问题产生 创建了一个bridge 类型的网络,ip为 172.19.0.1 同时2个容器连接了此网络: ? 在容器中可以互相ping 通 ? 但是宿主机无法ping 通: ?...原因 mac docker 实现的桥接网络是通过了一个linux 虚拟机实现,并不是直接在mac宿主机上创建虚拟网卡,导致无法ping通 https://docs.docker.com/docker-for-mac.../networking/#there-is-no-docker0-bridge-on-macos 解决方案 不使用network, 换成端口映射 或者查看: https://github.com/tioncico
使用NAT网络是VM虚拟出来的网段，可供直接上网。但在某些情况下需要虚拟机中的系统访问和物理机一样的局域网就要使用桥接的访问，让虚拟机中的系统也可以跟物理机一样作为局域网中的一台机器。...b)点击菜单中的 编辑-虚拟网络编辑器，选中虚拟网卡WMnet0后将底部的WMnet信息调整为和我一致。 桥接到 选项中 选择自己物理机的网卡，不要选择自动。...c)将物理机的网络共享配置下。 本地连接-属性-共享-勾选允许其他网络用户通过此计算机的Internet的连接来连接。...大功告成，截一张centos的图，之前笔记本操作的，kali在笔记本上。 ? 此时可以看到此台虚拟机可以分配到一个局域网中的ip了，犹如一台物理机。...没有访问网络的可以移步看下linux网络配置基础，动态的或者静态的都可以。
包含DDL的语句，需要在同一台服务器上执行，否则容易造成数据的不一致问题。...可以通过下面几个方法来解决： a、备用连接，如果主连接无法访问数据库服务，可以使用备用连接进行访问。 b、域名访问，主服务宕机之后，主动将域名映射到新的可用的MySQL服务上。...Binlog Event的多线程执行 MGR创建的时候，会自动创建一个通道来执行接收到的Binlog Event，通道名字是group_replication_applier，当加入组时，GR插件会自动启动该通道的执行线程...workers参数是指代并行的队列数量， order参数打开之后可以保证applier上执行事务的提交顺序和源MySQL服务器上的提交顺序相同。一般情况下，建议打开。...5、group_replication_force_members 当某些故障导致MGR一半以上的节点无法访问的时候，为了强制恢复MySQL服务，可以使用上述参数来强制指定某几个成员来组成MGR，而放弃其他成员
框架的结构设计具有很强的兼容性和扩展性 使用了桥接模式的中间件设计具有很强的兼容性和拓展性。 现有的项目中往往具有成型的下载组件，相册图片加载组件等相关图片加载组件。...算法流程： 新访问的数据插入到FIFO队列； 如果数据在FIFO队列中一直没有被再次访问，则最终按照FIFO规则淘汰； 如果数据在FIFO队列中被再次访问，则将数据移到LRU队列头部； 如果数据在LRU...队列再次被访问，则将数据移到LRU队列头部； LRU队列淘汰末尾的数据。...在收到批量图片请求的时候，LRU队列依然能保持缓存清洁。 数据加载Qzimageloader QZImageLoader使用单例模式和桥接模式。...QZImageLoader本身并没有数据加载的功能，而是进行桥接，将其他有这样功能的组件连接起来。 在收到数据请求的时候，识别请求url的类型，将其分发到相应的数据源。
