目录1.ApacheDoris下载2.节点划分3. 节点配置4. FE部署及启动进入正文之前，欢迎订阅专题、对博文点赞、评论、收藏，关注IT贫道，获取高质量博客内容！部署ApacheDoris时需要分别部署FE、BE、Broker。然后再建立FE，BE两者关系。ApacheDoris中部署多FE的思路为先在一台节点上配置部署一个FE并启动，相当于是启动Doris服务，然后配置更多的FE节点，添加到Doris服务中给该Doris的FE进行扩容，最终形成多节点FE。FE又分为Leader、Follwer和Observer三种角色，多节点FE中首先启动的FE节点自动为Lead
分布式锁是一种用于保证分布式系统中多个进程或线程同步访问共享资源的技术。同时它又是面试中的常见问题，所以我们本文就重点来看分布式锁的具体实现（含实现代码）。在分布式系统中，由于各个节点之间的网络通信延迟、故障等原因，可能会导致数据不一致的问题。分布式锁通过协调多个节点的行为，保证在任何时刻只有一个节点可以访问共享资源，以避免数据的不一致性和冲突。1、分布式锁要求分布式锁通常需要满足以下几个要求：互斥性：在任意时刻只能有一个客户端持有锁。不会发生死锁：即使持有锁的客户端发生故障，也能保证锁最终会被释放。具有容错性：分布式锁需要能够容忍节点故障等异常情况，保证系统的稳定性。2、实现方案在Java中
🌹欢迎来到爱书不爱输的程序猿的博客,本博客致力于知识分享，与更多的人进行学习交流爱书不爱输的程序猿：送书第三期🚩🚩🚩点击直达福利前言一、分布式文件系统元数据的常见类型1.1文件（inode）元数据1.2数据块（block）元数据1.3MountTable1.4Worker元数据二、分布式文件系统元数据的存储模式2.1元数据存储在堆上（HEAP模式）2.2元数据存储在堆外（ROCKS模式）2.3堆外存储的内存和磁盘占用2.4对堆外存储的缓存加速和调优2.5在HEAP和ROCKS模式间切换三、书籍介绍：《分布式统一大数据虚拟文件系统——Alluxio原理、技术与实践》四、🎁文末福利（切记关注+三连
泊松分布泊松分布（Poissondistribution）：泊松分布是用来描述在一指定时间范围内或在指定的面积或体积之内某一事件出现的次数的分布。常用的泊松分布例子包括：1.在某企业中每月发生的事故的次数。2.单位时间内到达某一服务柜台（服务站、诊所、超市的收银台、电话总机等）需要服务的顾客人数。3.人寿保险公司每天收到的死亡声明的个数。4.某种仪器每月出现故障的次数。泊松分布的条件：1.试验是在给定的时间、面积、体积等单位内发生的事件次数。2.事件发生在给定的时间、面积、体积等单位内的概率对每一单位都是相同的。3.发生在一个时间、面积、体积等单位的事件与发生在其他单位的事件是相互独立的。（任
ES是一个分布式框架，隐藏了复杂的处理机制，核心数据分片机制、集群发现、分片负载均衡请求路由。ES的高可用架构，总体如下图：说明：本文会以pdf格式持续更新，更多最新尼恩3高pdf笔记，请从下面的链接获取：语雀或者码云ES基本概念名词Cluster代表一个集群，集群中有多个节点，其中有一个为主节点，这个主节点是可以通过选举产生的，主从节点是对于集群内部来说的。es的一个概念就是去中心化，字面上理解就是无中心节点，这是对于集群外部来说的，因为从外部来看es集群，在逻辑上是个整体，你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的。Shards代表索引分片，es可以把一个完整的索引分成多个分片，这
背景：我们这里有个限购活动可以对某些商品进行机会限购，用户可以通过积极参与平台游戏或者购物等获取购买机会。今天突然收到系统告警，有大量异常错误码。事故现象：看了下记录是给17万用户每人加了两次购买机会，而且业务侧给每个人加机会不是一次加够，而是业务测采用每调一次接口加一次机会的形式...业务层分了8万组数据，每组一个用户，每组并发调两次机会增加接口，事故造成该商家17万会员里的，8万多组并发里，350余名会员用户无法正常对该活动下单（下单时候会报错），只有极端非常近的并发会触发这种情况，受损用户比较少，商家还没发现问题，活动所有商品就卖光了,无法购买的用户也不会触发下单报错了，然后马上我们告警
面试官：分布式架构下，Session共享有什么方案？不要有session：但是确实在某些场景下，是可以没有session的，其实在很多接口类系统当中，都提倡【API无状态服务】；也就是每一次的接口访问，都不依赖于session、不依赖于前一次的接口访问；存入cookie中：将session存储到cookie中，但是缺点也很明显，例如每次请求都得带着session，数据存储在客户端本地，是有风险的；session同步：对个服务器之间同步session，这样可以保证每个服务器上都有全部的session信息，不过当服务器数量比较多的时候，同步是会有延迟甚至同步失败；使用Nginx（或其他复杂均衡软硬
一、定时任务概述1.1定时任务认识1.1.1什么是定时任务定时任务是按照指定时间周期运行任务。使用场景为在某个固定时间点执行，或者周期性的去执行某个任务，比如：每天晚上24点做数据汇总，定时发送短信等。1.1.2常见定时任务方案While+Sleep:通过循环加休眠的方式定时执行Timer和TimerTask实现：JDK自带的定时任务，可以实现简单的间隔执行任务（在指定时间点执行某一任务，也能定时的周期性执行），无法实现按日历去调度执行任务。ScheduledExecutorService:Java并发包下，JDK1.5出现，是比较理想的定时任务实现方案。Eureka就使用的是它QuartZ:
1：Zookeeper实现分布式锁Zookeeper是一个分布式协调服务，分布式协调主要是来解决分布式系统中多个应用之间的数据一致性,Zookeeper内部的数据存储方式类似于文件目录形式的存储结构,它的内存结果如下图所示：2：Zookeeper加锁原理在Zookeeper中的指定路径下创建创建节点，然后客户端根据当前路径下的节点状态来判断是否加锁成功，如下图一种情况为例，线程1创建节点成功后，线程2再去创建节点就会创建失败3：Zookeeper节点类型持久节点：在Zookeeper中创建后会进行持久储存，直到客户端主动删除临时节点：以客户端会话Session维度创建节点，一旦客户端会话断开，
分布式是什么？分布式其实就是将相同或相关的程序运行在多台计算机上，从而实现特定目标的一种计算方式。从这个定义来看，数据并行、任务并行其实都可以算作是分布式的一种形态。从这些计算方式的演变中不难看出，产生分布式的最主要驱动力量，是我们对于性能、可用性及可扩展性的不懈追求。按照业务的架构层次栈，自底向上按照资源、通信、数据与计算的维度，梳理出了4个技术层次：分布式资源池化、分布式通信、分布式数据存储与管理、分布式计算。这样的划分符合业务架构设计的一般规律，即“在一定资源上，进行一定通信，通过一定计算，完成一定数据的加工和处理，从而对外提供特定的服务”。既然横向的4个层次都已经完备了，那为什么又多出
