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技术分享 | ClickHouse-Keeper 初探

一、ClickHouse-Keeper 是什么: ClickHouse 社区在 21.8 版本中开始引入了 ClickHouse-Keeper ,直至 ClickHouse 21.12 发布公告提到 ClickHouse Keeper 功能基本完成。 ClickHouse Keeper 是 ZooKeeper 的替代品,与 ZooKeeper 不同,ClickHouse Keeper 是用 C++ 编写的,并使用 RAFT 算法实现,该算法允许对读写具有线性化能力 二、Zookeeper与ClickHouse-Keeper一些场景对比 为什么要引入 ClickHouse-Keeper 呢? :快照路径 <keeper_server>.

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技术分享 | ClickHouse-Keeper 初探

---- 一、ClickHouse-Keeper 是什么: ClickHouse 社区在 21.8 版本中开始引入了 ClickHouse-Keeper ,直至 ClickHouse 21.12 发布公告提到 ClickHouse Keeper 功能基本完成。 二、Zookeeper 与 ClickHouse-Keeper 一些场景对比 为什么要引入 ClickHouse-Keeper 呢? :Keeper集群的每个节点唯一ID log_storage_path:日志路径,最好将日志存储在IO性能强设备 snapshot_storage_path:快照路径 <keeper_server>. ClickHouse-Keeper 中呢?

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    K8S ETCD Keeper

    原生的 etcd-keeper 需要 etcd 开 auth 模式,但是 k8s 的 etcd 如果开启了 auth 是有可能有问题的(亲测有问题),为了观察 etcd 的 kv 所以小改了一下这个项目 ,增加了一个 -k8sMode true 的参数,可以允许 etcd-keeper 通过 tls 的模式连接 k8s 的 etcd 集群。

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    谁是黑客集团Keeper瞄准的羔羊?

    在过去3年间,Keeper饰演了一个很好的“捕食者”的角色。 ? 而按照暗网的“市价”来计算,每张卡片的价格为10美元,因此,预估Keeper已经获益700多万美金。 Keeper的惯用伎俩是入侵商城的后台,修改源代码、嵌入恶意脚本、记录购物者在付款时的支付卡细节。 但由于该组织为了便于管理从电商平台上收集的支付卡详细信息,在后台服务器使用了相同的控制面板,这使得威胁情报公司Gemini Advisory对Keeper的所有历史活动进行了追踪。 ? 所以,使用Magento平台的中小型电子商务网站,要小心来自Keeper的攻击了。 完整报告链接: https://geminiadvisory.io/keeper-magecart-group-infects-570-sites/

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    React-keeper的使用方法(坑多)

    1.安装react-keeper $ npm i react-keeper --save 2.在项目中进行引入 import { HashRouter,Route,Link } from 'react-keeper ' 配置路由 注意:在使用react-keeper时,通过react-keeper引用的组件(Route,Link)都必须在HashRouter包裹之中,            并且HashRouter                                      

             
         </HashRouter>   
    cache属性可以添加属性值,React-Keeper 3.路由跳转与传参 引入Control import { Control } from 'react-keeper' 回到上一页 Control.go(-1) 也通过这样跳转,并传递参数  Control.go

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    Android 基于 glide 4.0 封装图片加载库

    // 避免重复创建 for (Keeper keeper : mKeepers) { if (keeper.key == fragment.hashCode() ) { return; } } Keeper keeper = new Keeper(fragment); ()) { return; } } Keeper keeper = new Keeper(activity); keeper : mKeepers) { if (keeper.key == fragment.hashCode()) { keeper.values.add keeper : mKeepers) { if (keeper.key == activity.hashCode()) { keeper.values.add

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    Posgresql高可用集群实践

    由sentinel组件发现、观察keeper与proxy的信息,并计算出最优的集群视图。 kubectl delete statefulset stolon-keeper --cascade=false kubectl delete pod stolon-keeper-0 You can as not healthy and elect the other one as the new master: no keeper info available db=cb96f42d keeper =keeper0 no keeper info available db=cb96f42d keeper=keeper0 master db is failed db=cb96f42d keeper=keeper0 trying to find a standby to replace failed master electing db as the new master db=087ce88a keeper=keeper1

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    Windows 10预装的密码管理器可能会有凭证泄漏风险

