问题,对router进行冗余,同时client监听zookeeper的/routers节点并缓存在线router节点列表。

 

3) HA

习俗实现HA的做法一般是以虚构IP漂移,结合Heartbeat、keepalived等实现HA,

Keepalived使用vrrp方式展开数据包的倒车,提供4层的载重均衡,通过检测vrrp数据包来切换,做冗余热备更加吻合与LVS搭配。linux Heartbeat是因网络要主机的劳务之高可用,HAProxy或者Nginx可以依据7层进行数据包的转账,因此Heatbeat更加适合做HAProxy、Nginx,包括工作的胜可用。

于分布式的成团众多中,可以用zookeeper做分布式的协调,实现集群的列表维护及失灵通知,客户端可挑选hash算法或者roudrobin实现负载均衡;对于master-master模式、master-slave模式,可以经过zookeeper分布式锁之建制来支撑。

4) 消息Message

于平台各个系统之间的异步交互,是由此MQ组件进行的。

于规划消息服务组件时,需要考虑消息一致性、持久化、可用性、以及宏观的监察体系。

业界开源之消息中间件主要RabbitMQ、kafka有零星种植,

RabbitMQ,遵循AMQP协议,由内在高并发的erlanng语言开发;kafka是Linkedin于2010年12月份开源之信宣布订阅系统,它最主要用以拍卖活跃的流式数据,大数据量的数量处理上。

本着信息一致性要求较强的场子用出回应确认机制,包括生产消息以及花信息的过程;不过以网络等规律导致的对缺失,可能会见招信息之重复,这个可以事情层次根据幂等性进行判断过滤;RabbitMQ采用的是这种方法。还有雷同栽体制是消费端从broker拉取消息不时带来及LSN号,从broker中某个LSN点批量拉取消息,这样并非对机制,kafka分布式消息中间件就是这种方式。

信息之以broker中的囤积,根据信的可靠性的要求及性能方面的综合权衡,可以当内存中,可以持久化到囤上。

对此可用性和赛吞吐量的渴求,集群和主备模式都可于其实的面貌下的到。RabbitMQ解决方案中产生普普通通的集群和可用性更强的mirror queue方式。 kafka采用zookeeper对聚集众多中之broker、consumer进行管制,可以注册topic到zookeeper上;通过zookeeper的和谐机制,producer保存对应topic的broker信息,可以擅自或者轮询发送至broker上;并且producer可以因语义指定分片,消息发送至broker的有分片上。

完全来讲,RabbitMQ用在实时的针对可靠性要求于高之消息传递上。kafka主要用以拍卖活跃的流式数据,大数据量的多少处理达成。

 

5) Cache&Buffer

Cache系统

在部分胜似并发高性能的状况中,使用cache可以削减针对后端系统的载荷,承担可大部分朗诵之压力,可以大大提高系统的吞吐量,比如一般在数据库存储之前多cache缓存。

但引入cache架构不可避免的带一些题目,cache命中率的问题, cache失效引起的震荡,cache和贮的一致性。

Cache中的数相对于储存来讲,毕竟是个别的,比较可观的事态是储存系统的热数据,这里可以用部分科普的算法LRU等等淘汰老的多少;随着系统规模的多,单个节点cache不可知满足要求,就得搭建分布式Cache;为了解决单个节点失效引起的抖动 ,分布式cache一般用一致性hash的缓解方案,大大减少因单个节点失效引起的振荡范围;而对于可用性要求比大之景,每个节点都是得发出备份的。数据以cache和存储上都包藏来一样份备份,必然发生一致性的题材,一致性比较高的,在更新数据库的同时,更新数据库cache。对于一致性要求不赛的,可以去装缓存失效时之策略。

Memcached作为快速的分布式缓存服务器,协议比较简单,基于libevent的事件处理机制。

Cache系统在阳台被之所以当router系统的客户端着,热点的数额会缓存在客户端,当数看失效时,才去看router系统。

本目前再次多之运用内存型的数据库做cache,比如Redis、mongodb;redis比memcache有加上的数码操作的API;redis和mongodb都针对数码进行了持久化,而memcache没有这效果,因此memcache更加契合在事关项目数据库之上的数据的复苏存。

 

Buffer系统

据此在迅速的形容操作的面貌中,平台受到多少数据要写副数据库,并且数据是分库分表的,但针对数码的可靠性不是那强,为了削减针对数据库的描写压力,可以行使批量勾操作的法门。

