一、一致性检查点（Checkpoints） Flink故障恢复机制的核心，就是应用状态的一致性检查点 有状态流应用的一致性检查点，其实就是所有任务的状态，在某个时间点的一份拷贝（一份快照）；这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同的输入数据的时候 二、从检查点恢复状态 在执行流应
目录参考文献安全聚合流程 写在最前： 在学习可容错安全聚合算法时，对其中的许多详细步骤不是特别清楚，遂将学习笔记记录下来，以作后期学习。若有不对请及时纠正。 参考文献 大规模横向联邦学习的原理及其在Delta中的实现 联邦学习之安全聚合SMPC 安全聚合原始论文：Practical Secure Ag
可靠性设计： 一、避错技术。在系统正式运行之前避免、发现和改正错误，技术评审、系统测试、正确性证明，不可避免所有的错误 二、检错技术。检错系统是否出错的技术，成本低于容错、但不能自动解决问题需要人工干预 四要素（检测对象：容易出错的地方、有代表性；检测时延；实现方式；处理方式） 三
简介： 本文将介绍两种方式，是在面对流量不稳定因素时常见的两种方案，也是我们在设计高可用的系统前不得不考虑的两种能力，是服务流量治理中非常关键的一环。 作者：十眠 我们的生产环境经常会出现一些不稳定的情况，如： 大促时瞬间洪峰流量导致系统超出最大负载，load 飙高，
Hadoop核心之MapReduce 上部分提到Hadoop存储大数据的核心模块HDFS，这一部分介绍Hadoop处理大数据部分的核心模块MapReduce。 Apache Foundation对MapReduce的介绍：“Hadoop MapReduce is a software framework for easily writing applications which process vast amounts
六：Hystrix容错监控机制 什么是微服务的容错机制 提前预设解决方案、，系统自主调节，遇到问题即时处理 什么是Hystrix Netfix 设计原则： 服务隔离机制 服务降级 熔断机制 提供实时的监控和报警功能 提供实事的配置修改功能 1.创建一个模块，配置环境 <?xml version="1.0" encoding=
本篇博客介绍 Dubbo 框架在实际项目中非常实用的高级技术，并对原有的 Demo 继续进行一些调整即可作为本篇博客的 Demo。同样只需要编写很少的代码或者进行一些注解配置即可实现，大大提高了开发效率。在本篇博客的最后，会提供源代码的下载，需要注意的是：在运行本 Demo 代码时，必须先启动
JSON字符串格式不是很完美，导致JSON.parse转换失败。JSON.parse()方法对字符串的格式要求极其严格。一点格式错误都不能有，否则就报异常，从而对其它代码造成影响。这个只是记录问题。在项目中使用到JSON.parse 方法 我们一定要下意识的去做try{}catch{} 去捕获这个异常问题 try{
一、概念理解 1、State状态 Flink实时计算程序为了保证计算过程中，出现异常可以容错，就要将中间的计算结果数据存储起来，这些中间数据就叫做State。 2、StateBackEnd 用来保存State的存储后端就叫做StateBackEnd，默认是保存在JobManager的内存中，也可以保存的本地文件系统或HDFS这
B 站黑马视频教程：Here 源码-笔记：Code for Github 第一章 微服务总览 1. 软件系统架构的历史 软件系统架构大致经历了：单体应用架构—>垂直应用架构—>分布式架构—>SOA架构—>微服务架构的演变 单体应用架构：一个项目一个tomcat。优点：简单维护简单。缺点：紧密耦合容错低，扩展性差，不适
数据密集型应用设计读书笔记第一章。 现在的数据密集型应用，趋势是组件化。 存储数据，以便自己或其他应用程序之后能再次找到 （数据库（database）） 记住开销昂贵操作的结果，加快读取速度（缓存（cache）） 允许用户按关键字搜索数据，或以各种方式对数据进行过滤（搜索索引（search indexes）） 向其
负载均衡 Dubbo支持的负载均衡有如下策略：默认是随机 权重随机（random），实现类RandomLoadBalance 权重轮询(roundrobin)，实现类RoundRobinLoadBalance 最少活跃（leastactive）负载策略，实现类LeastActiveLoadBalance 一致性hash(consistenthash) 实现类ConsistentHashLoadBalance 在Abs
dubbo 容错策略 官网：https://dubbo.apache.org/zh/docs/advanced/fault-tolerent-strategy/ 容错策略
