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Zookeeper

Zookeeper简介 这篇文章是旨在为那些想要利Zookeeper协调服务能力进行创建开发者入门指导,包括一些理论性和实践性内容。 绑定关系 项目结构 常见问题及解决 一、zookeeper数据结构 zookeeper本身是一种层次性命名空间结构,非常类似于文件系统,不同之处在于zookeeper每个节都可以存储节数据及拥有子节 每个节路径都是斜线割,唯一,绝对。没有相对路径: 二、ZNode zookeeper中以ZNode存在,ZNode结构存储数据及确认历史变化版本号并包含时间戳。 附注:在机制中,一个node可以代表一个host地址,一台服务器,集合中一员,一个客户端进程等,zookeeper中znodes代表数据节,servers对组成zookeeper服务机器 容器节:3.6.0之后增加 容器节是专门为了于leader选举,锁等而添加特殊节

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干货 | 盘Zookeeper在架构中

那么一般而言 Zookeeper 在系统中扮演什么角色?目前 Zookeeper 都在哪些架构中? Zookeeper 能够为提供一致性服务,提供功能包括:配置维护、域名服务、同步、组服务等。 Zookeeper 非常广泛,场景主要包括: 数据发订阅(配置中心) 命名服务(保存全局唯一ID) 协调服务(Watcher、异步通知) 心跳检测(临时节) 任务进度上报(临时节) 写在最后 我们知道 Zookeeper 在系统架构中使广泛,本文重介绍了 Zookeeper 在大数据领域架构中几个典型,除此之外,Zookeeper 还有更多使场景,包括在 Spring Cloud 微服务架构、Dubbo 架构中都有,这里就不多赘言了。

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    ZooKeeper

    一、Zookeeper是什么 Zookeeper是一个高性能系统协调服务。它在一个简单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实现原理 利临时顺序节实现Zookeeper锁。 比如有两个客户端创建znode,那别为/lock_node/lock-1、/lock_node/lock-2 3、进行lock操作时,获取对lock根节所有字节,也即处于竞争中资源标识 4 unlock过程 6、将自己id对删除即可,对下一个排队就可以收到Watcher事件,从而被唤醒得到锁后退出 ZooKeeper几个特性让它非常合适作为锁服务 zookeeper 三、Zookeeper Curator是Netflix公司开源一个Zookeeper客户端,与Zookeeper提供原生客户端相比,Curator抽象层次更高,简化了Zookeeper

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    Redis

    缓存 Redis 最常使场景是作为缓存,缓存户信息,会话信息,还有一些热信息。 这个是默认淘汰策略。 volatile-lru 尝试淘汰设置了过期时间 key, 最少使 key 先被淘汰。没有设置过期时间 key 不会被淘汰。 key 本质上是在 Redis 中占一个位置,当别进程来占时,发现已经被占,只能放弃或者稍后重试。 下面给个正确使实例: /** * 尝试获取锁 * @param jedis Redis客户端 * @param lockKey 锁 * @param LOCK_SUCCESS.equals(result)) { return true; } return false; } /** * 释放

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    Ehcache以及详解

    Ehcache是一种广泛使开源Java缓存。主要面向通缓存,Java EE和轻量级容器。 ehcahe 快速 简单 缓存数据有两级:内存和磁盘,因此无需担心容量问题 缓存数据会在虚拟机重启过程中写入磁盘 可以通过RMI、可插入API等方进行缓存 具有缓存和缓存管理器侦听接口 更何况在一些云计算环境,集群往往是跨网段,甚至是跨地域.这时更难以依赖这种初级组播同步. 总之,集群架构,建议使Redis或者Memcache缓存实现。 方三:JMS消息模 原理:这种模核心就是一个消息队列,每个都订阅预先定义好主题,同时,节有元素更新时,也会发更新元素到主题中去。 各个服务器节通过侦听MQ获取到最新数据,然后别更新自己Ehcache缓存,Ehcache默认支持ActiveMQ,我们也可以通过自定义组件实现类似Kafka,RabbitMQ。

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    PyTorch (4)------基础概念

    [源码解析] PyTorch (4)------基础概念 目录 [源码解析] PyTorch (4)------基础概念 0x00 摘要 0x01 基本概念 0x02 设计思路 在这个简短教程中,我们将介绍 PyTorch 包。我们将看到如何设置,使不同通信策略,并了解包一些内部结构。 0x06 训练 注意:您可以在此 GitHub 存储库中找到本节示例脚本。 现在我们了解了模块工作原理,让我们它写一些有东西。 如果 GPU 主机 具有以太网互连 使 NCCL,因为它目前提供了最好 GPU 训练性能,特别是对于多进程单节或多节训练。 NCCL 高度化和兼容了 MPI,并且可以感知 GPU 拓扑,促进多 GPU 多节加速,最大化 GPU 内带宽利率,所以深度学习框架研究员可以利 NCCL 这个势,在多个结内或者跨界间可以充所有可利

