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从跟随者集群执行驻留在领导者集群上的Kusto函数

是指在Azure Data Explorer (ADX) 中的分布式查询处理过程中，跟随者集群可以执行领导者集群上的Kusto函数。

Kusto函数是一种用于数据查询和处理的可重用代码块。它们可以接受输入参数，并返回结果。Kusto函数可以在ADX中定义和使用，以便在查询中进行数据转换、计算和分析。

在分布式查询处理中，ADX将数据分布在多个集群中，其中一个集群作为领导者集群，其他集群作为跟随者集群。跟随者集群可以执行领导者集群上的Kusto函数，以便在查询过程中进行并行计算和数据处理。

这种架构的优势在于可以提高查询性能和可伸缩性。通过将计算任务分布到多个集群上，可以并行处理大量数据，并减少查询的响应时间。同时，跟随者集群的存在可以提高系统的容错性和可用性，即使领导者集群发生故障，查询仍然可以在跟随者集群上执行。

应用场景包括大规模数据分析、日志分析、实时监控和报警等。通过使用Kusto函数和分布式查询处理，可以高效地处理和分析大量的结构化和非结构化数据。

腾讯云提供了类似的云计算产品，例如TencentDB for TDSQL、Tencent Cloud Log Service等，它们可以用于存储和分析大规模数据，并提供了类似于ADX的分布式查询和函数处理功能。您可以访问腾讯云官方网站了解更多产品信息和使用指南。

参考链接：

  • Azure Data Explorer官方文档：https://docs.microsoft.com/azure/data-explorer/
  • TencentDB for TDSQL产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/tdsql
  • Tencent Cloud Log Service产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/cls
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通过一致性协调模块来保证集群中的各个机器上的日志模块的内容是一致的，而日志模块是由一系列的执行指令序列来组成的，因此如果所有的机器都按照日志模块的指令顺序进行应用，那么最后状态机里面的各个状态肯定也就是一致的了...2 raft的基础 raft也是采取了上述的状态机的模型，只是它使用了强领导人的机制，在集群中选择一个领导者，只由领导者从客户端接收处理数据，并将该数据复制到其他从属者的机器上，并在安全性的各种机制的保证下...当领导者出现问题的时候，会从集群中再推选中一名新的领导者，来重新进行集群的管理。下面我首先对raft的一些基本的概念进行一下介绍。...其中，领导者的作用刚才也大概介绍了，它是raft的集群的主要负责人，从客户端接收消息，并进行日志复制，和数据应用。同时一个领导者来需要通过不停的发送append消息来确保其跟随者与其保持一样的状态。...待选者是从跟随者到领导者的过度状态，确保集群中可以选择有且只有一个领导者。

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Raft 【转】

比如，日志条目只从领导者发送给其他的服务器。这种方式简化了对复制日志的管理并且使得 Raft 算法更加易于理解。 领导选举：Raft 算法使用一个随机计时器来选举领导者。...领导人从客户端接收日志条目，把日志条目复制到其他服务器上，并且当保证安全性的时候告诉其他的服务器应用日志条目到他们的状态机中。拥有一个领导人大大简化了对复制日志的管理。...领导者周期性的向所有跟随者发送心跳包（即不包含日志项内容的附加日志项 RPCs）来维持自己的权威。...如果一个跟随者在一段时间里没有接收到任何消息，也就是选举超时，那么他就会认为系统中没有可用的领导者,并且发起选举以选出新的领导者。...例如，具有函数式数据结构的状态机天然支持这样的功能。另外，操作系统的写时复制技术的支持（如 Linux 上的 fork）可以被用来创建完整的状态机的内存快照（我们的实现就是这样的）。