开辟一个内存区域,当数达区域的定阀值时只要80%时不时,在内存中开分库梳理工作(内存速度还是于快之),后分库批量flush。

6) 搜索

以电子商务平台中寻觅是一个格外之重要力量,主要有追寻词类目导航、自动提示和搜索排序功能。

开源的商号级搜索引擎重要发生lucene, sphinx,这里不失论述哪种检索引擎更好有的,不过选择搜索引擎除了核心的效能要支持他,非功能方面要考虑以下简单点:

a、 搜索引擎是否支持分布式的目录和寻找,来应本着海量的数码,支持读写分离,提高可用性

b、 索引的实时性

c、 性能

Solr是基于lucene的过人性能的全文检索服务器,提供了比lucene更为丰富的查询语言,可配置可扩大,对外提供依据http协议的XML/JSON格式的接口。

由Solr4版本开始供了SolrCloud方式来支持分布式的目,自动进行sharding数据切分;通过每个sharding的master-slave(leader、replica)模式提高搜索的属性;利用zookeeper对集群开展管制,包括leader选举等等,保障集群的可用性。

Lucene索引的Reader是根据索引的snapshot的,所以要于索引commit的后,重新打开一个初的snapshot,才能够招来到新增长的始末;而目的commit是好耗性能的,这样齐实时索引搜索频率就比较低下。

对此索引搜索实时性,Solr4的之前解决方案是结合文件全量索引和内存增量索引合并的办法,参见下图。

图片 546

 

Solr4提供了NRT softcommit的解决方案,softcommit无需进行付出索引操作,就好搜素到最新对索引的更改,不过针对索引的改变并没sync commit到硬盘存储上,若发生意外导致程序非正常结束,未commit的数额会丢,因此要定时的进展commit操作。

阳台受到针对数码的目和贮操作是异步的,可以大大提高可用性和吞吐量;只针对少数性能字段做索引操作,存储数据的标识key,减少索引的高低;数据是储存于分布式存储Hbase 中的,hbase本着二级索引搜索支持的糟糕,然而可以结合Solr搜索功能拓展多维度的搜统计。

目录数据和HBase数据存储的一致性,也尽管是何许保持HBase存储的多寡还给搜引了,可以用confirm确认机制,通过以目录前建立待索引数据列,在数额存储并索引好后,从待索引数据列中删去数据。

 

 

7) 日志收集

以整交易过程中,会有大量的日记,这些日记需要募至分布式存储系统面临储存起来,以便为集中式的询问与剖析处理。

日记系统要具有三只着力组件,分别吗agent(封装数据源,将数据源中之数据发送给collector),collector(接收多单agent的数量,并开展汇总后导入后端的store中),store(中央存储系统,应该负有可扩展性和可靠性,应该支持时十二分流行的HDFS)。

开源的日志收集系统业界使用的较多之凡cloudera的Flume和facebook的Scribe,其中Flume目前底版FlumeNG对Flume从架构上举行了比充分的改。

当规划要对日记收集体系召开技术选型时,通常需具备以下特征:

a、 应用系统及分析系统里面的桥,将她们中的涉解耦

b、 分布式可扩大,具有高之扩展性,当数据量增加时,可以由此多节点水平扩展

日志收集系统是得伸缩的,在系统的各个层次都只是伸缩,对数据的处理不需要带状态,伸缩性方面呢比较容易实现。

c、 近实时性

以有时效性要求比强的观被,需要好即时的采访日志,进行数据解析;

相似的日记文件都见面定时或者定量的进行rolling,所以实时检测日志文件之更动,及时针对日记文件进行类似之tail操作,并支持批量殡葬增长传输效率;批量殡葬的火候要满足消息数量以及岁月距离的要求。 

d、 容错性

Scribe在容错方面的考虑是,当后端的囤系统crash时,scribe会将数据勾勒及当地磁盘上,当存储系统恢复正常后,scribe将日志重新加载到囤系统受。

FlumeNG通过Sink Processor实现负载均衡和故障转移。多个Sink可以结合一个Sink Group。一个Sink Processor负责从一个指定的Sink Group中激活一个Sink。Sink Processor可以通过组中所有Sink实现负载均衡;也得以一个Sink失败时换到另外一个。

e、 事务支持

Scribe没有设想工作的支持。

Flume通过对确认机制实现工作的支持,参见下图,

图片 547

一般说来提取发送信息都是批量操作的,消息的承认是针对同批数量的确认,这样可大大提高数据发送的效率。

 

f、 可恢复性

FlumeNG的channel根据可靠性的渴求的不比,可以依据内存和文件持久化机制,基于内存的数传的销量比强,但是当节点宕机后,数据丢失,不可恢复;而文件持久化宕机是得恢复的。

g、 数据的定时定量归档

数据通过日志收集体系归集后,一般存储于分布式文件系统如Hadoop,为了好对数码进行持续的拍卖分析,需要定时(TimeTrigger)或者定量(SizeTrigger的rolling分布式系统的文件。

