今天由于kafka集群搭建时的配置不当,由于一台主消费者挂掉(服务器崩了,需要维修),导致了所有新版消费者(新版的offset存储在kafka)都无法拉取消息. 由于是线上问题,所以是绝对不能影响用户的,使用老版客户端(offset存储在zk)进行消费,然后将kafka迁移到备用服务. 下面来说一下这次事故的具体处理思路 首先要确保获取到的消息不能丢失,所以老版消费者进行消费 线上服务通过均衡负载一台一台的进行切换kafka服务,当原生产者数据都消费完时,将消费者切换到备用服务 开始配置线上ka

使用crontab,定时监控 kafka进程,发现挂了后重启. shell脚本如下: #!/bin/sh source /etc/profile proc_dir="/data/kafka" # 程序目录 proc_name="kafka.Kafka" # 进程名 file_name="cron.log" # 日志文件 pid= proc_num() # 计算进程数 { num=`ps -ef | grep $proc_name | grep -

你好呀,我是歪歪. 是这样的,前几天有个读者给我发消息,说面试的时候遇到一个场景题: 他说他当时,一时间竟然找不到回答问题的角度,感觉自己没有回答到点子上. 我仔细想了一下,确实是感到这个问题有一丝丝的奇怪,有一种让人千言万语,又突然懵逼不知从何说起的神奇力量. 为什么这么说呢? 我们先读题啊,仔细的读一遍题,我给你翻译一下. 如果线上 Redis 挂了.然后所有请求打到数据库导致数据库也挂了. 这是啥? Redis 挂了,不就是缓存都没了吗? 缓存都没了,不就是缓存雪崩了吗? 缓存雪崩了,不就

ES集群脑裂出现的原因: 1:网络原因 内网一般不会出现此问题,可以监控内网流量状态.外网的网络出现问题的可能性大些. 2:节点负载 主节点即负责管理集群又要存储数据,当访问量大时可能会导致es实例反应不过来而停止响应,此时其他节点在向主节点发送消息时得不到主节点的响应就会认为主节点挂了,从而重新选择主节点. 3:回收内存 大规模回收内存时也会导致es集群失去响应. 两节点集群脑裂的预防: 在一个两节点集群,你可以添加一个新节点并把 node.data 参数设置为“false”.这样这个节点不会

Flink 学习 https://github.com/zhisheng17/flink-learning 麻烦路过的各位亲给这个项目点个 star,太不易了,写了这么多,算是对我坚持下来的一种鼓励吧! 本项目结构 2019/06/08 新增 Flink 四本电子书籍的 PDF,在 books 目录下: Introduction_to_Apache_Flink_book.pdf 这本书比较薄,处于介绍阶段,国内有这本的翻译书籍 Learning Apache Flink.pdf 这本书比较基础,

基本概念 操作系统中 heap 和 stack 的区别 heap是堆,stack是栈,是两种不同的数据结构.堆是队列优先,先进先出:栈是先进后出. 在java多线程中,每个线程都有自己的栈:不同的线程共享一个堆. 在java内存中,栈中存放的大多数是方法的参数.局部变量,调用完后立即释放空间:堆中存放的是由new创建的对象和数组,生命周期由JVM的垃圾回收算法决定. 什么是基于注解的切面实现 首先说切面编程:为了方便,将一些公共的类似的地方抽取出来,开发时只需要关注具体业务,这个公共类似的东西就

一般实现分布式锁都有哪些方式? 使用 Redis 如何设计分布式锁?使用 Zookeeper 来设计分布式锁可以吗? 这两种分布式锁的实现方式哪种效率比较高? 1. Zookeeper 都有哪些使用场景? 四大场景: 分布式协调 分布式锁 元数据/配置信息管理 HA高可用性 分布式协调: 场景:A系统发请求到MQ,B系统消费之后,A系统怎么知道B系统的处理结果? 解决方案:用Zookeeper实现分布式系统之间协调工作. A系统发请求之后,在Zookeeper上对某个节点的值注册监听器,一旦B系

一.介绍 一个分布式协调服务框架: 一个精简的文件系统,每个节点大小最好不大于1MB: 众多hadoop组件依赖于此,比如hdfs,kafka,hbase,storm等: 旨在,分布式应用中,提供一个可靠的.可拓展的.分布式的.可配置的协调机制来管理整个集群的状态: 主要角色有:leader.follower.observer. 二.简单使用配置 安装很简单.一个tar包解压即可. 启动所需的配置文件为:zk安装目录/conf/zoo.cfg(需将安装包中原zoo_sample.cfg改名为zo

概述 场景 服务解耦 削峰填谷 异步化缓冲:最终一致性/柔性事务 MQ应用思考点 生产端可靠性投递 消费端幂等:消息只能消费一次 高可用.低延迟.可靠性 消息堆积能力 可扩展性 业界主流MQ ActiveMQ:适合传统需求,并发性差 RabbitMQ:扩展性差 RocketMQ:扩展性强 Kafka:扩展性强,并发性强,可靠性差 技术选型 性能.优缺点.业务场景 集群架构模式,分布式.可扩展.高可用.可维护性 综合成本,集群规模,人员成本 未来的方向.规划.思考 ActiveMQ 介绍 JMS(

