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分布式服务器挂掉时如何感知用户在线状态?
沧月灬张煜
2018-09-07 07:14:36
当分布式服务器中的data服务器挂掉重新拉起来的时候,
data服务需要从缓存中选择性的加载当前在线的用户数据到内存中,
假设只有data服务有缓存操作的权限,
请问如何实现data服务器读取数据的时候感知用户上下线的功能?
单个用户数据量极小, 但用户总量极大
服务的框架如图:
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分布式服务器挂掉时如何感知用户在线状态?
当分布式服务器中的data服务器挂掉重新拉起来的时候, data服务需要从缓存中选择性的加载当前在线的用户数据到内存中, 假设只有data服务有缓存操作的权限, 请问如何实现data服务器读取数据的时候感知用户上下线的功能? 单个用户数据量极小, 但用户总量极大 服务的框架如图:
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636f6c696e
2018-09-12
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在汇聚点搞个bitmap吧
NexTor
2018-09-11
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是不是可以做一个User Server来连接dispatch server,用来记录在线user的登录情况,如果data server重启,可以从user server获取在线user名来加载用户信息。
或是Access Server中记录在线User id,当data server重启成功,通知各Access Server将在线的User id发送给data server来重新加载信息。
我的想法是肯定得找一个地方保存以下在线的User id,当data server 重启后,可以获取过来重新加载信息。
AlbertS
2018-09-11
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不太明白,是为了保证状态一致吗?
walkonthesky
2018-09-11
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调整架构,用户状态用分布式session管理起来即可
【Redis
分布式
锁血案】主节点挂了还没释放锁怎么办?这才是正确的解决姿势!
传统Redis单节点锁存在主从切换导致锁失效的风险(异步复制机制造成)。解决方案包括: 1️⃣ RedLock算法:通过多个独立Redis节点投票机制确保锁一致性,推荐使用Redisson实现 2️⃣ Zookeeper强一致锁:基于CP模型提供更高可靠性 3️⃣ 业务兜底机制:结合幂等校验、锁续命等策略。注意避免锁误删、忽略过期
时
间等常见错误。不同场景选择方案:高性能场景用RedLock、强一致性需求用Zookeeper、简单场景可用Redis单实例最终建议:
分布式
锁需配合幂等、补偿等机制形成完整解决方案
(快手一面)
分布式
系统是什么?为什么要
分布式
系统?
分布式
环境下会有哪些问题?
分布式
系统是如何实现事务的?
分布式
系统是由多个互通的节点(即计算机
服务器
)组成的系统 不同的业务模块部署在不同的
服务器
上,甚至同一个业务模块也会 拆分 成多个子业务,部署在不同的
服务器
上,从而来解决 高并发 的问题,提供 可扩展性 以及 高可用性。
什么是
分布式
锁?几种
分布式
锁分别是怎么实现的?
一、什么是
分布式
锁: 1、什么是
分布式
锁:
分布式
锁,即
分布式
系统中的锁。在单体应用中我们通过锁解决的是控制共享资源访问的问题,而
分布式
锁,就是解决了
分布式
系统中控制共享资源访问的问题。与单体应用不同的是,
分布式
系统中竞争共享资源的最小粒度从线程升级成了进程。 2、
分布式
锁应该具备哪些条件: 在
分布式
系统环境下,一个方法在同一
时
间只能被一个机器的一个线程执行 高可用的获取锁与释放锁 高性能的获取锁与释放锁 具备可重入特性(可理解为重新进入,由多于一个任务并发使用,而
分布式
(三)Nginx
服务器
nginx介绍 主要功能:Web
服务器
、代理
服务器
、动静分离、负载均衡等
浅析
分布式
系统的架构及常用方案(多台
服务器
的配合)
导读高吞吐、高并发、低延迟和负载均衡(大量
用户
访问同一个互联网业务)
分布式
系统提高承载量的基本手段(分层模型、并发模型)硬件故障率资源利用率(集群系统的扩充和缩容)消息队列服务(两个进程间的通信摒弃TCP和UDP,而使用消息队列机制) 搞懂
分布式
技术开篇:浅析
分布式
系统的架构及常用方案 导读 我们常常会听说,某个互联网应用的
服务器
端系统多么牛逼,比如QQ、微信、淘宝。那么,一个互联网应用的
服务器
端系统,到底牛逼在什么地方?为什么海量的
用户
访问,会让一个
服务器
端系统变得更复杂?本文就是想从最基本的地方开始.
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