go-sqlite3を使ってCloud Spannerエミュレーターを作ってみた / Cloud Spanner emulator with go-sqlite3
AmazonでMartin Kleppmann, 斉藤 太郎, 玉川 竜司のデータ指向アプリケーションデザイン ―信頼性、拡張性、保守性の高い分散システム設計の原理。アマゾンならポイント還元本が多数。Martin Kleppmann… 手軽に扱えるデータの量や種類が増える一方、CPUの性能はムーアの法則通りには成長しなくなり、大規模データ処理では、多数のマシンを活用する分散処理が欠かせなくなってきました。クラウドの普及とともに多数のマシンを自ら調達せずとも分散システムを構築できるようにもなっています。 しかし驚くべきことに、今までこの分野に入門するための定番の書籍がありませんでした。分散処理にデータ処理が加わる融合分野である上、オープンソースプロジェクトの進化も速く、専門家同士でも共通の理解を構築するのが非常に難しかった分野です。この本を上手に使うと、既存のOSSプロジェクトの位置付けや、
いつも心に冪等性。古橋です。 リトライと冪等性のデザインパターンの完結編です。 だいぶ間が空いてしまいましたが! 最後に冪等性を実装する汎用的な実装手法についてまとめていきます。 パターン6:操作ログとリクエストIDでUPDATEを冪等にする 同じIDで識別される値がUPDATEされる場合、つまりmutableである値の管理は、一般に冪等に行うのが難しい。 例えば、ユーザーごとに「最後に購入したアイテム」を更新する操作を考えてみると: 1. ユーザーAが最後に購入したアイテムをアイテム1に変更する(UPDATE) 2. ユーザーAが最後に購入したアイテムをアイテム2に変更する(UPDATE) この操作に何の対策もなくリトライを実装した場合、後続のUPDATE処理の結果を古い内容で上書きしてしまう可能性がある: 1. ユーザーAが最後に購入したアイテムをアイテム1に変更する(UPDATE)→
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く