一.ES安装方法: Linux用户登录(bae),我们用的是5.3版本的包.从官网下载: curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-5.3.0.tar.gz 解压后,进入到bin目录下,使用 ./elasticsearch 命令启动,看到如下的提示,即为启动成功.端口号9200. 二.ES单节点部署遇到的问题 1.记住不要在root下启动,否则会报错:can not run elas

=============================================== 2017/12/15_第1次修改                       ccb_warlock =============================================== 查找ELK资料的时候发现双十二ELK有6.1.0版本了,想想目前使用的还是5.6.3,大版本的跃迁肯定有值得升级的变化,于是做好备份升级一波. 备份还是体现了价值,更新后发现kibana挂了,报"Your

公司在kubernetes集群上稳定运行数月的kibana服务于昨天下午突然无法正常提供服务,访问kibana地址后提示如下信息: 排查过程: 看到提示后,第一反应肯定是检查elasticsearch集群,碰巧昨天下午公司VPN奇慢,频繁连接不上亦庄机房,因此问题排查一度集中在elasticsearch服务上,另一方面也是因为kibana服务由docker镜像提供,只读服务本身是没有状态变化的,在kubernetes集群中查看pod状态,也没有崩溃重启的记录,因此只能怀疑是连接的elastics

2008年11月,我在博客园开通了个人帐号,并在博客园发表了自己的第一篇博客.当然,我写博客也不是从2008年才开始的,在更早时候,也在CSDN和系统分析员协会(之后名为"希赛网")个人空间发布过一些与编程和开发相关的文章.从入行到现在,我至始至终乐于与网友分享自己的所学所得,希望会有更多的同我一样的业内朋友能够在事业上取得成功,也算是为我们的软件事业贡献自己的一份力量吧,这也是我在博客园建博客时候的愿景:专业.求是.解惑.因此,我在撰写博客文章的时候,都是以客观严谨的态度来阐述技术知

2008年11月,我在博客园开通了个人帐号,并在博客园发表了自己的第一篇博客.当然,我写博客也不是从2008年才开始的,在更早时候,也在CSDN和系统分析员协会(之后名为“希赛网”)个人空间发布过一些与编程和开发相关的文章.从入行到现在,我至始至终乐于与网友分享自己的所学所得,希望会有更多的同我一样的业内朋友能够在事业上取得成功,也算是为我们的软件事业贡献自己的一份力量吧,这也是我在博客园建博客时候的愿景:专业.求是.解惑.因此,我在撰写博客文章的时候,都是以客观严谨的态度来阐述技术知识,并尽可

目录 [TOC] 1.基本概念 1.1.什么是Beanstalkd?   Beanstalkd 是一个轻量级消息中间件,它最大特点是将自己定位为基于管道 (tube) 和任务 (job) 的工作队列.   Beanstalkd 支持任务优先级 (priority), 延时 (delay), 超时重发 (time-to-run) 和预留 (buried), 能够很好的支持分布式的后台任务和定时任务处理.它的内部采用libevent,服务器-客户端之间采用类似Memcached的轻量级通讯协议,因此

欢迎阅读daxnet的新博客:一个基于Microsoft Azure.ASP.NET Core和Docker的博客系统   2008年11月,我在博客园开通了个人帐号,并在博客园发表了自己的第一篇博客.当然,我写博客也不是从2008年才开始的,在更早时候,也在CSDN和系统分析员协会(之后名为"希赛网")个人空间发布过一些与编程和开发相关的文章.从入行到现在,我至始至终乐于与网友分享自己的所学所得,希望会有更多的同我一样的业内朋友能够在事业上取得成功,也算是为我们的软件事业贡献自己的一

先附上论文链接  https://pdos.csail.mit.edu/6.824/papers/raft-extended.pdf 最近在自学MIT的6.824分布式课程,找到两个比较好的github:MIT课程<Distributed Systems >学习和翻译 和 https://github.com/chaozh/MIT-6.824-2017 6.824的Lab 2 就是实现Raft算法.Raft是一种分布式一致性算法,提供了和paxos相同的功能和性能,但比paxos要容易理解很多

