环境准备 influxdb enterprise运行条件最低需要三个meta nodes节点以及两个data nodes Meta nodes之间使用TCP和Raft一致性协议通信,默认端口为8089 Meta nodes对外暴露8091,用于influxd-ctl命令进行交互 Data nodes通过8088进行数据同步,8086对于用户进行读写服务 在集群中,所有meta nodes节点必须要与data nodes节点保持通信. mata nodes主要保存以下所有的元数据信息 集群中所有的

Nacos作为配置中心,必然需要保证服务节点的高可用性,那么Nacos是如何实现集群的呢? 下面这个图,表示Nacos集群的部署图. Nacos集群工作原理 Nacos作为配置中心的集群结构中,是一种无中心化节点的设计,由于没有主从节点,也没有选举机制,所以为了能够实现热备,就需要增加虚拟IP(VIP). Nacos的数据存储分为两部分 Mysql数据库存储,所有Nacos节点共享同一份数据,数据的副本机制由Mysql本身的主从方案来解决,从而保证数据的可靠性. 每个节点的本地磁盘,会保存一份全

t-io 集群解决方案以及源码解析 0x01 概要说明 本博客是基于老谭t-io showcase中的tio-websocket-showcase 示例来实现集群.看showcase 入门还是挺容易的,入坑(入门)请看老谭写的用t-io来写一个网页聊天室或客服是个怎样的体验. 要深入理解具体实现原理后续的业务扩展,把t-io玩6起来还需要耐心看看源码,看了之后我相信你一定会有收获的,祝你好运. 其实t-io 在2.4的版本中已加入的集群实现的逻辑代码,只是官方没有写文档以及完整的示例而已,在此不

安装redis集群  根据各人单位生产环境用户搭建一.安装环境    操作系统:centos7.6 关闭防火墙.关闭selinux redis1:192.168.26.128 redis2:192.168.26.129二.用户环境 groupadd usr useradd -g usr -md /usr/users/sw sw cd /usr/users/sw/ mkdir  app;mkdir  backup cd app mkdir redis make /applog chown -R s

在之前的EurekaClient自动装配及启动流程解析一文中我们提到过,在构造DiscoveryClient类时,会把自身注册到服务端,本文就来分析一下这个注册流程 客户端发起注册 boolean register() throws Throwable { logger.info(PREFIX + "{}: registering service...", appPathIdentifier); EurekaHttpResponse<Void> httpResponse;

整个Flink集群的角色分为Jobmanager和TaskManager 以Standalone为例来看一下脚本里面是怎样启动集群的 找到源码的dist这里面包含了启动的脚本文件 standalone模式下我们通过start-cluster.sh这个脚本启动 来看下里面具体做了什么 在最后调用了jobmanager.sh start 这个脚本和config.sh  中的TMSlaves 这个方法,分别启动了jobmanager和taskmanager 先看一下Jobmanager 在jobman

最近在公司做SolrCloud的容灾测试,刚好碰到了一个比较蛋疼的问题,跟SolrCloud的Recovery和leader选举有关,正好拿出来分析下. 现象是这样的:比如我有一台3个shard的SolrCloud,每一个shard又有一个leader和replica.由于SolrCloud的leader选举策略,造成了IP1中同时出现了shard1和shard2的leader. 这个时候往collection update数据进去,以shard1为例,数据转发过程,IP1_leader –>

[源码分析] 定时任务调度框架 Quartz 之 故障切换 目录 [源码分析] 定时任务调度框架 Quartz 之 故障切换 0x00 摘要 0x01 基础概念 1.1 分布式 1.1.1 功能方面 1.1.2 存储方面 1.2 基本概念 1.3 调度线程 0x02 故障切换 0x03 总体思路 0x04 如何发现故障节点 4.1 数据库表 4.2 集群管理线程 4.2.1 定期 Checkin 4.2.2 侦测失败节点 0x05 转移失效任务 5.1 请求恢复 5.2 更新触发器状态 5.3

Zookeeper3.7源码剖析 能力目标 能基于Maven导入最新版Zookeeper源码 能说出Zookeeper单机启动流程 理解Zookeeper默认通信中4个线程的作用 掌握Zookeeper业务处理源码处理流程 能够在Zookeeper源码中Debug测试通信过程 1 Zookeeper源码导入 Zookeeper是一个高可用的分布式数据管理和协调框架,并且能够很好的保证分布式环境中数据的一致性.在越来越多的分布式系.在越来越多的分布式系统(Hadoop.HBase.Kafka)中,

我们以mProducerFactory.newNetworkFetchProducer()为例,因为这些创建新的producer的方式类似,区别在于是否有包装的处理器,即如果当前处理器中没有正在处理的数据或者等待处理的数据,便交给包装的处理器来处理 在查看NetworkFetchProducer的源码之前,先来看看producer的接口 Producer的源码 这个接口的功能其实看看类和方法的注释就知道了,就是用于产生结果的,这个使用与网络数据的获取,磁盘缓存,内存缓存,解码,编码和图片的变性处

