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Zookeeper 分布式应用

Zookeeper简介 这篇文章是旨在为那些想要利用Zookeeper协调服务能力进行分布式应用创建的开发者的入门指导,包括一些理论性和实践性的内容。 文章的后四部分包含一些训练性的编程内容,包括: zookeeper操作指引 绑定关系 项目结构 常见问题及解决 一、zookeeper数据结构 zookeeper本身是一种层次性的命名空间结构,非常类似于分布式文件系统 附注:在分布式应用机制中,一个node可以代表一个host地址,一台服务器,集合中的一员,一个客户端进程等,zookeeper中znodes代表数据节点,servers对应组成zookeeper服务的机器 容器节点:3.6.0之后增加 容器节点是专门为了应用于leader选举,分布式锁等而添加的特殊节点形式。

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    分布式应用框架 Dapr

    微服务架构已成为构建云原生应用程序的标准,微服务架构提供了令人信服的好处,包括可伸缩性,松散的服务耦合和独立部署,但是这种方法的成本很高,需要了解和熟练掌握分布式系统。 Dapr是一种可移植的,事件驱动的,无服务器运行时,用于构建跨云和边缘的分布式应用程序。 微软想通过这个设定一个构建微服务应用的规则。从根本上确立你开发的每一个应用的独立性。 Dapr 运行.NET 应用程序 演示Dapr的服务调用,在终端中切换到项目目录,然后使用dapr启动应用 C:\workshop\Github\dotnet-sdk\samples\AspNetCore 注意: 以上dapr run命令,通过app-id指定了应用的ID,通过app-port指定了应用的端口(webapi默认使用5000作为http端口),后跟dotnet run命名启动当前项目。

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    ZooKeeper分布式应用

    一、Zookeeper是什么 Zookeeper是一个高性能的分布式系统的协调服务。它在一个简单的接口里暴露公共服务:像命名、配置管理、同步、和群组服务,所以你没有必要从头开始实现它们。 二、Zookeeper分布式锁的实现原理 利用临时顺序节点实现Zookeeper分布式锁。 unlock过程 6、将自己id对应的节点删除即可,对应的下一个排队的节点就可以收到Watcher事件,从而被唤醒得到锁后退出 ZooKeeper的几个特性让它非常合适作为分布式锁服务 zookeeper 三、Zookeeper分布式应用 Curator是Netflix公司开源的一个Zookeeper客户端,与Zookeeper提供的原生客户端相比,Curator的抽象层次更高,简化了Zookeeper java.util.concurrent.TimeUnit; /** * @author: 会跳舞的机器人 * @date: 2017/6/22 10:16 * @description:账户分布式

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    PyTorch 分布式(4)------分布式应用基础概念

    [源码解析] PyTorch 分布式(4)------分布式应用基础概念 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(4)------分布式应用基础概念 0x00 摘要 0x01 基本概念 0x02 设计思路 在这个简短的教程中,我们将介绍 PyTorch 的分布式包。我们将看到如何设置分布式,使用不同的通信策略,并了解包的一些内部结构。 Store : 分布式包(distributed package)有一个分布式键值存储服务,这个服务在组中的进程之间共享信息以及初始化分布式包 (通过显式创建存储来作为init_method的替代)。 下面是答案: 经验法则 使用 NCCL 后端进行分布式GPU训练 使用 Gloo 后端进行分布式CPU训练。 如果 GPU 主机 具有以太网互连 使用 NCCL,因为它目前提供了最好的分布式 GPU 训练性能,特别是对于多进程单节点或多节点分布式训练。

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    Java分布式应用:Java分布式通讯方式

    第一部分 Java分布式通讯的方式 1.基于消息方式实现系统间通讯 a.数据传输部分 : TCP/IP 、UDP/IP TCP(端口号为23)与UDP(端口号为53)的区别 TCP面向连接(如打电话要先拨号建立连接 且按序到达;UDP尽最大努力交付,即不保证可靠交付 TCP面向字节流,实际上是TCP把数据看成一连串无结构的字节流;UDP是面向报文的UDP没有拥塞控制,因此网络出现拥塞不会使源主机的发送速率降低(对实时应用很有用 有效请求线程(立即、委托OS) 同步 vs 异步 同步:JAVA自己处理IO读写 异步: 将IO读写委托给OS(系统) 阻塞 (不立即返回) vs 非阻塞(立即返回) 阻塞:利用缓冲区先读写资源 ,再通知应用

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    分布式id介绍及应用

    zookeeper的分布式命名服务,典型的应用场景有: (1)提供分布式JNDI的API目录服务功能。 可以把系统中各种API接口服务的名称、链接地址放在zookeeper的树形分层结果中,提供分布式的API调用能力。著名的分布式框架,就是应用了zookeeper的分布式的JNDI能力。 相应的,单例每秒的序列号数量有所减少,只有2048个,不过对大部分应用也是够用的。 另外补充解释下,为啥要用这么多位数用于避免worker id重复,实际部署的系统一般也就几百几千台机器/虚拟机,直接为不同的应用指定不同的id不就完了吗? 这主要是考虑在Spring Cloud或者k8s这样的环境里,每个应用是有可能同时开好几个实例的,如果worker id是硬编码或者固定配置的,那所有相同应用的实例都会是相同的worker id,肯定会造成

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    分布式应用,ZooKeeper做了什么?