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    Redis实战

    以商品超卖为例讲解Redis锁 主要讲解Redis实现两种实现方:Jedis实现、Redisson实现 一、Jedis实现 该方案只考虑Redis单机部署场景 1.1 加锁 1.1.1 原因是锁要满足 解铃还须系铃人:通过给 value 赋值为 requestId,我们就可知道这把锁是哪个请求加,在解锁时候要验证 value 值,不能误解锁; nxxx: 这个参数我传是 与第四个参数相呼,代表key过期时间。 1.2 释放锁 释放锁时需要验证 value 值,也就是说我们在获取锁时候需要设置一个 value,不能直接 del key 这种粗暴,因为直接 del key 任何客户端都可以进行解锁了,所以解锁时 ,我们需要判断锁是否是由当前客户端创建(基于 value 值来判断) 具体操作步骤: 首先,写一个简单 Lua 脚本代码,作是:获取锁对 value 值,检查是否与 requestId 相同,

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    基于RedisBitMap

    使此种方除了占内存空间外,几乎没有其它缺。 当数据量达到亿级别时,内存空间显著表现出来,BitMap便是解决此类问题一种途径。 如果要求严格检查可靠性,则可以单独维护一个定时任务,定期更新BitMap数据。 2、与隆过滤器区别 隆过滤器与BitMap有相似场景,但也有一定区别。 隆过滤器新建容易,剔除数据操作比较繁琐。 在一些需要精确判断场景,先选择BitMap,比如判断手机号是否已经注册。 四、小结 Redis BitMap不是一种新数据结构,是利字符串类型做一层封装,看起来像一种新型数据结构。BitMap不像一种技术,更像是算法,在时间复杂度和空间复杂度之间寻找平衡。 BitMap其它场景比如签到打卡,统计在线人数等等。 --- 喜欢本文个♥️赞♥️支持一下,如有需要,可通过微信dream4s与我联系。

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    配置中心作是什么?配置中心有哪些?

    集群系统中,这种配置过程就称为配置中心,下面为大家简单介绍配置中心作是什么?以及配置中心有哪些? 3、如果系统程序配置发生了变动,无需要重新重启服务器,就能够自动感知相变化,并将新变化统一发送到相程序上。 配置中心作有很多,上面指出了,大家简单罗列了几个最为常见配置中心有哪些 1、效率高。配置中心能够对系统配置文件进行相修改和管理,即使系统文件产生了一定变化,也无需重启服务器,这样就大大提高了系统运行效率。 2、管理方便。 配置中心是基于技术和互联网进行技术结合而产生,它可以和云技术等互联网基金技术一起配合使。 上面别为大家介绍了配置中心作以及配置中心有哪些,配置中心有很多,也有自己独特,因而成为了较为常配置中心工具。

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    配置中心有什么作配置中心有哪些

    这个时候配置中心也就体现了出来,那么配置中心有什么作? 下面为大家简单介绍配置中心有什么作配置中心有什么作 1、可以对需要配置文件进行统一管理,不管是在同一环境还是在不同环境,都可以直接一键对文件进行部署或者是更新等操作。 2、即使在程序运行期间也可以对程序实现动态化管理,这样就不需要依次在每个服务器上进行文件修改,只需要在总服务器上进行修改就可以了。 配置中心有哪些 1、效率比较高。 使配置中心可以集中对系统程序进行管理,而不需要逐个对系统程序进行维护。 3、配置中心还可以和云技术等其他互联网技术结合起来使。 以上为大家简单介绍了配置中心有什么作? 其实除了上面所介绍几个作以外,配置中心还有很多,比如可以实现统一管理,能够自动感知变化等,对于目前技术来说,配置中心具有非常

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    Mysql-15-mysql

    1.概念和势   数据库是指利高速网络将物理上多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一数据库。 数据库系统主要目是容灾、异地数据备份,并且通过就近访问原则,户可以就近访问数据库节,这样就实现了异地负载均衡。 数据库势如下: (1)适合数据管理,能够有效提高系统性能。 (2)系统经济性和灵活性好。 (3)系统可靠性和可性强。 2.mysql主要技术 (1)mysql数据切割   数据切割(sharding)是指通过某种特定条件,将存放在同一数据库中数据散存放到多个数据库(主机)上面,以达到散单台设备负载效果 多个节之间可以在不同地理位置,因此也是一个实现数据库方案。

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    框架 Dapr

    微服务架构已成为构建云原生程序标准,微服务架构提供了令人信服好处,包括可伸缩性,松散服务耦合和独立部署,但是这种方法成本很高,需要了解和熟练掌握系统。 为了使所有开发人员能够使任何语言和任何框架轻松地构建便携微服务程序,无论是开发新项目还是迁移现有代码 Dapr 介绍 Github: https://github.com/dapr/dapr Dapr是一种可移植,事件驱动,无服务器运行时,于构建跨云和边缘程序。 其中提到了多语言和多开发者框架,我认为这是他选择通过通信共享信息,即 HTTP 和 GRPC 支持多语言等特性。微软想通过这个设定一个构建微服务规则。从根本上确立你开发每一个独立性。 例如,在Dapr .NET SDK中,您将找到ASP.NET Core集成,该集成带来了可响其他服务/订阅事件状态路由控制器,从而使ASP.NET Core成为构建微服务Web程序更好框架

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    配置中心怎么做?配置中心是什么?