DHCP Server发送的 DHCP 报文，那么仿冒 DHCP Server 则会给 PC 机分配错误的 IP 地址参数，导致 PC 客户端无法访问网络。...配置 DHCP-Snooping，监听 DHCP 报文，连接合法 DHCP 服务器的为信任端口改端口收到 Offer 报文和 ACK 报文正常转发 接服务器的端口配置可信端口，接非服务器的配置不可信端口...DHCP 中间人攻击从原理上我们可以知道它其实是一种 Snoofing IP/MAC攻击（ARP 欺骗），所以要防止 DHCP 中间人攻击，就是要防止 ARP 欺骗 使用 DAI 技术防止 从信任接口收到的报文会不会检测...从信任端口收到的 ARP 报文也会检测 现网中一般配置在交换机上 交换机接服务器的端口，或者朝向服务器的端口配置为信任端口 接入非服务器的端口配置为非信任端口 信任端口收到的报文会不会检测？...信任端口可以正常接收并转发 DHCP Offer 报文，而不信任端口会将接 收到的 DHCP Offer 报文丢弃。
），查询慢增删快，它是根据元素的hashCode值来决定元素的存储位置，但是它同时使用链表维护元素的顺序所以遍历的时候会按照添加时的顺序来访问。...理解了以上过程就不难明白HashMap是如何解决hash冲突的问题，核心就是使用了数组的存储方式，然后将冲突的key的对象放入链表中，一旦发现冲突就在链表中做进一步的对比。...在并发访问时，ConcurrentHashMap 使用了 volatile 和 CAS 等机制来保证数据的一致性和可见性，所以可以保证多个线程同时访问时不会出现数据竞争和不一致的情况。...链地址法（hashmap使用此法） 对于相同的哈希值，使用链表进行连接 优点 处理冲突简单，无堆积现象。即非同义词决不会发生冲突，因此平均查找长度较短； 适合总数经常变化的情况。...因为它在队列的尾部添加元素并从头部删除它们，所以只要不需要知道队列的大小，ConcurrentLinkedQueue 对公共集合的共享访问就可以工作得很好。收集关于队列大小的信息会很慢，需要遍历队列。
阶段一的运维模式 在传统架构下，基础设施层往往采取物理机或者虚拟化进行部署，为了不同的应用之间方便相互访问，多采取桥接扁平二层机房网络，也即所有的机器的IP地址都是可以相互访问的，不想互相访问的，多采用防火墙进行隔离...无论是使用物理机，还是虚拟化，配置是相对复杂的，不是做过多年运维的人员，难以独立的创建一台机器，而且网络规划也需要非常小心，分配给不同业务部门的机器，网段不能冲突。...Dubbo，Restful or RPC不同的部门自己选型 分库分表：Sharding-jdbc，Mycat 消息队列：RabbitMQ, Kafka 注册中心：Zk，Euraka，consul 传统架构的服务层...一旦使用的消息队列，缓存，框架出了问题，整个团队没有人能够搞定这个事情，因为大家都忙于业务开发，没人有时间深入的去研究这些中间件的背后原理，常见的问题，如何调优等等。...前端框架也有相同的问题，技术栈不一致，界面风格不一致，根本无法自动做UI测试。 当维护了多套系统之后，你会发现，这些系统各个层次都有很多的共同点，很多能力是可以复用的，很多数据是可以打通的。
List是有序的Collection，使用此接口能够精确的控制每个元素的插入位置，用户能根据索引访问List中元素。...数据结构方面： ArrayList：内部使用动态数组存储数据。因此，它支持随机访问，通过索引访问元素非常快，时间复杂度为O(1)。 LinkedList：内部使用双向链表存储数据。...，从而避免多线程并发访问造成的数据不一致性。...悲观锁做事比较悲观，它认为多线程同时修改共享资源的概率比较高，于是很容易出现冲突，所以访问共享资源前，先要上锁。...通常方案如下： 由于发生冲突的概率比较低，所以先让用户编辑文档，但是浏览器在下载文档时会记录下服务端返回的文档版本号； 当用户提交修改时，发给服务端的请求会带上原始文档版本号，服务器收到后将它与当前版本号进行比较