8) 数据并

于交易系统中,通常要进行异构数据源的一道,通常有数据文件到干项目数据库,数据文件到分布式数据库,关系项目数据库暨分布式数据库等。数据以异构源之间的一路一般是根据性与作业的需求,数据存储在地头文件被貌似是因性的考虑,文件是顺序存储的,效率要比较高之;数据并到事关项目数码貌似是依据查询的需要;而分布式数据库是储存越来越多的海量数据的,而关乎项目数据库无法满足好数据量的蕴藏和查询请求。

于数据并的规划中要综合考虑吞吐量、容错性、可靠性、一致性的题目

一同有实时增量数据并和离线全量数据区分,下面从这有限个维度来介绍一下,

实时增量一般是Tail文件来实时跟踪文件变化,批量还是多线程往数据库导出,这种艺术的架构类似于日志收集框架。这种方式亟待发认可机制,包括个别个点。

一个地方是Channel需要给agent确认就批量收数量记录了,发送LSN号给agent,这样于agent失效恢复时,可以由之LSN点开始tail;当然对于同意少量的重复记录的题材(发生在channel给agent确认之常常,agent宕机并未受肯定信息),需要在业务场景被判断。

除此以外一个面是sync给channel确认就批量做到写副到数据库的操作,这样channel可以去这一部分都confirm的音信。

依据可靠性的渴求,channel可以应用文件持久化的方式。

参见下图

图片 548

离线全量遵循空间中换取时间,分而治之的标准,尽量的浓缩多少并的日子,提高并的效率。

亟需对源数据据MySQL展开切分,多线程并发读源数据,多线程并发批量写副分布式数据库比如HBase,利用channel作为读写之间的缓冲,实现还好的解耦,channel可以因文件存储或者内存。参见下图:

图片 549

对于源数据的切分,如果是文本可以根据文件名称设置块大小来切分。

对此涉嫌项目数据库,由于一般的需要是单离线同步一段时间的数(比如凌晨拿当天底订单数量并到HBase),所以待以数额切分时(按照行数切分),会多线程扫描整个表(及时建索引,也要回表),对于表中含有大量之数据来讲,IO很高,效率很低;这里解决之方法是本着数据库按照时间字段(按照时间并的)建立分区,每次按照分区进行导出。

9) 数据解析

从今人情的根据关系项目数据库并行处理集群、用于内存计算近实时之,到即之基于hadoop的海量数据的解析,数据的解析在巨型电子商务网站受动用很普遍,包括流量统计、推荐引擎、趋势分析、用户作为分析、数据挖掘分类器、分布式索引等等。

并行处理集群有商的EMC Greenplum,Greenplum的架构下了MPP(大规模并行处理),基于postgresql的雅数据量存储的分布式数据库。

内存计算方面产生SAP的HANA,开源之nosql内存型的数据库mongodb也支持mapreduce进行多少的解析。

海量数据的离线分析时互联网企业大量底用Hadoop,Hadoop在可伸缩性、健壮性、计算性能与基金上装有无可取代的优势,事实上已经变为时互联网公司主流的万分数量解析平台

Hadoop通过MapReuce的分布式处理框架,用于拍卖大规模的数额,伸缩性也很好;但是MapReduce最老的贫是勿可知满足实时性的景象,主要用以离线的分析。

依据MapRduce模型编程做多少的剖析,开发上效率不高,位于hadoop之上Hive的产出让数据的剖析好接近编写sql的法子开展,sql经过语法分析、生成执行计划继最终生成MapReduce任务进展实践,这样大大提高了付出的效率,做到以ad-hoc(计算以query发生时)方式进行的分析。

因MapReduce模型的分布式数据的分析还是离线的辨析,执行及且是强力扫描,无法用类似索引的编制;开源之Cloudera Impala是因MPP的并行编程模型的,底层是Hadoop存储的高性能的实时分析平台,可以大大降低数据解析的延迟。

