2019年快结束了,给大家整理了今年来最经典的面试真题100道,每个题目都有详细的解答,收集了java基础、RabbitMQ,微服务、MySQL数据库、Java并发、JVM,Redis、设计模式,Spring / Spring MVC,等专题的经典面试真题,和详细分析。
进入十一月,最火热的话题与期待的日子自然是双十一狂欢购物节了,作为程序员的你除了要清空自己的购物车之外,最关心的是不是双十一架构技术是如何承受亿级用户流量的冲击,又是如何在分布式架构中实现单点登陆,形成支持高并发,高可用的分布式架构技术呢?下面小编就来帮你总结如何从0到1学习分布式架构技术,如何实现从小白到架构师的蜕变!!
通过《zookeeper知识结构1》了解了zookeeper是什么?为什么使用zookeeper? 以及zookeeper内部数据结构,选举机制 zab定义 ZAB全称ZooKeeper Atomic
导语 | Pulsar作为下一代消息中间件的典型代表,在设计和实现上面都具备很好的前瞻性,综合考量了业界现存的一些比较常用的、优秀的消息中间的架构设计、适用场景、运营中的问题等,如目前用的比较多的Kafka、Rocketmq、Inlong-TubeMQ等。本文仅从设计角度出发,说明下Pulsar与Kafka、Rocketmq及腾讯开源的Inlong-TubeMQ在实现上的几点区别和可能遇到的问题,供大家参考。 一、云原生多租户设计 (一)分级命名 Pulsar原生支持多租户设计,非常适合作为云产品进
ZooKeeper和Nginx都可以用于负载均衡,但是它们的使用场景和实现方式有所不同,具体请看以下内容:
Kafka简介及安装配置 一、简介 Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发,使用Scala语言编写,之后成为Apache项目的一部分,目前是Apache的一个顶级项目。 Kafka是一个分布式的、可分区的、可复制的消息系统。它提供了普通消息系统的功能,但具有自己独特的设计。 它提供了类似于JMS(Java消息队列规范)的特性,但是在设计实现上完全不同,此外它并不是JMS规范的实现。 kafka对消息保存时根据Topic进行归类,发送消息者称为P
大数据任务调度作为大数据建设中的核心基础设施。Apache DolphinScheduler是一个分布式、去中心化、易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统,其致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系,使调度系统在数据处理流程中开箱即用。
消息发送流程 因为Kafka内在就是分布式的,一个Kafka集群通常包括多个代理。为了均衡负载,将话题分成多个分区,每个代理存储一或多个分区。多个生产者和消费者能够同时生产和获取消息。 过程: 1.Producer根据指定的partition方法(round-robin、hash等),将消息发布到指定topic的partition里面 2.kafka集群接收到Producer发过来的消息后,将其持久化到硬盘,并保留消息指定时长(可配置),而不关注消息是否被消费。 3.Consumer从kafka集群pu
我们需要搭建zookeeper集群,而由于zookeeper的的服务器数量需要设置为单数(前文介绍了原因),一个zookeeper集群至少需要三个zookeeper服务,因此我们需要搭建三台虚拟主机。
Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发,之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一种快速、可扩展的、设计内在就是分布式的,分区的和可复制的提交日志服务。
上一篇文章我们通过 Storm 的本地模式对其编程模型进行了讲述.... 本篇文章我们来讲一讲 Storm 的集群:
美团外卖是一款在线外卖订购平台,为用户提供便捷、快速、多样化的外卖服务。其系统架构设计是非常重要的,本文将从以下几个方面进行阐述。
Canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目,利用Java开发。主要用途是基于MySQL数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费,目前主要支持MySQL。
1. Kafka的作用 在大数据系统中,常常会碰到一个问题,整个大数据是由各个子系统组成,数据需要在各个子系统中高性能,低延迟的不停流转。有没有一个系统可以同时搞定在线应用(消息)和离线应用(数据文件,日志)?这就需要kafka。Kafka可以起到两个作用: 1、降低系统组网复杂度。 2、降低编程复杂度,各个子系统不在是相互协商接口,各个子系统类似插口插在插座上,Kafka承担高速数据总线的作用。 2. Kafka产生背景 Kafka是Linkedin于2010年12月份开源的消息系统,它主要用于处理活跃的
Zookeeper集群搭建指的是ZooKeeper分布式模式安装。通常由2n+1台server组成。这是因为为了保证Leader选举(基于Paxos算法的实现)能过得到多数的支持,所以ZooKeeper集群的数量一般为奇数。