    很多企业开始使配置中心来对自己系统进行管理,它不仅可以提高我们工作效率,也会让企业系统资源得到合理配。它可以让服务繁琐配置变得易于管理,企业在运维工作中变得更加轻松。 那么,到底配置中心怎么做?请看下文。 配置中心怎么做? 可以将配置文件放置在配置服务内存内,或者是直接放入git远程仓库中。通过配置中心可以对所有配置文件进行管理。 正常情况下配置服务中心是可以从远程程序直接获取配置信息,可以通过请求地址和资源文件来验证判断。 配置中心是什么? 配置中心最突出势就在于它效率非常高,它可以直接对系统存在配置文件进行管理。系统中配置文件如果发生更改,配置中心可以直接运行,无需重启。 高效率同时,配置中心管理起来也非常方便,可以对所有服务器进行管理。 关于配置中心怎么做,上文做了一些简单介绍。

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    Zookeeper 系统企业级开发实战与(2)- 系统单故障解决方案(锁)

    1.系统中故障:系统通常都会使主从模,就是一个主节计算机连接多个处理从节。 主节负责发任务,从节负责处理任务,但是一旦主节宕机时,那么整个系统瘫痪,此时这就是我们所说故障 ? 2.传统形解决方案(备胎模):采一个备,这个备以心跳机制定期给当前主节发送ping包,主节收到ping包以后向备发送回复,备收到回复表明当前主节还存活,此时整个系统正常运行 注册完后别为“master-1001”,“ master-1002”,注册完后进行选举,编号最小将在选举中获胜获得锁成为主节,“主节-A“成为master,然后”备主节-B”将被阻塞成为一个备 ,这时候“主节-B”选举获胜继续担任“主节”,“主节-A”会担任备,后续加入也仍然是备,此时赞故障就解决了 ?

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    Redis在项目中

    Redis在项目中实现数据缓存 介绍 使步骤 前提 步骤 1. 添加Jedis坐标 2. 创建 cache.properties 3. 创建jedis 配置值文件 4. 主要于在大型项目中对数据库查询到结果进行缓存 . 减轻数据库压力, 提升项目响速度 . 利Redis 将查询到将查询到结果进行缓存 .每次通过访问它key ,如果键存在,则将键所对值返回 ; 如果不存在 , 则将值放入 redis数据库中进行缓存 . 修改 Dao层实现类 使 通过@value使el表达注入cache.properties 配置文件中key 注入jedis集群对象 对返回结果进行判断 ,jeids数据库中查询是否有该缓存 ();//获取查询到结果,list集合 //2 创建catResult对象, 封装响到前台数据格 CatResult result = new CatResult(); //3 将list

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    Solr在环境中

    ,使其能够运行 5、将 solrHome 中 solrCore 拷贝一份,重新命名为 szxy(改名为以后片名) 6、拷贝四份solrhome到solr集群目录下,修改solrhome下每一个 catlina.sh #第一个tomcat(写在开头即可,别是zookeeper集群ip+port,片片名,总骗术,总组数) JAVA_OPTS="-DzkHost=192.168.179.131 4 个 solrHome 中 solr.xml, 依次对 4 个 tomcat 访问端口号 9、关闭防火墙,打开四个tomcat测试 。 ,数据库和索引库文档映射关系,数据库列明和索引库字段完成映射(导入数据库表到solr中) solr在项目中 前提: 搭建一个mvc环境 步骤: 1、添加solr和zookeeper public void setCategory_name(String category_name) { this.category_name = category_name; } /** * 于将获取到

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    RabbitMQ在系统中

    接收答 客户端接收消息默认是自动答,但是通过设置autoAck为false可以让客户端主动答消息。 事务:和confirm模不能同时使,而且会带来大量多余开销,导致吞吐量下降很多,故而不推荐。 结合Docker使 集群版本实现:详见我自己写一个例子 rabbitmq-server-cluster 消息队列中间件比较 RabbitMQ: :支持很多协议如:AMQP,XMPP,STMP Redis: :比较轻量级,易上手 缺:单问题,功能单一 Kafka: :高吞吐;;快速持久化;负载均衡;轻量级 缺:极端情况下会丢消息 最后附一张网上截取测试结果: ? 如果设置了autoAck=false,那么可以实现公平发(即对于某个特定消费者,每次最多只发送指定条数消息,直到其中一条消息答后,再发送下一条)。

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    id介绍及

    树型层结构和子节次序维护能力,为系统中资源命名与标识能力。 zookeeper命名服务,典型场景有: (1)提供JNDIAPI目录服务功能。 可以把系统中各种API接口服务名称、链接地址放在zookeeper树形层结果中,提供API调能力。著名框架,就是了zookeeperJNDI能力。 但是如果节数据量太大,或者说变动频繁,手动命名是不现实,这就需要命名服务。 疯狂创客圈IM实战项目,也会使命名服务,为每一个IM节动态命名。 唯一ID生成案有很多种: (1) javaUUID (2) 利缓存Redis生成ID 利Redis原子操作INCR和INCRBY,生成全局唯一ID。

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