Apache Ignite初步认识 今年4月开始倒腾openfire,过程中经历了许多,更学到了许多。特别是在集群方面有了很多的认识,真正开始认识到集群的概念及应用方法。 在openfire中使用的集群解决方案是代理+分布式内存。所谓代理便是通过一个入口转发请求到多个服务实例。而分布式内存就是解决服务实例间数据共享问题。通过这两步就可以搭建出一套水平扩展的集群系统。 openfire使用的分布式内存计算框架是hazelcast,并不了解它,大概只知道它是分布式网格内存计算框架。听许多openfire开发者都
前一篇文章介绍了怎样安装和使用 Ignite 的缓存。今天说说 Ignite 的缓存事务。 在我们平时的开发中经常会有这么一种场景,两个或多个线程同时在操作一个缓存的数据,此时我们希望要么这一批操作都成功,要么都失败。这种场景在数关系型据库中很常见,就是通过数据库的事务处理来实现的。下面我们就看看 Ignite 怎样实现这种事务处理。 下面先看一个测试程序。 package my.ignitestudy.datagrid; import org.apache.ignite.Ignite; import o
【编者按】飞速增长的数据需要大量存储,对这些数据的管理也不是一件容易的事。但相比于存储和管理,如何处理数据才是开发人员真正的挑战。对于TB级别数据的存储和处理通常会让开发人员陷入速度、可扩展性和开销的矛盾困境中。近日,Dmitriy Setrakyan在Dzone上撰文,为大家介绍了新一代数据库缓存系统Apache Ignite,由OneAPM工程师编译。 以下为译文 将数据存储在缓存中能够显著地提高应用的速度,因为缓存能够降低数据在应用和数据库中的传输频率。Apache Ignite允许用户将常用的热数据
简介 Apache Ignite 内存数据组织框架是一个高性能、集成化和分布式的内存计算和事务平台,用于大规模的数据集处理,比传统的基于磁盘或闪存的技术具有更高的性能,同时他还为应用和不同的数据源之间提供高性能、分布式内存中数据组织管理的功能。 安装 从 https://ignite.apache.org/download.cgi#binaries 下载最新的安装包,这里我下载的是 apache-ignite-fabric-2.3.0-bin.zip 包。下载后解压就可以直接使用了。 运行 进入到 ${IG
在 Ignite 的分布式缓存中还有一种常见应用场景是分布式锁,利用分布式锁我们可以实现简单的集群master选举功能。 下面是一个使用分布式锁的例子: package my.ignitestudy.datagrid; import org.apache.ignite.Ignite; import org.apache.ignite.IgniteCache; import org.apache.ignite.Ignition; import org.apache.ignite.cache.CacheAto
Ignite™是一个以内存为中心的分布式数据库,缓存和处理平台事务性,分析性和流式工作负载,以PB级的速度提供内存速度. 主要好处 Ignite 使用者包括 ING, Sberbank, HomeAw
可靠的分布式计算系统和应用程序已成为杰出业务的基石,尤其是在自动化和管理关键任务业务流程以及向客户提供服务方面。作为这些系统和应用程序的开发人员和系统管理员,您应该提供各种信息技术(IT)解决方案,以确保您拥有最有效的系统。
在Ignite中的集群号称是无中心的,而且支持命令行启动和嵌入应用启动,所以按理说很简单。而且集群有自动发现机制感觉对于懒人开发来说太好了,抱着试一试的心态测试一下吧。
集群发现机制 在Ignite中的集群号称是无中心的,而且支持命令行启动和嵌入应用启动,所以按理说很简单。而且集群有自动发现机制感觉对于懒人开发来说太好了,抱着试一试的心态测试一下吧。 在Apache Ignite中有三种自有的发现机制:组播、静态IP、组播+静态IP。下面就这几种来试一试吧。 测试方法简述 测试的方法主要是通过搭建2台tomcat服务器,使用nginx来代理这2台tomcat,tomcat服务器里有一个web应用,此应用内通过Apache Ignite webSession cluster来
安装文件解压后,进入 config 目录,配置文件:default-config.xml
https://github.com/lilihongjava/ignite_examples/tree/main/ignite-01
一转眼发现博客里积累了不少文章,特别是这两年开始发现写博客也是一种提升自己技术能力的方法。这就和写代码一样,因为会让大脑思考,时间长了就会留下记忆。所以很多的高手都是通过这样的不断的重复训练来的。 也就是为什么一些快速成长的公司更容易产生大牛,因为如果初始的员工本身不够牛,业务很难大发展。底子在那里,加上各种实战自然就成长的快,时间长了不牛才怪。当然大牛的人还要会沉淀、思考、修正、分享,这或许是写博客的一个意义所在吧。 java开发相关 Tomcat shutdown执行后无法退出进程问题排查及解决 记一次