Flink系列文章 第01讲：Flink 的应用场景和架构模型 第02讲：Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现 第03讲：Flink 的编程模型与其他框架比较 第04讲：Flink 常用的 DataSet 和 DataStream API 第05讲：Flink SQL & Table 编程和案例 第06讲：Flink 集群安装部署和 HA 配置 第07讲：Flink 常见
文章目录 一、为什么要使用分布式二、分布式系统的本质三、分布式的基础要点 一、为什么要使用分布式 分布式系统并非灵丹妙药，解决问题的关键还是看你对问题本身的了解。通常我们需要使用分布式的常见理由是： 为了性能扩展——系统负载高，单台机器无法承载，希望通过使用多
FeignClient注解被@Target(ElementType.TYPE)修饰，表示FeignClient注解的作用目标在接口上 声明接口之后，在代码中通过@Resource注入之后即可使用。@FeignClient标签的常用属性如下： name：指定FeignClient的名称，如果项目使用了Ribbon，name属性会作为微服务的名称，用于服务发现 url: url
负载均衡策略 random loadbalance 随机负载均衡，默认情况下，dubbo 是 random load balance ，即随机调用实现负载均衡，可以对 provider 不同实例设置不同的权重，会按照权重来负载均衡，权重越大分配流量越高，一般就用这个默认的就可以了。 roundrobin loadbalance 轮询负载均衡，这个的话默
所谓的检查点其实就是通过将RDD中间结果写入磁盘 由于血缘依赖过长会造成容错成本过高，这样就不如在中间阶段做检查点容错，如果检查点之后有节点出现问题，可以从检查点开始重做血缘，减少了开销。 对RDD进行checkpoint操作并不会马上被执行，必须执行Action操作才能触发。 缓存和检查点
声明接口时在代码中通过@Resource注入容器之后即可使用。@FeignClient注解的常用属性如下： value/name：value和name的作用一样，用于指定FeignClient的名称；如果没有配置url，而且项目使用了Eureka 或者nacos，name属性会作为微服务的名称，用于服务发现。反之，只是一个名称。 url：一般用于
1. 前言 线上服务很少会单机部署，它不满足互联网三高架构的需求。服务一旦挂了，高可用就无从谈起，另外Dubbo单机默认最大200的并发处理也不满足所谓的高并发、高性能。所以，作为一款优秀的分布式服务框架，Dubbo是支持集群容错的。 Dubbo整个集群容错层的实现在dubbo-cluster模
编写一个容错的客户端，它在因某种原因初次下载失败后能继续下载文件。 从www.python.org上下载Python 3.7的源码。使用resume_download()函数下载的文件在中止后能继续下载尚未下载的内容。 import urllib import os TARGET_URL = 'https://www.python.org/ftp/python/3.7.4
目录 集群容错方式 集群容错路线 容错机制使用 容错机制原理 1.Failover Cluster (默认) 2.Failfast Cluster 3.Failsafe Cluster 4. Failback Cluster 5. Forking Cluster [ fork ] 6. Broadcast Cluster 在网络通信中有很多不确定的因素，比如网络延迟、网络中断等，此类情况出现
Dubbo容错机制能增强整个应用的健壮性，容错过程对上层用户是完全透明的，但用户也可以通过不同的配置来选择不同的容错机制。每种容错机制又有自己的个性化配置项。Dubbo中现有failover,failfast,failback,failsafe,forking,broadcast,mock,available,mergeable实现 1.Failover
什么是分布式共识？ 在多个节点均可独自操作或记录的情况下，使得所有节点针对某个状态达成一致的过程本质是“求同存异” 一致性和共识的区别是什么？ 一致性：分布式系统中的多个节点之间，给定一系列的操作，在约定协议的保障下，对外界呈现的数据或状态时一致的共识：分布式系统中多个节
第7章：Dubbo集群容错 Dubbo容错机制对上层透明（上层看不到具体的实现） 1.容错机制概述 1.1 Failover Cluster接口上有SPI注解@SPI(FailoverCluster.NAME)，即默认实现是Failover 使用for循环实现重试，for循环次数就是重试的次数。具体流程如下： 校验。如果for循环次数大于1，即有过1次