眼下Hadoop使用的版是Hadoop1.0,一方面原有的MapReduce框架存在JobTracker单点的问题,另外一面JobTracker在开资源管理之同时以举行任务的调度工作,随着数据量的附加和Job任务的加码,明显有但扩展性、内存消耗、线程模型、可靠性和性质达到的欠缺瓶颈;Hadoop2.0 yarn对全体框架进行了重构,分离了资源管理以及任务调度,从架构设计上缓解了这个题材。

参考Yarn的架构

10) 实时算

每当互联网世界,实时计算为周边实时监督分析、流控、风险控制等世界。电商平台系统或者使用对一般有的大量日记与坏信息,需要经实时过滤、分析,以咬定是否需要预警;

而且要针对网召开我维护体制,比如针对模块做流量之主宰,以预防不预期的针对性网压力过那个如引起的系统瘫痪,流量过好时,可以利用拒绝或引流等机制;有些工作需要进行高风险的主宰,比如彩票中稍微业务需基于网的实时销售场面进行限号与放号。

原始基被才节点的计,随着系统信息量爆炸式产生与计算的复杂度的加,单个节点的计算都不能够满足实时计算的渴求,需要展开多节点的分布式的计量,分布式实时计算平台虽出现了。

这里所说之实时计算,其实是流式计算,概念前身实则是CEP复杂事件处理,相关的开源产品如果Esper,业界分布式的流计算产品Yahoo S4,Twitter storm等,以storm开源产品采取最广泛。

对实时计算平台,从架构设计上待考虑以下几个因素:

1、 伸缩性

趁业务量的增加,计算量的增加,通过多节点处理,就可拍卖。

2、 高性能、低延迟

从今数量流入计算平台数量,到计算输出结果,需要性能高效且没有顺延,保证信息获得迅捷的处理,做到实时计算。

3、 可靠性

管教每个数据信息获得同赖完整处理。

4、 容错性

系统可自动管理节点的宕机失效,对运用来说,是晶莹底。

Twitter的Storm在以上就几个点开的于好,下面简介一下Storm的架构。

图片 550

万事集群的保管是通过zookeeper来进展的。

客户端提交拓扑到nimbus。

Nimbus针对该拓扑建立地方的目根据topology的布计算task,分配task,在zookeeper上建立assignments节点存储task和supervisor机器节点中woker的附和关系。

以zookeeper上创立taskbeats节点来监控task的心跳;启动topology。

Supervisor去zookeeper上博分配的tasks,启动多个woker进行,每个woker生成task,一个task一个线程;根据topology信息初始化建立task之间的连接;Task和Task之间是经过zeroMQ管理的;之后遍拓扑运行起来。

Tuple是流动的骨干处理单元,也便是一个音讯,Tuple在task中流转,Tuple的殡葬和收取过程如下:

出殡Tuple,Worker提供了一个transfer的效果,用于当前task把tuple发到到其它的task中。以目的taskid和tuple参数,序列化tuple数据并内置transfer queue中。

每当0.8版之前,这个queue是LinkedBlockingQueue,0.8以后是DisruptorQueue。

当0.8本之后,每一个woker绑定一个inbound transfer queue和outbond queue,inbound queue用于吸纳message,outbond queue用于发送信息。

出殡信息不时,由单个线程从transferqueue中拉取数据,把此tuple通过zeroMQ发送至外的woker中。

接收Tuple,每个woker都见面监听zeroMQ的tcp端口来接纳信息,消息放到DisruptorQueue中后,后由queue中获message(taskid,tuple),根据目的taskid,tuple的值路由到task中实践。每个tuple可以emit到direct steam中,也可发送至regular stream中,在Reglular方式下,由Stream Group(stream id–>component id –>outbond tasks)功能就时tuple将要发送的Tuple的目的地。

通过上述剖析可以看到,Storm在伸缩性、容错性、高性能方面的自架构设计的角度得以支持;同时以可靠性方面,Storm的ack组件利用异或xor算法在未失性能的同时,保证每一个消息获得完全处理的而。 

 

11) 实时推送

实时推送的用场景颇多,比如系统的督查动态的实时曲线绘制,手机信息的推送,web实时聊天等。

实时推送有为数不少术好兑现,有Comet方式,有websocket方式相当。

Comet基于服务器长连接的“服务器推”技术,包含两栽:

Long Polling:服务器端在接受请求后挂于,有更新时返回连接即断掉,然后客户端再发起新的接连

Stream方式: 每次服务端数据传送不见面倒闭连接,连接只会在通信出现谬误时,或是连接重建时关闭(一些防火墙常被安装为抛弃弃过长的连年, 服务器端可以设置一个过期时间, 超时后通知客户端重新树立连接,并关闭原来的连日)。

