一.Fabric网络组织 Fabric网络组织按如下结构组成:Fabric网络-->Channel通道-->组织(成员)-->节点.即整个网络由数个通道组成,每个通道都由多个组织构成,而每个组织内部由数个节点组成(可能由功能或其他划分方式分为多个节点).如下图所示: 二.主节点(leader peer)选举 一个组织(其实是成员)在一个通道上可以有多个Peer节点,这时候为了提高通信效率,需要选举出来一个主节点(leader)作为代表和排序服务节点通信,负责从排序服务节点处获取最新的区块

简介 前面我们看到LeaderLatch对于选举的实现:https://www.cnblogs.com/lay2017/p/10264300.html 节点在加入选举以后,除非程序结束或者close()退出选举,否则加点自加入选举以后将持续持有或者保持对主节点的竞争. recipes的另外一个实现Leader Election则不同,被选为主节点的节点任务如果执行完就会放弃主节点,然后由剩下的节点进行主节点竞争.如果你希望已经执行完的主节点再次加入主节点选举那么你需要调用autoRequeue(

简介 在分布式计算中,主节点选举是为了把某个进程作为主节点来控制其它节点的过程.在选举结束之前,我们不知道哪个节点会成为主节点.curator对于主节点选举有两种实现方式,本文示例演示Latch的实现示例. 官方文档:http://curator.apache.org/curator-recipes/leader-latch.html javaDoc:http://curator.apache.org/apidocs/org/apache/curator/framework/recipes/le

每日一句 Life is like a shower. One wrong turn and you're in hot water. 生活就像淋浴,方向转错,水深火热. 概述 MongoDB在副本集中,会自动进行主节点的选举,主节点选举的触发条件: 主节点故障 主节点网络不可达(默认心跳信息为10秒) 人工干预(rs.stepDown(600)) 选举规则 一旦触发选举,就要根据一定规则来选主节点. 选举规则是根据票数来决定: 票数最高,且获得了"大多数"成员的投票支持的节点获胜.&

https://blog.csdn.net/weixin_42117918/article/details/85230754 1.整体架构 2.交易流程 流程步骤: 应用程序通过SDK发送请求到Peer节点(一个或多个) 即发起交易客户A发起交易请求:合约设置的背书策略规定所有交易需要经过两个Peer节点的签名背书,因此请求需要被同时发往Peer A和Peer B.客户端应用程序利用任意SDK(nodeJS,java,go)构造交易提案.该提案是一个调用智能合约功能函数的请求,用来确认哪些数据可

hyperledger fabric各类节点及其故障分析   1.Client节点 client代表由最终用户操作的实体,它必须连接到某一个peer节点或者orderer节点上与区块链网络通信.客户端向endorser提交交易提案,当收集到足够背书后,向排序服务广播交易,进行排序,生成区块.但是该节点的故障不会影响区块链网络的正常运行. 2.CA节点 CA节点是hyperledger 1.0的证书颁发机构,由服务器(fabric-ca-service)和客户端组件(fabric-ca-clien

1.Client节点 client代表由最终用户操作的实体,它必须连接到某一个peer节点或者orderer节点上与区块链网络通信.客户端向endorser提交交易提案,当收集到足够背书后,向排序服务广播交易,进行排序,生成区块.但是该节点的故障不会影响区块链网络的正常运行. 2.CA节点 CA节点是hyperledger 1.0的证书颁发机构,由服务器(fabric-ca-service)和客户端组件(fabric-ca-client)组成.CA节点接收客户端的注册申请,返回注册密码用于用户登

Gossip算法正如它的名字,小道消息只需要有人传播一次,那么过一段时间,所有人都会知道,就像新冠病毒一样,所以Gossip算法也有其它的别名"传染病扩散算法"."谣言传播算法"等等.在Fabric中Gossip算法用于区块的传播,即共识后将得到的区块广播给组织内和其它组织.本节会介绍Gossip算法的设计原理.数据结构和部分核心源码的实现,例如Push算法.Pull算法等. 1. 设计原理 Gossip协议可以抽象成广播,即发送节点向其它节点传播同样的消息.在节点

转自:http://www.mongoing.com/archives/295 MongoDB的复制集具有自动容忍部分节点宕机的功能,在复制集出现问题时时,会触发选举相关的过程,完成主从节点自动切换.每个复制集成员都会在后台运行与复制集所有节点的心跳线程,在两种情况下会触发状态检测过程: 复制集成员心跳检测结果发生变化,比如某个节点挂了或者新增节点. 超过4s没有执行状态检测过程. 在状态检测过程大致包含以下步骤: 检测自身是否处于选举过程,如果是,退出本次过程. 维护一个主节点的备用列表,列表

复制集高可用选举机制 在上一章介绍了MongoDB的架构,复制集的架构直接影响着故障切换时的结果.为了能够有效的故障切换,请确保至少有一个节点能够顺利升职为主节点.保证在拥有核心业务系统的数据中心中拥有复制集中多数节点.让多数能够参与投票的节点或是所有可以成为主节点的节点在这个数据中心中.但是,如果节点间网络不通将会让其无法参与并成为多数节点. 如果你有了解一些常用的高可用软件,那么就会很清楚高可用中的选举机制了.我们先来看看复制集中选举的机制,了解几个概念. 一.大多数原则 1)什么是大多数原

