https://searchcode.com/codesearch/view/28831622/ Quartz 1.6.2 Release Notes This release contains a small but important bug fix and one small new feature improvement to the Quartz 1.6.1 release. See the changelog below for complete details of this re

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

       无关主题:一段时间没有更新文章了,与自己心里的坚持还是背驰,虽然这期间在公司做了统计分析,由于资源分配问题,自己或多或少的原因,确实拖得有点久了,自己这段时间也有点松懈,借口就不说那么多了,还是进入主题吧. 前言:我相信大多数人公司的业务上都有定时任务这么个功能,我们公司也不例外,刚来公司的时候使用Quartz.Net为我们组做了第一个任务,大致流程是:新建一个控制台程序,引用需要的程序集,Execute方法中写着咱们需要定时的任务的业务逻辑,同样这边需要用的一些数据库操作类引用的

把 HAProxy 用上了,终于不用担心某个节点挂了,还要去手动修改管理后台配置文件的api地址了. 在某网站下载了一个 window 可以用的版本 haproxy-1.7.8 不得不吐槽一下,作者要了48分,真敢开口.还好我是年度会员... 下载解压后,修改 haproxy.cfg 文件. global maxconn nbproc daemon defaults mode tcp retries option abortonclose maxconn timeout connect 3000

[转].NET(C#):浅谈程序集清单资源和RESX资源   目录 程序集清单资源 RESX资源文件 使用ResourceReader和ResourceSet解析二进制资源文件 使用ResourceManager解析二进制资源文件 小看RESX资源文件的Designer.cs文件 返回目录 程序集清单资源 在程序集中嵌入资源的最简单方法是什么?那就是使用Visual Studio中的“嵌入式资源(Embedded Resource)”创建选项,相当于使用csc的”/resource”参数.具体步

[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

实际应用中发现,部分节点性能不足,某些较大的服务如果跑在这些机器上.会很快消耗该机器的内存和cpu资源,如果用uptime看一下的就会发现负载特别高(合理的范围这个值应该等于cpu个数),高到一定值就会导致该节点挂了. 比较好的方式是 1:底层,采用性能高的服务器用openstack分出多个虚机,通过资源的自动伸缩,但是目前还没有这个条件.直接跑在低性能的裸机上. 2:应用层,把大型服务重构成可以水平扩展的微服务,然后多个微服务分配在多个节点. 由于上述短时间难以搞定,但是为了保证集群的健康,还

1.虚拟机环境 使用的Linux环境已经版本: Centos 7   64位系统 主机ip: 192.168.56.180 192.168.56.181 192.168.56.182 每台服务器是1主1从,实验3台服务器课成为3主3从. Redis安装的项目目录.日志.配置文件等都存放在/root/svr/目录下. 2.下载相关的安装包以及解压 首先在192.168.56.180机器操作: cd /root/svr wget http://download.redis.io/releases/r

PPIO是我和姚欣发起的去中心化存储项目(https://pp.io),这是为开发者提供的存储和分发网络平台,使得比云存储更廉价,更高速,更隐私.   我在设计PPIO的时候,设计了一个商业角色——支付代理节点(也叫币池节点).下面我来详细讲解关于支付代理节点的思考.   什么是支付代理节点?   PPIO提供一个类似于支付网关的节点,称为支付代理节点.支付代理节点是一个自负盈亏的盈利机构,用户或开发者可以和支付代理节点签约,购买该节点提供的各种PPIO服务套餐,这个套餐包含了价格,容量,和费用

http://zhaoyanblog.com/archives/754.html ThreadPool部分 Elasticsearch 内部使用了线程池,通过这些线程池之间的合作完成工作,在需要时传递工作.一般来说你不需要调整和优化线程池.但是有时候你看着这些线程池的状态,对你掌握你的集群行为是很有帮助的. 这有十几个线程池,他们的格式都是类似的: "index": { "threads": 1, "queue": 0, "active

今天下午整整为了启动一个节点瞎忙活一下午,惨痛的教训还是记录下来吧,毕竟付出了代价.事情原委,一个同事在一台机器上占用了大量内存训练CTR点击率模型,而这台机器上部署了分布式Hadoop的一个datanode,一开始报警我没太在意,突然同事告诉我他上不去这台机器了,我心里咯噔一下,完蛋,估计hadoop挂了,上去一看,果不其然,挂了然后下午瞎弄了差不多一下午都没能搞定.最终,在多篇博文的参考下,搞定了.总结问题如下: 下面这两种方法在实际应用中也可能会用到.1)重启坏掉的DataNode或Job

1 , node 的 数量 应该大于等于 副本(指的是单个 shard 的 主副本+备份副本数)的 数量 ,如果 副本的数量大于 node 数量,那么 一个node 必定有2 个相同的 副本,这个多出来的副本毫无意义.(如果是为了提高效率,可以提高 切片的 个数 ) 2 ,因为 副本 shard  和 主 shard  不会出现在同一个 节点上 ,那么 一 挂一个节点 最多挂掉一个 shard  的 一个副本. 3,所以要保证的 50% 的 节点挂了 数据不丢的  最低副本数数 = 节点数*50

