五种I/O 模式——阻塞(默认IO模式),非阻塞(常用语管道),I/O多路复用(IO多路复用的应用场景),信号I/O,异步I/O 五种I/O 模式:[1]        阻塞 I/O           (Linux下的I/O操作默认是阻塞I/O,即open和socket创建的I/O都是阻塞I/O)[2]        非阻塞 I/O        (可以通过fcntl或者open时使用O_NONBLOCK参数,将fd设置为非阻塞的I/O)[3]        I/O 多路复用     (I/O

ZooKeeper典型应用场景一览 数据发布与订阅(配置中心) 发布与订阅模型,即所谓的配置中心,顾名思义就是发布者将数据发布到ZK节点上,供订阅者动态获取数据,实现配置信息的集中式管理和动态更新.例如全局的配置信息,服务式服务框架的服务地址列表等就非常适合使用. 应用中用到的一些配置信息放到ZK上进行集中管理.这类场景通常是这样:应用在启动的时候会主动来获取一次配置,同时,在节点上注册一个Watcher,这样一来,以后每次配置有更新的时候,都会实时通知到订阅的客户端,从来达到获取最新配置信息的

原文地址:http://jm-blog.aliapp.com/?p=1232 ZooKeeper典型应用场景一览 数据发布与订阅(配置中心) 发布与订阅模型,即所谓的配置中心,顾名思义就是发布者将数据发布到ZK节点上,供订阅者动态获取数据,实现配置信息的集中式管理和动态更新.例如全局的配置信息,服务式服务框架的服务地址列表等就非常适合使用. 应用中用到的一些配置信息放到ZK上进行集中管理.这类场景通常是这样:应用在启动的时候会主动来获取一次配置,同时,在节点上注册一个Watcher,这样一来,以

ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架.基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题.网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将结合作者身边的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍. 值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利用其提供的一系列API接口(或者称为原语集),摸索出来的典型使用方法.因此,也非常欢迎读者分享你在ZK

ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架.基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题.网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将结合作者身边的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍. 值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利用其提供的一系列API接口(或者称为原语集),摸索出来的典型使用方法.因此,也非常欢迎读者分享你在ZK

Overview zk是一个典型的发布/订阅模式的分布式数据管理与协调框架,开发人员可以使用它来进行分布式数据的发布与订阅. 另一方面,通过对zk中丰富的数据节点进行交叉使用,配合watcher事件通知机制,可以非常方便地构建一系列分布式应用中都会涉及的核心功能,如数据发布/订阅.负载均衡.命名服务.分布式协调通知.集群管理.Master选举.分布式锁和分布式队列等. 典型应用场景及实现 zk是一个高可用的分布式数据管理与协调框架.基于对ZAB算法的实现,该框架能很好地保证分布式环境中数据的一致

搞懂分布式技术6:Zookeeper典型应用场景及实践 一.ZooKeeper典型应用场景实践 ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架.基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题.网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将介绍比较常用的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍. 值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利用其提

在寒假前,完成了Zookeeper系列的前5篇文章,主要是分布式的相关理论,包括CAP,BASE理论,分布式数据一致性算法:2PC,3PC,Paxos算法,Zookeeper的相关基本特性,ZAB协议.今天,完成Zookeeper系列的最后一篇也是最为重要的内容:Zookeeper的典型应用场景的介绍,我们只有知道zk怎么用,用在哪,我们才能真正掌握Zookeeper这个优秀的分布式协调框架.     首先,我们要知道,Zookeeper是一个具有高可用.高性能和具有分布式数据一致性的分布式数据

1. 传统数据湖存在的问题与挑战 传统数据湖解决方案中,常用Hive来构建T+1级别的数据仓库,通过HDFS存储实现海量数据的存储与水平扩容,通过Hive实现元数据的管理以及数据操作的SQL化.虽然能够在海量批处理场景中取得不错的效果,但依然存在如下现状问题: 问题一:不支持事务 由于传统大数据方案不支持事务,有可能会读到未写完成的数据,造成数据统计错误.为了规避该问题,通常控制读写任务顺序调用,在保证写任务完成后才能启动读任务.但并不是所有读任务都能够被调度系统约束住,在读取时仍存在该问题.

ZooKeeper是一个典型的发布/订阅模式的分布式数据管理与协调框架,开发人员可以使用它来进行分布式数据的发布与订阅.另一方面,通过对ZooKeeper中丰富的数据节点类型进行交叉使用,配合Watcher事件通知机制,可以非常方便的构建一系列分布式应用中都会涉及的核心功能,如数据发布/订阅.负载均衡.命名服务.分布式协调/通知.集群管理.Master选举.分布式锁和分布式队列等. 一.典型应用场景及实现 1.1 数据发布/订阅 数据发布/订阅(Publish/Subscribe)系统,即所谓的

原创 BOOT Redis简介 Redis是目前业界使用最广泛的内存数据存储.相比memcached,Redis支持更丰富的数据结构,例如hashes, lists, sets等,同时支持数据持久化.除此之外,Redis还提供一些类数据库的特性,比如事务,HA,主从库.可以说Redis兼具了缓存系统和数据库的一些特性,因此有着丰富的应用场景.本文介绍Redis在Spring Boot中两个典型的应用场景. 场景1:数据缓存 第一个应用场景是数据缓存,最典型的当属缓存数据库查询结果.对于高频读低频

