目前我们的图数据库数据量为 顶点 20 亿，边 200 亿的规模。在迁移之前我们使用的 AgensGraph 数据库 一个主库四个备库，机器的配置都比较高，256G 内存 SSD 的磁盘，单机数据量为 3T左右。 在数据量比较小的情况下 AgensGraph 表现非常稳定优异，我们之前一主一备的情况下支撑了很长一段时间。 但随着公司业务的急速发展，图越来越大，占用的磁盘越来越多，对应的查询量也越来越大，随之这种方案的问题就暴露出来了
SolrCloud是solr对分布式搜索的实现, 分布式搜索主要涉及到两个概念, shard和replica.
保存的是Kafka的Broker信息，/brokers/ids/[0…N]，每个临时节点对应一个在线Broker，Broker启动后会创建一个临时节点，代表Broker已经加入集群，可提供服务了，节点名称就是BrokerID，节点内保存了包括Broker的地址、版本号、启动时间等信息。若Broker宕机或与zk集群失联，该临时节点也会消失。
原生的 Elasticsearch 检索机制没有这个功能。那就意味着，咱们得自己实现。
kafka作为一个优秀的消息中间件，一个数据buffer的管道。除了它的高性能外，高课扩展性，也决定了它的优势。 可以在不需要下线的情况下进行扩容 这里只是简单说明， 暂时没能力深入
浪尖的kafka源码系列以kafka0.8.2.2源码为例给大家进行讲解的。纯属个人爱好，希望大家对不足之处批评指正。 一，zookeeper在分布式集群的作用 1，数据发布与订阅（配置中心） 发布与订阅模型，即所谓的配置中心，顾名思义就是讲发布者将数据发布到zk节点上，共订阅者动态获取数据，实现配置的集中式管理和动态更新。例如，全局的配置信息，服务服务框架的地址列表就非常适合使用。 2，负载均衡 即软件负载均衡。最典型的是消息中间件的生产、消费者负载均衡。 3，命名服务(Naming Service)
本文介绍的 Zookeeper 是以 3.5.2 版本为基础，最新的版本可以通过官网 http://hadoop.apache.org/zookeeper/获取 下面将从单机模式和集群模式两
原文：https://www.terraform.io/language/modules/develop/composition
Zookeeper 分布式服务框架是 Apache Hadoop 的一个子项目，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等。本文将 从使用者角度详细介绍 Zookeeper 的安装和配置文件中各个配置项的意义，以及分析 Zookeeper 的典型的应用场景（配置文件的管理、集群管理、同步锁、Leader 选举、队列管理等），用 Java 实现它们并给出示例代码。
转自http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/ 安装和配置详解 本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础，最新的版本可以通过官网http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取，Zookeeper 的安装非常简单，下面将从单机模式和集群模式两个方面介绍 Zookeeper 的安装和配置。 单机模式 单机安装非常简单，只要获取到 Zookeeper 的压缩包并解压到某个
二分图：设G=(V,E)是一个无向图，如果顶点V可分割为两个互不相交的子集(A,B)，并且图中的每条边（i，j）所关联的两个顶点i和j分别属于这两个不同的顶点集(i in A,j in B)，则称图G为一个二分图。
本节本来是要介绍ZooKeeper的实现原理，但是ZooKeeper的原理比较复杂，它涉及到了paxos算法、Zab协议、通信协议等相关知 识，理解起来比较抽象所以还需要借助一些应用场景，来帮我们理解。由于内容比较多，一口气吃不成胖子，得慢慢来一步一个脚印，因此我对后期 ZooKeeper的学习规划如下：
Zookeeper 分布式服务框架是 Apache Hadoop 的一个子项目，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等。本文将从使用者角度详细介绍 Zookeeper 的安装和配置文件中各个配置项的意义，以及分析 Zookeeper 的典型的应用场景（配置文件的管理、集群管理、同步锁、Leader 选举、队列管理等），用 Java 实现它们并给出示例代码。
在实际的工作中，接口测试可能是后来才会提上来的，这样接口测试的用例就会特别少，如何快速的产生大量的接口用例，也是一大需求，当我遇到这个问题，我就想着，能不能通过一种方式将功能测试的接口请求转化为接口功能测试用例。找到了一个开源的工具--mitmproxy。
