以文件为基本存储单位的缺点 1、文件大小不同，难以实现负载均衡。 2、处理一个文件时，只能利用一个节点资源，无法动用集群。
0000 操作已成功完成。 0001 错误的函数。 0002 系统找不到指定的文件。 0003 系统找不到指定的路径。 0004 系统无法打开文件。 0005 拒绝访问。 0006 句柄无效。 0007 存储区控制块已损坏。 0008 可用的存储区不足，无法执行该命令。 0009 存储区控制块地址无效。 0010 环境错误。
通信是分布式程序的血液和神经，就好比大脑发出的执行需要通过神经和需要才能传递到手脚进行执行。可见好的通信能力是分布式系统的重重之中。
因为在之前的几篇博客中,小菌已经为大家带来了HDFS的基本概念及一些常用操作,这篇博客小菌将接着HDFS文件系统介绍的内容,为大家带来HDFS的读写流程!
aria2 是一款轻量且高效命令行下载工具，它提供了对多协议和多源地址的支持，并尝试将下载带宽利用率最大化，目前支持的协议包括HTTP(S)、FTP、BitTorrent(DHT, PEX, MSE/PE) 和 Metalink。通过 Metalink 的分块检查，aria2 可以在下载过程中自动的进行数据校验。
对于TCP：一次一个小包太慢了吧！！！ 大包也就算了，小包还一次一个。合在一起凑够缓冲区一起发吧。所以TCP叫流式数据传输啊！ 对于UDP：不会使用块的合并优化算法，采用了链式结构来记录每一个到达的UDP包。所以不会粘包。所以UDP叫报文数据传输啊。
官方文件：https://github.com/transmission/transmission/blob/main/docs/Editing-Configuration-Files.md
分布式事务是指在分布式系统上实现事务，同样需要保证 ACID，尤其是一致性。 分布式事务保证强一致性，但牺牲可用性。
let-netty-easy 前言: 尚未完成，持续更新中...! 什么是Netty?能做什么? Netty是一个致力于创建高性能网络应用程序的成熟的IO框架 相比较与直接使用底层的Java I
针对文件和目录，HDFS有与POSIX非常相似的权限模式。 一共提供三类权限模式：只读权限（r）、写入权限(w)和可执行权限（x）。读取文件或列出目录内容时需要只读权限。写入一个文件，或是在一个目录上创建及删除文件或目录，需要写入权限。对于文件而言，可执行权限可以忽略，因为你不能在HDFS中执行文件（与POSIX不同），但在访问一个目录的子项时需要该权限。 每个文件和目录都有所属用户（owner）、所属组别（group）及模式（mode）。这个模式是由所属用户的权限、组内成员的权限及其他用户的权限组成的。 默认情况下，可以通过正在运行进程的用户名和组名来唯一确定客户端的标示。但由于客户端是远程的，任何用户都可以简单的在远程系统上以他的名义创建一个账户来进行访问。因此，作为共享文件系统资源和防止数据意外损失的一种机制，权限只能供合作团体中的用户使用，而不能在一个不友好的环境中保护资源。注意，最新的hadoop系统支持kerberos用户认证，该认证去除了这些限制。但是，除了上述限制之外，为防止用户或者自动工具及程序意外修改或删除文件系统的重要部分，启用权限控制还是很重要的。 注意：这里有一个超级用户的概念，超级用户是nameNode进程的标识。对于超级用户，系统不会执行任何权限检查。
HDFS的读取数据过程 初始化FileSystem，然后客户端(client)用FileSystem的open()函数打开文件 FileSystem用RPC调用元数据节点，得到文件的数据块信息，对于每一个数据块，元数据节点返回保存数据块的数据节点的地址。 FileSystem返回FSDataInputStream给客户端，用来读取数据，客户端调用stream的read()函数开始读取数据。 DFSInputStream连接保存此文件第一个数据块的最近的数据节点，data从数据节点读到客户端(client
根据文章内容总结，该文介绍了HDFS分布式文件系统的架构、工作机制、副本策略以及Hdfs在企业的应用案例。
另外一个经常被提及的分布式算法是[raft], raft的贡献在于把一致性算法落地. 因为 [Leslie Lamport] 的理论很抽象, 要想把他的理论应用到现实中, 还需要工程师完全掌握他的理论再添加工程必要的环节才能跑起来.
