1 数据分布1.1 数据分布理论分布式数据库首先要解决把整个数据集按照分区规则映射到多个节点的问题，即把数据集划分到多个节点上，每个节点负责整体数据的一个子集常见的分区规则有哈希分区和顺序分区两种，区别如下分区方式特点代表产品哈希分区离散度好 数据分布和业务无关 无法顺序访问Redis Cluster Cassandra Dynamo顺序分区离散度容易倾斜 数据分布和业务有关 可顺序访问Bigta
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2023-11-23 13:48:45
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正文在从服务器的配置文件中设置主服务器slaveof 或者使用Redis命令动态设置从服务器SLAVEOF 步骤3：处理网络断开和自动重连 Redis复制是具备断开自动重连的，一旦网络恢复，从服务器会尝试连接主服务器并同步任何丢失的数据。步骤4：处理故障转移 如果主服务器宕机，需要人工或借助Redis Sentinel等工具来升级一个从服务器为新的主服务器。主从复制的高级特性部分重同步（PSYNC
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2024-09-29 10:22:07
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背景原弹性伸缩ESS服务限定，由伸缩组弹出的ECS机器的生命周期完全由伸缩组管理，而伸缩组会时刻对机器做健康检查，如果检测到伸缩组下的机器为不健康状态，便会释放该机器。所以弹性伸缩ESS新支持了standby状态，处于此状态的机器不会进行健康检查以及释放操作，而且如果对应伸缩组配置了负载均衡SLB，则该standby实例的slb权重会置零。此时，该实例的生命周期交由用户管理，而非弹性伸缩ESS。功
目录 数据不均衡问题可以使用的方法：1. 使用正确指标评估权值2. 采样 3.数据合成4.算法层面分类器算法上的改进 代价敏感学习算法(Cost-Sensitive Learning) 例子：改进分类器的代价函数：C-SVC算法的SVM数据不均衡问
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2024-03-29 19:22:49
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目录前言异步事件队列AsyncEventQueueeventQueue、eventCount属性droppedEventsCounter、lastReportTimestamp、logDroppedEvent属性started、stopped属性dispatchThread属性dispatch()方法post()方法异步事件总线LiveListenerBusqueues属性queuedEvents
上一篇文章给大家讲了Nginx的安装，那么这篇文章为大家讲一下Nginx+Tomcat实现负载均衡。 先说说为什么要用ngnix 做负载均衡。事实上做负载均衡的最出名的莫过于F5了。F5是在硬件设施，动辄几万，几十万，几百万不等，对于一般的小公司来说，这也是一笔非常
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2024-10-22 19:51:06
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在做服务器负载均衡时候可供选择的负载均衡的算法有很多，包括： 轮循算法（Round Robin）、哈希算法（HASH）、最少连接算法（Least Connection）、响应速度算法（Response Time）、加权法（Weighted ）等。其中哈希算法是最为常用的算法. 典型的应用场景是： 有N台服务器提供缓
1.
Hadoop
是如何判断集群内存储是否均衡的？
1） 获取集群平均使用率-各个节点使用率的平均值 例如，A、B、C三台机器的DFS Used%依次为0.1%, 0.01%, 13.1%，则平均使用率为(0.1%+0.01%+13.1%)/3 = 4.