有关OHEM的介绍请参考上面给出的链接，这里主要就OHEM是怎么运行的做一些简单的分析，整个OHEM的代码也不是很多，这里将算法的步骤归纳为： 1）计算检测器的损失，这部分是使用和最后fc6、fc7预测头一样的共享参数，预测分类与边界框回归的结果，将预测的结果与GT进行比较得到分类和边界框回归的loss，这里的损失是将两种损失相加得到的； 2）使用阈值为0.7的NMS预先处理一遍检测框，去除一些无效的检测框； 3）NMS之后的检测框按照loss由大到小排列，选取一定数目（由两个数取最小决定）的边界框返回。 下面是OHEM在网络定义文件中的定义，方便后面查看相关代码的时候查找对应条目。
Controller作为Kafka集群中的核心组件，它的主要作用是在 Apache ZooKeeper 的帮助下管理和协调整个 Kafka 集群。 Controller与Zookeeper进行交互，获取与更新集群中的元数据信息。其他broker并不直接与zookeeper进行通信，而是与 Controller 进行通信并同步Controller中的元数据信息。 Kafka集群中每个节点都可以充当Controller节点，但集群中同时只能有一个Controller节点。
在我们原始的集群基础上，我们决定增加一台主节点(8007)和一台从节点(8008)，这样新增的节点将会在下图中以虚线框的形式显示在集群中。
Zookeeper是一个分布式协调服务的开源框架。 主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题，例如怎样避免同时操作同一数据造成脏读的问题。
在实际应用中broker可能因为机器，硬件，网络，进程自身等原因挂掉; 本章我们来看下一个broker挂掉后整个kafka集群会发生什么事情。 ---- 挂掉的broker不是集群的Controller 在Kafka集群建立过程分析和KafkaController分析6-Replica状态机我们讲过，KafkaController组件中的ReplicaStateMachine对象在启动时会注册监听BrokerChangeListener事件; 当一个broker挂掉后，其在zk的/brokers/ids下面
image.png 重新分片就是在集群各个节点间移动slot，这个操作是向集群中添加节点和删除节点的基础 步骤 （1）执行 redis-trib 命令，用 reshard 参数指明要重新分片，还需要指定集群中一个节点的地址和端口，这样就会自动找到集群中的其他节点 （2）设定要移动的slot数量 （3）指定接收这些slot的节点ID （4）指定从哪个节点ID移动这些slot 示例 # redis-trib.rb reshard 127.0.0.1:7000 Connecting to node 127.0.0
Zookeeper（业界简称zk）是一种提供配置管理、分布式协同以及命名的中心化服务，这些提供的 功能都是分布式系统中非常底层且必不可少的基本功能，但是如果自己实现这些功能而且要达到高吞吐、低延迟同时还要保持一致性和可用性，实际上非常困难。因此zookeeper提供了这些功能，开发者在zookeeper之上构建自己的各种分布式系统。
2018年，工信部启动了国家创新发展工程，建设工业大数据中心。中国移动在该项目中承担了边缘协同和数据采集相关功能的研发。
Elasticsearch（ES）可用于全文检索、日志分析、指标分析、APM等众多场景，而且搭建部署容易，后期弹性扩容、故障处理简单。ES在一定程度上实现了一套系统支持多个场景的希望，大幅度降低使用多套专用系统的运维成本（当然ES不是万能的，不能满足事务等场景）。正是因为其通用性和易用性，ES自2010年发布首个版本以来得到爆发式的发展，广泛应用于各类互联网公司的不同业务场景。
Client可以从任何一台broker上获取集群完整的元数据信息，这就需要controller在集群元数据信息发生变更后通知每一个broker。当有分区信息变更时，controller会将变更后的信息封装进UpdateMetadataRequest请求中，然后发送给集群中的每个Broker。
从本质上说，Raft 算法是通过一切以领导者为准的方式，实现一系列值的共识和各节点日志的一致
客户端首先将Watcher注册到服务器，同时将Watch对象保存到客户端的Watch管理器中。当Zookeeper服务器监听到的数据发生变化时，服务器会通知客户端，接着客户端的Watch管理器会触发相关的Watcher来回调响应处理逻辑，从而完成整体的数据发布/订阅流程。
其实ZooKeeper在我们日常的开发中基本上是隐形的….大多数时间只是偶尔从其中读取一些配置信息.