测试方法 为了对Ignite做一个基本了解,做了一个性能测试,测试方法也比较简单主要是针对client模式,因为这种方法和使用redis的方式特别像。测试方法很简单主要是下面几点: 不作参数优化,默认配置进行测试 在一台linux服务器上部署Ignite服务端,然后自己的笔记本作客户端 按1,10,20,50,100,200线程进行测试 测试环境说明 服务器: [09:36:56] ver. 1.7.0#20160801-sha1:383273e3 [09:36:56] OS: Linux 2.6.32-2
还有Oracle 的Timesten、SAP的HANA等,这些商业中间件不在我们研究的范围之内。
在 手撸 Java Web RBAC 权限管理 中,我们自己实现了一个简易的 RBAC 权限管理框架,且我们也提到了一些缺陷,其中一点就是 : 每次请求需要授权的页面都会去数据库查询此用户对应的权限数据和角色数据,太耗费资源,应该进行缓存。
本文的部分内容摘自《使用 Apache Ignite 进行内存高性能计算 》一书。如果对此感兴趣,请查阅此书的其余部分以获取更多有用的信息。
Shiro作为一个开源的权限框架,其组件化的设计思想使得开发者可以根据具体业务场景灵活地实现权限管理方案,权限粒度的控制非常方便。 首先,我们来看看Shiro框架的架构图:
Volley 实现原理解析 本文为 Android 开源项目实现原理解析 中 Volley 部分 项目地址:Volley,分析的版本:35ce778,Demo 地址:Volley Demo 分析者:grumoon,校对者:huxian99,校对状态:完成 1. 功能介绍 1.1. Volley Volley 是 Google 推出的 Android 异步网络请求框架和图片加载框架。在 Google I/O 2013 大会上发布。 名字由来:a burst or emission o
Apache Spark 、 Apache Ignite 两个都是顶级开源软件,同属于内存计算框架与平台。在功能上有交集也有侧重点,一山不容二虎,但是在IgniteRDD的作用下,将两个内存计算平台无缝的连接了起来变成了一个新的完美的内存计算框架。
当系统中出现“生产“和“消费“的速度或稳定性等因素不一致的时候,就需要消息队列,作为抽象层,弥合双方的差异。“ 消息 ”是在两台计算机间传送的数据单位。消息可以非常简单,例如只包含文本字符串;也可以更复杂,可能包含嵌入对象。消息被发送到队列中,“ 消息队列 ”是在消息的传输过程中保存消息的容器 。
一次维护人员在上完线后,发现在分布式内存数据网格apache Ignite集群上通过客户端执行加载数据任务时,出现客户端节点连不上服务节点的问题。
MyBatis项目开发者提供了Redis的MyBatis二级缓存实现,项目名称为redis-cache.
通常我们在NIFI里最常见的使用场景就是读写关系型数据库,一些组件比如GenerateTableFetch、ExecuteSQL、PutSQL、ExecuteSQLRecord、PutDatabaseRecord等等,都会有一个属性配置大概叫Database Connection Pooling Service的,对应的接口是DBCPService,其实现类有:HiveConnectionPool DBCPConnectionPool DBCPConnectionPoolLookup。我们用的最多的就是DBCPConnectionPool。具体怎么配置这里就不赘述了,看对应的Controller Service文档就可以了。
用户原先应用已经接入skywalking,需要再接入数列的LinkAgent时启动会抛java.lang.UnsupportedOperationException,导致应用启动失败。
Apache Traffic Server是一种高度可扩展的缓存代理服务器,能够处理大量并发请求,同时保持极低的延迟。与其他流行的代理服务器(如Varnish或Squid)相比,它通常消耗更少的内存并且响应速度更快。它还旨在充分利用现代多核处理器。根据您的要求,您可以将其用作反向代理或转发代理。
https://github.com/lilihongjava/ignite_examples/tree/main/ignite-02
第一步很重要,以面向接口编程为原则,我们先抽象出来要暴露给用户的方法,给用户提供简单易懂的方法,因此我抽象出来的结果如下:
本文介绍后台任务延迟队列的“元素” 后台任务构造器 以及Curator 对于常见的ZK节点操作封装API。后台任务构造器对应了和ZK交互的常见”后台“操作,比如创建和销毁Watch,而ZK节点操作API涉及各种建造者模式的应用。可以说,Curator 整个框架各种地方都有建造者模式的身影。
