在前面两篇文章中(分布式高可靠之流量控制篇，你也能像大禹一样去治水)(分布式高可靠之负载均衡，今天看了你肯定会)，我带你一起学习了分布式系统高可靠的关键技术，包括分布式负载均衡和流量控制。除了高可靠，在实际生产中，分布式系统的高可用问题也极其重要。
著名的CAP理论指出，一个分布式系统不可能同时满足C(一致性)、A(可用性)和P(分区容错性)。由于分区容错性在是分布式系统中必须要保证的，因此我们只能在A和C之间进行权衡。在此Zookeeper保证的是CP, 而Eureka则是AP。
2.Eureka保证了可用性，Eureka各个节点是平等的，几个节点挂掉不会影响正常节点的工作，剩余的节点仍然可以提供注册和查询服务。而Eureka的客户端向某个Eureka注册或发现时发生连接失败，则会自动切换到其他节点，只要有一台Eureka还在，就能保证注册服务可用，只是查到的信息可能不是最新的。除此之外，Eureka还有自我保护机制，如果在15分钟内超过85%的节点没有正常的心跳，那么Eureka就认为客户端与注册中心发生了网络故障，此时会出现以下几种情况： ①、Eureka不在从注册列表中移除因为长时间没有收到心跳而应该过期的服务。 ②、Eureka仍然能够接受新服务的注册和查询请求，但是不会被同步到其他节点上（即保证当前节点仍然可用） ③、当网络稳定时，当前实例新的注册信息会被同步到其他节点。
阿里灵骏智算产品有磐久可预期网络（参考：阿里整网络顶呱呱，整图苦哈哈！），腾讯也没闲着，星脉高性能计算网络为AI大模型构筑网络底座。
前言 AI大模型以其优异的自然语言理解能力、跨媒体处理能力以及逐步走向通用AI的潜力成为近年AI领域的热门方向。业内头部厂商近期推出的大模型的参数量规模都达到了万亿、10万亿级别。 前几天横空出世的AI爆款产品ChatGPT，可以聊天、写代码、解答难题、写小说，其技术底座正是基于微调后的GPT3.5大模型，参数量多达1750亿个。据报道，GPT3.5的训练使用了微软专门建设的AI超算系统，由1万个V100 GPU组成的高性能网络集群，总算力消耗约3640 PF-days (即假如每秒计算一千
服务注册中心，给客户端提供可供调用的服务列表，客户端在进行远程服务调用时，根据服务列表然后选择服务提供方的服务地址进行服务调用。服务注册中心在分布式系统中大量应用，是分布式系统中不可或缺的组件，例如rocketmq的name server，hdfs中的namenode，dubbo中的zk注册中心，spring cloud中的服务注册中心eureka。
导言——AI 大模型以其优异的自然语言理解能力、跨媒体处理能力以及逐步走向通用 AI 的潜力成为近年 AI 领域的热门方向。业内头部厂商近期推出的大模型的参数量规模都达到了万亿、10 万亿级别。 前几天横空出世的 AI 爆款产品 ChatGPT，可以聊天、写代码、解答难题、写小说，其技术底座正是基于微调后的 GPT3.5 大模型，参数量多达 1750 亿个。据报道，GPT3.5 的训练使用了微软专门建设的 AI 计算系统，由 1 万个 V100 GPU 组成的高性能网络集群，总算力消耗约 3640 PF-
eureka作为SpringCloud的服务发现与注册中心，在整个的微服务体系中，处于核心位置。单一的eureka服务，显然不能满足高可用的实际生产环境，这就要求我们配置一个能够应对各种突发情况，具有较强容灾能力的eureka集群服务。 其实我们创建不同的yaml文件，以不同yaml运行即可。在项目中，创建三个名字分别为eureka01，eureka02，eureka03的eureka，defaultZone中配置其他两个不同的eureka相互引用即可。
导语 | 腾讯云网络作为云的基础设施，其质量和稳定性直接影响了云的运营质量和用户口碑。同时客户对基础设施依赖度高，故障容忍度低，云网络产品迭代更新快，决定了我们需要对云网络质量有更高的要求。本文是腾讯云专家工程师陈政产老师在云+社区技术沙龙深圳站的分享整理，为大家详细介绍腾讯云网络运维平台的建设。