但不同供应商系统再加上⾃建系统，增加系统集成难度： 通讯协议：为了⽀持多种协议接⼊，需要引⼊各种组件库，⾯临依赖冲突，版本冲突等问题。...Polaris Java SDK 没有使用 Spring Boot 体系的服务，需要在开发框架中集成 Polaris Java SDK。...改造结果如下： 挑战二：容灾机制依赖内部负载服务，手段单⼀ ⾹港银⾏同业结算有限公司(HKICL)要求所有接⼊转数快(FPS)的⾦融机构实现MQ队列的⾃动容灾。...接⼊服务不感知队列是否正常，⽆法将调⽤结果上报到负载均衡服务(L5)，只能让运维通过告警发现。 解决方案：前置接入服务改造 利⽤上报机制，能根据调⽤结果，及时熔断不可⽤服务。...内网的主调⽅通过代理服务访问被调⽅。容灾可在主调⽅处理，也可以通过http代理服务应对。考虑到运维统⼀性，选择通过北极星进⾏管理。默认情况下北极星路由地址是http代理地址，因此需要重写访问地址。
采用 AMQP 高级消息队列协议的一种消息队列技术 ,最大的特点就是消费并不需 要确保提供方存在 ,实现了服务之间的高度解耦 2、为什么要使用 RabbitMQ?...4、对于高并发场景下 ，利用消息队列可以使得同步访问变为串行访问达到一定量 的限流， 利于数据库的操作。 5.可以使用消息队列达到异步下单的效果， 排队中， 后台进行逻辑下单。...3、使用 RabbitMQ 的场景 1、 服务间异步通信 2、 顺序消费 3、 定时任务 4、 请求削峰 4、如何确保消息正确地发送至 RabbitMQ？ 如何确保消息接 收方消费了消息？...消息到达交换器后， RabbitMQ 会将消息的路由键与队列的路由键进行匹配（ 针 对不同的交换器有不同的路由规则）； 常用的交换器主要分为一下三种 fanout： 如果交换器收到消息， 将会广播到所有绑定的队列上...你这数据就不一致了。
数据库：利用主键冲突控制一次只有一个线程能获取锁，非阻塞、不可重入、单点、失效时间 Zookeeper分布式锁zk通过临时节点，解决了死锁的问题，一旦客户端获取到锁之后突然挂掉（Session连接断开...问题： 单点故障：一旦事务管理器出现故障，整个系统不可用（参与者都会阻塞住） 数据不一致：在阶段二，如果事务管理器只发送了部分 commit 消息，此时网络发生异常，那么 只有部分参与者接收到 commit...三阶段协议主要是针对两阶段的优化，解决了2PC单点故障的问题，但是性能问题和不一致问题仍然 没有根本解决 图片引入了超时机制解决参与者阻塞的问题，超时后本地提交，2pc只有协调者有超时机制 第一阶段：...TCC模型对业务的侵入性较强，改造的难度较大，每个操作都需要有 try 、 confirm 、 cancel 三个接 口实现 confirm 和 cancel 接口还必须实现幂等性。...消息队列的事务消息： 发送prepare消息到消息中间件 发送成功后，执行本地事务 如果事务执行成功，则commit，消息中间件将消息下发至消费端（commit前，消息不会被 消费）如果事务执行失败，则回滚
数据库：利用主键冲突控制一次只有一个线程能获取锁，非阻塞、不可重入、单点、失效时间 Zookeeper分布式锁 zk通过临时节点，解决了死锁的问题，一旦客户端获取到锁之后突然挂掉（Session连接断开...问题： 单点故障：一旦事务管理器出现故障，整个系统不可用（参与者都会阻塞住） 数据不一致：在阶段二，如果事务管理器只发送了部分 commit 消息，此时网络发生异常，那么 只有部分参与者接收到 commit...三阶段协议 主要是针对两阶段的优化，解决了2PC单点故障的问题，但是性能问题和不一致问题仍然 没有根本解决 引入了超时机制解决参与者阻塞的问题，超时后本地提交，2pc只有协调者有超时机制 第一阶段：CanCommit...TCC模型对业务的侵入性较强，改造的难度较大，每个操作都需要有 try 、 confirm 、 cancel 三个接 口实现 confirm 和 cancel 接口还必须实现幂等性。...消息队列的事务消息： 发送prepare消息到消息中间件 发送成功后，执行本地事务 如果事务执行成功，则commit，消息中间件将消息下发至消费端（commit前，消息不会被 消费） 如果事务执行失败，