因为当Server端收到Client端的SYN连接请求报文后，可以直接发送SYN+ACK报文。其中ACK报文是用来应答的，SYN报文是用来同步的。
在Spark3.2中引入了领英设计的一种新的shuffle方案，今天我们先来了解下其大致的设计原理，之后会再分析其具体的代码实现。
Aria2 是目前最强大的全能型下载工具，它支持 BT、磁力、HTTP、FTP 等下载协议，常用做离线下载的服务端。Aria2 一键安装管理脚本是 Toyo (逗比) 大佬最为知名的脚本作品之一，2018年11月14日逗比大佬因未知原因突然失联。所以自2018年12月7日起 P3TERX 开始接手这个项目并进行了大量的功能与细节优化，一直持续维护至今。增强版脚本整合了 Aria2 完美配置，在安装 Aria2 的过程中会下载这套配置方案，这套方案包含了配置文件、附加功能脚本等文件，用于实现 Aria2 功能的增强和扩展，提升 Aria2 的下载速度与使用体验，解决 Aria2 在使用中遇到的 BT 下载无速度、文件残留占用磁盘空间、任务丢失、重复下载等问题。
在服务的安全组或者防火墙中放行6800端口，我这里直接在宝塔面板中的安全中直接放行了
最近通过Nginx来反向代理一批大模型服务，遇到一个典型问题。默认的轮训负载均衡场景下，如果用户的每次请求到达算法服务时，由于不同的问题导致算法返回的Token长度不一致。就会出现某些算法Pod在上轮问答还没结束时收到了下次的请求。由于Nginx或负载均衡器上无法预测上游算法的Token长度，只能暴力的讲请求轮训分发到后端，长此以往，就导致后端算法服务随机出现阻塞的问题。
详细步骤解析： 1、 client发起文件上传请求，通过RPC与NameNode建立通讯，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在，返回是否可以上传； 2、 client请求第一个block该传输到哪些DataNode服务器上； 3、 NameNode根据配置文件中指定的备份数量及机架感知原理进行文件分配，返回可用的DataNode的地址如：A，B，C；
1、对于公司间的系统调用，如果性能要求在100ms以上的服务，基于XML的SOAP协议是一个值得考虑的方案。
在传输过程中，RPC并不会把请求参数的所有二进制数据整体一下子发送到对端机器上，中间可能会拆分成多个数据包，也有可能合并成其他请求的数据包。RPC协议就是为了"正确进行装包和拆包"而生的，比如使用长度限制或者标识设定边界。
1、对于公司间的系统调用， 如果性能要求在100ms以上的服务，基于XML的SOAP协议 是一个值得考虑的方案。
在这几年的微服务开发过程中遇到过两次因为网络问题导致的系统故障，并且没有做好降级策略，导致系统的不可用时间增加，所以今天专门整理一篇关于网络故障的问题分析处理以及开发中需要注意的地方。
这篇文章是我阅读 MapReduce 论文：《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》的笔记，这篇笔记概述了 MapReduce 是什么，它的工作流程，一些细节问题，以及我的个人理解与思考。 《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》： https://research.google.com/archive/mapreduce-osdi04.pdf MapReduc
为了减少读取流量，Chubby客户端将文件数据和节点元数据（包括文件缺失）缓存在内存中的一个一致的、可写入的缓存中。缓存由下面描述的租赁机制来维护，并由主服务器发送的无效信息来保持一致，主服务器保持着每个客户端可能缓存的内容的列表。该协议确保客户端看到的是Chubby状态的一致视图，或者是一个报错。
Aria2 是目前最强大的全能型下载工具，它支持 BT、磁力、HTTP、FTP 等下载协议，常用做离线下载的服务端。