ZooKeeper是一款开源的 分布式应用 的 分布式协调服务 。它包含一个简单的 原语集 ,分布式应用程序可以基于它实现同步服务,配置维护和命名服务等。Zookeeper 设计很容易进行编程,它使用一种类似于文件系统的目录树结构的数据模型,以 java 方式运行,有 java 和 c 的绑定(binding)。 协调服务是非常难以被正确实现的。他们特别容易产生诸如竞态条件、死锁等错误。ZooKeeper背后的动机是为分布式应用程序减轻从零开始实现协调服务的难度。
我们都知道 Zookeeper 是基于 ZAB 协议实现的,在介绍 ZAB 协议之前,先回顾一下 Zookeeper 的起源与发展。
问题导读: 1.如何构建高并发电商平台架构 2.哈希、B树、倒排、bitmap的作用是什么? 3.作为软件工程师,该如何实现读写? 4.如何实现负载均衡、反向代理? 5.电商业务是什么? 6.基础中间
准备三个虚拟机: 192.168.101.15 bigdata01 192.168.101.14 bigdata02 192.168.101.17 bigdata03 注意:下边的步骤都是在bigdata01这个节点上进行的操作,除特殊说明外。 1、下载安装包 cd /data/soft # 下载zookeeper安装包 wget http://archive.apache.org/dist/zookeeper/stable/apache-zookeeper-3.6.3-bin.tar.gz 2、解
观察者模式定义了对象间的一种一对多的依赖关系,当一个对象的状态发生改变时,所有依赖于它的对象都将得到通知,并自动更新。观察者模式属于行为型模式,行为型模式关注的是对象之间的通讯,观察者模式就是观察者和被观察者之间的通讯。观察者模式有一个别名叫“发布-订阅模式”,或者说是“订阅-发布模式”,订阅者和订阅目标是联系在一起的,当订阅目标发生改变时,逐个通知订阅者。
ZooKeeper 顾名思义 动物园管理员,他是拿来管大象(Hadoop) 、 蜜蜂(Hive)等等一些大数据组件。
如果你计划在 Master 服务器上还同时运行 ZK 的话,首先需要更新 conf/zoo.cfg 中的配置来确定你如何运行 ZK。 然后你可以选择在启动 ZK 的同时启动 Master 服务器。
Zookeeper的数据模型是什么样子呢?它很像数据结构当中的树,也很像文件系统的目录。
首先呢, Zookeeper 是分为服务端和客户端的, 客户端有 Java 的客户端, 有 Shell 命令行的客户端等, 客户端通过一个类似于文件系统的 API 来访问 Zookeeper 集群
Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发,之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一个分布式的,可划分的,冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。 在大数据系统中,常常会碰到一个问题,整个大数据是由各个子系统组成,数据需要在各个子系统中高性能,低延迟的不停流转。传统的企业消息系统并不是非常适合大规模的数据处理。为了已在同时搞定在线应用(消息)和离线应用(数据文件,日志)Kafka就出现了。Kafka可以起到两个作用: 1.降低系统组网复杂度。 2.降低编
Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发,之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一个分布式的,可划分的,冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。
换句话说,也可以把zookeeper看成一个小型的分布式文件系统。但是和FastDFS不同,zookeeper只适合用来存储一些小型的数据或者配置信息。
代码上线如果采用人工方式,那就有点熬人了。尤其像咋这种粗心又大意的小伙伴,一不小心发个bug甚至直接把rm指令当mv的用,那妥妥的要挨打。所以我们需要一条途径让我们的代码上线很easy,而且只能在规定的范围内进行操作。于是乎我们就需要这样一个发布系统,市面上的发布系统也就是流水线了。当然这个流水线呐是定制化的过程,就像链表一样可以添加节点,删除节点这样子。现在的问题是咋也想自己搞这么一个发布系统拿出来卖钱,比如一套系统买个几百块钱,价钱低也架不住市场广泛呀。但是问题是我们如何设计这个一个发布系统呐,我们要用那些技术组件来做这样一个利人利己的事?
说zab协议之前必须提一下 paxos 协议 paxos协议主要就是如何保证在分布式环网络环境下,各个服务器如何达成一致最终保证数据的一致性问题 ZAB协议,基于paxos协议的一个改进。 zab协议为分布式协调服务zookeeper专门设计的一种支持崩溃恢复的原子广播协议 zookeeper并没有完全采用paxos算法, 而是采用zab Zookeeper atomic broadcast zab协议的原理 1. 在zookeeper 的主备模式下,通过zab协议来保证集群中各个副本数据的一致性 2.