情景: 当节点群互连时,会通过心跳包检查所连接节点是不是连接正常,这个心跳时间默认为60s,可以通过 net_kernel:set_net_ticktime(600). 来重设这个时间值,怎么测试? 每次我把其中一个节点kill掉后,与之想连的节点就会立即收到nodedown消息,根本无法测试这个ticktime是不是生效. 原因: 在Erl Doc里面关于节点互连时有一个关于节点间心跳检查的片段: http://www.erlang.org/doc/man/kernel_app.html ne

1.什么是quartz? quartz是一个开源的定时任务框架,具备将定时任务持久化至数据库以及分布式环境下多节点调度的能力.当当的elastic-job便是以quartz为基础,结合zookeeper开发出来的一款产品. 2.整合springboot示例 项目使用springboot提高开发效率,并将定时任务持久化到mysql数据库中. 2.1)引入quartz依赖 <dependency> <groupId>org.quartz-scheduler</groupId>

Kubernetes 是来自 Google 云平台的开源容器集群管理系统.基于 Docker 构建一个容器的调度服务.该系统可以自动在一个容器集群中选择一个工作容器供使用.其核心概念是 Container Pod. 首先,为什么要用Kubernetes? 使用一个工具先要梳理下使用这个工具的目标,我们不是为了工具而用工具.   Kubernetes的目标用一张被很多人引用过的图来说明最好: Kubernetes 的目标是让你可以像管理牲畜一样管理你的服务,而不是像宠物一样,同时提高资源的利用率,

准备 1.准备3台物理机 我这里通过本地机和2台虚拟模拟我是mac通过(Parallel Desktop 实现) 2.按照签名的liux安装步骤在3台机器都安装rabiitMq 3.将任意一节点的cookie复制到其他2台保证一致 cookie路径为$HOME/.erlang.cookie 可以通过echo $HOME 查看环境变量值 注:如果提示只读  1.ctrl+c退出 执行sudo!!  2.执行 vim 修改文件 3.保存加上!强制执行 :wq! 4.修改每台机器的host映射保证根据

选举机制(FastLeaderElection算法):sid最大且被超过集群中超过半数的机器拥护就会成为leader.所以只有两种情况无法选出leader:整个集群只有2台服务器(注意不是只剩2台,而是集群的总节点数为2)整个集群超过半数机器挂掉. 所谓的偶数问题其实是另一个集群优化配置问题,即:集群的容灾数量=集群总节点数/2-1假如集群有5节点,那么最多允许2个节点挂掉,如果有3节点挂了,那么整个集群的选举结果不会满足条件:集群中超过半数的机器拥护.假如集群有6个节点,那么最多也只能挂掉2台

Redis单节点的分布式锁只需要注意三点就可以了: 1.加锁并设置锁的过期时间必须是原子操作; 2.锁的value值必须要有唯一性; 3.释放锁的时候要验证其value值,不是自己加的锁不能释放. 但是单节点分布式锁最大的缺点就是,它只作用在一个Redis节点上,如果该节点挂了,那就挂了. 那可不可以通过哨兵机制来保证高可用呢? 答案是不行. 因为Redis在进行主从复制的时候是异步的. 假设 clientA 拿到锁后,在 master 还没同步到 slave 时,master 发生了故障,这时

源码地址: https://github.com/246850/Calamus.TaskScheduler 演示地址:http://47.101.47.193:1063/ 1.Quartz.NET框架核心类 IScheduler:调度者 IJobDetail:任务 ITrigger:触发器 JobKey:任务/触发器标识 JobDataMap:数据包 2.邮件通知(FluentEmail类库) _fluentEmail.To(to).Subject(subject).Body(body, tru

Redis集群搭建,伪分布式集群,即一台服务器6个redis节点 一.Redis Cluster(Redis集群)简介 集群搭建需要的环境 二.搭建集群 2.1Redis的安装 2.2搭建6台redis服务 2.2.1关闭redis服务或集群 2.3创建集群 2.4测试集群 2.4.1客户端测试连接 2.4.2redis集群命令 2.4.3redis集群的重新启动 一.Redis Cluster(Redis集群)简介 redis是一个开源的key value存储系统,受到了广大互联网公司的青睐.

RabbitMQ集群里有内存节点与磁盘节点之分. 所谓内存节点,就是将元数据(metadata)都放在内存里,磁盘节点就是放在磁盘上.(内存节点将全部的队列,交换器,绑定关系,用户,权限,和vhost的元数据信息保存在内存中.) 如果RabbitMQ是单节点运行,默认就是磁盘节点. 在RabbitMQ集群里,至少有一个磁盘节点,它用来持久保存元数据. 新的节点加入集群后,会从磁盘节点上拷贝数据.但是,集群里也不必要每个节点都是磁盘节点,这主要是性能问题.例如,压力大的RPC服务,每秒都要创建和销