Websocket:长连,全双工通信

是 HTML5 的同等种植新的商。它实现了浏览器与服务器的双向通讯。webSocket API 中,浏览器和劳务器端只待通过一个握手的动作,便能形成浏览器和客户端里的迅猛双向通道,使得数据足以快速的双向传播。

Socket.io是一个NodeJS websocket库,包括客户端的js以及劳动端的之nodejs,用于快速构建实时的web应用。

12) 推荐引擎

 待补充

 

6. 数额存储

数据库存储大体分为以下几像样,有关系型(事务型)的数据库,以oracle、mysql啊表示,有keyvalue数据库,以redis和memcached db为表示,有文档型数据库如mongodb,有列式分布式数据库以HBase,cassandra,dynamo为代表,还发另外的图纸数据库、对象数据 库、xml数据库等。每种型的数据库应用的政工领域是不等同的,下面从外存型、关系项目、分布式三个维度针对相关的活做性能可用性等方面的勘察分析。

1) 内存型数据库

外存型的数据库,以强并发高性能为对象,在事务性方面没有那严峻,以开源nosql数据库mongodb、redis为条例

Ø Mongodb

通信方式

基本上线程方式,主线程监任新的连,连接后,启动新的线程做多少的操作(IO切换)。

数据结构

 

图片 551

 

数据库–>collection–>record

MongoDB在数额存储上按命名空间来划分,一个collection是一个命名空间,一个索引也是一个命名空间。

与一个命名空间的数额被分成多只Extent,Extent之间下对向链表连接。

于各级一个Extent中,保存了切实每一行的数,这些多少为是透过双向链接连接的。

每一行数存储空间不仅囊括数据占用空间,还可能带有部分叠加空间,这让以数update变大后可以无动位置。

追寻引以BTree结构实现。

假定你被了jorunaling日志,那么还会生出一些文本存储在你有的操作记录。

 

 

持久化存储

MMap方式把公文地址映射到内存的地点空间,直接操作内存地址空间就好操作文件,不用再行调用write,read操作,性能比强。

mongodb调用mmap把磁盘中之多少映射到外存中的,所以必须发一个编制时刻的涂刷数据及硬盘才会保证可靠性,多久刷一糟糕是与syncdelay参数相关的。

 journal(进行复原用)是Mongodb中之redo log,而Oplog则是负担复制的binlog。如果打开journal,那么就是断电也特见面少100ms的数目,这对准绝大多数利用来说都可容忍了。从1.9.2+,mongodb都见面默认打开journal功能,以保证数据安全。而且journal的基础代谢时是可以改之,2-300ms的限,使用 –journalCommitInterval 命令。Oplog和数码刷新到磁盘的流年是60s,对于复制来说,不用等及oplog刷新磁盘,在内存中不怕可以一直复制到Sencondary节点。

 

业务支持

Mongodb只支持对单行记录的原子操作

 

HA集群

用的比多的凡Replica Sets,采用推算法,自动进行leader选举,在保证可用性的又,可以就强一致性要求。

图片 552

 

自对于大气之多少,mongodb也供了数据的切分架构Sharding。

 

Ø Redis

丰富的数据结构,高速的响应速度,内存操作

通信方式

坐都当内存操作,所以逻辑的操作十分急匆匆,减少了CPU的切换出,所以呢单线程的模式(逻辑处理线程和主线程是一个)。

 reactor模式,实现和谐之多路复用NIO机制(epoll,select,kqueue等)

 单线程处理多任务

数据结构

  hash+bucket结构,当链表的长短过长时,会使用迁移的章程(扩展原来少倍增的hash表,把多少迁移过去,expand+rehash)

 

持久化存储

a、全量持久化RDB(遍历redisDB,读取bucket中之key,value),save命令阻塞主线程,bgsave开启子进程展开snapshot持久化操作,生成rdb文件。

 在shutdown时,会调用save操作

 数据发生变化,在稍秒内接触发一样不好bgsave

sync,master接受slave发出来的吩咐

b、增量持久化(aof类似redolog),先勾勒到日志buffer,再flush到日志文件被(flush的方针可以安排的,而已经单条,也可以批量),只有flush到文件及之,才真的返回客户端。

假使定时对aof文件和rdb文件举行联合操作(在快照过程被,变化的数目先勾勒及aof buf中等子进程就快照<内存snapshot>后,再进行合并aofbuf变化之一对与全镜像数据)。