MongoDB复制集优/特点支持大数据量.高扩展性.高性能.灵活数据模型.高可用性.同步机制数据复制的目的是使数据得到最大的可用性,避免单点故障引起的整站不能访问的情况的发生,Mongodb的副本集在同一时刻只有一台服务器是可以写的,副本集的主从复制也是一个异步同步的过程,是slave端从primary端获取日志,然后在自己身上完全顺序的执行日志所记录的各种操作(该日志是不记录查询操作的),这个日志就是local数据库中的oplog.rs表,默认在64位机器上这个表是比较大的,占磁盘大小的5%,

1.为什么要引入MQ系统,直接读写数据库不行吗?其实就是问问你消息队列都有哪些使用场景,然后你项目里具体是什么场景,说说你在这个场景里用消息队列是什么? 面试官问你这个问题,期望的一个回答是说,你们公司有个什么业务场景,这个业务场景有个什么技术挑战,如果不用 MQ 可能会很麻烦,但是你现在用了 MQ 之后带给了你很多的好处. 先说一下消息队列常见的使用场景吧,其实场景有很多,但是比较核心的有 3 个:解耦.异步.削峰.解耦:多系统多进程的数据交换,用pub/sub异步:把大数据量的同步处理改为异

spark是迭代式的内存计算框架,具有很好的高可用性.sparkStreaming作为其模块之一,常被用于进行实时的流式计算.实时的流式处理系统必须是7*24运行的,同时可以从各种各样的系统错误中恢复. 在实际使用中,容错和数据无丢失显得尤为重要.最近看了官网和一些博文,整理了一下对Spark Streaming的容错和数据无丢失机制. checkPoint机制可保证其容错性.spark中的WAL用来改进恢复机制,保证数据的无丢失. checkPoint机制介绍 Spark Streaming需

1. 概览 ZooKeeper是一个供其它分布式应用程序使用的软件, 它为其它分布式应用程序提供所谓的协调服务. 所谓的协调服务, 是指ZooKeeper的如下能力 naming 命名 configuration management 配置管理 synchronization 同步 group service 分组服务 上面四个功能可能现在不太好说清, 但大致上目前你需要明白ZooKeeper就是为其它分布式应用程序提供一些基础功能的程序就好了. 我们以其中的配置管理为例. 假设你在写一个可横向

为什么使用消息队列? 什么业务场景,这个业务场景有个什么技术挑战,如果不用MQ可能会很麻烦,但是你现在用了MQ之后带给了你很多的好处.消息队列的常见使用场景,其实场景有很多,但是比较核心的有3个:解耦.异步.削峰. 解耦: A系统发送个数据到BCD三个系统,接口调用发送,那如果E系统也要这个数据呢?那如果C系统现在不需要了呢?现在A系统又要发送第二种数据了呢?而且A系统要时时刻刻考虑BCDE四个系统如果挂了咋办?要不要重发?我要不要把消息存起来? 你需要去考虑一下你负责的系统中是否有类似的场景,

第一步:引包(Maven) <!-- 定时任务 --> <dependency> <groupId>org.quartz-scheduler</groupId> <artifactId>quartz</artifactId> <version>2.2.2</version> </dependency> 第二步:创建要被定执行的任务类 这一步也很简单,只需要创建一个实现了org.quartz.Job接

作者:故事我忘了￠个人微信公众号:程序猿的月光宝盒 1.如何设计一个关系型数据库 如上图,首先划分成两大部分: ​ 1.存储部分:类似一个文件系统,把数据存储到一个持久化设备中,如机械硬盘,固态等 ​ 2.程序实例部分:对存储进行逻辑上的管理, ​ 2.1 存储管理:数据的逻辑关系转换成物理存储关系 ​ 2.2 缓存机制:优化执行效率 ​ 2.3 SQL解析:将sql语句进行解析 ​ 2.4 日志管理: 记录操作 ​ 2.5 权限划分: 多用户管理 ​ 2.6 容灾机制: 灾难恢复模块(突感挂了

