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  • Raft协议图解,缺陷以及优化2022-01-26 18:04:52

    结点的状态 每个结点可以有三种状态:Follower,Candidate,Leader。所有的结点都是从Follower状态开始的 如果followers没有收到leader的RPC消息(心跳),则可以转换为candidate,如下图node a,Term表示任期 而candidate需要发起投票,其他结点参与投票,回复他们的投票结果,如果这个candidat

  • zookeeper06-ZooKeeper内部原理2022-01-23 04:00:07

    ZooKeeper运行在一组服务器上,而客户端连接到这些服务器上执行操作。但是这些服务器对客户端发送的操作到底做了什么呢?我们要在这组ZooKeeper服务器中选择某一个服务器,称之为群首(leader)。其他服务器追随leader,被称为追随者(follower)。 leader是处理所有改变ZooKeeper系统的请

  • TiDB:Raft与Multi Raft2022-01-17 12:00:02

    Leader: 集群的管理者所有读写流量都是走LeaderLeader会周期性向follower发出心跳信息;并且会将写的数据以日志的方式传递给其他follower;当写入的数据成员过半,就认为写入成功; Follower: 被管理者对其他的服务作出响应接受leader的日志;如果长时间没收到leader的通知信息,就会将自己

  • hashicorp raft 介绍与源代码分析(二): 领导人选举(一)2022-01-16 23:58:11

    Raft 节点状态 Raft 节点启动后,会在 Follower 、 Candidate 、 Leader 3 个状态间转换,直到关闭 Shutdown // RaftState captures the state of a Raft node: Follower, Candidate, Leader, // or Shutdown. type RaftState uint32 const ( // Follower is the initial stat

  • 面试官上来就问 ZAB 协议,瑟瑟发抖…2022-01-13 22:59:01

    微信公众号:运维开发故事,作者:郑哥 Zookeeper 是通过 ZAB 一致性协议来实现分布式事务的最终一致性。 ZAB 协议介绍 ZAB 全称为 Zookeeper Atomic Broadcast(Zookeeper 原子广播协议) ZAB 协议是为分布式协调服务ZooKeeper专门设计的一种支持崩溃恢复的一致性协议。基于该协议,Z

  • 【消息队列面试】6-10:Rebalance机制、副本同步机制、架构设计、zk的作用、kafka的高性能2022-01-12 22:02:37

    六、简述kafka的Rebalance【偏向实战,有难度】 1、背景 kafka日志:在消息量大、高并发时,经常会出现rebalance中 rebalance会影响kafka性能,会阻塞partition的读写操作 2、了解其机制,以避免rebalance的发生    3、Rebalance是什么 coordinator:leader节点所在的broker,作为一个协调者

  • Kafka(六).高级架构2022-01-02 20:02:11

    Kafka 高级架构 一 .简介 kafka 的 topic 被分为多个分区,分区的数据是按照Segments 也就是分段来存储文件块。分区日志是存储在磁盘上的日志序列。kafka 可以保证的是一个分区里面的事件是有序的。其中 leader 负责对应分区的读写。Follower负责同步分区的数据。0.11 版本之

  • Zookeeper之ZAB协议2021-12-31 16:31:55

    概念: 可能很多人会认为zoookeeper就是paxos算法的一个实现,但事实上,zookeeper并没有完全采用paxos算法,而是使用了一种称为Zookeeper Atomic Broadcast(ZAB,Zookeeper原子消息广播协议)的协议作为其数据一致性的核心算法。 ZAB协议并不像Paxos算法那样是一种通用的分布式一致性算

  • Kafka的生产者与消费者解析2021-12-29 10:31:39

    一、生产者 1.分区策略 分区的原因 (1) 方便在集群中扩展 ,每个 Partition 可以通过调整以适应它所在的机器,而一个 topic 又可以有多个 Partition 组成,因此整个集群就可以适应任意大小的数据了。 (2) 可以提高并发 ,因为可以以 Partition 为单位读写了。 分区

  • Raft算法2021-12-26 13:37:54

    Raft算法 根据官方文档解释,一个 Raft 集群包含若干节点,Raft 把这些节点分为三种状态:Leader、 Follower、Candidate,每种状态负责的任务也是不一样的。正常情况下,集群中的节点只存在 Leader 与 Follower 两种状态。 • Leader(领导者) :负责日志的同步管理,处理来自客户端的请求,与Follow

  • GBase 8c Raft协议学习(二)2021-12-25 09:34:09

    Leader选举 1、Leader选举的过程 Raft 使用心跳(heartbeat)触发Leader选举。当服务器启动时,初始化为Follower。Leader向所有Followers周期性发送heartbeat。如果Follower在选举超时时间内没有收到Leader的heartbeat,就会等待一段随机的时间后发起一次Leader选举。 每一个followe

  • MIT 6.824 Raft论文精读(未完待续)2021-12-24 10:02:07

    文章目录 IntroductionRaft Consensus AlgorithmRaft BasicsLeader ElectionLog ReplicationSafetyElection RestrictionCommitting Entries From Previous Terms Follower and Candidate CrashesTiming and Availability 本文主要对raft协议的相关论文进行了总结。 Int

