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Kafka容错测试

杀死broker2模拟容错 [hadoop@hadoop000 tmp]$ kill -9 3310 #领导权已切换到关注者之一,并且节点2不再位于同步副本集中: [hadoop@hadoop000 broker-list hadoop000:9093,hadoop000:9094,hadoop000:9095 --topic my-replicated-topic hello 至此说明 Kafka的容错是完全有保障的

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分布式CAP原理:一致、可用、分区容错

目录 CAP概念 分区容错(Partition tolerance) 一致(Consistency) 可用(Availability) 一致和可用之间的矛盾 使用场景 ---- CAP概念 -- CAP由以下三个指标组成: C(Consistency):一致 A(Availability):可用 P(Partition tolerance):分区容错 CAP之间的关系,如图: 可以看出,CAP 分区容错(Partition tolerance) ---- 分区容错,意思是允许分区之间的通信失败。 一致和可用之间的矛盾 ---- 一致和可用不能同时做到的原因是:出现了分区容错,也就是可能通信失败。 在设计分布式系统时,如果追求一致,那么无法保证所有分区的可用;如果追求所有分区的可用,那么就没法做到一致

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    理解分布式一致:拜占庭容错与PBFT

    之前的几篇文章我们讲了分布式协议里面的Paxos协议和Raft协议。这两个协议主要适用于可信节点的情况,所谓可信节点就是节点只会出现因为系统或者网络问题的宕机情况,不会有恶意节点。 这个问题就叫做拜占庭将军问题,是指在不可信任环境下的分布式一致性问题。 这里我想强调一点,分布式一致是指各个节点之间的数据同步一致,跟数据正确与否没有关系。 拜占庭容错BFT 拜占庭容错分布式协议的一种属性,如果这种协议可以解决不可信任环境下的分布式一致性问题,那么它就是拜占庭容错。 PBFT(Practical Byzantine Fault Tolerance) PBFT是拜占庭容错的一种实现。它的性能很高并且低延时,能够解决不信任节点的问题。 其有如下几个特征: 1. PBFT 的优点 一致结果一旦产出,不会更改。

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    Calendar类的容错

    Calendar.getInstance(); cal.set(Calendar.MONTH,13);//1 System.out.println(cal.getTime()); cal.setLenient(false);//关闭容错 System.out.println(cal.getTime()); } } 运行结果 1 处修改后,可以正常输出时间: Mon Feb 11 21:32:02 CST 2019,并且导致YEAR字段+1 2 处关闭容错

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    产品容错设计原则

    随着互联网的飞速发展,越来越多产品尤其是2C类产品更加注重用户体验,其中错误对用户体验的影响是灾难的,在此我总结出一些容错设计原则供大家参考和探讨。 ? 一、容错概念及重要 对于容错,大家可能不太清楚是什么概念,但当提到可用时,那么大部分设计师都会比较熟悉这个词的含义。 可用是产品/系统重要的质量指标,是产品对用户来说有效、易学、高效、好记、少错和令人满意的程度。容错其实就是可用之中细分的一个模块,是专门针对出错的研究。 容错的定义为: 容错是产品对错误操作的承载性能,即一个产品操作时出现错误的概率和错误出现后得到解决的概率和效率。 容错最初应用于计算机领域,它的存在能保证系统在故障存在的情况下不失效,仍然正常工作。产品容错设计能使产品与人的交流或人与人借助产品的交流更加流畅。

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    理解分布式一致:拜占庭容错与PBFT

    之前的几篇文章我们讲了分布式协议里面的Paxos协议和Raft协议。这两个协议主要适用于可信节点的情况,所谓可信节点就是节点只会出现因为系统或者网络问题的宕机情况,不会有恶意节点。 这个问题就叫做拜占庭将军问题,是指在不可信任环境下的分布式一致性问题。 这里我想强调一点,分布式一致是指各个节点之间的数据同步一致,跟数据正确与否没有关系。 拜占庭容错BFT 拜占庭容错分布式协议的一种属性,如果这种协议可以解决不可信任环境下的分布式一致性问题,那么它就是拜占庭容错。 PBFT(Practical Byzantine Fault Tolerance) PBFT是拜占庭容错的一种实现。它的性能很高并且低延时,能够解决不信任节点的问题。 其有如下几个特征: 1. PBFT 的优点 一致结果一旦产出,不会更改。