如果从企业应用的生存率来看,选择企业团队信息作为主要业务,HipChat的起点绝非主流:但是如果从赚钱的角度上看,企业市场的高收益确实值得任何公司追逐,这也正是像JIRA和Confluence这样的智能工具制造商Atlassian于2012年收购HipChat的原因. 同时,或许你不知道的是,在Atlassian资源和人脉的帮助下,HipChat已经进入了一个指数增长周期.12亿的信息存储意味着他们现在每隔几个月的信息发送.存储和索引量都会翻一番. 如此快速的增长给曾经充足的基础设施带来了很大的

企业级nosql数据库应用与实战-redis 环境背景:随着互联网2.0时代的发展,越来越多的公司更加注重用户体验和互动,这些公司的平台上会出现越来越多方便用户操作和选择的新功能,如优惠券发放.抢红包.购物车.热点新闻.购物排行榜等,这些业务的特点是数据更新频繁.数据结构简单.功能模块相对独立.以及访问量巨大,对于这些业务来说,如果使用mysql做数据存储的话,大量的读写请求会造成服务器巨大压力,是否有更轻量的解决,能解决此类问题? 项目实战系列,总架构图 http://www.cnblogs.

一.NoSQL简介 1.1 常见的优化思路和方向 1.1.1 MySQL主从读写分离 由于数据库的写入压力增加,Memcached只能缓解数据库的读取压力.读写集中在一个数据库上让数据库不堪重负,大部分网站开始使用主从复制技术达到读写分离,以提高读写性能和读库的可扩展性.Mysql的master-slave模式成为这个时候的网站标配了. 1.1.2 分库分表 随着web2.0的继续高速发展,在Memcached的高速缓存,MySQL的主从复制,读写分离的基础之上,这时MySQL主库的写压力开始出

背景:查阅了一下MongoDB的相关文档,发现中文文档还是比较少的,工作中需要用到MongoDB,而这本<MongoDB最佳实践>是很好的选择,所以就把这本手册翻译了一下,其中生涩的专业用语是参考MongoDB中文官网进行翻译,校对的时间比较少,难免会有不合理的地方,恳请大家指正. 简介 MongoDB是一款为广泛的现代应用程序设计的高性能.可扩展.分布式数据库系统.MongoDB可用于不同规模大小的组织,为那些对系统低延迟.高吞吐量以及可持续性有很高要求的应用提供稳定关键的服务. 尽管Mon

分布式一致性 “分布式” 是大型系统实现高性能.高可用所常用的架构手段,本章节将概述 “分布式一致性”的基本内容,以作为 ZAB 算法阐述的基础. 分布式一致性的基本概念 数据库系统的基础理论中,“事务”必须符合 ACID,即为:Atomicity 原子性.Consistency 一致性.Isolation 隔离性.Durability 持久性,其中: Atomicity 原子性:“事务”必须 “全部成功”,或者 “全部失败”,不允许部分成功.部分失败: Consistency 一致性:任何 “

[学习参考] https://www.toutiao.com/i6566017785078481422/ https://www.toutiao.com/i6563232898831352323/ 0.redis是什么? redis是nosql(也是个巨大的map) 单线程,但是可处理1秒10w的并发(数据都在内存中) 使用java对redis进行操作类似jdbc接口标准对mysql,有各类实现他的实现类,我们常用的是druid 其中对redis,我们通常用Jedis(也为我们提供了连接池Jed

1.业务场景 保险人管系统每月工资结算,平安有150万代理人,如何快速的进行工资结算(数据运算型) 保险短信开门红/电商双十一 1000w+短信发送(短时汇聚型) 工作中业务场景非常多,所涉及到的场景也各不相同,这使得我们定时任务系统应该集管理.调度.任务分配.监控预警为一体的综合调度系统,如何打造一套健壮的.适应不同场景的系统,技术选型尤其重要. 针对以上场景我们需要我们的分布式任务系统具备以下能力:     1.支持多种作业类型(shell作业/Java作业)     2.支持作业HA,负载

简介 MongoDB是一款为广泛的现代应用程序设计的高性能.可扩展.分布式数据库系统.MongoDB可用于不同规模大小的组织,为那些对系统低延迟.高吞吐量以及可持续性有很高要求的应用提供稳定关键的服务. 尽管MongoDB与传统的关系型数据库的有些特性不一样,但是对于之前部署和操作其他数据库系统的人员来说,MongoDB的很多概念,比如操作.策略.存储过程还是很相似的.公司的DBA和运营团队可以在保持现有系统的前提下,直接把MongoDB集成到生产环境中,并且不需要定制操作流程和工具 本文档为部

一.Java 基础 1.JDK 和 JRE 有什么区别? JRE=JVM+各种基础类库+java类库(String\System) JDK>JRE>JVM JRE:是java运行时环境  JDK:是java开发工具包 2. == 和 equals 的区别是什么? 1.对象类型不同:a:equals():是超类Object中的方法.b:==:是操作符. 2.比较的对象不同:a:equals():用来检测两个对象是否相等,即两个对象的内容是否相等.b:==:用于比较引用和比较基本数据类型时具有不同

目录 文章目录 目录 Cinder Cinder 的软件架构 cinder-api cinder-scheduler cinder-volume Driver 框架 Plugin 框架 cinder-backup Volume Provider 中间件 创建 Volume 流程分析 cinder-api 阶段 cinder-scheduler 阶段 cinder-volume 阶段 TaskFlow 创建 Volume 失败重试机制 删除 Volume 流程分析 Volume 的资源模型 多后端