可以利用ZooKeeper在集群的各个节点之间缓存数据。 每个节点都可以得到最新的缓存的数据。 Curator提供了三种类型的缓存方式:Path Cache,Node Cache 和Tree Cache。 Path Cache Path Cache用来监控一个ZNode的子节点. 当一个子节点增加, 更新,删除时, Path Cache会改变它的状态, 会包含最新的子节点, 子节点的数据和状态。 这也正如它的名字表示的那样, 那监控path。 实际使用时会涉及到四个类: PathChildrenCache
我们知道任何mybatis二级缓存都需要实现一个接口,这个接口就是org.apache.ibatis.cache.Cache,代码如下:
https://github.com/lilihongjava/ignite_examples/tree/main/ignite-03
上一篇:【Zookeeper】Apach Curator 框架源码分析:初始化过程(一)【Ver 4.3.0】
Gocache是一个基于Go语言编写的多存储驱动的缓存扩展组件。它为您带来了许多缓存数据的功能。
锁就像漏斗,将并发处理的多个线程变成串行化的模式,我们可以构建一个支持成千上万并发的系统,但是如果锁处理的不好会严重影响系统的性能,就像拥有多条车道的高速公路变成了单行道。
MyBatis 是一款优秀的持久层框架,它支持定制化 SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis 避免了几乎所有的 JDBC 代码和手动设置参数以及获取结果集。MyBatis 可以使用简单的 XML 或注解来配置和映射原生类型、接口和 Java 的 POJO(Plain Old Java Objects,普通老式 Java 对象)为数据库中的记录。
这次谈谈Redis,关于Redis应该很多朋友就算没有用过也听过,算是这几年最流行的NoSql之一了。
缓存可以说是加速服务响应速度的一种非常有效并且简单的方式。在缓存领域,有很多知名的框架,如EhCache 、Guava、HazelCast等。
这次谈谈Redis,关于Redis应该很多朋友就算没有用过也听过,算是这几年最流行的NoSql之一了。 Redis的应用场景非常多这里就不一一列举了,这次就以一个最简单的也最常用的 缓存数据 来
RxCache 是一款支持 Java 和 Android 的 Local Cache 。目前,支持堆内存、堆外内存(off-heap memory)、磁盘缓存。
在我们的系统开发过程 中不可避免的会使用到定时任务的功能,而当我们在生产环境部署的服务超过1台时,就需要考虑任务调度的问题,防止两台或多台服务器上执行同一个任务,这个问题今天咱们就用zookeeper来解决。
本篇博客是Spark之【RDD编程】系列第六篇,为大家介绍的是RDD缓存与CheckPoint。
Ignite是一个启动firecracker vm的引擎,它使用容器的方式承载了firecracker vm。目前项目处于停滞阶段,也比较可惜,通过阅读了解ignite的工作方式,学习到了很多,希望能借此维护该项目。
前面刚说到Guava Cache,他的优点是封装了get,put操作;提供线程安全的缓存操作;提供过期策略;提供回收策略;缓存监控。当缓存的数据超过最大值时,使用LRU算法替换。这一篇我们将要谈到一个新的本地缓存框架:Caffeine Cache。它也是站在巨人的肩膀上-Guava Cache,借着他的思想优化了算法发展而来。
先从web session的共享说起 许多系统需要提供7*24小时服务,这类系统肯定需要考虑灾备问题,单台服务器如果宕机可能无法立马恢复使用,这必定影响到服务。这个问题对于系统规模来说,从小到大可能面临的难度会相差很大。但对于原理来说其实就是需要准备备份系统随时可以替代正在服务的系统,也就是无论何时都有服务器可以提供服务。也就是灾备系统或者负载均衡。 提供灾备系统或者负载均衡系统都需要面临一个问题,那就是如何解决共享数据的问题。对于web服务器而言首先要解决的就是web session共享问题,比如A服务器
RDD通过persist方法或cache方法可以将前面的计算结果缓存,默认情况下 persist() 会把数据以序列化的形式缓存在 JVM 的堆空间中。 但是并不是这两个方法被调用时立即缓存,而是触发后面的action时,该RDD将会被缓存在计算节点的内存中,并供后面重用。
提到本地缓存,大家都能想到Guava Cache,他的优点是封装了get,put操作;提供线程安全的缓存操作;提供过期策略;提供回收策略;缓存监控。当缓存的数据超过最大值时,使用LRU算法替换。这一篇我们将要谈到一个新的本地缓存框架:Caffeine Cache。它也是站在巨人的肩膀上-Guava Cache,借着他的思想优化了算法发展而来。
PS:其实通过梳理发现这个还是有套路可寻的如何多语言进行通信,先生成对应的语言的代码,然后通过rpc的服务端和客户端,他们之前进行协议话的通信,服务端完成自身的业务逻辑,客户端就获取返回的结果。
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