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    分布式系统设计权衡之CAP(一致,可用,分区容错)

    https://blog.csdn.net/Sun_P0/article/details/50221787 写在最前: 1.为什么学习并记录分布式设计理念一系列相关的东西 在日常工作中系统设计评审的时候 2.准备说哪些东西 分布式系统设计在评审时,争论得最多的地方,其实也就是著名的cap理论,本文也主要对CAP理论加以自己的理解和应用 CAP理论 什么是分布式系统 部分在不同的节点上,通过网络协同工作的系统叫做分布式系统 更新操作成功并返回客户端完成后,分布式的所有节点在同一时间的数据完全一致 可用: 读和写操作都能成功 分区容错:再出现网络故障导致分布式节点间不能通信时,系统能否继续服务 CAP的是什么关系 在分布式系统的设计中,没有一种设计可以同时满足一致,可用,分区容错 3个特性 注意:不要将弱一致,最终一致放到CAP理论里混为一谈(混淆概念的坑真多) 弱一致,最终一致 你可以认为和CAP 假设DB的更新操作是同时写北京和广州的DB都成功才返回成功 在没有出现网络故障的时候,满足CA原则,C 即我的任何一个写入,更新操作成功并返回客户端完成后,分布式的所有节点在同一时间的数据完全一致

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    分区容错和可用的区别

    分区容错: 因为网络等硬件引起的问题,一台服务器崩溃了,保证能在其他服务器上也能顺利完成业务。 可用: 因为软件代码层面的问题,一台服务器上的服务崩溃了,保证能在其他服务器上完成该业务。 区别: 分区容错更偏向于硬件引起的问题 可用更偏向于软件代码层面的问题 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/164324.html原文链接:https

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    日请求8亿Web流量分布式系统的高容错实践

    容错其实是系统健壮的重要指标之一,而本文会主要聚焦于“容错”能力的实践,希望对做技术的同学有所启发和帮助。 在发货场景,还会涉及分布式场景下的CAP(一致、可用、分区容错)问题,不过,我们的系统并非是一个电商服务,大部分的发货并没有强烈的一致性要求。 因此,总体而言,我们是弱化了一致性问题(核心服务,通过异步重试的方式,达到最终一致),以追求可用和分区容错的保证。 六、业务层面的容错 如果系统架构设计层面的“容错”我们都搭建完善了,那么再继续下一层容错,就需要根据实际的业务来进行,因为,不同的业务拥有不同的业务逻辑特性,也能够导致业务层面的各种问题。 容错的核心价值,除了增强系统的健壮外,我觉得是解放技术人员,尽可能让我们不用凌晨起来处理告警,或享受一个相对平凡闲暇的周末。对于我们来说,要完全做到这点,还有很长的路要走,与君共勉。

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    并行分布式框架 Celery 之 容错机制

    0x00 摘要 Celery是一个简单、灵活且可靠的,处理大量消息的分布式系统,专注于实时处理的异步任务队列,同时也支持任务调度。本文介绍 Celery 的故障转移容错机制。 这里宣传一个同学的分布式函数调度框架,https://github.com/ydf0509/distributed_framework。非常优秀的实现。大家可以作为 Celery 的替代品。

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    CAP以及分区容错的含义「建议收藏」

    一个分布式系统里面,节点组成的网络本来应该是连通的。然而可能因为一些故障,使得有些节点之间不连通了,整个网络就分成了几块区域。数据就散布在了这些不连通的区域中。这就叫分区。 然而,要把数据复制到多个节点,就会带来一致的问题,就是多个节点上面的数据可能是不一致的。要保证一致,每次写操作就都要等待全部节点写成功,而这等待又会带来可用的问题。 总的来说就是,数据存在的节点越多,分区容忍性越高,但要复制更新的数据就越多,一致就越难保证。为了保证一致,更新所有节点数据所需要的时间就越长,可用就会降低。