将依赖资源分开，不同的服务使用不同的资源，通过调用不同的数据源解决冲突。 ?...2、相同服务外部资源依赖冲突 解决了两个服务对数据库资源的依赖冲突，性能有所提高，但性能总有很大的波动，排除其他服务外部资源的依赖冲突，看看“商品服务”自身对资源是如何使用的。 ?...2、缓存碎片化 系统使用一段时间后，由于业务系统对服务数据需求的不一致，服务开发人员开始为每个外部系统提供一块主动缓存。这些缓存完全不具备通用性但又数量众多。...在属性被多次修改时，更能在其他修改消息未接收到时，就已经拉取到最新数据更新了缓存数据，进一步提高了实时性。 ? 最后，单向事件触发有很小的概率还是会发生数据不一致。...后记 解决了不同服务对相同资源的调用冲突，服务内不同的场景使用不同的资源支撑，创建了统一缓存层摆脱对数据库的依赖。
并发控制与锁机制：在TCC模式中，多个分支事务可能存在并发执行的情况。为了保证数据的一致性与正确性，需要使用并发控制与锁机制来防止并发事务的冲突。...比如，可以使用乐观锁或悲观锁来保证对共享资源的访问互斥，避免数据的不一致性。...消息队列（Message Queue）：为了在分布式系统中保证事务的可靠性与一致性，TCC模式通常使用消息队列作为事务协调工具。...协调者可以通过消息队列发送prepare请求，并等待分支事务参与者的响应。而分支事务参与者在收到prepare请求后，可以将其准备好的状态异步地发送给协调者。...例如，可以使用Paxos算法、Raft算法等来实现分布式一致性协议，确保系统的可用性和数据的一致性。
锁的超时机制：在获取锁资源时，设置超时机制，确保一段时间内未能获取到锁资源时，释放已持有的锁。限制事务的深度：限制长时间运行的子事务的数量，降低出现锁冲突的概率。...并发控制与锁机制：在TCC模式中，多个分支事务可能存在并发执行的情况。为了保证数据的一致性与正确性，需要使用并发控制与锁机制来防止并发事务的冲突。...比如，可以使用乐观锁或悲观锁来保证对共享资源的访问互斥，避免数据的不一致性。...消息队列（Message Queue）：为了在分布式系统中保证事务的可靠性与一致性，TCC模式通常使用消息队列作为事务协调工具。...协调者可以通过消息队列发送prepare请求，并等待分支事务参与者的响应。而分支事务参与者在收到prepare请求后，可以将其准备好的状态异步地发送给协调者。
ReadConsistency 读取一致性 接前面《更新一致性》 现在我们的数据库已经支持了更新一致性。...为了避免这种逻辑上不一致的读写冲突（read- write conflict），关系数据库支持“事务”这一概念。...而当有必要时，则可使用一致性级别比较高的请求。 不一致窗口的存在意味着不同的人在同一时间看到了不同的数据。如果Martin和Cindy正在通过打越洋电话讨论订房间的事情，那么这种不一致会让他们困惑。...但有时候会话因为某些原因终止或者用户通过不同的电脑同时去访问同一个系统而导致失去这种“会话一致性”。但这种情况在实际操作时是比较少见的。...在用户和数据库的交互过程中，通常不要把事务一直开着，因为实际使用中，当用户更新数据库时，可能真的会发生冲突，这种情况就要使用“离线锁”一类的方法了[Fowler PoEAA]。