当高并发访问模式下,RDB模式要劳动之性能指标出现显著的颠簸,aof在性开销高达比RDB好,但是还原时更加载到内存的时光跟数据量成正比。

 

集群HA

通用的解决方案是主导备份切换,采用HA软件,使得失效的主redis可以快的切换至打redis上。主从数据的共同使用复制机制,该场面可以做读写分离。

脚下于复制方面,存在的一个题目是以遇见网络不平静的场面下,Slave和Master断开(包括闪断)会导致Master需要拿内存中的数据总体又生成rdb文件(快照文件),然后传输给Slave。Slave接收完Master传递过来的rdb文件后会拿自身的内存清空,把rdb文件再次加载到内存中。这种办法效率比低下,在背后的前景版Redis2.8作者就实现了部分复制的职能。

2) 关系项目数据库

关联项目数据库在满足并作性的以,也要满足事务性,以mysql数据库也条例,讲述架构设计原理,在性能方面的考虑,以及哪满足可用性的要求。 

Ø mysql的架构原理(innodb)

以架设上,mysql分为server层和贮引擎层。

Server层的架构对于不同的存储引擎来讲还是同一的,包括连日来/线程处理、查询处理(parser、optimizer)以及其它系统任务。存储引擎层产生众多栽,mysql提供了蕴藏引擎的插件式结构,支持多存储引擎,用之绝广泛的凡innodb和myisamin;inodb主要面向OLTP方面的使,支持事务处理,myisam不支持工作,表锁,对OLAP操作速度快。

以下重点针对innodb存储引擎做连锁介绍。

 

 图片 553

 

以线程处理地方,Mysql是多线程的架构,由一个master线程,一个锁监控线程,一个左监控线程,和多单IO线程组成。并且针对一个连接会开启一个线程进行服务。io线程又分为省随机IO的insert buffer,用于工作控制的近乎于oracle的redo log,以及多单write,多单read的硬盘和内存交换的IO线程。

每当内存分配者,包括innodb buffer pool ,以及log buffer。其中innodb buffer pool包括insert buffer、datapage、index page、数据字典、自适应hash。Log buffer用于缓存事务日志,提供性。

在数据结构方面,innodb包括表空间、段、区、页/块,行。索引结构是B+tree结构,包括二级索引和主键索引,二级索引的叶子节点是主键PK,根据主键索引的叶子节点指向存储的数据块。这种B+树存储结构可以又好的满足随机询问操作IO要求,分为数据页和二级索引页,修改二级索引页面涉及到任意操作,为了增进写副常的特性,采用insert buffer做顺序的写入,再由后台线程以自然频率将多独插入合并到二级索引页面。为了保证数据库底一致性(内存和硬盘数据文件),以及缩短实例恢复的岁月,关系项目数据库还有一个checkpoint的职能,用于把内存buffer中之前的脏页按照比例(老的LSN)写副磁盘,这样redolog文件之LSN以前的日记就可让埋了,进行巡回使用;在失效恢复时,只待由日记被LSN点进行恢复即可。

每当工作特性支持上,关系项目数据库需要满足ACID四只特点,需要基于不同的工作并发和数码可见性要求,定义了不同之作业隔离级别,并且距离不上马对资源争用的锁机制,要避生出死锁,mysql在Server层和仓储引擎层做并作控制,主要反映于宣读写锁,根据锁粒度不同,有各个级别之沿(表锁、行锁、页锁、MVCC);基于提高并发性能的考虑,使用多本出现控制MVCC来支持工作的割裂,并基于undo来实现,在召开事情回滚时,也会见为此到undo段。mysql 用redolog来保证数据的写入的习性与失效恢复,在修改数据时不过待改内存,再把修改行为记录到业务日志被(顺序IO),不用每次将数据修改本身持久化到硬盘(随机IO),大大提高性能。

以可靠性方面,innodb存储引擎提供了点滴糟糕写机制double writer用于防止在flush页面到囤上面世的荒谬,解决磁盘half-writern的问题。

 

Ø 对于高并发高性能的mysql来讲,可以当多独维度进行性能方面的调优。

a、硬件级别,

日志与数据的积存,需要分开,日志是各个的描摹,需要开raid1+0,并且用buffer-IO;数据是离散的读写,走direct IO即可,避免运动文件系统cache带来的出。

积存能力,SAS盘raid操作(raid卡缓存,关闭读cache,关闭磁盘cache,关闭预读,只所以writeback buffer,不过用考虑充放电的题材),当然如果数量规模无怪,数据的存储可以为此便捷的装置,Fusion IO、SSD。