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用动图讲解分布式 Raft

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分布式系统必须知道的一个共识算法：Raft

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如何使用Zookeeper实现服务注册中心

ZAB协议是Zookeeper用来实现数据一致性的算法，它包含了两个可以无限重复的阶段： 第一个阶段是领导者选举阶段，此阶段集群中所有的机器通过一个选举过程来选择出一台被称为领导者的机器，而其他的机器被称为跟随者...当一旦半数以上的跟随者已经将其状态与领导者同步，则表明整个阶段已经完成。 第二个阶段是原子广播阶段，在此阶段，所有的写操作都首先会被转发给领导者，然后再由领导者通过广播更新至跟随者。...在集群运行过程中，如果领导者出现故障，其余的机器会选举出一个新的领导者，并与新的领导者一起继续提供服务。后面如果之前的领导者恢复正常，那它会成为一个跟随者。...从概念上讲，ZAB协议所做的就是确保对节点的每一个写操作都会被复制到集群中超过半数的机器上。如果少于半数的机器出现故障，则至少有一台机器会保存最新的状态，并且其余副本最终也会更新到这个状态。...Zxid具备全局递增性，它决定了分布式环境下更新操作的执行顺序。例如，如果Zxid a < Zxid b，那a一定发生在b之前。

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用动图讲解分布式 Raft

二、Raft 角色 2.1 角色 跟随者（Follower）：普通群众，默默接收和来自领导者的消息，当领导者心跳信息超时的时候，就主动站出来，推荐自己当候选人。...下面就开始讲解 Raft 算法选举领导者的过程。 四、选举领导过程 4.1 初始状态 初始状态下，集群中所有节点都是跟随者的状态。...第三步：节点 A 收到 3 次投票，得到了大多数节点的投票，从候选者成为本届任期内的新的领导者。...第四步：节点 A 作为领导者，固定的时间间隔给 节点 B 和节点 C 发送心跳信息，告诉节点 B 和 C，我是领导者，组织其他跟随者发起新的选举。...恢复为跟随者：如果一个候选人或者领导者，发现自己的任期编号比其他节点小，那么它会立即恢复成跟随者状态。

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Raft 共识算法3-日志复制

etcd 集群；支持多种键的视图；管理租约、用户、角色和权限。...当条目已被安全复制（如下所述）后，领导者将条目应用于其状态机并将该执行的结果返回给客户端。...一旦跟随者得知日志条目已提交，它会将条目应用于其本地状态机（按日志顺序）。我们设计了 Raft 日志机制来保持不同服务器上的日志之间的高度一致性。...所有这些操作都在通过 AppendEntries RPC 执行的一致性检查时发生。 领导者为每个跟随者维护一个 nextIndex，这是领导者将发送给该跟随者的下一个日志条目的索引。...这种日志复制机制展示了第 2 节中描述的理想的共识属性：只要大多数服务器正常运行，Raft 就可以接受、复制和应用新的日志条目； 在正常情况下，可以通过单轮 RPC 将新条目复制到集群的大多数； 单个慢速跟随者不会影响性能

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Raft: 寻找可理解的共识算法(完)

现在，领导者创建描述Cnew 的日志条目并将其复制到集群中是安全的。同样，这个配置一旦被看到，就会在每个服务器上生效。...第二个问题是，集群领导者可能不是新配置的一部分。在这种情况下，一旦它提交了Cnew 日志条目，领导者就会下台（返回到跟随者状态）。...幸运的是，这种情况在正常操作中不太可能发生：一个跟上领导者的追随者已经有了这个条目。然而，一个特别慢的跟随者或一个新加入集群的服务器（第6节）就不会有这样的情况。...我们对Raft的目标是实现可线性化的语义（每个操作看起来都是瞬时执行的，在其调用和响应之间的某个点上正好一次）。...然而，正如目前所描述的那样，Raft可以多次执行一个命令：例如，如果领导者在提交日志条目后但在响应客户端之前崩溃，客户端将用一个新的领导者重试该命令，导致它被第二次执行。

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Fabric区块链kafka共识入门 原

当然接下来还需要一个领导-跟随机制，领导者持有分区，跟随者则进行分区的复制。当领导者挂掉后，会有某个跟随者转变为新的领导者。...如果一个消费者订阅了某个主体，那么它怎么知道从哪个分区领导者来读取订阅的消息？ 答案在于zookeeper服务。...排序节点负责： 进行客户鉴权 允许客户端通过一个简单的接口写入或读取通道 执行配置交易的过滤与验证，实现通道的重新配置或创建新的通道 RPC - 即远程过程调用（Remote Procedure Call...），是一种用于调用其他机器上的服务而无需了解 通信与实现细节的通信协议，目的是像调用本地函数一样调用网络中其他机器上的函数 广播PRC - 交易提交调用，由排序节点执行 分发RPC - 交易分发请求，当交易由...OSN0已经有了交易foo，中继到kafka集群 此时OSN2将交易baz广播到集群中 最后，交易bar由OSN0发送到集群中 集群现在有三个交易，可以在图中看到三个交易的在日志中的位置偏移量 客户端发送分发请求

