草庐IT

指数分布

全部标签

京东一面:分布式 ID 生成方案怎么选?写得太好了!

背景在分布式系统中,经常需要用到全局唯一ID发生器,标识需要存储的数据。我们需要什么样的ID生成器?ID生成器除了是数据的唯一标识以外,一般需要在系统中承担更多的责任,概括起来有以下几点:唯一性:“全局唯一”vs“业务唯一”?分布式系统使用唯一的ID生成器,会有非常严重的申请互斥问题。互斥加锁意味着成本和性能的下降,不容易去实现一个高性能高可靠的架构。在业务系统中,往往也不需要全局唯一的ID。比如在通讯系统里,聊天消息不需要全局唯一,标识一条用户发出的消息的ID,只要保证用户唯一性即可。因为消息本身归属于某一用户,因此用户唯一已经隐含了“全局唯一ID(=用户ID+消息ID)”。时间相关:“秒级

分布式开源监控Zabbix实战

Zabbix作为一个分布式开源监控软件,在传统的监控领域有着先天的优势,具备灵活的数据采集、自定义的告警策略、丰富的图表展示以及高可用性和扩展性。本文简要介绍Zabbix的特性、整体架构和工作流程,以及安装部署的过程,并结合实战进行监控配置。1、Zabbix介绍Zabbix是一个企业级的分布式开源监控方案,能够监控各种网络参数以及服务器健康性和完整性。它由AlexeiVladishev创建,目前由ZabbixSIA在持续开发和支持。Zabbix基于Web页面,提供分布式系统监控及网络监控功能,提供多种监控方式,支持在复杂系统架构下的全栈监控。1.1Zabbix特性1)监控数据采集的灵活性Zab

【分布式搜索引擎elasticsearch】

文章目录1.elasticsearch基础索引和映射索引库操作索引库操作总结文档操作文档操作总结RestAPIRestClient操作文档1.elasticsearch基础什么是elasticsearch?一个开源的分布式搜索引擎,可以用来实现搜索、日志统计、分析、系统监控等功能什么是elasticstack(ELK)?是以elasticsearch为核心的技术栈,包括beats、Logstash、kibana、elasticsearchelasticsearch结合kibana、Logstash、Beats,也就是elasticstack(ELK)。被广泛应用在日志数据分析、实时监控等领域倒

华为云云耀云服务器L实例评测|基于华为云云耀云服务器L实例搭建EMQX大规模分布式 MQTT 消息服务器场景体验

文章目录前言一、😄华为云云耀服务器二、😄产品实例创建相关1、🧨开通华为云云耀服务器2、🧨创建华为云云耀服务器实例3、🧨终端登录4、🧨华为云云耀云服务器密码重置三、😄安装开源产品EMQX四、😄开放安全组五、😄访问EMQXDashboard六、😄消息传输建立测试1、🧨客户端连接消息服务器2、🧨客户端加入/订阅主题总结前言EMQX是一款国内开发的大规模分布式MQTT消息服务器,它旨在为物联网应用提供高效可靠的连接,实时处理和分发消息以及事件流数据。作为一个关键的物联网基础设施组件,EMQX为企业和开发者提供了一个强大的工具,用于构建各种规模和复杂度的物联网与云应用。EMQX的主要功能和优势包括:🍋高

分布式 - 消息队列Kafka:Kafka消费者分区再均衡(Rebalance)

文章目录01.Kafka消费者分区再均衡是什么?02.Kafka消费者分区再均衡的触发条件?03.Kafka消费者分区再均衡的过程?04.Kafka如何判定消费者已经死亡?05.Kafka如何避免消费者的分区再均衡?06.Kafka消费者分区再均衡有什么影响?07.Kafka消费者分区再均衡的两种机制?08.kafka消费者分区再均衡协议09.kafka消费者分区再均衡流程10.Kafka消费者组固定成员是什么?11.Kafka消费者分区再均衡的4种场景01.Kafka消费者分区再均衡是什么?消费者群组里的消费者共享主题分区的所有权。当一个新消费者加入群组时,它将开始读取一部分原本由其他消费者

AI框架:9大主流分布式深度学习框架简介

文章目录@[toc]前言一、训练大模型的基础1.数据并行2.模型并行二、进阶演化三、主流框架1.Megatron-LM2.DeepSpeed3.FairScale4.ParallelFormers5.ColossalAI6.Alpa7.Hivemind8.OneFlow9.Mesh-Tensorflow其他1.引用2.参考前言转载翻译Medium上一篇关于分布式深度学习框架的文章https://medium.com/@mlblogging.k/9-libraries-for-parallel-distributed-training-inference-of-deep-learning-mod

hadoop3 完全分布式安装

1.环境准备最低硬件要求:CPU2核、内存:4G、硬盘:100GCentOS7最小安装JDK1.8HADOOP3.3.41.1.主机名和IP地址#编辑下方文件,修改内容为自己想要的主机名,如mitchell-101vi/etc/hostname#修改服务器为静态IP,并配置内容vi/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33#在文件中修改或者新增以下几项ONBOOT=yesBOOTPROTO=staticIPADDR=192.168.200.100NETMASK=255.255.255.0GATEWAY=192.168.200.2DNS1=192.168

zookeeper搭建分布式集群启动失败(Error contacting service. It is probably not running.)

文章目录1.排查2.解决方法1:方法2:1.排查1.启动zookeeper后查看状态/bin/zkServer.shstatus发现报错Errorcontactingservice.Itisprobablynotrunning.[root@zookeeper01apache-zookeeper-3.8.2-bin]#./bin/zkServer.shstatus/usr/bin/javaZooKeeperJMXenabledbydefaultUsingconfig:/opt/apache-zookeeper-3.8.2-bin/bin/../conf/zoo.cfgClientportfoun

Hadoop大数据从入门到实战(二)分布式文件系统HDFS

头歌实践教学平台教学课堂大数据从入门到实战-第2章分布式文件系统HDFS第1关:HDFS的基本操作任务描述本关任务:使用Hadoop命令来操作分布式文件系统。编程要求在右侧命令行中启动Hadoop,进行如下操作。在HDFS中创建/usr/output/文件夹;在本地创建hello.txt文件并添加内容:“HDFS的块比磁盘的块大,其目的是为了最小化寻址开销。”;将hello.txt上传至HDFS的/usr/output/目录下;删除HDFS的/user/hadoop目录;将Hadoop上的文件hello.txt从HDFS复制到本地/usr/local目录。测试说明平台会查看你本地的文件和HDF

第三代分布式数据库(2)——创新之源

创新源自哪里?  数据库的发展,有很多推动因素。如硬件技术、AI技术、架构技术等都会对数据库技术的发展和变迁产生较大影响。但是,我们的思维,仅要局限于此吗?数据库的初心在哪里?  所以,我们需要思考:数据库革命式的创新,又会源自哪里?前面谈到共识协议,解决了数据库系统的系统级高可用的问题,这一问题是数据库的基本问题之一(三高一易)。能解决数据库的基本的、核心的问题,将会对数据库产生重大影响。第一,创新源自数据库的本质与不足  前面我们讨论了,诸如数据正确性和高性能以及易用性,这些都是数据库的核心问题,但又未被完美解决的,如果能够被完美解决,那么数据库工业将迈入一个新台阶。在2022年的DTCC