上节中我们已经讲述了关于follower副本的同步机制,并且我们提到了基于HW的备份恢复是有缺陷的。在本节中我们会阐述弊端的原因,并且讲解kafka为了解决问题从而引入了Lead Epoch的概念。
高可用是很多分布式系统中必备的特征之一,Kafka 日志的高可用是通过基于 leader-follower 的多副本同步实现的,每个分区下有多个副本,其中只有一个是 leader 副本,提供发送和消费消息,其余都是 follower 副本,不断地发送 fetch 请求给 leader 副本以同步消息,如果 leader 在整个集群运行过程中不发生故障,follower 副本不会起到任何作用,问题就在于任何系统都不能保证其稳定运行,当 leader 副本所在的 broker 崩溃之后,其中一个 follower 副本就会成为该分区下新的 leader 副本,那么问题来了,在选为新的 leader 副本时,会导致消息丢失或者离散吗?Kafka 是如何解决 leader 副本变更时消息不会出错?以及 leader 与 follower 副本之间的数据同步是如何进行的?带着这几个问题,我们接着往下看,一起揭开 Kafka 水印备份的神秘面纱。
在《图解Kafka中的基本概念》中已经对副本进行了介绍。我们先回顾下,Kafka中一个分区可以拥有多个副本,副本可分布于多台机器上。而在多个副本中,只会有一个Leader副本与客户端交互,也就是读写数据。其他则作为Follower副本,负责同步Leader的数据,当Leader宕机时,从Follower选举出新的Leader,从而解决分区单点问题。本文将继续深入了解Kafka中副本机制的设计和原理。
高可用是很多分布式系统中必备的特征之一,Kafka 日志的高可用是通过基于 leader-follower 的多副本同步实现的,每个分区下有多个副本,其中只有一个是 leader 副本,提供发送和消费消息,其余都是 follower 副本,不断地发送 fetch 请求给 leader 副本以同步消息,如果 leader 在整个集群运行过程中不发生故障,follower 副本不会起到任何作用,问题就在于任何系统都不能保证其稳定运行,当 leader 副本所在的 broker 崩溃之后,其中一个 followe
上篇文章向大家介绍了 Elasticsearch 如何安装和核心概念,这篇讲解一下应用场景和注意事项,下面是正文。
分析原因,基本上可以确定是因为github上的远程库与本地库版本不一致(我对github上的文件做了编辑操作,且未更新到本地,当然也可能还有其他原因…),通过一番研究,找到了两种解决方案:
当使用apt-get update更新源时,出现下面“Hash Sum mismatch”的报错,具体如下: root@localhost:~# apt-get update ...... ...... W: Failed to fetch http://us.archive.ubuntu.com/ubuntu/dists/precise/main/source/Sources Hash Sum mismatch W: Failed to fetch http://us.archive.ubuntu.co
上一篇介绍的ISR的不丢消息的种种备份及冗余机制的所有的核心逻辑都是围绕着HW值、LEO值来展开的,如何合理的更新和存储显得尤为重要。
当某一分支(假设为main)的本地修改和远程仓库不一致时,执行git push origin main会提示先要执行git pull合并远程代码。 如下示例:
项目描述:简易互斥锁(SimpleMutex)是一个基于原子变量和信号量的互斥锁实现,用于保护并管理多线程环境下的共享资源访问。它提供了一种简单而有效的方式来确保在多线程并发访问时,只有一个线程可以同时访问受保护的资源,从而避免数据竞争和不一致性。基于 POSIX 标准的信号量库实现,包含 Catch2 单元测试,附带了基于 Catch2 框架的单元测试,用于验证互斥锁的正确性和稳定性,使用bazel编译,google编码规范。
在上节中,我们讲述了ISR,如何判断段follower副本与leader副本同步以及相关概念(HW、LEO),那么今天这节我们来看一下follower副本与leader副本的详细同步过程,但是这节所讲的同步过程是有弊端的,在新的版本中kafka对副本同步进行了优化,消除了这种弊端。