  • 盘点Python中4种读取json文件和提取json文件内容的方法2021-12-15 19:02:11

    前言 前几天有粉丝在群里问了一个json文件处理的问题。 看上去他只需要follower和ddate这两个字段下的对应的值。 我们知道json是一种常见的数据传输形式,所以对于爬取数据的数据解析,json的相关操作是比较重要的,能够加快我们的数据提取效率。 思路 关于这个问题,倒不是很难,群里

  • kafka面试题2021-12-06 20:36:37

    无论是作为面试官,还是应聘者,我都接触过很多Kafka面试题。而在最近面试了很多候选人,发现写了熟悉Kafka,但是对于Kafka相关的知识却是只知道大概用处,简单搭建和使用。我想说,虽然我们是SRE(可靠性工程师),但不论你是业务层的SRE还是基础设施层的SRE,我们都需要对业务方的使用场景有足够理

  • kafka系列二:架构设计2021-12-05 14:58:18

    kafka架构设计 1. 定义 Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列(Message Queue),主要应用与大数据实时处理领域。 1.1 消息队列 Kafka 本质上是一个 MQ(Message Queue),使用消息队列的好处? (面试会问) 解耦:允许我们独立的扩展或修改队列两边的处理过程。可恢复性:即使一个处

  • kafka 学习笔记12021-12-01 22:32:49

    Event streaming is the digital equivalent of the human body’s central nervous system 概述 分布式基于发布/订阅模式的消息队列,应用于大数据实时处理领域。 1 6 3005 应用 异步处理 两种模式 点对点 消费者主动拉取消息发布订阅 一对多 消费者消费数据后不会清除消息

  • 分布式Zookeeper-基础2021-12-01 13:30:58

    分布式Zookeeper-基础 Zookeeper简介 Zookeeper是什么 Zookeeper为分布式应用提供高效且可靠的分布式协调服务,而是采用了名为 ZAB 的一致性协议。作用主要是维护和监控存储数据的状态变化,一旦变化就Zookeeper就负责将已经在Zookeeper上注册的观察者做出想要的反应(ps 观察者

  • Zookeeper 入门(4):一致性算法,Paxos 算法,2021-11-25 18:01:16

    拜占庭将军问题 拜占庭将军问题是一个协议问题,拜占庭帝国军队的将军们必须全体一致的决定是否攻击某一支敌军。 问题是这些将军在地理上是分隔开来的,并且将军中存在叛徒。叛徒可以任意行动以达到以下目标: 欺骗某些将军采取进攻行动;促成一个不是所有将军都同意的决定,如当将

  • Apache Doris - 架构2021-11-25 15:03:54

    一、架构 FE(Frontend) 和 BE(Backend)节点 FE 为Doris 的前端节点。主要负责接收和返回客户端请求、元数据以及集群管理、查询计划生成等工作; BE 为Doris 的后端节点。主要负责数据存储与管理、查询计划执行等工作; FE 节点分为 follower 和 observer 两类。各个 FE 之间,通过 bdbj

  • kafka生产者消费者2021-11-21 17:04:50

    生产者 生产者发送确认机制 半数follower响应全部follower响应–>改进:ISR机制:in-sync-replica set【挑选进入isr的follower规则:1、同步的时间 2、和leader相差的条数(0.9版本中被去掉)】 注意:isr中的follower和正常的follower的概念问题 acks配置 0:发送完就返回。At most once

  • Kafka分区2021-11-14 20:58:39

    一、分区的概念规则 1、每个topic(逻辑名称)由一个或多个分区组成,分区是topic物理上的分组,在创建topic时被指定 2、一个partition只对应一个Broke,一个Broke可以管理多个partition 3、由消息在顺序写入,在同一个分区内的消息是有序的,在不同的分区间,kafka并不保证消息的顺序(所以ka

  • kafka读写原理及ack机制2021-11-12 14:32:54

    一、 kafka读写流程 写流程 1.连接ZK集群,从ZK中拿到对应topic的partition信息和partition的Leader的相关信息 ​ 2.连接到对应Leader对应的broker ​ 3.将消息发送到partition的Leader上 ​ 4.其他Follower从Leader上复制数据 ​ 5.依次返回ACK ​ 6.直到所有ISR中的数据写

  • raft共识算法2021-11-08 15:06:45

    声明 本文是对文献[1]和文献[2]的阅读笔记,非本人原创。本博客仅发表在博客园上,作者LightningStar,其他平台均为转载。 摘要 本文主要介绍了raft共识算法,值得强调的是共识(consensus)算法和一致性(consistency)算法是完全不同的两类算法,其所解决的问题是不同的。读者应当明确共识算法与

  • 2.Kafka的工作原理及数据丢失、数据重复问题2021-11-04 23:01:19

    一、概述    一个分布式消息中间件,基于zookeeper的分布式日志系统。   简单来讲,就是一个存储系统,起一个缓冲作用。   所谓的消息系统,就是将数据从一个地方传递到另一个地方。消息传递模式有两种:点对点传递模式,发 布-订阅模式。Kafka是一种发布-订阅模式。       二、特

  • 分布式一致性算法Raft2021-10-22 01:02:13

    参考链接 https://raft.github.io/  可手动调整参数,模拟不同场景 http://thesecretlivesofdata.com/raft/  动态演示 强烈推荐   raft协议解决在分布式系统中的一致性问题,其容错性和性能基本上和Paxos相同,但是其复杂程度,易于理解程度都优于Paxos   raft的角色 raft中有三种角

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