Eureka 作为注册中心，保存了系统服务的相关信息，如果注册中心挂掉，那么系统就瘫痪了。因此，对 Eureka 做集群实现高可用是必不可少的。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
C 代表 Consistency，一致性，是指所有节点在同一时刻的数据 是相同的，即更新操作执行结束并响应用户完成后，所有节点存储的数据会保持相同。
在分布式系统架构中，高可用性是一个至关重要的话题。然而，即使在高度可用的设计中，由于网络故障或节点故障等原因，仍然可能出现脑裂（Split Brain）问题，即集群中的不同部分在没有明确通信的情况下产生了分离状态。本文将深入探讨脑裂问题，以及Redis哨兵在此背景下的选举算法和解决方案。
从论文的题目出发，这篇文章的核心在于实时操作数据库的架构，在论文引言之中对Aerospike的定位是一个高性能分布式数据库，用于处理实时的交互式在线服务。所以说，大多数使用Aerospike的场景是实时决策系统，它们有海量的数据规模，并且有严格的SLA要求，同时是百万级别的 QPS，具有ms的查询时延。显然，这样的场景使用传统的 RDMS 是不现实的，在论文之中，提到 Aerospike 的一个典型的应用场景，广告推荐系统，我们来一起看看它们是如何契合的：
前言 腾讯云市场规模近几年飞速增长，承载的业务类型覆盖电商、直播、金融、互联网等越来越多的内外部用户核心业务；基础网络作为腾讯云极为重要的基础设施，采用高冗余设计很好的支撑了业务的高速发展，部分架构甚至达到128台设备冗余，像设备宕机，链路中断，协议收敛等常规故障，业务基本无感知。由于部分业务对网络故障非常灵敏，网络设备转发轻微丢包可能会有影响，针对此类场景，我们需要具备全面而准确的快速自愈能力，能又快又准地定位并隔离异常网络设备，以尽可能快的速度恢复业务。 传统商业网络设备本身具备一定的故障自愈能力
一句话概括 CAP：在分布式系统中，网络故障，服务瘫痪，整个系统的数据仍然保持一致性。
根据百度百科的定义，CAP定理又称CAP原则，指的是在一个分布式系统中：Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），最多只能同时三个特性中的两个，三者不可兼得，最多满足其中的两个特性。也就是下图所描述的。分布式系统要么满足CA,要么CP，要么AP。无法同时满足CAP。
来源：dockone.io 中文链接：http://dockone.io/article/78（点击文末阅读原文前往） 英文链接： https://tech.knewton.com/blog/2014/12/eureka-shouldnt-use-zookeeper-service-discovery/ 【编者的话】本文作者通过ZooKeeper与Eureka作为Service发现服务（注：WebServices体系中的UDDI就是个发现服务）的优劣对比，分享了Knewton在云计算平台部署服务的经验。本文
CAP的理解我也看了很多书籍，也看了不少同行的博文，基本每个人的理解都不一样，而布鲁尔教授得定义又太过的简单，没有具体描述和场景案例分析。因此自己参考部分资料梳理了一篇与大家互相分享一下。
自我保护背景 首先对Eureka注册中心需要了解的是Eureka各个节点都是平等的，没有ZK中角色的概念， 即使N-1个节点挂掉也不会影响其他节点的正常运行。 默认情况下，如果Eureka Server在一定时间内（默认90秒）没有接收到某个微服务实例的心跳，Eureka Server将会移除该实例。但是当网络分区故障发生时，微服务与Eureka Server之间无法正常通信，而微服务本身是正常运行的，此时不应该移除这个微服务，所以引入了自我保护机制。 自我保护机制 官方对于自我保护机制的定义： ht
分布式系统处理的关键对象是数据，而数据其实是与用户息息相关的。CAP 理论指导分布式系统的设计，以保证系统的可用性、数据一致性等特征。比如电商系统中， 保证用户可查询商品数据、保证不同地区访问不同服务器查询的数据是一致的等。
如果你正好想要了解关于 Kubernetes (K8S) 的 CKA 认证考试的内容占比和具体考纲，那么你来对地方了！本篇文章将详细解析 CKA 认证考试的内容占比以及具体考纲，让你对考试有一个清晰的了解。