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    云原生混沌工程 - 增强Kubernetes应用容错

    容错(Resilience/弹性)是指一个系统承受这些错误的能力 - 例如,一个高度容错的系统,一个由松散耦合的微服务构建的系统,它本身可以很容易地重新启动和扩展,在不影响用户的情况下克服这些错误。 混沌工程现在被认为是确保当今频繁变化和高度复杂的系统实现所需的容错的基本方法。通过混沌工程,可以在引起用户问题之前发现和纠正未预料到的故障场景。 出于这篇博客的目的,我想使用云原生的更技术的定义;在这里,云本地被定义为一种架构,其中的组件是松散耦合的微服务,更具体地说,部署在Kubernetes和相关项目编排的容器中。 与单元测试、集成测试和行为驱动测试一样,混沌测试是开发者在代码合并到存储库之前,执行负面测试场景以测试代码容错的一种测试哲学。混沌测试可以很容易地附加到应用程序。

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    一致(Consistency),可用(Avilable),分区容错(Tolerance of network Partition)

    网络摘抄理解: 一致:读操作总是能读取到之前完成的写操作结果,满足这个条件的系统称为强一致系统,这里的“之前”一般对同一个客户端而言; 可用:读写操作在单台机器发生故障的情况下仍然能够正常执行, 而不需要等待发生故障的机器重启或者其上的服务迁移到其他机器; 分区可容忍性:机器故障、网络故障、机房停电等异常情况下仍然能够满足一致和可用。 那么write X=1的写操作在Server 1和Server 2上都必须失败,这就是著名的CAP理论:在容忍网络分区的前提下,要么牺牲数据的一致,要么牺牲写操作的可用。 但Client C和Server 1之间也可能发生网络分区,这本质上是牺牲读可用换取写可用,并没有突破CAP理论。 可用:读写操作在单台服务器出问题后,在其他服务器上依然能够完成读写操作 重点在于:某个读写操作在出问题的机器上不能读写了,但是在其他机器可以完成 分区容错:单台服务器,或多台服务器出问题(主要是网络问题

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    PyTorch 分布式之弹性训练(6)---监控容错

    [源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(6)---监控/容错 目录 [源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(6)---监控/容错 0x00 摘要 0x01 总体逻辑 1.1 Node集群角度 弹性训练系列文章如下: [源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(1) --- 总体思路 [源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(2)---启动&单节点流程 [源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(3)---代理 [源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(4)---Rendezvous 架构和逻辑 [源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(5)---Rendezvous torch.mp.ProcessContext 的内部实现和如何启动我们并不在意,因为通过 start_processes 方法,torch.mp.ProcessContext 事实上已经启动了,我们把它当作一个功能黑盒子即可 0xFF 参考 云原生的弹性 AI 训练系列之二:PyTorch 1.9.0 弹性分布式训练的设计与实现 PyTorch Elastic源码阅读

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    Hystrix实现分布式系统中的故障容错

    Hystrix是什么 分布式服务系统通常会通过HTTP或RPC方式调用所依赖的服务,例如支付服务通过HTTP或RPC调用银行卡服务。 在高并发请求的情景下,依赖的服务可能会出现服务异常、网络连接缓慢、资源繁忙、暂时不可用、服务脱机等情况,这些异常情况将会严重影响整个线上系统的稳定性和可用,最糟糕的情况是产生服务雪崩效应。 复杂的分布式服务系统往往会依赖更多的其它服务,在高并发的情况下,如果没有做好隔离措施,这些依赖将会拖垮整个服务调用者。 Hystrix是Netflix的一个帮助解决分布式服务系统交互时超时处理和容错的类库,它具有降级和熔断的保护能力,可以优雅的解决上述问题。