user_request_empty为开发者预留的钩子可以忽视不看,主要看 return this->view->fetch(
当多次执行相同的SQL语句,然后以不同的顺序获取结果集时,可能会出现此错误。这是因为Oracle数据库为每个结果集维护了一个预期的获取顺序(fetch sequence),当实际获取结果的过程与预期的顺序不一致时,就会抛出此错误。
上篇文章说了,broker的消息设计,采用紧凑的byteBuffer,存储设计主要包含attribute后三个表示压缩类型,还有crc效验,以及key和value,后面新增了时间戳。
在现代应用程序中,缓存是提高性能和减少数据库负载的重要组成部分。然而,缓存和数据库之间的一致性问题一直是开发者们面临的挑战之一。本文将深入探讨缓存和数据库一致性问题,并提供一些解决方案和示例代码,帮助您构建高性能、一致性的应用程序。
关于注册,有些公司是不允许打开的,,有些人数非常多的公司就需要打开注册的功能,让人员自己注册,我们来给他特定的权限就可以,毕竟人非常多的时候还由我们来给她们注册就非常不现实了,工作量会很大
最早听说service worker的时候是团队的分享会上,之后就听说了饿了么pwa改造,技术学习的脚步始终不能停。
分区策略决定 producer 将消息怎么分发到 partition 中, 分区策略不合适可能导致数据倾斜, 有些时候我们需要实现顺序消息, 也需要将同一业务的消息都发送到同一个 partition 上。生产端将消息发送给 broker 之前主要经过拦截、序列化、分区(Partitioner)几个步骤。分区器主要读取 partition 配置(生产端配置partitioner.class, 默认值是 DefaultPartitioner)
git remote add origin https:// 添加远程分支
安装操作:https://www.cnblogs.com/ximiaomiao/p/7140456.html
记忆犹新,在 2015 年 JavaScript 引入了 Fetch API,引起了开发者广泛的热情。Fetch 这种管理本地和远程资源的新方法很快被浏览器所采用,但 Node.js 却花了更长的时间。直到 2022 年才将 fetch() 添加到 Node 的标准库中。
使用xtrabackup对主库进行备份,在从节点主机上进行恢复,并将还原后的实例部署为主库的从节点。在启动介质与主库版本一致的情况下,启动主从同步后,日志出现如下错误:
本文主要记录一次静态资源服务源站更新了跨域策略后,引发的客户端跨域请求失败的案例。
依次打开:文件 | 设置 | 版本控制 | 目录映射;将当前项目路径映射为Git仓库
注释:用-r参数删除目录, git rm --cached a.txt 删除的是本地仓库中的文件,且本地工作区的文件会保留且不再与远程仓库发生跟踪关系,如果本地仓库中的文件也要删除则用git rm a.txt
注意:首先需要在GitHub和Gitee建立相关的仓库。本例中,两个仓库的用户名和密码、仓库、路径全部一致,不一致的情况尚未测试。
在react router项目中,有这样的一个需求,首先展示用户名列表,点击某个用户名后,根据用户名在后台取得用户具体信息在详情页进行展示。
Dear,大家好,我是“前端小鑫同学”,😇长期从事前端开发,安卓开发,热衷技术,在编程路上越走越远~ 写作背景: 在项目运维期间,往往出故障的情况很大程度都是因为数据与预期不一致导致的,在没办法登录生产环境的情况下,我们需要在既不更改代码(把报文贴到代码里,你别着急提交到master就好)又能模拟故障接口数据的时候就需要用到这样的插件(Ajax Interceptor)。 使用场景: 第一个就是开发中当有前置接口阻碍不能调试后续接口的情况,可以通过插件模拟数据。 第二个就是使用生产数据在开发环境排查因数
这种交互的的缺陷是显而易见的,任何和服务器的交互都需要刷新页面,用户体验非常差, Ajax的出现解决了这个问题。 Ajax全称 AsynchronousJavaScript+XML(异步 JavaScript和 XML)
把远程库中的更新合并到本地库中,–-rebase的作用是取消掉本地库中刚刚的commit,并把他们接到更新后的版本库之中。然后再进行push即可。
摘要:本文由自强老师带来了如何为 Dinky 开源项目贡献代码的详细步骤。内容包括:
方案:通过轮询对比script的hash信息,不一致就触发更新操作 新建utils/updateApp.js文件