介绍 在单体应用程序中，组件通过语言级的方法或函数调用进行彼此的调用。相比之下，基于微服务的应用程序是在多台机器上运行的分布式系统。每个服务实例通常是一个进程。因此，如下图所示，服务必须使用进程间通
转载自： https://cloud.tencent.com/developer/article/1031641 https://my.oschina.net/freelili/blog/1853668
ASP.NET SignalR是ASP.NET开发人员的库，它简化了向应用程序添加实时Web功能的过程。实时网络功能可以让服务器代码在连接的客户端可用时立即将内容推送到连接的客户端，而不是让服务器等待客户端请求新数据。
我们知道目前Hadoop主要包括有三大组件，分别是：分布存储框架（HDFS）、分布式计算框架（MapReduce）、以及负责计算资源调度管理的平台（Yarn），那么今天我们就来解析式的深入学习了解这三大组件。
或者google拼音：第一行改成sudo pacman -S fcitx-googlepinyin，谷歌拼音的话，如果全部安装了依赖，可以在包管理卸载qt5那几个无用的软件。
自从微服务概念以来，众多的软件架构在践行着这一优秀的设计理念。各自的系统在这一指导思想下收获了优雅的可维护性，但一方面也给接口调用提出了新的要求。比如众多的API调用急需一个统一的入口来支持客户端的调用。在这种情况下API GATEWAY诞生，我们将接入、路由、限流等功能统一由网关负责，各自的服务提供方专注于业务逻辑的实现，从而给客户端调用提供了一个稳健的服务调用环境。之后，我们在网关大调用量的情况下，还要保证网关的可降级、可限流、可隔离等等一系列容错能力。 一、网关 这里说的网关是指API网关，直面意思是
回顾下：普通RPC框架需要做的：服务的注册，发现，暴露。服务注册包括：调用模块（负载均衡，容错，透明）。RPC协议包括（序列化，编码，传输），其实透明化的远程调用。RPC报文的格式：请求行，请求头和请求体。RPC协议相比HTTP要更加精简，传输的量要更少。今天主要说说传输这块，其实也是最复杂的，说这个意义，感觉只是使用dubbo，其实对开发者的意义不是很大，大家不需要了解底层的业务传输，但是如果要设计一个消息服务器，这可是一般的开发人员可以搞定的。必须有过一定的经验，参考过别人的一个远程实现。了解了这些对d
1.客户端调度线程：用于发起远程方法调用的线程。2.客户端结果Exchange线程：当远程方法返回response后由该线程填充至指定ResponseFuture，并叫醒等待的调度线程。3.客户端IO线程：由传输框架实现，用于request 消息流发送、response 消息流读取与解码等操作。4.服务端IO线程：由传输框架实现，用于request消息流读取与解码 和response编码与发送。5.业务执行线程：服务端具体执行业务方法的线程
cURL可以使用URL的语法模拟浏览器来传输数据，因为它是模拟浏览器，因此它同样支持多种协议，FTP, FTPS, HTTP, HTTPS, GOPHER, TELNET, DICT, FILE 以及 LDAP等协议都可以很好的支持，包括一些：HTTPS认证，HTTP POST方法，HTTP PUT方法，FTP上传，keyberos认证，HTTP上传，代理服务器，cookies，用户名/密码认证，下载文件断点续传，上传文件断点续传，http代理服务器管道，甚至它还支持IPv6，scoket5代理服务器，通过http代理服务器上传文件到FTP服务器等等。
目前互联网系统都是微服务化，那么就需要 RPC 调用，因此本文梳理了从 RPC 基本框架协议到整个服务化框架体系建设中所包含的知识点，重点在于 RPC 框架 和 服务治理能力的梳理，本文定位于一个科普性质的文章，在于让大家了解一个全貌。