4.3 服务端的处理 备注: 因为是分析,而不是设计,所以很多知识我们类似于插叙的方式叙述,就是用到了哪个知识点,我们再提及相关的知识点,如果分析到了最后,我想想是不是应该将这个架构按照设计的方式,重新梳理一下(套用一句话,现在安卓的应用其实很多都像是快餐,至今面试了应该有40多位的安卓程序员,知道框架的很多,会用的也很多,会总结和整理的却没有几个,想到安卓程序员薪资超过20K的并不多,个人感觉因为很多都只是会简单的UI层的处理,稍微设计到业务逻辑层,即设计一套机制的时候,便卡顿了,这应该算是瓶

4.2.1.2.4 PipelineDraweeControllerBuilder.obtainController()源码分析 续 上节中我们提到两个核心的步骤 obtainDataSourceSupplier()获取到了一个DataSourceSupplier 然后mPipelineDraweeControllerFactory类new了一个controller 还是先从广度分析,然后再深度分析 *** PipelineDraweeController.newController()源码 *

4.2.1.2 Fresco.initializeDrawee()的过程 续 继续上篇博客的分析Fresco.initializeDrawee() sDraweeControllerBuilderSupplier = new PipelineDraweeControllerBuilderSupplier(context); SimpleDraweeView.initialize(sDraweeControllerBuilderSupplier); 初始化了一个sDraweeControllerB

4.2 Fresco客户端与服务端的交互(一) 解决Q1问题 从这篇博客开始,我们开始讨论客户端与服务端是如何交互的,这个交互的入口,我们从Q1问题入手(博客按照这样的问题入手,是因为当时我也是从这里好奇,才开始分析如何交互的,这样避免了思维的跳跃性) 既然我们想从这里入手,那么还是以controller的请求入手,因为请求是从这里发出去的,那么肯定入口就存在于AbstractDraweeController.submitRequest()方法,上源码: 在刚刚查看源码时,我们并没有提及到get

4.1.5.2 模型层DraweeHierachy继承体系以及各个类的作用 DraweeHierachy (I) --| SettableDraweeHierarchy (I) ------| GenericDraweeHierarchy DraweeHierachy: 用于获取顶层的drawable SettableDraweeHierachy: 图像可以被重置 图像可以设置进度 设置失败 设置重试 设置controllerOverlay 在理解获取顶层的Drawable时,需要首先理解Dra

4. Fresco的内容 为了方便学习,我们先从使用结合官方的文档来分析 4.1 Fresco客户端的使用 在使用Fresco的使用,我们直接使用的是SimpleDraweeView这个类,然后在Activity或者Fragment中使用findViewById,然后便调用SimpleDraweeView.setImageUri(),这个方法,便直接可以加载图片,那么在这之间到底是怎么做的呢?结果打开SimpleDraweeView这个类,发现其继承体系,又发现中间有其他一些类,如果只是硬着头皮

1. 为什么要写这个分析的博客 其实关于Fresco的相关内容,大家上网搜索,一般可以找到一大推,但是为什么我还要写关于这个的呢,因为在网上搜索中文和英文的关于fresco的相关知识时,大家只是潜在的将fresco官方的文档做了一下变向的描述,关于这个内容,讲解比较详细的是在csdn中某用户的博客(第一篇的链接: "Fresco源码解析-Hierarachy-View-Controller" http://blog.csdn.net/feelang/article/details/45

quartz2.2.1集群调度机制调研及源码分析引言quartz集群架构调度器实例化调度过程触发器的获取触发trigger:Job执行过程:总结:附: 引言 quratz是目前最为成熟,使用最广泛的java任务调度框架,功能强大配置灵活.在企业应用中占重要地位.quratz在集群环境中的使用方式是每个企业级系统都要考虑的问题.早在2006年,在ITeye上就有一篇关于quratz集群方案的讨论:http://www.iteye.com/topic/40970 ITeye创始人@Robbin在8楼

quartz2.2.1集群调度机制调研及源码分析 原文地址:http://demo.netfoucs.com/gklifg/article/details/27090179 引言quartz集群架构调度器实例化调度过程触发器的获取触发trigger:Job执行过程:总结:附: 引言 quratz是目前最为成熟,使用最广泛的java任务调度框架,功能强大配置灵活.在企业应用中占重要地位.quratz在集群环境中的使用方式是每个企业级系统都要考虑的问题.早在2006年,在ITeye上就有一篇关于qu

RMI方式Ehcache集群的源码分析   Ehcache不仅支持基本的内存缓存,还支持多种方式将本地内存中的缓存同步到其他使用Ehcache的服务器中,形成集群.如下图所示:   Ehcache支持多种集群方式,下面以RMI通信方式为例,来具体分析一下Ehcache集群的源码.   1服务Provider Ehcache支持两种服务发现方式:一种是通过广播的方式,服务间自动发现,动态更新存活服务的列表:另一种就是在配置文件中配置好静态服务列表. 1.1自动发现配置 Server1和2的配置都一

Ehcache不仅支持基本的内存缓存,还支持多种方式将本地内存中的缓存同步到其他使用Ehcache的服务器中,形成集群.如下图所示: Ehcache支持多种集群方式,下面以RMI通信方式为例,来具体分析一下Ehcache集群的源码. 1服务Provider Ehcache支持两种服务发现方式:一种是通过广播的方式,服务间自动发现,动态更新存活服务的列表:另一种就是在配置文件中配置好静态服务列表. 1.1自动发现配置 Server1和2的配置都一样,广播地址为230.0.0.1: <cacheMa