paxos协议主要就是如何保证在分布式环网络环境下,各个服务器如何达成一致最终保证数据的一致性问题
Hyperledger Fabric推荐Kafa用于生产环境。Kafa是一个分布式、具有水平伸缩能力、崩溃容错能力 的日志系统。在Hyperledger Fabric区块链中可以有多个Kafka节点,使用zookeeper进行同步管理。 本文将介绍Kfaka的基本工作原理,以及在Hyperledger Fabric中使用Kafka和zookeeper实现共识的原理,并通过一个实例剖析Hyperledger Farbic中Kafka共识的达成过程。
摘要:如何构建具备作业分片和弹性扩缩容的定时任务系统是每个大型业务系统在设计时需要考虑的重要问题? 对于构建一般的业务系统来说,使用Quartz或者Spring Task即可基本满足我们的单体服用应用需要。然而随着线上业务量的不断发展,这两种定时任务已经日渐无法满足我们的需求。一般,使用这两种定时任务框架都会遇到如下的两个痛点问题: (1)如果业务工程采用集群化的部署,可能会多次重复执行定时任务而导致系统的业务逻辑错误,并产生系统故障。 (2)Quartz的集群方案具备HA功能,可以实现定时任务的分发,但是通过增加机器节点数量的方式并不能提高每次定时任务的执行效率,无法实现任务的弹性分片。 一线互联网大厂都有他们自己为其业务定制化研发的分布式定时任务系统,业务研发工程师可以通过在其Web Console的界面上进行简单的任务配置即可使得大型业务系统实现定时任务的调度、分发、分片、监控和扩缩容等功能。那么,业界是否有开源的组件框架同样具备这些功能呢?答案是肯定的!本文将向大家介绍一款开源的分布式定时任务调度框架—Elastic-Job的功能和原理,同时通过一个简单的案例阐述如何在Spring Boot工程完成Elastic-Job的集成。
如下图1-1所示,我们之前爬虫集群在采集完数据之后是直接插入到MySQL数据库中,分发服务再消费MySQL里面的数据。这样的设计会有两个主要的问题: 随着数据量越来越大,数据保存和数据存取的响应效率是
ZooKeeper 是一个典型的分布式数据一致性解决方案,分布式应用程序可以基于 ZooKeeper 实现诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master 选举、分布式锁和分布式队列等功能。
Apache Kafka由Scala和Java编写,基于生产者和消费者模型作为开源的分布式发布订阅消息系统。它提供了类似于JMS的特性,但设计上又有很大区别,它不是JMS规范的实现,如Kafka允许多个消费者主动拉取数据,而在JMS中只有点对点模式消费者才会主动拉取数据。
Pulsar是一款分布式发布/订阅消息平台,近两年非常火,被称为下一代的消息流平台,大有取代Kafka的势头。今天我们就来比较一下Pulsar跟Kafka。
RPC(Remote Procedure Call,远程过程调用),一般用来实现部署在不同机器上的系统之间的方法调用,使得程序能够像访问本地系统资源一样,通过网络传输去访问远端系统资源;对于客户端来说, 传输层使用什么协议,序列化、反序列化都是透明的
最近,被推送了不少秒杀架构的文章,忙里偷闲自己也总结了一下互联网平台秒杀架构设计,当然也借鉴了不少同学的思路。俗话说,脱离案例讲架构都是耍流氓,最终使用SpringBoot模拟实现了部分秒杀场景,同时跟大家分享交流一下。
由于 HBase 是以 HDFS 作为底层存储文件系统的,因此部署好 Hadoop 并启动服务是 HBase 部署的先决条件。我们将在《第三篇:Hadoop部署配置及运行调试(下) - HA完全分布式》中部署的 Hadoop 上,以完全分布式模式来安装部署并运行 HBase.
先写坑:练习都是在自己的用户下(非root用户),一定要随时注意自己的目录的权限,用sftp来上传 最终做成的样子 |
前言 最近,被推送了不少秒杀架构的文章,忙里偷闲自己也总结了一下互联网平台秒杀架构设计,当然也借鉴了不少同学的思路。俗话说,脱离案例讲架构都是耍流氓,最终使用SpringBoot模拟实现了部分秒杀场景,同时跟大家分享交流一下。 秒杀场景 秒杀场景无非就是多个用户在同时抢购一件或者多件商品,专用词汇就是所谓的高并发。现实中经常被大家喜闻乐见的场景,一群大妈抢购打折鸡蛋的画面一定不会陌生,如此场面让服务员大姐很无奈,赶上不要钱了。 业务特点 瞬间高并发、电脑旁边的小哥哥、小姐姐们如超市哄抢的大妈一般,疯狂的点着
Spring Cloud 是基于 Spring Boot 提供的一系列框架,用于快速构建分布式系统的工具包。它涵盖了微服务架构中的常见问题,包括配置管理、服务发现、负载均衡、断路器、智能路由、微代理、控制总线、全局锁、领导选举、分布式会话和集群状态等。
Nacos是阿里开源的配置和服务管理的中间件。Nacos提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据及流量管理。
Apache有个非常棒的开源项目叫做Zookeeper,用于管理大量主机的分布式协调服务,很多人对Zookeeper的原理不太了解,那么本文瑞哥就带大家学习一下Zookeeper的基本原理。
ZooKeeper 是一种分布式协调服务,用于管理大型主机。在分布式环境中协调和管理服务是一个复杂的过程。ZooKeeper 通过其简单的架构和 API 解决了这个问题。ZooKeeper 允许开发人员专注于核心应用程序逻辑,而不必担心应用程序的分布式特性。
本环境已进行集群间的互信,进行分发到各个服务器master slave1 slave2中。
Zookeeper是一个开源的分布式的,为分布式应用提供协调服务的Apache项目。是大数据Hadoop生态体系中用的非常广泛的基础组件
2020版中间件面试题总结(RabbitMQ+Kafka+ZooKeeper)
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。
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