1、在Eureka平台中，如果某台服务器宕机，Eureka不会有类似于ZooKeeper的选举leader的过程；客户端请求会自动切换到新的Eureka节点；当宕机的服务器重新恢复后，Eureka会再次将其纳入到服务器集群管理之中；而对于它来说，所有要做的无非是同步一些新的服务注册信息而已。所以，再也不用担心有“掉队”的服务器恢复以后，会从Eureka服务器集群中剔除出去的风险了。Eureka甚至被设计用来应付范围更广的网络分割故障，并实现“0”宕机维护需求。（多个zookeeper之间网络出现问题,造成出现多个leader，发生脑裂）当网络分割故障发生时，每个Eureka节点，会持续的对外提供服务（注：ZooKeeper不会）：接收新的服务注册同时将它们提供给下游的服务发现请求。这样一来，就可以实现在同一个子网中（same side of partition），新发布的服务仍然可以被发现与访问。
前面我们已经学习了分布式计算技术（分布式计算模式之Actor，助你彻底搞定分布式计算技术等等）以及分布式调度（【分布式技术】分布式系统调度架构之两层调度，解决单体调度问题）忘记的可以自行查看以往文章，今天开始，我们来一起学习分布式存储技术，再正式学习分布式存储技术之前，我们先来看一个很重要的东西，CAP 理论，下面我们来一起对其研究下。
👉 腾小云导读 近期大量 AIGC 产品横空出世，可以聊天、写代码、解答难题、写小说，饱受热捧。其技术基座大模型的给力支持，往往伴随着大规模、长时间的 GPU 集群训练任务。这对网络互联底座的性能、可靠性、成本等各方面都提出极致要求。业界主流 GPU 集群网络技术路线是什么？腾讯的解决方案是什么？腾讯工程师何春志将带来最新解读。欢迎阅读。 ---- 👉 看目录，点收藏 1 业界主流 GPU 集群网络技术路线 2 如何创造AI训练集群下的极致性能网络 2.1 超带宽计算节点 2.2 多轨道流量聚
上篇文章中，通过代码搭建了Eureka注册中心和客户端，是Eureka的简单应用，在本文中将会讲解更多关于Eureka服务端的应用以及原理。
POST {index}/_doc PUT {index}/_create/{id}
从图中可以看出Eureka服务器提供服务注册与服务查找功能。多台服务器可以形成Eureka服务器集群，以提供高可用的服务。 Eureka 服务器并没有提供后台的存储， 这些注册的服务实例被保存在内存的注册中心， 它们通过心跳来保持其最新状态， 这些操作都可以在内存中完成。 客户端存在着相同的机制， 同样在内存中保存了注册表信息， 这样的机制提升了Eureka 组件的性能， 每次服务的请求都不必经过服务器端的注册中心。
作者 | Loraine Lawson 译者 | Sambodhi 策划 | Tina 人们都很吝啬。这是 David Flanagan 在他的 YouTube 系列节目“Klustered”中修复了 50 多个故意破坏的 Kubernetes 集群所学到的第一件事。 在一个案例中，提交者用 unicode doppleganger 替换了一个'c'字符——它在终端输出上看起来与 c 相同——从而导致了一个错误，这造成了 Flanagan 对自己以及对其修补集群的能力产生了怀疑。 Flanagan
哈喽大家好，本人最近面试经历有点坎坷，很久没更新了，但我打开公众号发现粉丝居然还涨了，非常感谢各位一直以来的关注，接下来会整理一下最近面试遇到知识点分享给大家。
👨🎓作者：Java学术趴 🏦仓库：Github、Gitee ✏️博客：CSDN、掘金、InfoQ、云+社区 💌公众号：Java学术趴 🚫特别声明：原创不易，未经授权不得转载或抄袭，如需转载可联系小编授权。 🙏版权声明：文章里的部分文字或者图片来自于互联网以及百度百科，如有侵权请尽快联系小编。 ☠️每日毒鸡汤：这个社会是存在不公平的，不要抱怨，因为没有用！人总是在反省中进步的！ 👋大家好！我是你们的老朋友Java学术趴，又到了一年一度最佳找工作的时节，你拿到心仪的offer了吗？基于大多数粉丝