-----> 总文章 入口 文章目录 [-----> 总文章 入口](https://blog.csdn.net/qq_37214567/article/details/90174445) RabbitMQ 1.为什么要引入MQ系统,直接读写数据库不行吗? 2.消息队列有什么优缺点? 3.Kafka.ActiveMQ.RabbitMQ.RocketMQ 有什么优缺点? 4.RabbitMQ 的高可用性如何保证? 5.如何解决消息队列的延时以及过期失效问题? 6.RabbitMQ如何保证不丢数据

1.mq原则 数据不能多,也不能少,不能多是说消息不能重复消费,这个我们上一节已解决:不能少,就是说不能丢失数据.如果mq传递的是非常核心的消息,支撑核心的业务,那么这种场景是一定不能丢失数据的. 2.丢失数据场景 丢数据一般分为两种,一种是mq把消息丢了,一种就是消费时将消息丢了.下面从rabbitmq和kafka分别说一下,丢失数据的场景, (1)rabbitmq A:生产者弄丢了数据 生产者将数据发送到rabbitmq的时候,可能在传输过程中因为网络等问题而将数据弄丢了. B:rabbit

一.消息队列优点(解耦.异步.削峰)二.用消息队列都有什么优点和缺点?三.kafka.activemq.rabbitmq.rocketmq都有什么区别四.如何保证消息队列的高可用啊?五.如何保证消息不被重复消费啊?如何保证消费的时候是幂等的啊?六.如何保证消息的可靠性传输啊?要是消息丢失了怎么办啊?七.如何保证消息的顺序性?八.如何解决消息队列的延时以及过期失效问题?消息队列满了以后该怎么处理?有几百万消息持续积压几小时,说说怎么解决?九.如果让你写一个消息队列,该如何进行架构设计啊?说一下你的

消息队列 为什么要用消息队列,都有什么优缺点? 要问的是消息队列都有哪些场景,然后项目里具体实现的什么场景,你在这个场景里用的什么消息队列? 期望的回答是,你们公司有个什么业务,这个业务场景有什么技术挑战,如果不用MQ可能会很麻烦,但是你现在用了MQ带给你什么好处? 场景比较多,但是比较核心的是3个:解耦.异步.削峰 解耦 ​ 需要去考虑你负责的系统中是否有类似的场景,一个系统调用了多个系统和模块,互相之间的调用很复杂,维护起来很麻烦.但是这个调用并不需要直接同步调用接口,如果用MQ给它异步化解

正文: 1.什么是 rabbitmq 采用 AMQP 高级消息队列协议的一种消息队列技术,最大的特点就是消费并不需要确保提供方存在,实现了服务之间的高度解耦 2.为什么要使用 rabbitmq 在分布式系统下具备异步,削峰,负载均衡等一系列高级功能; 拥有持久化的机制,进程消息,队列中的信息也可以保存下来. 实现消费者和生产者之间的解耦. 对于高并发场景下,利用消息队列可以使得同步访问变为串行访问达到一定量的限流,利于数据库的操作. 可以使用消息队列达到异步下单的效果,排队中,后台进行逻辑下单.

继之前的mysql夺命连环之后,我发现我这个标题被好多套用的,什么夺命zookeeper,夺命多线程一大堆,这一次,开始面试题系列MQ专题,消息队列作为日常常见的使用中间件,面试也是必问的点之一,一起来看看MQ的面试题. 你们为什么使用mq?具体的使用场景是什么? mq的作用很简单,削峰填谷.以电商交易下单的场景来说,正向交易的过程可能涉及到创建订单.扣减库存.扣减活动预算.扣减积分等等.每个接口的耗时如果是100ms,那么理论上整个下单的链路就需要耗费400ms,这个时间显然是太长了. 如果这