ES集群的高可用可分为读高可用、写高可用与发生改变（集群状态改变）时高可用。其实这么说不是很准确，因为部分集群状态的改变会影响读和写的高可用。 读高可用指的是多个副本情况下，某个副本出问题时不影响整个系统的读。 写高可用指的是多个副本情况下，某个副本出问题时不影响整个系统的写，通过translog来确保数据不会丢失。 集群状态的改变的高可用包含自动处理节点的加入和离开，自动同步改变的集群状态，当集群发生故障时自动切换主副shard等等来保持集群的高可用。 读和写的高可用这里不再描述，下面将通过三个部
SuperEdge既提供了快速搭建一个SuperEdge集群的能力，也支持将SuperEdge能力赋能到已有的原生Kubernetes集群，本视频将介绍如何让已有的Kubernetes集群具有边缘集群能力。更多信息请打开：https://github.com/superedge/superedge，也请帮忙给项目点一颗星。
Kafka源码系列，浪尖是以kafka 0.8.2.2为例给大家讲解。由于公众号阅读不适大量文字，所以浪尖会尽量精简文字。目标是大家读完kafka源码系列能彻底了解kafka，最好能设计处自己的消息队列或者存储系统。 一，分布式系统的CAP理论 1，理论首先把分布式系统中的三个特性进行了如下归纳： 一致性（C）：在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。（等同于所有节点访问同一份最新的数据副本） 可用性（A）：在集群中一部分节点故障后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。（对数据更新具备高可用
服务提供方提供相应的接口即可，在配置类上添加注解@EnableEurekaClient。
之前整理过一篇文章《zookeeper 分布式锁服务》，本文介绍的 Zookeeper 是以 3.4.5 这个稳定版本为基础，最新的版本可以通过官网 http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取，Zookeeper 的安装非常简单，下面将从单机模式和集群模式两个方面介绍 Zookeeper 的Windows安装和配置. 首先需要安装JdK，从Oracle的Java网站下载，安装很简单，就不再详述。 单机模式 单机安装非常简单，只要获取到 Zookeeper 的压缩包并解压到某
之前文章写了 Ray 的论文翻译。后来我花了些时间读了读 Ray 的源码，为了学习和记忆，后续预计会出一系列的源码解析文章。为了做到能持续更新，尽量将模块拆碎些，以保持较短篇幅。另外，阅历所限，源码理解不免有偏颇指出，欢迎大家一块讨论。
Cookie意为“甜饼”，是由W3C组织提出，最早由Netscape社区发展的一种机制。 目前Cookie已经成为标准，所有的主流浏览器如IE、Netscape、Firefox、Opera等都支持Cookie。
当项目压力承载力过高时，需要增加节点来提高负载，当项目压力不是很大时，也希望能够将集群收缩下来，给其他项目使用，这就要用到集群收缩了
陈 SuperEdge 开发者团队，腾讯云容器中心TKE Edge团队 摘要 SuperEdge 是基于原生 Kubernetes 的分布式边缘云容器管理系统，由腾讯云牵头，联合英特尔、VMware 威睿、虎牙、寒武纪、美团、首都在线等多家厂商在2020年12月共同发起的边缘计算开源项目，旨在将把 Kubernetes 强大的容器管理能力无缝的扩展到边缘计算和分布式资源管理的场景中，为边缘 IoT，边缘 AI，边缘智慧行业等赋能，推动物联网和数字化的落地。目前已成为 CNCF Sandbox 项目，由 C
etcd是一个开源分布式kv存储系统，最近被CNCF列为孵化项目。etcd在许多分布式系统中得到了广泛的应用。例如，Kubernetes使用etcd作为分类账，在集群中存储各种元信息。本文首先介绍优化的背景。然后介绍etcd内部存储的工作机制和具体的优化实现。最后给出了评估结果。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说redis cluster集群工作原理_运维工作交接注意事项,希望能够帮助大家进步!!!
分布式数据库首先要解决把整个数据集按照分区规则映射到多个节点的问题，即把数据划分到多个节点上，每个节点负责整体数据的一个子集。重点关注与解决的主要是数据分区规则，常见的分区规则则有哈希分区和顺序分区两种，分布式存储数据分区如下图：
Ray是UC Berkeley RISELab新推出的高性能分布式执行框架，它使用了和传统分布式计算系统不一样的架构和对分布式计算的抽象方式，具有比Spark更优异的计算性能。
Apache ZooKeeper是Apache软件基金会的一个软件项目，他为大型分布式计算提供开源的分布式配置服务、同步服务和命名注册。ZooKeeper曾经是Hadoop的一个子项目，但现在是一个独立的顶级项目。 ZooKeeper的架构通过冗余服务实现高可用性。因此，如果第一次无应答，客户端就可以询问另一台ZooKeeper主机。ZooKeeper节点将它们的数据存储于一个分层的命名空间，非常类似于一个文件系统或一个前缀树结构。客户端可以在节点读写，从而以这种方式拥有一个共享的配置服务。更新是全序的。--维基百科
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