系列文章
想要Scalabilty嗎？拿東西來換吧！
一個系統走向分散式，一定有其不得不為的理由。Scalability是最常見的理由之一。 我先簡單的將Scalabilty的需求分成兩種： Data Scala...
Day 2: 分散式系統的面向
昨天的重點歸納一句話就是：分散式系統都是特化的，而不是通用的。所以不同的設計決策就會衍生出不同用途的系統。 也如同昨天所說，我先大致將分散式系統分種兩種：資料系...
Day 3: Partition
分散式資料系統的兩個問題根源：partition 和 replication。 先談partition。當資料放不進一台機器，或是對資料的運算太過耗時，單台機器...
Day 4: 為什麼有有些時候不要把query灑到所有機器上平行處理？
昨天講到partition，事實上partition比較常用在write需求高的應用(平行寫)，這是為什麼呢？ 以前同事問過一個問題：既然有多台機器，那當然是把...
Day 5: 資料切割的metadata管理
啊啊 今天要談什麼呢？ 來談談資料切割的metadata好了。 現在有好幾台機器，都必須要follow同一套的資料切割方式，這個切割方式存在metadata中。...
Day 6: Replication
今天來談談資料複製吧 資料複製是維持可用性的方法，因為資料複製好幾份到不同機器，所以只要有一台機器還在，資料就拿的到。 但只要有資料複製，就一定會有延遲的狀況，...
Day 7: 無強一致性 及 無法決定執行順序 帶來的問題
昨天講到多數系統不允許在副本寫入，因為如果有好幾個寫入同時發生在不同的節點上，資料會不一致。就算能忍受資料不一致，也缺乏一個跨節點且精確同步的時鐘來協調出這些寫...
Day 8: 最終一致性
昨天講到執行時序的問題。當需要解決資料時序的問題時，表示已經放棄強一致性 (Strong Consistency)了，轉而只追求最終一致性 (Eventuall...
Day 9: CAP Theorem
CAP Theorem 的 CAP 分別是指： C (Strong Consistency): 在任何時候，從叢集中的任兩個節點得到的狀態都是一樣的。 A (...
Day 10: In-Memory data
本來今天應該要寫 Zookeeper 的，不過看到這是第10天，想說來點特別的。所以臨時插進來這個題目。 這個題目我不想講太多，只是想丟個問題給大家來討論一下。...