转自:http://blog.csdn.net/luonanqin/article/details/8497860 MongoDB是时下流行的NoSql数据库,它的存储方式是文档式存储,并不是Key-Value形式.关于Mongodb的特点,这里就不多介绍了,大家可以去看看官方说明:http://docs.mongodb.org/manual/ 今天主要来说说Mongodb的三种集群方式的搭建:Replica Set / Sharding / Master-Slaver.这里只说明最简单的集群搭

在大数据的时代,传统的关系型数据库要能更高的服务必须要解决高并发读写.海量数据高效存储.高可扩展性和高可用性这些难题.不过就是因为这些问题Nosql诞生了. NOSQL有这些优势: 大数据量,可以通过廉价服务器存储大量的数据,轻松摆脱传统mysql单表存储量级限制. 高扩展性,Nosql去掉了关系数据库的关系型特性,很容易横向扩展,摆脱了以往老是纵向扩展的诟病. 高性能,Nosql通过简单的key-value方式获取数据,非常快速.还有NoSQL的Cache是记录级的,是一种细粒度的Cache,

在上一篇文章<搭建高可用MongoDB集群(一)——配置MongoDB> 提到了几个问题还没有解决. 主节点挂了能否自动切换连接?目前需要手工切换. 主节点的读写压力过大如何解决? 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 这篇文章看完这些问题就可以搞定了.NoSQL的产生就是为了解决大数据量.高扩展性.高性能.灵活数据模型.高可用性.但是光通过主从模式的架构远远达不到上面几点,由此MongoDB设计了副本集和分片的功能

在上一篇文章<搭建高可用mongodb集群(二)—— 副本集> 介绍了副本集的配置,这篇文章深入研究一下副本集的内部机制.还是带着副本集的问题来看吧! 副本集故障转移,主节点是如何选举的?能否手动干涉下架某一台主节点. 官方说副本集数量最好是奇数,为什么? mongodb副本集是如何同步的?如果同步不及时会出现什么情况?会不会出现不一致性? mongodb的故障转移会不会无故自动发生?什么条件会触发?频繁触发可能会带来系统负载加重? Bully算法 mongodb副本集故障转移功能得益于它的选

在上一篇文章<搭建高可用MongoDB集群(一)——配置MongoDB> 提到了几个问题还没有解决. 主节点挂了能否自动切换连接?目前需要手工切换. 主节点的读写压力过大如何解决? 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 这篇文章看完这些问题就可以搞定了.NoSQL的产生就是为了解决大数据量.高扩展性.高性能.灵活数据模型.高可用性.但是光通过主从模式的架构远远达不到上面几点,由此MongoDB设计了副本集和分片的功能

在大数据的时代,传统的关系型数据库要能更高的服务必须要解决高并发读写.海量数据高效存储.高可扩展性和高可用性这些难题.不过就是因为这些问题Nosql诞生了. NOSQL有这些优势: 大数据量,可以通过廉价服务器存储大量的数据,轻松摆脱传统mysql单表存储量级限制. 高扩展性,Nosql去掉了关系数据库的关系型特性,很容易横向扩展,摆脱了以往老是纵向扩展的诟病. 高性能,Nosql通过简单的key-value方式获取数据,非常快速.还有NoSQL的Cache是记录级的,是一种细粒度的Cache,

ZZ from: http://blog.csdn.net/wireless_com/article/details/43305701 近年来,对于打造高度可扩展的应用程序,软件架构师们挖掘了若干相关理念,并以最佳实践的方式加以实施.在今天的"信息时代",这些理念更加适用于不断增长的数据集,不可预知的流量模式,以及快速响应时间的需求.本文将强调并重申其中的一些传统观念,并讨论他们如何在融合云计算的发展,还将讨论由于云计算的动态性而产生的一些前所未有的概念(如弹性). 本文的目标是面向云

一.分布式协调技术 在给大家介绍ZooKeeper之前先来给大家介绍一种技术——分布式协调技术.那么什么是分布式协调技术?那么我来告诉大家,其实分布式协调技术主要用来解决分布式环境当中多个进程之间的同步控制,让他们有序的去访问某种临界资源,防止造成"脏数据"的后果.这时,有人可能会说这个简单,写一个调度算法就轻松解决了.说这句话的人,可能对分布式系统不是很了解,所以才会出现这种误解.如果这些进程全部是跑在一台机上的话,相对来说确实就好办了,问题就在于他是在一个分布式的环境下,这时问题又

写文字在Android模拟器中的方法 法一: main.xml配置文件: <TextView android:id="@+id/tv" android:layout_width="fill_parent" android:layout_height="wrap_content" android:textSize="50sp" android:textColor="#00ffff" android:te

http://www.csdn.net/article/2014-04-09/2819221-build-high-avialable-mongodb-cluster-part-1/1 在大数据的时代,传统的关系型数据库要能更高的服务必须要解决高并发读写.海量数据高效存储.高可扩展性和高可用性这些难题.不过就是因为这些问题Nosql诞生了. NOSQL有这些优势: 大数据量,可以通过廉价服务器存储大量的数据,轻松摆脱传统mysql单表存储量级限制. 高扩展性,Nosql去掉了关系数据库的关系型特

从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚了,如下 taobao岳旭强在infoq中提到的 架构图: 上图中有个TDDL,是taobao的一

三个节点有一个节点挂掉也不会影响应用程序客户端对整个副本集的读写! public class TestMongoDBReplSet { public static void main(String[] args) { try { List<ServerAddress> addresses = new ArrayList<ServerAddress>(); ServerAddress address1 = new ServerAddress("192.168.1.136&q