    一个分布式应用,发生局部故障是非常麻烦的事。一个数据包在节点之间传递,网络故障,发送方不知道接收方是否接收到了数据。针对分布式应用,我们新增加一层协调者,来管理子进程是一种常见的解决方案。 作为分布式应用,数据一致性很关键,ZK怎么做? 答:说到数据一致性,就离不开一致性算法。ZK采用的ZAB(Zookeeper Atomic BroadCast)协议实现数据一致性。 所以它成为了这次选举的leader (4)3启动,根据前面的分析,理论上服务器3应该是服务器1,2,3中最大的,但是由于前面已经有半数以上的服务器选举了服务器2,所以它只能接收当小弟的命了 总结: ZooKeeper是应用很广的协调服务

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    容器技术在分布式系统应用

    容器技术在分布式系统应用 容器化应用PaaS云关键技术 应用拆分和服务部署方式 容器技术背景 技术特点 技术体系 容器引擎 镜像仓库 容器管理 容器凭借着良好的外部隔离性,非常适合作为分布式系统的基本 容器化应用PaaS云关键技术 主要通过引进Docker、Kubernetes等技术和搭建微服务架构模式来减少对现有应用的影响,即将应用程序分割成更小的相互关联的服务,并采用容器化技术进行微服务的封装、部署 应用拆分和服务部署方式 PaaS云平台引入微服务架构,并采用容器化技术进行微服务设计、编排、授权和配置,解除应用间的紧耦合和依赖。 针对IT支撑系统多种多样的应用及业务,根据使用频次、服务调用开销不同,采用不同策略进行划分和分布式部署。 为了支撑分布式系统的复杂工作负载,让众多跨主机的容器协同工作,需要有相应的框架和解决方案来支撑容器集群的服务编排、资源调度和服务发现,保证整个集群能够可靠、高效、合理地运转。

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    分布式应用异常测试一二说

    异常测试按性质分为应用层的业务逻辑异常测试、系统硬件/网络/文件/数据库/缓存/中间件异常测试,其中包含了许多的场景(单机、分布式),但所有的场景均和这两项有直接的关系。 当架构演进到分布式,往往在测试过程中给人无从下手的错觉,尤其在异常测试方面,其实不然,前面提到的单机和分布式看似是两种类型,单独看,单机的异常影响范围可能会小一些,但事实上他们在分布式环境中会产生互相影响 分布式分布式是一个协同工作的应用环境,这种异常往往容易引起其他进程的挂起,或者数据库、缓存、中间件的问题,主要有网络调用所占用的资源、数据库访问等。 各服务对数据格式的要求和转换; 文件读写: 本地写:对同一个文件打开的的数量过多,或者只打开不关闭,导致文件句柄数超过系统阈值; 本地读:打开一个不存在的文件,是否有对应处理逻辑; 网络存储:服务不可用; 应用连接 是否能在重启后释放锁; 缓存服务不可用; 消息中间件: 消息记录表切换:是否丢失; 清除消息记录:是否丢失记录; 服务发现: 服务不可用:是否有其他处理措施; 单台不可用:是否能重新选举,重新建立连接; 应用容器

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    Mysql-15-mysql分布式应用

    1.分布式应用的概念和优势   分布式数据库是指利用高速网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。 近年来,随着数据量的增长,分布式数据库技术也得到了快速的发展,传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式存储,从集中式计算走向分布式计算。   分布式数据库应用的优势如下: (1)适合分布式数据管理,能够有效提高系统性能。 (2)系统经济性和灵活性好。 (3)系统的可靠性和可用性强。 2.mysql分布式应用的主要技术 (1)mysql数据切割   数据切割(sharding)是指通过某种特定的条件,将存放在同一数据库中的数据分散存放到多个数据库(主机)上面,以达到分散单台设备负载的效果 (1)在每个应用程序模块中配置管理自己需要的一个(或者多个)数据源,直接访问各个数据库,在模块内完成数据的整合。 (2)通过中间代理层来统一管理所有的数据源,后端数据库集群对前端应用程序透明。

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    应用技术架构 —— 分布式应用多运行时架构

    以 Dapr 为代表的分布式应用多运行时肩负着使命和重任闪亮登场。 非功能性需求(NFR) 分布式能力与主流实现 分布式应用需求 现代分布式应用需求主要分为四种类型:生命周期、网络、状态、绑定。 Dapr API Dapr 利用标准 API 暴露各种分布式能力。API 定义了应用所需的分布式能力。 在应用看来,一切所需的能力,都可以用 HTTP 协议来表示,这些能力的获取是标准化的,只要应用需要的分布式能力不变,那应用的代码就不需要改变。 多运行时微服务架构的优势和不足 优势 以“以应用为中心”; 将业务逻辑与非功能性需求、中间件能力彻底解耦; 面向分布式能力编程,简化分布式微服务应用的复杂性; 强大且灵活,对多语言、多平台、多环境的天然友好支持

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