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    分布式计算框架状态与容错的设计

    对于一个分布式计算引擎(尤其是7*24小时不断运行的流处理系统)来说,由于机器故障、数据异常等原因导致作业失败的情况是时常发生的,因此一般的分布式计算引擎如Hadoop、Spark都会设计状态容错机制确保作业失败后能够恢复起来继续运行 本文会尽量避免从官方文档的角度进行论述,而是尝试先跳出具体的框架,从原理上分析分布式计算引擎状态容错机制的设计思想。 因此,Flink设计了一套完全不同的分布式轻量级实现方式,并精巧地实现了各种一致语义。 分布式容错 延续这个思路,是否可以设计一个分布式容错机制呢?下图是一个多节点 的分布式任务,数据流从左至右。 ? 这个问题在流处理中被称为“一致语义”问题。

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    如何优雅的提高Python应用程序容错

    前言 如何优雅的提高程序的容错? 如果以上容错仍然未成功解析出结果,这时候加入定时重算功能,当数据传输层重传偷偷补上数据记录后,将进一步降低数据计算缺失率。更多装饰器详解见文末推荐阅读。 __ == '__main__': task_process() 结果 你肯定想到了,不管爬虫、数据重传、重算等应用场景,在处理异常问题及优化一般都会利用以上思想来提高应用程序的稳定性和容错

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    详解 CAP 定理 Consistency(一致)、 Availability(可用)、Partition tolerance(分区容错

    详解 CAP 定理 Consistency(一致)、 Availability(可用)、Partition tolerance(分区容错) CAP原则又称CAP定理,指的是在一个分布式系统中,Consistency (一致)、 Availability(可用)、Partition tolerance(分区容错),三者不可得兼。 分布式系统(distributed system)正变得越来越重要,大型网站几乎都是分布式的。 分布式系统的最大难点,就是各个节点的状态如何同步。 Partition tolerance 先看 Partition tolerance,中文叫做”分区容错”。 大多数分布式系统都分布在多个子网络。每个子网络就叫做一个区(partition)。 答案很简单,因为可能通信失败(即出现分区容错)。 如果保证 G2 的一致,那么 G1 必须在写操作时,锁定 G2 的读操作和写操作。只有数据同步后,才能重新开放读写。

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    详解 CAP 定理 Consistency(一致)、 Availability(可用)、Partition tolerance(分区容错)…

    CAP原则又称CAP定理,指的是在一个分布式系统中,Consistency(一致)、 Availability(可用)、Partition tolerance(分区容错),三者不可得兼。 分布式系统(distributed system)正变得越来越重要,大型网站几乎都是分布式的。 分布式系统的最大难点,就是各个节点的状态如何同步。 Partition tolerance 先看 Partition tolerance,中文叫做”分区容错”。 大多数分布式系统都分布在多个子网络。每个子网络就叫做一个区(partition)。 一般来说,分区容错无法避免,因此可以认为 CAP 的 P 总是成立。CAP 定理告诉我们,剩下的 C 和 A 无法同时做到。 Consistency Consistency 中文叫做”一致”。 答案很简单,因为可能通信失败(即出现分区容错)。 如果保证 G2 的一致,那么 G1 必须在写操作时,锁定 G2 的读操作和写操作。只有数据同步后,才能重新开放读写。

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    分布式系统的那些事儿(五) - 容错与故障

    分布式应用就没有这样的问题,就算某个节点出现故障,那么主备切换,替换主节点,整个系统还是照样运行,完全没有访问不了的现象。 要使系统达到一定的容错,那么 首先要实现的就是高可用,最简单的就是进行节点集群化,使用心跳机制让好的节点替换坏的节点。 其次要保证系统的稳定性,如果运维有事没事上去重启一次,这样也不太好吧(其实很多应用在一开始都是每周重启一次的) 然后整个系统平台的安全当然要提高,比如防CSRF攻击,防IIS攻击等等,安全一旦提高系统崩溃的几率也相应降低 最后就是系统的可维护,这个在我看来是最高级别的,一旦系统难以维护,那么开发人员以及运维人员的工作量是巨大的,甚至会出现有人不想维护而离职不干,这都是会发生的情况,所以一个系统的可维护非常考验架构师的能力

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