在etcd集群中，如果出现网络分区或节点失联等情况，可能会导致脑裂（split-brain）现象的发生。脑裂指的是一个集群中的不同部分独立地对外提供服务，而且这些部分互相不可见、不可达。这会导致etcd中存储的数据出现不一致的情况，进而影响到整个系统的稳定性和可用性。本文将介绍etcd集群脑裂的原因以及如何处理。
Kafka 是一个分布式的高可用、高性能消息队列，它可以用于大规模的数据处理和流式计算场景。在 Kafka 中丢失消息是一件非常不好的事情，因为这会导致数据的不连续性、计算结果的准确性下降等问题，从而影响到系统的功能和运行效率。下面我将从多个方面探讨 Kafka 为什么会丢失消息，并对其解决办法和优化策略进行简要描述。
陈浪交，腾讯云容器产品架构师团队负责人，负责腾讯云容器产品的售前、售后相关工作。 本文整理自腾讯云容器产品，容器解决方案架构团队的陈浪交在 Techo 开发者大会云原生专题的分享内容——一个优秀的云原生架构需要注意哪些地方。本文将会给大家分享云原生架构的特点和以及实践过程中的一些注意事项。 从CNCF给出的云原生官方的定义可以看出，云原生架构其实是一种方法论，没有对开发语言、框架、中间件等做限制，它是一些先进的设计理念的融合，包括容器、微服务、尽量解耦合、敏捷、容灾、频繁迭代、自动化等。 云计算发展到今天
企业数通网络用到多种设备类型，设备之间使用多种物理链路连接，同时为了准确的完成数据包的转发，网络设备运行了多种网络协议。网络设备，线缆、以及网络协议都有可能产生网络故障，如何快速完成故障处理是一个高级网络工程师的基本素养。
传统RPC远程调用框架中，服务之间依赖关系复杂，不便于管理。所以产生了服务治理，实现服务的注册与发现。
陈浪交，腾讯云容器产品架构师团队负责人，负责腾讯云容器产品的售前、售后相关工作。 本文整理自腾讯云容器产品，容器解决方案架构团队的陈浪交在 Techo 开发者大会云原生专题的分享内容——一个优秀的云原生架构需要注意哪些地方。本文将会给大家分享云原生架构的特点和以及实践过程中的一些注意事项。 从CNCF给出的云原生官方的定义可以看出，云原生架构其实是一种方法论，没有对开发语言、框架、中间件等做限制，它是一些先进的设计理念的融合，包括容器、微服务、尽量解耦合、敏捷、容灾、频繁迭代、自动化等。 云计算发展到
首先对Eureka注册中心需要了解的是Eureka各个节点都是平等的，没有ZK中角色的概念， 即使N-1个节点挂掉也不会影响其他节点的正常运行。
微服务架构场景中，应用系统复杂切分散。长期运行时，局部出现故障时不可避免的。如果发生故障时不能进行有效反应，系统的可用性将极大地降低。
在众多HTTP CODE 里，作为一名程序员我们都喜欢200，但从不喜欢以5xx打头的HTTP返回码，比如502，注意不是520。发生大量502报警，你会不会紧张，比如下面这张图。平时为0，很短时间内达到3w+。
iStack，全称Intelligent Stack，智能堆叠，适用于S2700、S3700、S5700和S6700中低端交换机。而高端交换机中叫做CSS，全称Cluster Switch System，集群交换系统，适用于S7700、S9300、S9700等高端交换机。此类技术原理是将多台物理交换机在逻辑上合并成一台交换机，所以也叫做交换机虚拟化。在华为交换机中，iStack最多支持9台交换机合并，而在CSS中只支持2台交换机合并。 是将交换机性能翻倍提升的技术，增加接口数量、背板带宽、转发速率、提高可靠性等，堆叠使用一个ip和mac对堆叠中的交换机进行管理。
越来越多的组织开始放弃单体应用，逐步转向微服务的架构模式–将业务流程分为多个独立的服务。
调试运行中的容器和 Pod 不像直接调试进程那么容易，本文介绍了通过临时容器共享命名空间的方式调试业务容器进程的方法。调试 pod 最简单的方法是在有问题的 pod 中执行命令，并尝试排除故障。这种方法很简单，但有许多缺点。
Spring Cloud面试题万字解析（2020面试必备）
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
