算法基础 思考：Zookeeper是如何保证数据一致性的？这也是困扰分布式系统框架的一个难题。 拜占庭将军问题 Paxos算法 ZAB协议 什么是ZAB算法 Zab 借鉴了 Paxos 算法，是特别为 Zookeeper 设计的支持崩溃恢复的原子广播协议。基于该协议，Zookeeper设计为只有一台客户端（Leader）
原创不易，求分享、求一键三连 爱恨纠葛：“年终盘点一对一”之一生之敌孙狗！ 继续整理技术团队最近的年终盘点，「采用我问他答的形式」主要是聆听，今天这位同学之前在腾讯工作了几年，被我忽悠到现在的团队，他一年的角色变化是这样的： 凝聚者属性降低，监督员、推进者属性升高，和从一线技术
Java面试题之：raft 协议和 zab 协议区别 一、相同点二、不同点 一、相同点 采用 quorum 来确定整个系统的一致性,这个 quorum 一般实现是集群中半数以上的服务器。zookeeper 里还提供了带权重的 quorum 实现。都由 leader 来发起写操作。都采用心跳检测存活性。leader ele
Java面试题之：Zab 一、简介及介绍 一、简介及介绍 ZAB( ZooKeeper Atomic Broadcast , ZooKeeper 原子消息广播协议）协议包括两种基本的模式：崩溃恢复和消息广播。 当整个服务框架在启动过程中，或是当 Leader 服务器出现网络中断崩溃退出与重启等异常情况时，ZAB 就会进入
使用Flink HA功能维护JobManager中组件的生命周期，可以有效的避免因为JobManager 进程失败导致任务无法恢复的情况。 接下来分享下 Flink HA功能的实现 大纲 基于Zookeeper+Hadoop HA功能的实现 HA功能的接口概述 基于Zookeeper实现的HA接口 手工课: 添加个新的组件并使用
**而如果我们积极学习，保持技术能力、知识储备与工作年限成正比，这到了35岁哪还有什么焦虑呢，这样的大牛我觉得应该也是各大公司抢着要吧？**但是学习这件事，其实是一个反人类的过程，这就需要我们强迫自己跳出自己的安逸区，主动学习，保持技术热情。 在滴滴时有一句话大概是，主动跳出
1.HDFS 8020/9000 NameNode 内部常用端口 50070 NameNode 用户页面查询端口 50470 NameNode https服务的端口 50010 DataNode DataNode初始化时向NAMENODE提出注册和应答请求 50075 DataNode http服务端口 50470 DataNode https服务端口 50020 DataNode ipc服务端口 8485 Jou
原创不易，求分享、求一键三连 继续整理技术团队最近的年终盘点，「采用我问他答的形式」主要是聆听，今天这位同学，我之前给他打的标签是「隐藏的杠精」，我们先来看他一年来的角色变化： 只从数字上看变化不大。实干属性较高，说明要做很多实际的工作，并且需要很多消息需要同步，对下面同学也
相信大家最近一定关注到一款重量级消息中间件Kafka发布了2.8版本，并且正式移除了对Zookeeper的依赖，背后的设计哲学是什么呢？仅仅只是减少了一个外部依赖吗？ 答案显然不会这么简单，容我慢慢道来。 在解答为什么之前，我觉得非常有必要先来阐述一下Zookeeper的经典使用场景。 Zookeeper
原创不易，求分享、求一键三连 继续整理技术团队最近的年终盘点，「采用我问他答的形式」主要是聆听。 今天这个同学比较特殊，他就是我们「被合并人员」，他的经历比较奇妙： 1）大概5年前由我招入B公司做一线Leader； 2）而后B公司和C公司合并为D公司； 3）我离职去B站求学，这个同学直接汇报给C团队
我们在前面介绍了 ZooKeeper 集群中的三个服务器角色：Leader、Follower 和 Observer。其中，Leader 选举是 ZooKeeper 中最重要的技术之一，也是保证分布式数据一致性的关键所在。本期内容将重点讲解 Leader 是如何被选举的。 1. Leader 的选举机制 Zookeeper 在配置文件中并没有指定 M