Deployment 部署的副本 Pod 会分布在各个 Node 上,每个 Node 都可能运行好几个副本.DaemonSet 的不同之处在于:每个 Node 上最多只能运行一个副本. DaemonSet 的典型应用场景有: 在集群的每个节点上运行存储 Daemon,比如 glusterd 或 ceph. 在每个节点上运行日志收集 Daemon,比如 flunentd 或 logstash. 在每个节点上运行监控 Daemon,比如 Prometheus Node Exporter 或 coll

zookeeper实现了主动通知节点变化,原子创建节点,临时节点,按序创建节点等功能.通过以上功能的组合,zookeeper能够在分布式系统中组合出很多上层功能.下面就看几个常用到的场景,及使用方式和注意事项. 名字服务(NameService) 顾名思义,就是给分布式系统中的资源,使用人易于理解的名字,能够找到需要的资源.例如:一个统一接口系统,接收服务然后转给后端服务的具体server.当新增接口时,请求方只要传递新接口的名字,系统就能够根据名字找到对应的server,发现服务并转发请求.

1. 高性能I/O (1)通常,recv函数没有数据可用时会阻塞等待.同样,当socket发送缓冲区没有足够多空间来发送消息时,函数send会阻塞. (2)当socket在非阻塞模式下,这些函数不会阻塞,如果发送/接收缓冲区没有数据时,调用会失败并设置errno为EWOULDBLOCK或EAGAIN. (3)可以调用fcntl函数实现非阻塞式I/O或调用select实现I/O多路复用以提高使用I/O而出现的效率问题. 2. 非阻塞I/O模型: fcntl函数 [编程实验]echo服务器(非阻塞I

<从Paxos到Zookeeper 分布式一致性原理与实践>读书笔记 本文:总结脑图地址:脑图 前言 所有的典型应用场景,都是利用了ZK的如下特性: 强一致性:在高并发情况下,能够保证节点的创建一定是全局唯一的. Watcher机制和异步通知:可以对指定节点加上监听,当节点变更时,会收到ZK的通知. 数据发布订阅(配置中心) 常见的应用就是配置中心,发布者将数据发布到ZooKeeper的一个或多个节点上,供订阅者进行数据订阅,进而达到动态获取数据的目的,实现配置信息的集中式管理和数据的动态更新

ZooKeeper 特点/设计目的 ZooKeeper 作为一个集群提供数据一致的协调服务,自然,最好的方式就是在整个集群中的 各服务节点进行数据的复制和同步. 数据复制的好处 1.容错:一个节点出错,不至于让整个集群无法提供服务 2.扩展性:通过增加服务器节点能提高 ZooKeeper 系统的负载能力,把负载分布到多个节点上 3.高性能:客户端可访问本地 ZooKeeper 节点或者访问就近的节点,依次提高用户的访问速度 设计目的 1.最终一致性:client不论连接到哪个Server,展示给

在虚拟化及云计算技术大规模应用于企业数据中心的科技潮流中,存储性能无疑是企业核心应用是否虚拟化.云化的关键指标之一.传统的做法是升级存储设备,但这没解决根本问题,性能和容量不能兼顾,并且解决不好设备利旧问题.因此,企业迫切需要一种大规模分布式存储管理软件,能充分利用已有硬件资源,在可控成本范围内提供最佳的存储性能,并能根据业务需求变化,从容量和性能两方面同时快速横向扩展.这就是Server SAN兴起的现实基础. Ceph作为Server SAN的最典型代表,可对外提供块.对象.文件服务的分布式

ZooKeeper 是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架.基于对 Paxos 算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得 ZooKeeper 可以解决很多分布式问题. 随着互联网系统规模的不断扩大,大数据时代飞速到来,越来越多的分布式系统将 ZooKeeper 作为核心组件使用,如 Hadoop.Hbase.Kafka.Storm等,因此,正确理解 ZooKeeper 的应用场景,对于 ZooKeeper 的使用者来说显得尤为重要.本节主要将重点围绕数

Deployment 部署的副本 Pod 会分布在各个 Node 上,每个 Node 都可能运行好几个副本.DaemonSet 的不同之处在于:每个 Node 上最多只能运行一个副本. DaemonSet 的典型应用场景有: 在集群的每个节点上运行存储 Daemon,比如 glusterd 或 ceph. 在每个节点上运行日志收集 Daemon,比如 flunentd 或 logstash. 在每个节点上运行监控 Daemon,比如 Prometheus Node Exporter 或 coll

摘要: 原创出处 https://studyidea.cn 「公众号:程序通事 」欢迎关注和转载,保留摘要,谢谢! 使用 Java 阻塞 I/O 模型读取数据,将会导致线程阻塞,线程将会进入休眠,从而让出 CPU 的执行权,直到数据读取完成.这个期间如果使用 jstack 查看线程状态,却可以发现Java 线程状态是处于 RUNNABLE,这就和上面说的存在矛盾,为什么会这样? 上面的矛盾其实是混淆了操作系统线程状态与 Java 线程状态.这里说的线程阻塞进入休眠状态,其实是操作系统层面线程实际

Redis简介 Redis是目前业界使用最广泛的内存数据存储.相比memcached,Redis支持更丰富的数据结构,例如hashes, lists, sets等,同时支持数据持久化.除此之外,Redis还提供一些类数据库的特性,比如事务,HA,主从库.可以说Redis兼具了缓存系统和数据库的一些特性,因此有着丰富的应用场景.本文介绍Redis在Spring Boot中两个典型的应用场景. 场景1:数据缓存 第一个应用场景是数据缓存,最典型的当属缓存数据库查询结果.对于高频读低频写的数据,使用缓