1 ZooKeeper的一致性特点 概念 描述 备注 顺序一致性 以ZXID来保证事务的顺序性 原子性 以ZAB保证原子操作,要么成功,要么失败 单一视图 无论客户端从哪个服务器获取到关于应用的数据都是一致的 可靠 以版本来实现"写入校验",保证数据的写入正确性 实时 以性能保证实时 . 2 ZK的设计目标 概念 描述 备注 简单的数据模型 类似于传统文件系统的"树"结构,Znode用绝对路径标识 构建集群 可以通过多个ZooKeeper服务器组建集群,以leade…

Leader选举是保证分布式数据一致性的关键所在.Leader选举分为Zookeeper集群初始化启动时选举和Zookeeper集群运行期间Leader重新选举两种情况.在讲解Leader选举前先了解一下Zookeeper节点4种可能状态和事务ID概念. 1.Zookeeper节点状态 LOOKING:寻找Leader状态,处于该状态需要进入选举流程 LEADING:领导者状态,处于该状态的节点说明是角色已经是Leader FOLLOWING:跟随者状态,表示Leader已经选举出来,当前节点角…

Leader选举是保证分布式数据一致性的关键所在.Leader选举分为Zookeeper集群初始化启动时选举和Zookeeper集群运行期间Leader重新选举两种情况.在讲解Leader选举前先了解一下Zookeeper节点4种可能状态和事务ID概念. 1.Zookeeper节点状态 LOOKING:寻找Leader状态,处于该状态需要进入选举流程 LEADING:领导者状态,处于该状态的节点说明是角色已经是Leader FOLLOWING:跟随者状态,表示Leader已经选举出来,当前节点角…

1.1  Dubbo简介 Apache Dubbo是一款高性能的Java RPC框架.其前身是阿里巴巴公司开源的一个高性能.轻量级的开源Java RPC框架,可以和Spring框架无缝集成. 什么是RPC? RPC全称为remote procedure call,即远程过程调用.比如两台服务器A和B,A服务器上部署一个应用,B服务器上部署一个应用,A服务器上的应用想调用B服务器上的应用提供的方法,由于两个应用不在一个内存空间,不能直接调用,所以需要通过网络来表达调用的语义和传达调用的数据. 需要…

前端小白一枚,最近开始使用git,于是花了2天看了廖雪峰的git教程(偏实践,对于学习git的基础操作很有帮助哦),也在看<git版本控制管理>这本书(偏理论,内容完善,很不错),针对所学内容建了git仓库测试,且写了不少git操作命令的笔记,做个分享,有错误的地方各位大大也给提出,好做修改~ Git是一款免费.开源的.用Linux内核开发的分布式版本控制系统. git和svn有什么区别呢? git采用分布式版本库管理,而svn采用集中式版本库管理. 集中式版本库管理需要有一台存放版本库的服务…

简单理解Struts2中拦截器与过滤器的区别及执行顺序 当接收到一个httprequest , a) 当外部的httpservletrequest到来时 b) 初始到了servlet容器 传递给一个标准的过滤器链 c) FilterDispatecher会去查找相应的ActionMapper,如果找到了相应的ActionMapper它将会将控制权限交给ActionProxy d) ActionProxy将会通过ConfigurationManager来查找配置struts.xml       …

简单理解Socket 转自 http://www.cnblogs.com/dolphinX/p/3460545.html  题外话 前几天和朋友聊天,朋友问我怎么最近不写博客了,一个是因为最近在忙着公司使用的一些控件的开发,浏览器兼容性搞死人:但主要是因为这段时间一直在看html5的东西,看到web socket时觉得很有意思,动手写几个demo,但web socket需要特定的服务器支持,由于标准制定工作还没完成,所以没有多少主流的服务器支持,自己在网上下载了几个实现,包括php的.C#的.甚…

js 职责链模式 的简单理解.大叔的代码太高深了,不好理解. function Handler(s) { this.successor = s || null; this.handle = function () { if (this.successor) { this.successor.handle(); } } } var app = new Handler({ handle: function () { console.log('app handle'); } }); var dialo…

和maxout(maxout简单理解)一样,DropConnect也是在ICML2013上发表的,同样也是为了提高Deep Network的泛化能力的,两者都号称是对Dropout(Dropout简单理解)的改进. 我们知道,Dropout是在训练过程中以一定概率1-p将隐含层节点的输出值清0,而用bp更新权值时,不再更新与该节点相连的权值.用公式描述如下: 其中v是n*1维的列向量,W是d*n维的矩阵,m是个d*1的01列向量,a(x)是一个满足a(0)=0的激发函数形式.这里的m和a(Wv)…

前言: 当采用无监督的方法分层预训练深度网络的权值时,为了学习到较鲁棒的特征,可以在网络的可视层(即数据的输入层)引入随机噪声,这种方法称为Denoise Autoencoder(简称dAE),由Bengio在08年提出,见其文章Extracting and composing robust features with denoising autoencoders.使用dAE时,可以用被破坏的输入数据重构出原始的数据(指没被破坏的数据),所以它训练出来的特征会更鲁棒.本篇博文主要是根据Benig…