    Windows 10预装的密码管理器就是KeeperKeeper是面向企业和个人的领先密码安全管理程序和数字保管库。 结果证明在默认情况下,我的设备已经安装了名为Keeper的密码管理器。 Ormandy解释说: 这是微软的捆绑销售,他们可能与Keeper达成了某种交易。 Keeper问题频发 其实,本次Ormandy所发现的Keeper漏洞和他在2016年8月所发现的Keeper漏洞非常相似,当时恶意网站就已经可以使用该漏洞就来窃取用户登录凭证。 不过当时Keeper还没有在微软的捆绑销售中,用户如果要用还要单独安装。 Keeper的回应 Keeper公司也已经确认了这个漏洞,并且发布了11.4版本来更新解决该漏洞。 该公司表示: “建议没有升级到最新版本的用户,先不要使用Keeper进行密码管理。

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    携程开源Redis多数据中心解决方案XPipe

    这个伪slave,我们把它称为keeper,如下图所示: ? 有了keeper之后,多数据中心之间的数据传输,可以通过keeper进行。 Redis协议不可更改,而keeper之间的数据传输协议却可以自定义。 二、高可用 任何系统都可能会挂掉,如果keeper挂掉,多数据中心之间的数据传输可能会中断,为了解决这个问题,需要保证keeper的高可用。 Keeper负责缓存Redis操作日志,并对跨机房传输进行压缩、加密等处理。Meta Server管理单机房内的所有keeper状态,并对异常状态进行纠正。 然后在master和slave之间增加一层keeper,整体延时增加0.1ms,到0.3ms。相较于多个DC之间几毫秒,几十毫秒的延时,增加一层keeper带来的延时是完全没问题的。

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    关于 React 的 keep-alive 功能都在这里了(上)

    KeepAliveProvider组件内部使用 Keeper 组件来标记组件应该渲染在哪里? 也就是要用 Keeper 将"B1组件"+"B2组件"包裹起来, 这样我们就知道初始化好的组件该放到哪里。 所以总结来说, 上述代码就是负责了初始化相关数据, 并且负责渲染组件, 但是具体渲染什么组件还需要我们使用Keeper组件。 六、编写渲染占位的Keeper 在使用插件的时候, 我们实际需要被缓存的组件都是写在Keeper组件里的, 就像下面这种写法: <Keeper cacheId="home"> <Home /> <User />

    </Keeper> 此时我们并不要真的在Keeper组件里面来渲染组件, 把 props.children 储存起来, 在Keeper

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    开源 | 携程Redis多数据中心解决方案-XPipe

    这个伪slave,我们把它称为keeper,如下图所示: ? 有了keeper之后,多数据中心之间的数据传输,可以通过keeper进行。 Redis协议不可更改,而keeper之间的数据传输协议却可以自定义。 二、高可用 任何系统都可能会挂掉,如果keeper挂掉,多数据中心之间的数据传输可能会中断,为了解决这个问题,需要保证keeper的高可用。 Keeper负责缓存Redis操作日志,并对跨机房传输进行压缩、加密等处理。Meta Server管理单机房内的所有keeper状态,并对异常状态进行纠正。 然后在master和slave之间增加一层keeper,整体延时增加0.1ms,到0.3ms。相较于多个DC之间几毫秒,几十毫秒的延时,增加一层keeper带来的延时是完全没问题的。

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    快速部署DBus体验实时数据流计算

    not exist keeper-mgr process not exist keeper-service process not exist register-server process not    started. pid: 27172 gateway started. pid: 27267 keeper-mgr started. pid: 27504 keeper-service started . pid: 27645 Dbus keeper prot: 6090 Dbus keeper started. ============================================ 六、登录DBus Keeper体检UI操作 6.1 登录dbus keeper前提 需要在通过浏览器登录dbus keeper的机器配置host文件,如果已经配置过请跳过此前提 如果验证机器是windows 登录dbus keeper url地址:http://dbus-n1:6090/login ?

