微信公众号：运维开发故事，作者：郑哥 集群概述 zookeper 在生产环境中通常都是通过集群方式来部署的，以保证高可用, 下面是 zookeeper 官网给出的一个集群部署结构图：从上图可以得出， zookeeper server 的每个节点都和主节点保持通讯的，每个节点上面都存储有数据和日志的备份，只有当
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
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
目录1 设计思想1.1 数据模型1.2 Client API2 体系架构3 工作原理3.1 领导者选举3.2 读写请求流程4 容错机制5 典型示例5.1 命名服务5.2 集群管理5.3 配置更新5.4 同步控制 ZooKeeper：轻量级的分布式系统，用于解决分布式应用中通用的协作问题。 1 设计思想 MapReduce1.0架构的JobTra
0. 序 继续回来填6.824的坑。 1. 关于raft算法 不认可处理removed server来捣乱的方法（好像确实可以，论文中的做法是server会丢掉requestVote，并且不更新term，如果server在minimun election timeout的时间内收到了leader的消息。我之前想到partition网络恢复时也许这个会造成问
kafka相关术语 Producer: 消息生产者，就是向kafka broker发消息的客户端 Consumer: 消息消费者，向kafka broker取消息的客户端 Consumer Group（简称"CG"）:消费者组 Broker：一台kafka服务器就是一个broker，一个集群由多个broker组成，一个broker可以容纳多个topic Topic: 可以理解为一个队
PartitionStateMachine分区状态转换实现 1 我为何读这源码？ PartitionStateMachine，分区状态机负责管理Kafka分区状态的转换，类似ReplicaStateMachine。 很多面试官都爱问Leader选举策略。学完本文，你不但能说出4种Leader选举场景，还能总结出它们的共性。 2 简介 PartitionStateM
前面的相关文件简要地介绍了 Kafka 的基本使用，本文将将要介绍一下关于 Kafka 的集群关系、存储结构以及架构方面的内容进行简要的解析 组件之间的关系 Kafka 中，各个组件之间的关系如下图所示： 每个组件的解释如下： Producer：生产者，实际产生消息的角色 Topic：直接翻译过来就是 “
process mngr misc PID/TGID/PGID/SID PID：在ps cmd里显示的pid是进程id，它对应kernel task_struct里的tgid成员。task_struct里的pid_t pid成员是线程id，task_struct里的tgid是thread group id，即主线程的id，也即ps cmd里说的进程id。对于主线程，其task_struct里的pid和tgid成员相等 TG
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
1 简介 为实现精准施肥"减施增效"的数字化农业施肥技术,本文基于并运用了鲸鱼算法,对广义回归神经网络(GRNN)进行了结合与改进,并构建作物广义回归神经网络(GRNN)结合遗传算法的预测施肥量模型.通过采集得到的数据样本会被用来输入MATLAB进行仿真和实验验证.仿真和实验结果表
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
1 概述 Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式消息系统，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。 2 消息系统介绍 一个消息系统负责将数据从一个应用传递到另外一个应用，应用只需关注于数据，无需关注
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
消费者协调器和组协调器 了解了 Kafka 中消费者的分区分配策略之后是否会有这样的疑问：如果消费者客户端中配置了两个分配策略，那么以哪个为准呢？如果有多个消费者，彼此所配置的分配策略并不完全相同，那么以哪个为准？多个消费者之间的分区分配是需要协同的，那么这个协同的过程
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
Raft算法概述 1、三种角色 Raft是一个用于管理日志一致性的协议。它将分布式一致性分解为多个子问题：Leader选举（Leader election）、日志复制（Log replication）、安全性（Safety）、日志压缩（Log compaction）等。同时，Raft算法使用了更强的假设来减少了需要考虑的状态，使之变的易于理解和
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
日志压缩 在实际的系统中，不能让日志无限增长，否则系统重启时需要花很长的时间进行回放，从而影响可用性。Raft采用对整个系统进行snapshot来解决，snapshot之前的日志都可以丢弃（以前的数据已经落盘了）。 每个副本独立的对自己的系统状态进行snapshot，并且只能对已经提交的日志记录进
关于Raft的一些问题 1、Raft分为哪几个部分？ 主要是分为leader选举、日志复制、日志压缩、成员变更等。 2、Raft中任何节点都可以发起选举吗？ Raft发起选举的情况有如下几种： " 刚启动时，所有节点都是follower，这个时候发起选举，选出一个leader； " 当leader挂掉后，时钟最先跑完的foll
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
上篇回顾：Raft算法_SOFAJRaft源码学习_（一、背景及选主演示） 概览 Counter演示程序的构成，可以参考官方文档： https://www.sofastack.tech/projects/sofa-jraft/counter-example/ CounterServer是主启动入口，进去以后就进行了相关的配置，最后调用了集群的start方法，启动集群： // 启动 th
每个kafka broker中配置文件server.properties默认必须配置的属性如下： broker.id=0num.network.threads=2num.io.threads=8socket.send.buffer.bytes=1048576socket.receive.buffer.bytes=1048576socket.request.max.bytes=104857600log.dirs=/tmp/kafka-logsnum.partitions=2log.
背景介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统。主要设计目标如下： 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力，即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能 高吞吐率。即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输 支持Kafka Serv
背景 raft算法原理，建议参考raft官网：https://raft.github.io/ 强烈推荐观看raft的流程动画，方便直观理解算法过程 动画地址：http://thesecretlivesofdata.com/raft/ 本系列通过阅读SofaJRaft源码，并在本地运行SofaJRaft自带的Counter演示程序，学习了解raft算法在工程中的具体实现。