当Broker接收到Commit或Rollback消息后，会根据事务id来执行最终的提交或回滚操作。2....乐观锁与悲观锁：在并发环境下，为了避免多个线程对同一个数据产生冲突导致数据不一致，可以使用乐观锁或悲观锁来协调并发操作。...乐观锁通常使用版本号或时间戳来实现，每次更新数据时都需要校验版本号，如果版本号不一致，则说明在操作过程中数据被其他线程修改过，需重新获取数据进行操作。...消息队列：使用消息队列可以确保消息的有序性和一致性。发送方将消息发送到队列中，接收方按照一定的顺序从队列中取出消息进行处理。...总的来说，确保消息的一致性需要根据具体的场景和需求采取相应的措施，如使用事务机制、锁机制、消息队列或分布式一致性算法等。这些方法可以有效地保证数据在消息发送过程中的一致性。
缺点：从节点无法和主节点保持完全同步，通过异步同步的方式很有可能出现主从间数据不一致的场景。...这里我觉得在全同步模式下可以借鉴 kafka 的 ISR 机制，去维护一个网络效率高的同步节点队列，当延时较大时主动剔除该队列并进行数据追赶，等到追赶完成之后再加入到该队列中。 主节点失效：重新选主。...解决冲突最好的方式就是避免冲突，这种思想在很多产品上都可以得以体现，如 MySQL的 mvcc 模式，在事务中读取的是 mvcc 的快照，隔离了不同事务之间对于动态更改数据的访问，转而请求快照，避免了冲突场景下的数据读取...理想情况下，我们还是希望数据能够对外保持一致，那么最直接的方式就是解决冲突，即在用户提交数据时由服务端检测各节点之间的数据差异，主动或者被动进行数据合并，可以使用以下几种方式： 给写入分配时间戳，并且以后写入的数据为准...由上述分析可得，主主架构下虽然能够解决单节点写入的问题，但是问题矛盾转移为主主间数据冲突解决的问题，这个问题虽然也有相应的解决方案，但是不同的解决方案只能针对部分场景进行解决，因此开发者在使用这种架构的数据存储方式的时候
分布式互斥方法： 集中式方法 分布式方法 令牌环方法 描述 通过协调者，把所有请求放入队列，按FIFO的方式请求临界资源 每个请求者使用临界资源时，都要征求其他参与者的同意 所有参与者组成环，令牌顺/...，例如一轮下来，只有几个参与者需要访问令牌 场景 在协调者稳定性高的情况下适合使用 系统规模小或使用频度低的情况下 系统规模小、每个参与者使用临界资源的频率高的情况下 2.2 分布式选举# 分布式选举主要是选出主节点...，导致冲突。...② 仍然存在数据不一致的问题。 所以提出了最终一致性的方案，准确来说是基于消息队列的最终一致性方案。这个消息队列用于在多个节点之间传递消息，因为消息队列本身具有存储功能，所以可以用来存储消息和日志。...若消息队列收到了某个消费者返回执行成功的消息，表示这个消费者完成了任务 ⑤ 若消息队列收到了某个消费者返回执行失败的消息，则消息队列会继续给这个消费者发送消息，即失败重试 ⑥ 当所有消费者都完成事务后，
我们也能看到，不同的在线文档团队选用的通信方式并不一致。...除了能看到哪些人在同一个房间以外，我们能收到相互之间的消息，在文档的场景中，用户的每一个操作，都可以作为是一个消息。...这样，我们的连接层则演化成图4的架构：接入层接入层主要负责与业务比较相关的一些内容，例如协同数据的版本管理、冲突处理、用户操作的任务队列。...而来自服务端的数据，则需要先和任务队列中的数据进行冲突处理。冲突处理完成之后，则会同步到数据层。...这里面其实还有更多的细节，包括队列中任务的状态、任务的合并、数据版本的合并、版本断层的处理、重试失败的处理，队列中任务与协同消息的冲突处理、撤销重做的反向冲突处理，甚至还可能涉及断网离线的操作、本地缓存的任务队列
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