对数据的写入,控制脏页刷新的频率,对于数据的读取,控制cache hit率;因此要估算系统要的IOPS,评估需要之硬盘数量(fusion io上至IOPS 在10w以上,普通的硬盘150)。

Cpu方面,单实例关闭NUMA,mysql对多按的支撑不是太好,可以本着几近实例进行CPU绑定。

b、操作系统级别,

水源和socket的优化,网络优化bond、文件系统、IO调度

innodb主要为此当OLTP类应用,一般都是IO密集型的行使,在滋长IO能力的基础及,充分利用cache机制。需要考虑的情有,

当保证系统可用内存的功底及,尽可能的扩展innodb buffer pool,一般设置也大体内存的3/4

文件系统的采取,只以记录事务日志的时刻用文件系统的cache;尽量避免mysql用到swap(可以用vm.swappiness=0,内存紧张时,释放文件系统cache)

IO调度优化,减少非必要之短路,降低随机IO访问的延时(CFQ、Deadline、NOOP)

c、server以及存储引擎级别(连接管理、网络管理、table管理、日志)

包括cache/buffer、Connection、IO

d、应用级别(比如索引的考虑,schema的优化适当冗余;优化sql查询导致的CPU问题以及内存问题,减少锁的限制,减少回表扫描,覆盖索引)

Ø 于赛可用实践方面,

支持master-master、master-slave模式,master-master模式是一个看成主负责读写,另外一个看成standby提供灾备,maser-slave是一个看作主提供写操作,其他几只节点作为读操作,支持读写分离。

对于节点主备失效检测与切换,可以行使HA软件,当然也可以从再周密粒度定制的角度,采用zookeeper作为集群的和谐服务。

对分布式的系来讲,数据库主备切换的一致性始终是一个问题,可以发以下几种植方法:

a、集群方式,如oracle的rack,缺点是比较复杂

b、共享SAN存储方,相关的数据文件和日志文件都在共享存储上,优点是主备切换时数保持一致,不会见掉,但出于备机有一段时间的拉扯于,会起浅之免可用状态

c、主备进行多少并的方,常见的凡日记的共,可以保障热备,实时性好,但是切换时,可能出一对数据没有共同过来,带来了数据的一致性问题。可以当操作主数据库的又,记录操作日志,切换至备时,会跟操作日志做只check,补一起未共同过来的多少;

d、还有平等栽做法是备库切换到主库的regolog的储存上,保证数据不丢。

数据库主从复制的频率在mysql上无是无比强,主要因是工作是从严保持顺序的,索引mysql在复制方面连日志IO和relog log两单过程还是单线程的串行操作,在数额复制优化点,尽量减少IO的熏陶。不过到了Mysql5.6版,可以支撑以不同之仓库上的并行复制。

Ø 基于不同工作要求的存取方式

平台工作受,不同的事情产生两样之存取要求,比如典型的点滴坏事情用户以及订单,用户一般来讲总量是可控的,而订单是时时刻刻地递增的,对于用户表首先利用分库切分,每个sharding做相同预示多读,同样于订单因再也多需要的凡用户查询好的订单,也需要依照用户展开切分订单库,并且支持一预示多读。

于硬件存储方,对于工作日志因是逐一写,闪存的优势于硬盘高不了多少,所以使用电池维护之写缓存的raid卡存储;对于数据文件,无论是对用户要订单都见面有大气的自由读写操作,当然加大内存是一个方面,另外可以行使高效的IO设备闪存,比如PCIe卡 fusion-io。使用闪存也符合在单线程的载重着,比如主从复制,可以对由节点配置fusion-IO卡,降低复制的延。

于订单业务来讲,量是不断递增的,PCIe卡存储容量比较少,并且订单业务的温数据只有最近一段时间的(比如靠近3独月的),对斯这里列两种缓解方案,一栽是flashcache方式,采用基于闪存和硬盘存储的开源混合存储方,在闪存被存储热点的数目。另外一栽是得定期将一直的数额导出到分布式数据库HBase中,用户以询问订单列表是多年来底多寡从mysql中收获,老的数据可打HBase中询问,当然需要HBase良好的rowkey设计为适应查询需要。

 

 

