自动化运维、大数据、Docker

Zookeeper

Zookeeper 与 Kafka (1) : 分布式一致性原理与实践

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多线程的最大副作用: 并发. 如果多个逻辑控制流在时间上发生了重叠, 就会产生并发. 逻辑控制流是指一次程序操作. 如读取或者更新内存变量的值. 更新的并发性: 多线程同时更新内存值而产生的并发. 分布式一致性 目标: 增加系统可用性, 防...

Docker 面面观

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1. 简介 关注点分离(SOC) 开发人员只需关心容器中运行的应用程序, 运维人员只需关心如何管理容器. 保持开发环境和部署的生产环境的一致性. Docker 在虚拟化的容器执行环境中增加了一个应用程序部署引擎. Docker 容器只能运行...

Memcached 与Redis 的适用场景

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1. Nosql 的适用场景 1.1 少量数据存储, 高速读写访问. 通过将数据in-memory 来保证高速的访问. 通常采用Redis 来做高速缓存. 1.2 分布式下的海量数据存储, 保证数据一致性. 同时需要做到方便地添加/删除节点...

Zookeeper 与 Kafka (4) : Kafka

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1. Overview 1.1 Kafka 使用Scala 语言编写, 同时没有遵从JMS 标准 1.2 特性: 持久化消息. 使用Zookeeper 来构建和管理服务器节点的集群. 节点被分为三种角色: producer, consume...

Zookeeper 与 Kafka (3) : Zookeeper

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0. Chubby 协议 面向松耦合分布式系统的锁服务, 解决分布式中的一致性问题. 锁服务: 粗粒度的锁服务: 客户端会长时间持有锁. 锁在分布式系统中的用途: 允许客户端进程同步彼此的操作, 并对当前所处环境的基本信息达成一致. 通过&...

Zookeeper 与 Kafka (2) : ZAB 协议

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1. 分布式系统 分布式系统的痛点 在任何时间点, 如何判定那些服务器是存活的(alive) 和正在进行处理动作(operating)的 ? 在面临各种错误和失败的情况下, 如何保证可靠性(reliably) ? 分布式协调服务(Distr...

Zookeeper 与 Kafka (1) : 分布式一致性原理与实践

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多线程的最大副作用: 并发. 如果多个逻辑控制流在时间上发生了重叠, 就会产生并发. 逻辑控制流是指一次程序操作. 如读取或者更新内存变量的值. 更新的并发性: 多线程同时更新内存值而产生的并发. 分布式一致性 目标: 增加系统可用性, 防...