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    干货 | 携程Redis海外机房数据同步实践

    在我们的具体方案中,设计了一个Keeper节点,作为Redis Slave向Master同步数据,同时将同步后的数据存入本地磁盘,海外数据同步通过Keeper进行数据传输,这样就产生了下面的结构: ? 关于Keeper的高可用及其相关的设计,可以参考前文所述的公众号文章。 用户可能会产生疑问,为什么欧洲还需要一组Proxy集群,而不是Keeper直接连接上海的Proxy? 这个主要是基于功能隔离的考虑,Proxy专注处理好加密、压缩等传输层需要考虑的问题,Keeper只需要考虑业务相关的功能。加密、压缩算法的优化和变更不会影响KeeperKeeper负责缓存Redis操作日志。Proxy主要解决公网传输问题。Meta Server管理单机房内的所有Keeper状态,并对异常状态进行纠正。

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    Redis系列(十八)独立功能之hyperloglog

    = BitKeeper() def do(self): for i in range(self.n): self.keeper.random() def debug(self): print(self.n, '%.2f' % math.log(self.n, 2), self.keeper.maxbits) for i in range do(self): for i in range(self.n): m = random.randint(0, 1 << 32 - 1) keeper = self.keepers[((m & 0xfff0000) >> 16) % len(self.keepers)] keeper.random(m) def estimate += 1.0 / float(keeper.maxbits) avgbits = float(self.k) / sumbits_inverse # 平均零位数 return

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    Kafka 运营总结

    监控kafka和zk [dc_datazone@hostname ~/games/datazone-keeper]$ crontab -l @reboot /bin/sh /data/home/dc_datazone /games/datazone-keeper/datazone-keeper.sh 1>/tmp/datazone-keeper.log 2>&1 5 * * * * /bin/sh /data/home /dc_datazone/games/datazone-keeper/datazone-keeper.sh 1>/tmp/datazone-keeper.log 2>&1 PROCESS_NAME home/dc_datazone/games/kafka/bin/start-kafka.sh" INTERVAL[0]="60" LOG_PATH[0]="log-kafka-datazone-keeper.log dc_datazone/games/zookeeper/bin/start_zk.sh" INTERVAL[1]="60" LOG_PATH[1]="log-zookeeper-datazone-keeper.log

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    009.统一数据采集平台DBus-0.6.1安装部署

    -- <version>1.0.1</version> --> <version>1.2.1</version> </dependency> # 4.修改dbus-keeper/keeper-base \keeper-web目录下 [admin@hdp01 apps]$ cd /opt/src/DBus/dbus-keeper/keeper-web/ # 5.修改源码 # (1) 文件:DBus/dbus-keeper /keeper-web/app/components/index.js,确保目录common是小写,源码中有几行是Common // common 公共无状态组件 export Bread from ' /common/FileTree' # (3) 将DBus/dbus-keeper/keeper-web/app/containers/Project目录下的几个js文件的名称首字母改成大写 [admin ]$ cnpm run build # 编译成功后,在keeper-web生成了build目录,整个目录都是我们需要的前端文件 2.

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    Go语言构建千万级在线的高并发消息推送系统实践

    第二部分相当于Profiling数据,用后台去各个进程中请求,实时监控各个接口,通讯录的数据也通过后台进行请求,这时Keeper的节点要配置,后台也要配置。 这种功能可以抽象一下,理论上期望客户端有个SDK,中心节点有个Keeper,然后可以对配置文件进行管理,对Profiling、自己写的各种库的信息进行收集,再汇总,放到本地数据或者文件夹,通过接口对后台提供服务 服务通过网络进行启动,管理层集中在Keeper上而不是在后台和Keeper上,所以Keeper的同步会考虑用一些开源的东西。 剩下的用Profiling,相当于跟Keeper和节点进行通信,所以Profiling会很高。 Keeper的启动相当于用一个Agent启动进程,然后指定Keeper中心节点端口把信息传过去,当Keeper正好配了这个节点就能把配置发过去,如果没有配就丢失。

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    Go 语言构建高并发分布式系统实践

    比如音频或者简单的数据流),通过Coordinator服务器回调回来,相关的接入方拿到客户端的上行数据,Room Service便要做安全策略、白名单、IP限制策略,然后与自己写的ZooKeeper/Keeper 第二部分相当于Profiling数据,用后台去各个进程中请求,实时监控各个接口,通讯录的数据也通过后台进行请求,这时Keeper的节点要配置,后台也要配置。 服务通过网络进行启动,管理层集中在Keeper上而不是在后台和Keeper上,所以Keeper的同步会考虑用一些开源的东西。 剩下的用Profiling,相当于跟Keeper和节点进行通信,所以Profiling会很高。 Keeper的启动相当于用一个Agent启动进程,然后指定Keeper中心节点端口把信息传过去,当Keeper正好配了这个节点就能把配置发过去,如果没有配就丢失。

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