3) 分布式数据库

对此数据的高并发的访问,传统的涉及项目数据库提供读写分离之方案,但是带来的确实数据的一致性问题提供的数码切分的方案;对于进一步多的海量数据,传统的数据库采用的是分库分表,实现起来比较复杂,后期如果连的进展搬迁保护;对于高可用和伸缩方面,传统数码采取的是主备、主从、多主的方案,但是我扩展性比较差,增加节点和宕机需要展开数量的迁移。对于以上提出的这些题目,分布式数据库HBase有一样仿到的缓解方案,适用于大并发海量数据存取的渴求。

 

Ø HBase

冲列式的短平快存储降低IO
一般性的查询不待一行的百分之百字段,大多数单纯需要几单字段
针对和面向行的存储系统,每次查询都见面尽数额取出,然后重新从中选出需要的字段
面向列的贮存系统可单独查询有平等列,从而大大降低IO
提高压缩效率
同列数据具有老高之相似性,会增多压缩效率
Hbase的诸多特点,都是由列存储决定的

高性能

LSM Tree

抱高速写的情景

 图片 554

 

大一致的数目访问

MVCC

HBase的一致性数据看是经过MVCC来兑现的。

HBase在写多少的历程遭到,需要通过好几个阶段,写HLog,写memstore,更新MVCC;

只有来更新了MVCC,才好不容易真的memstore写成功,其中工作的割裂需要发mvcc的来支配,比如读数据未可以收获别的线程还非提交的数据。

高可靠

HBase的数量存储基于HDFS,提供了冗余机制。

Region节点的宕机,对于内存中的数码还非flush到文件被,提供了牢靠的东山再起机制。

图片 555

  

 

可是伸缩,自动切分,迁移

通过Zookeeper定位目标Region Server,最后一定Region。 

Region Server扩容,通过以自身发布到Master,Master均匀分布。

 

可用性

存在单点故障,Region Server宕机后,短日外该server维护的region无法访问,等待failover生效。 

经Master维护各Region Server健康状况和Region分布。

差不多只Master,Master宕机有zookeeper的paxos投票机制选下同样无Master。Master就算全宕机,也未影响Region读写。Master就担任一个电动运维角色。

HDFS为分布式存储引擎,一备三,高可靠,0数如约丢失。

HDFS的namenode是一个SPOF。

啊免单个region访问过于频繁,单机压力过十分,提供了split机制

HBase的写入是LSM-TREE的架构方式,随着数据的append,HFile越来越多,HBase提供了HFile文件进行compact,对过期数据进行割除,提高查询的习性。

Schema free

HBase没有像提到项目数据库那样的严酷的schema,可以肆意的加码以及去schema中之字段。

 

HBase分布式数据库,对于二级索引支持之未太好,目前单纯支持在rowkey上之目,所以rowkey的计划性于查询的性能来讲非常主要。

7. 管制以及配置安排

合并的配置库

布置平台

 

 

8. 监控、统计

 

大型分布式系统涉及各种装备,比如网络交换机,普通PC机,各种型号的网卡,硬盘,内存等等,还有使用工作层次之监察,数量好多的时候,出现谬误的票房价值也会见更换充分,并且有点监控之时效性要求于高,有些上秒级别;在大气底数据流被需要过滤异常的数,有时候为对数码会开展上下文相关的复杂性计算,进而决定是否需要报警。因此监控平台的习性、吞吐量、已经可用性就较重要,需要统筹统一之整体的监察平台对网开展逐层次之监督。

 

阳台的数码分类

动用工作级别:应用事件、业务日志、审计日志、请求日志、异常、请求业务metrics、性能度量

网级别:CPU、内存、网络、IO

 

时效性要求

阀值,告警:

实时计算:

近实时分钟计算

按照小时、天之离线分析

实时查询

 

架构

节点中Agent代理可以接到日志、应用之轩然大波以及由此探针的法收集数据,agent采集数据的一个原则是暨事情应用的流水线是异步隔离的,不影响交易流程。

数量统一通过collector集群进行采访,按照数据的例外档次分发到不同的算计集群开展处理;有些数据时效性不是那么大,比如按小时进行统计,放入hadoop集群;有些数据是告流转的跟踪数据,需要好查询的,那么就好放入solr集群进行索引;有些数据要开展实时计算的继告警的,需要停放storm集群被展开拍卖。

数码通过计量集群处理后,结果存储到Mysql或者HBase中。

监控之web应用得拿监控之实时结果推送到浏览器被,也足以供API供结果的展现和查找。

 图片 556

 

笔者介绍:半路学IT,做开发3年,先下车于平等下共享单车店,做后台开发!

 

 我开了一个公众号,欢迎各位有志同道合朋友,关注!不定期分享工作,和自家得故事!

 

图片 557