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如何在云中部署低延迟解决方案

图 1：指标面板：在测试设备上（一台配备 NVME SSD 的 i9 笔记本，使用 Minikube 和 Docker 驱动），我们看到第 99 个百分点的写到读的延迟在 40us 左右（从领导者到追随者的测量...在任何时候，其中一个节点被设置为 "领导者 "节点；领导者负责根据一些业务流程填充队列。当当前的领导者节点失败或从集群中移除时，其中一个 "跟随者 "节点将被提升为领导者。...就本演示而言，业务逻辑层只是在领导者时向队列写入一串数值，并作为跟随者将这些序列号输出。...集群必须提名一个领导者 Pod，负责填充队列，所以业务逻辑层参与 Consul 领导者的选举。...通过 Prometheus 发布的指标会被 Grafana 渲染成一个仪表盘。 图 1 显示了指标仪表板。你可以看到在这个快照中，replica-0 是领导者，其他副本是跟随者。

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金融级分布式数据库架构设计要点

正常情况下，系统中只有一个领导者，其他的节点全部都是跟随者，领导者处理全部客户端请求，跟随者不会主动发送任何请求，只是简单的响应来自领导者或者候选者的请求。...如果跟随者接收不到消息（选举超时），那么他就会变成候选者并发起一次选举。获得集群中大多数选票的候选者将成为领导者，领导者一直都会是领导者直到自己宕机了。...安全性 安全性指的是每台复制状态机都需要按照同样的顺序执行相同的指令，以保证每台服务器数据的一致性。假想一台跟随者在某段时间处于不可用状态，后来可能被选为领导者，这时就会造成之前的日志被覆盖。...日志条目只会从领导者传给跟随者，不会出现因为新领导者缺日志而需要跟随者向领导者传日志的情况，并且领导者从不会覆盖本地日志中已经存在的条目。...，对计算的散列值进行范围的匹配，大体思路是将数据节点和键的hash值都映射到0~2^32的圆环上，然后从映射值的位置开始顺时针查找，将数据保存到找到的第一个节点上。

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Zookeeper集群

假设有五台服务器组成的zookeeper集群,它们的id从1-5,同时它们都是最新启动的,也就是没有历史数据,在存放数据量这一点上,都是一样的.假设这些服务器依序启动,来看看会发生什么 。...启动后我们查询一下每个实例的运行状态 先查询第一个服务 ? Mode为follower表示是跟随者（从） 再查询第二个服务Mod 为leader表示是领导者（主） ?...查询第三个为跟随者（从） ? 5模拟集群异常 （1）首先我们先测试如果是从服务器挂掉，会怎么样 把3号服务器停掉，观察1号和2号，发现状态并没有变化 ?...2号服务器会再次成为新的领导吗？我们看结果 ? ? 我们会发现，2号服务器启动后依然是跟随者（从服务器），3号服务器依然是领导者（主服务器），没有撼动3号服务器的领导地位。...由此我们得出结论，当领导者产生后，再次有新服务器加入集群，不会影响到现任领导者。 Dubbox连接zookeeper集群 修改服务提供者和服务调用者的spring 配置文件

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ZooKeeper集群搭建

目录 1 搭建要求 2 准备工作 3 配置集群 4 启动集群 5 模拟集群异常 ---- 1 搭建要求 真实的集群是需要部署在不同的服务器上的，但是在我们测试时同时启动很多个虚拟机内存会吃不消，所以我们通常会搭建伪集群...Mod 为leader表示是领导者（主） /usr/local/zookeeper-cluster/zookeeper-2/bin/zkServer.sh status  查询第三个为跟随者（从） /...由此得出结论，3个节点的集群，有一个从服务器挂掉，集群正常。 2、我们再把1号服务器（从服务器）也停掉。...由此得出结论，3个节点的集群，2个从服务器都挂掉，主服务器也无法运行。因为可运行的机器没有超过集群总数量的半数。 3、我们再次把1号服务器启动起来。...（从服务器），3号服务器依然是领导者（主服务器），没有撼动3号服务器的领导地位。

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