原文:https://blog.csdn.net/huyang1990/article/details/78551578 SpringBoot提供了 Schedule模块完美支持定时任务的执行 在实际开发中由于项目部署在分布式或集群服务器上 会导致定时任务多次触发 因此,使用redis分布锁机制可以有效避免多次执行定时任务 核心方法是org.springframework.data.redis.core包下的 setIfAbsent() 方法 返回值为布尔类型 方法类似redis的SETNX命令

Java多机部署下定时任务的处理方案. 本文转自:http://www.cnblogs.com/xunianchong/p/6958548.html 需求: 有两台服务器同时部署了同一套代码, 代码中写有spring自带的定时任务,但是每次执行定时任务时只需要一台机器去执行. 当拿到这个需求时我脑子中立马出现了两个简单的解决方案: 利用ip进行判断, 两台机器ip肯定不一样, 指定某一台机器的ip运行. 只在一台机器上部署定时任务的代码. 最后两个方案又都被自己否决了. 第一条,如果指定ip的机

参考:http://blog.csdn.net/zyz511919766/article/details/7442633 http://blog.sina.com.cn/s/blog_028f0c1c0100klzj.html http://stackoverflow.com/questions/7352493/failed-to-load-the-jni-shared-library-jdk 启动 Eclipse 弹出“Failed to load the JNI shared library

创建用户:格式:grant select on 数据库.* to 用户名@登录主机 identified by '密码' 举例: 例 1:增加一个用户 test1 密码为 abc,让他可以在任何主机上登录,并对所有数据库有 查询.插入.修改.删除的权限.首先用以 root 用户连入 MySQL,然后键入以下命令: grant select,insert,update,delete on *.* to root@localhost identified by 'mysql'; 或者 grant a

Ansible配置: ansible有两个核心配置文件: ansible.cfg 配置文件和Inventory配置文件 Ansible.cfg配置文件 Inventory机器列表配置 这里介绍Inventory配置文件. Inventory file: Inventory file 机器清单,ansible用于管理机器节点的配置文件,类似系统的/etc/hosts文件. 默认的配置文件为:/etc/ansible/hosts (新版本默认的Inventory文件好像是 /home/ansible

概述 发起一个http请求的过程就是建立一个socket通信的过程. 我们可以模仿浏览器发起http请求,譬如用httpclient工具包,curl命令等方式. curl "http://www.baidu.com"  返回页面数据 curl -I "http://www.baidu.com" -I查看http响应头的信息 curl -I "http://www.baidu.com" -H "Cookie=......; Accept-

这里演示如何将 salt-master 上的文件批量分发到多台 salt-minion,步骤如下: [root@localhost ~]$ cat /srv/salt/top.sls # 先定义入口配置文件 base: '*': - send_file [root@localhost ~]$ cat /srv/salt/send_file.sls # 定义要加载的sls文件 send_file: # send_file 只是一个标识,方便我们查看这个文件的作用 file.managed: # f

这里演示如何将 salt-master 上的目录批量分发到多台 salt-minion,步骤如下: [root@localhost ~]$ cat /srv/salt/top.sls # 先定义入口配置文件 base: '*': - send_directory [root@localhost ~]$ cat /srv/salt/send_directory.sls # 定义要加载的sls文件 send_directory: # send_directory 只是一个标识,方便我们查看这个文件的

须要对redis的端口做限制,仅仅能让公司内指定IP的机器訪问 -A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 22 -j ACCEPT -A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 80 -j ACCEPT -A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 8080 -j ACCEPT -A INPUT -m state --s

原文地址 Vagrant 可以在一个 Vagrantfile 中定义并控制多个虚拟机.这就是"multi-machine"环境. 这些机器可以协同工作或互相关联.multi-machine 的常见用例有: 准确建模多服务器生产拓扑,例如分离 Web 和数据库服务器. 建模分布式系统,以及它们如何相互交互. 测试接口,比如一个到服务组件的 API. 灾难情况测试:机器正在死亡,网络分区,网络速度慢,不一致(inconsistent world views)等. 注意,这只是生产环境的不准

本文章经授权转载 1 组件介绍 Apache Dolphin Scheduler是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统.致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系,使调度系统在数据处理流程中开箱即用. 官网 https://dolphinscheduler.apache.org/en-us/ github https://github.com/apache/incubator-dolphinscheduler 2 ds-1.2.0 目录解读 (讲解配置文件的作用,具体配置在insta

懒人学习的过程就是工作中老大让干啥让做啥就研究研究啥,国庆放假回来的周末老大通过钉钉给我布置了个任务, RabbitMQ高可用解决方案,我想说钉钉太坑了: 这是国庆过后9号周日晚上下班给的任务,我周一看到的时候一看,下周五,那岂不是21号,时间是如此的充裕!那不还早呢么..恰巧同学要面试了9号晚上一起吃饭,然后问了我几个算法,然后被鄙视了..他说我一个前端都比你做后台的算法牛逼,你请客吧-.-于是周一到周三光学算法了(程序员为了吹牛逼,哪有啥节操啊)直到周四老大说,明天任务到期了!研究咋样了!此