Kafka 会不会丢消息？ 阅读目录 一、认识 Kafka 二、Kafka 到底会不会丢失消息？ 三、生产者丢失消息 四、Kafka Broker 丢失消息 五、消费者丢失消息 六、总结 回到顶部 一、认识 Kafka Kafka 是分布式发布-订阅消息系统。它最初由 LinkedIn 公司开发，之后成为 Apache 项目
1、概述 在Kubernetes中，为了实现组件高可用，同一个组件需要部署多个副本，例如多个apiserver、scheduler、controller-manager等，其中apiserver是无状态的，每个组件都可以工作，而scheduler与controller-manager是有状态的，同一时刻只能存在一个活跃的，需要进行选主。 Kubernetes中是通过le
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
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
书接上文：“年终盘点一对一”之很刚的同事 继续整理技术团队最近的年终盘点，【采用我问他答的形式】主要是聆听，这里是跟第三位同学质效负责人脱敏后的交流。 这位同学年级比我稍大点，是从美团来过来的，跟上个同学不一样的是他有自己相对完备的工作认知，有一套大公司工作方法论，显然这
题目描述 完成一个对候选人得票的统计程序。假设有3个候选人，名字分别为Li，Zhang和Fun。使用结构体存储每一个候选人的名字和得票数。记录每一张选票的得票人名，输出每个候选人最终的得票数。结构体可以定义成如下的格式： struct person { char name[20]; int count; }lea
近期开始了年终盘点，会跟所有我关注的同学做一次相对深入的交流，【采用我问他答的形式】主要是聆听，这里是跟第二位同学脱敏后的交流。 这位同学性格一直很刚，甚至有点“呆呆的”，但他今年的回答让我很满意，我们看他今年有什么变化呢？ — 1 — 你是什么样的人 我是一个做事直接的人 这
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
限流：屏蔽掉无用的流量，允许少部分流量走后端。假设现在服务支持请求数为 10，有 1000 个请求，最终只有 10 个可以成功，99% 的请求短期都是无效请求 削峰：请求在时间上高度集中于某一个时间点，瞬时流量容易压垮系统，因此需要对流量进行削峰处理，缓冲瞬时流量，尽量让服务器对资源进行平缓处
最近在做规划工作的时候碰到了两个困境： 1）负责一块产品线，在第一阶段结束后找不到第二阶段要做什么，或者对想要做的事情不确信，一直在左右横跳； 2）负责部分产品组委会的工作，但对于组委工作要做什么，如何做好组委工作也不太确信； 而且这种“不太确信”似乎成为了常态，隔三差五就会发生。这说
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
作为一名新手Team Leader，如何能在最短时间带废一个开发团队呢，这四个高招儿教给你。 第一招，追求效率。时间就是金钱，效率就是生命。作为Team Leader，必须时刻关注研究提升效率的方法。什么需求分析、系统设计、测试案例这些影响效率的工作统统可以砍掉，为团队争取更多的时间编码。开
在职场上见过这么多次的事情，我发现唯独升职成管理者这件事情是最特殊的，很多人刚从基层升职，一下子工作重心从技术变成了管理，一下子就顾头不顾腚，工作严重失调，管理管理做不好，技术技术也不到位。 忙活一大顿到最后就是上级领导不信任，下面下属不团结，很是憋气。 其实对于刚升职成一线
概述 观察者不参与选举，观察者身份是在集群配置文件中指定的自身角色。 主干逻辑–observerLeader 1.设置自身Zab状态为DISCOVERY 2.寻找主节点 集群配置里，配置了观察者监听端口下。 集群每个投票成员，有义务在此监听端口开启监听。 供观察者与其连接，并作为主节点，与观察者进行