作者：vincentchma，腾讯 IEG 后台开发工程师 一、消息队列的演进 分布式消息队列中间件是是大型分布式系统中常见的中间件。消息队列主要解决应用耦合、异步消息、流量削锋等问题，具有高性能、高可用、可伸缩和最终一致性等特点。消息队列已经逐渐成为企业应用系统内部通信的核心手段，使用较多的消息队列有 RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka、ZeroMQ、Pulsar 等，此外，利用数据库（如 Redis、MySQL 等）也可实现消息队列的部分基本功能。 1.基于 OS 的
分布式消息队列中间件是是大型分布式系统中常见的中间件。消息队列主要解决应用耦合、异步消息、流量削锋等问题，具有高性能、高可用、可伸缩和最终一致性等特点。消息队列已经逐渐成为企业应用系统内部通信的核心手段，使用较多的消息队列有 RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka、ZeroMQ、Pulsar 等，此外，利用数据库（如 Redis、MySQL 等）也可实现消息队列的部分基本功能。
Hadoop被公认是一套行业大数据标准开源软件，在分布式环境下提供了海量数据的处理能力。几乎所有主流厂商都围绕Hadoop开发工具、开源软件、商业化工具和技术服务。今年大型IT公司，如EMC、Microsoft、Intel、Teradata、Cisco都明显增加了Hadoop方面的投入。
Telnet协议是TCP/IP协议族中的一员，是Internet远程登录服务的标准协议和主要方式。它为用户提供了在本地计算机上完成远程主机工作的能力。在终端使用者的电脑上使用telnet程序，用它连接到服务器。终端使用者可以在telnet程序中输入命令，这些命令会在服务器上运行，就像直接在服务器的控制台上输入一样。可以在本地就能控制服务器。要开始一个telnet会话，必须输入用户名和密码来登录服务器。Telnet是常用的远程控制Web服务器的方法。
从总体上看：akka-stream是由数据源头Source，流通节点Flow和数据流终点Sink三个框架性的流构件（stream components）组成的。这其中：Source和Sink是
这些方案中不可或缺的就是mongoshake 组件，mongoshake是阿里云NOSQL团队TEAM 开发的一款针对与通用性服务平台的产品，通过对mongodb的oplog进行读取将源于目的的MOGNODB 数据库之间进行数据同步的方式。通过日志的抓取和重放的方式完成数据同步的任务，数据同步中通过通道来进行数据传输，其中包含了像rpc, file, tcp,以及直连等方式。通过选择不同的同步方式，可以对接不同的中间件，如kafka，通过发布和订阅的方式来进行数据的异步的灵活同步。
江贵龙，游戏行业从业8年，历任多款游戏项目服务器主程，服务器负责人。 关注游戏服务器架构及优化，监控预警，智能运维，数据统计分析等。
NFS 是Network File System的缩写，即网络文件系统。一种使用于分散式文件系统的协定，由Sun公司开发，于1984年向外公布。功能是通过网络让不同的机器、不同的操作系统能够彼此分享个别的数据，让应用程序在客户端通过网络访问位于服务器磁盘中的数据，是在类Unix系统间实现磁盘文件共享的一种方法。
记录自己Manjaro18安装的一些坑，避免下次满互联网找解决方法。在此之前试过Manjaro、Ubuntu、Fedora、linux Mint系统的pac、yum、apt都用过了，所以果断选择Manjaro的包管理方式。Xfce4、Gnome、Cinnamon 和Mate桌面环境都试过了，KDE没试过，因为KDE 被抛弃了。其中呢我觉得xfce4最好，比较轻，资源占用低，但是我还是选择了Gnome，因为这个比较符合我的审美，而且现在（2019.3.31）gnome3.32已经没那么多问题了，资源占用也没那么夸张，cpu一般不会超过5%,还是在用了很多插件情况下,有两个插件一用就会超过7%： 如果是新手，安装完之后建议不要急着还原u 盘，因为后面重装的路还长，不知道一个不注意就卸载了不该卸的，然后…..
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