作为一个 nginx 的初学者记录一下从零起步的点滴. 基本概念 Nginx 最常的用途是提供反向代理服务,那么什么反向代理呢?正向代理相信很多大陆同胞都在这片神奇的土地上用过了,原理大致如下图: 代理服务器作为客户端这边的中介接受请求,隐藏掉真实的客户,向服务器获取资源.如果代理服务器在长城外的话还能顺便帮助我们实现翻越长城的目的.而反向代理顾名思义就是反过来代理服务器作为服务器的中介,隐藏掉真实提供服务的服务器,原理大致如下图: 这么做当然不是为了实现翻越长城,而是为了实现安全和负载均衡等一

1．分片 分片是什么?分片就是将数据存储在多个机器上.当数据集超过单台服务器的容量,服务器的内存,磁盘IO都会有问题,即超过单台服务器的性能瓶颈.此时有两种解决方案,垂直扩展和水平扩展(分片).       垂直扩展就是增加CPU,增加容量,但高性能系统的CPU和容量不成比例,这样扩展成本大,并且有上限.       水平扩展分片,将数据分发到多个服务器,每个服务器是一个单独的数据库,各个服务器加起来组成一个逻辑数据库,把写压力和操作分流到不同服务器,提高容量和吞吐量. MongoDB的文档是无

http://wenku.baidu.com/link?url=M_Lt07e-9KTIHucYgJUCNSxkjWThUuQ2P8axn8q6YmY_yQw7NmijQoDA2wKmi_FQUxwO6OijsQKtrLr79cXBN3iiapOP5Z3BG6tI9w3fWyu ----------------------------------------------------------------------------------------- # 指定分发,对 jsp 文件等动态请求

数据库镜像可以与事务复制一起使用实现数据库整体的高可用性和高性能,其中镜像可以提供故障检测和故障转移,复制则用于实现读写分离. 数据库镜像涉及一个数据库的两个副本,这两个副本通常驻留在不同的计算机上. 在任何给定时间都只有一个数据库副本可供客户端使用. 该副本称为主体数据库. 客户端对主体数据库所做的更新应用到数据库的另一副本(称为镜像数据库). 镜像涉及将在主体数据库上执行的每个插入.更新或删除操作的事务日志应用到镜像数据库上. 复制将数据和数据库对象从一个数据库复制和分发到另一个数据库,然后

使用Hive可以高效而又快速地编写复杂的MapReduce查询逻辑.但是一个”好”的Hive程序需要对Hive运行机制有深入的了解,像理解mapreduce作业一样理解Hive QL才能写出正确.高效的HQL.长期观察hadoop处理数据的过程,有几个显著的特征: 1.不怕数据多,就怕数据倾斜. 2．对jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,没半小时是跑不完的.map reduce作业初始化的时间是比较长的. 3.对sum,cou

Tomcat中的集群原理是通过组播的方式进行节点的查找并使用TCP连接进行会话的复制. 实现效果:用apache 分发请求到tomcat中的对应的项目 环境说明: 操作系统:window xp Javasdk: 1.7 Apache: 2.2.14    (本地安装路径:D:\Apache2.2\)Tomcat: 7.0.42  ( http://tomcat.apache.org/download-70.cgi ),如果在同一台机器上模拟,下载zip版本. 实例中展示了2个节点mod_jk: 

一.概念与HA思路 1. 首先Hadoop架构为主从架构(NameNode/DataNode) 2. NameNode管理着文件系统和与维护客户端访问DataNode 3. Hadoop 2.0 之前的版本,集群中NameNode存在单点故障(SPOF) 4. 单个NameNode机器宕机将导致集群无法使用,直到管理员重启 5. 单个NameNode机器升级时也会导致集群无法使用 6. HDFS HA用于解决单节点故障(使用Active/Standby两个NameNode交替) 方案一:借助质量

fesh个人实践,欢迎经验交流!本文Blog地址:http://www.cnblogs.com/fesh/p/3898991.html Hbase 是Apache Hadoop的数据库,能够对大数据提供随机.实时的读写访问功能,具有开源.分布式.可扩展及面向列存储的特点.由于Hbase架构是基于其他文件存储系统的,因此在分布式模式下安装Hadoop是必须的.本文参考官方文档,安装部署一个完全分布式的Hbase集群.@_@ 一.基本环境 操作系统:Ubuntu14.04 Server-x64 JD

3.Borg 架构 一个Borg的cell由一系列的机器组成,通常在cell运行着一个逻辑的中央控制器叫做Borgmaster,在cell中的每台机器上则运行着一个叫Borglet的代理进程.而Borg的所有组件都是用C++编写的. 3.1.Borgmaster 每个cell的Borgmaster主要由两个进程组成:一个主Borgmaster进程以及一个分离的调度器.主Borgmaster进程用于处理各种客户的RPC请求,这些请求无非包括状态变更(用于创建job)或者对数据的只读访问(用于查询的