1. 原型链 原型链就是链表,this其实就是链表当前指向的那个原型,bind、call、apply就是改变链表的next指向 2. 继承的实现 3. 数据类型 4. var、const、let对比 5. new的过程 6. this指向问题 7. bind实现方式 8. 闭包 9. 事件循环 新版的 chrome 优化了await 的执行速度,await 变得更早执行了, node和浏览器的区别,新老node版本执行顺序的不一致 10. 手写Promise 11. 垃圾回收机制 谈谈Scavenge G
目前,Kafka 使用 ZooKeeper 来保存与分区和broker相关的元数据,并选举出一个broker作为集群控制器。不过,Kafka 开发团队想要消除对 Zookeeper 的依赖,这样就可以以更可伸缩和更健壮的方式来管理元数据,从而支持更多的分区,还能够简化 Kafka 的部署和配置。
关于大型语言模型(LLMs)的应用落地,目前最值的关注要数文档问答了。其主要的工作思路是将文档进行文本分割存入向量数据库,当遇到问题请求的时候,依据问题检索出向量数据库相关的文章片段,通过Prompt引导大模型给出答案。然而,该方法对于纯文本文档QA效果较好,当面对PDF、网页和演示文稿等不同文档结构时却存在一定的挑战。
上一篇文章我们使用 Scrapy + Selenium 爬取了某个电影网站即将上映的影片
基础操作 # 添加至暂存区 git add . # 提交至本地仓库 git commit -m"提交说明" # 提交至远程仓库,默认提交至当前所在分支 git push # 提交指定分支 git push origin:分支名 # 更新 git pull # 文件更改状态 git status #查看文件更改 git diff 远程库操作 查看远程库 git remote -v 添加远程库 git remote add origin git@github.com:tanoak10/Cloud_confi
前段时间,项目在进行 JWT 改造,用户的身份认证从 cookie 改成了 token。
接着上篇博客,我们来谈谈java操作cassandra分页,需要注意的是这个分页与我们平时所做的页面分页是不同的,具体有啥不同,大家耐着性子往下看。
与组件生命周期绑定的 Utils 非常适合基于 React Hooks 来做,比如可以将 “发请求” 这个功能与组件生命周期绑定,实现一些便捷的功能。
Nuxt 是基于 Vue 的前端开发框架,这次我们通过 Introduction toNuxtJS 视频了解框架特色以及前端开发框架的基本要素。
选自OpenAI 机器之心编译 本文发布八个仿真机器人环境和 Hindsight Experience Replay 的基线实现,这是过去一年的成果总结作者已用这些环境来训练实体机器人用到的模型,并同
Spring-Cloud Euraka是Spring Cloud集合中一个组件,它是对Euraka的集成,用于服务注册和发现。Eureka是Netflix中的一个开源框架。它和 zookeeper、Consul一样,都是用于服务注册管理的,同样,Spring-Cloud 还集成了Zookeeper和Consul。
在上一章《Spring Cloud源码分析之Eureka篇第四章:服务注册是如何发起的 》,我们知道了作为Eureka Client的应用启动时,在com.netflix.discovery.DiscoveryClient类的initScheduledTasks方法中,会做以下几件事:
实在是……有太多人同时在帮忙修订错别字或优化 xiaolai 的 the-craft-of-selfteaching 了。如果你提交的 pull request 未被接受且得到回复说:“重新fork”,其实是你遇到一个问题:
ZooKeeper读写过程中,重新选主,然后节点重启后,数据不一致了。例如原来有节点A,B,C。
在《C++ 并发编程》一文中,我们已经介绍了C++11到C++17在并发编程方面的新增API。
课程链接:https://live.juejin.cn/4354/yc_Git-posture
其中,源=协议+主机+端口,**两个源相同,称之为同源,两个源不同,称之为跨源或跨域
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