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2023-11-03 07:46:55
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1.前提条件我学习过程是一块一块深入的，在把hdfs基本弄懂以及HA成功的情况开始尝试搭建yarn的，建议在搭建前先去看一下转载的原理篇，懂了原理后搭建会很快的，再次强调一下hdfs我默认已经搭建成功了2.搭建环境准备1，主机环境：4台centos机器。ResourceManager 运行进程（NameNode，ResourceManager，DFSZKFailoverController）Res
负载均衡？其实简单来说就是任务分配，将任务分配到你预想要分配的各个计算单元上去，可以提高服务效率，防止单场景失效的情况发生负载均衡有哪几种？软件负载均衡 硬件负载均衡 DNS负载均衡分别讲讲这几种负载均衡软件负载均衡其实软件负载均衡是属于最常见的，因为便宜又容易操作，只需要下好软件配置好文件即可，而且在高峰是容易扩容软件负载均衡顾名思义就是通过具有负载均衡功能的软件来实现负载均衡，可以用来实现负载
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2024-05-06 19:12:44
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在现代微服务架构中，Redis 作为一个快速的缓存系统被广泛使用，但在多节点分片环境中，常常会面临“Redis 分片负载不均衡”的问题。这个问题主要表现为某些 Redis 节点承载了更高的请求和数据负载，而其他节点却相对闲置，从而影响了整体系统的性能与可用性。以下是解决此问题的详细记录。
### 初始技术痛点
在最初的系统设计中，我们仅依赖单一的 Redis 实例来处理大流量请求。然而，在用户
我们知道，Redis 集群的键空间被分割为 16384 个槽（slot），集群的最大节点数量也是 16384 个。每个主节点都负责处理 16384 个哈希槽的其中一部分。具体的redis命令，会根据key计算出一个槽位（slot）,然后根据槽位去特定的节点redis上执行操作。如下所示：master1（slave1）： 0~5460
master2（slave2）：5461~10922
maste
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2023-09-26 12:06:58
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redis分片采用多台redis服务器,共同维护一整块内存空间大小,最终实现了内存数据的扩容.1.在redis的根目录中创建shards文件夹 mkdir shards2.将redis.conf文件复制3分到shards中 cp redis.conf shards3.修改端口号 vim redis.conf4.启
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2023-10-01 11:04:25
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Redis 集群的数据分片 集群要实现的目的是要将不同的 key 分散放置到不同的 redis 节点，这里我们需要一个规则或者算法，通常的做法是获取 key 的哈希值，然后根据节点数来求模，但这种做法有其明显的弊端，当我们需要增加或减少一个节点时，会造成大量的 key 无法命中，这种比例是相当高的，所以就有人提出了一致性哈希的概念。 一致性哈希有四个重要
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2023-11-01 20:24:31
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实际项目中负载均衡软件是怎么实现负载均衡功能的呢？通过特定的负载均衡算法来实现： (一).HAProxy的负载均衡调度算法有如下8种： 一、roundrobin，表示简单的轮询，这个不多说，这个是负载均衡基本都具备的； 二、static-rr，表示根据权重，建议关注； 三、leastconn，表示最少连接者先处理，建议关注； 四、source，表示根据请求源IP，建议关注； 五、uri，表示根据
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2024-05-21 11:38:59
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【k8s节点资源分配不均衡的解决方法】
作为一名经验丰富的开发者，很高兴能够帮助你解决“k8s节点资源分配不均衡”的问题。在Kubernetes（简称K8s）集群中，节点资源分配不均衡可能导致某些节点资源负载过重，而其他节点相对空闲。这会导致性能下降，甚至可能引起一些严重的问题。下面我将为你详细介绍如何解决这个问题。
步骤 | 操作
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Step 1 | 获取集群节点资源的使用情况
原创
2024-02-01 11:07:45
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触发分区平衡的原因（Rebalance）group有新的consumer加入topic分区数变更broker和consumer之间无心跳默认 session.timeout.ms = 10000，heartbeat.interval.ms = 3000session.timeout.ms >= n * heartbeat.interval.ms间隔3秒心跳一次，当超过session.time
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2024-04-25 11:26:32
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对于读多写少的高并发场景，我们会经常使用缓存来进行优化。比如说支付宝的余额展示功能，实际上99%的时候都是查询，1%的请求是变更(除非是土豪，每秒钟都有收入在不断更改余额)，所以，我们在这样的场景下，可以加入缓存，用户->余额。以下这张图是我们读取数据的操作。Redis缓存与数据一致性问题那么基于上面的这个出发点，问题就来了，当用户的余额发生变化的时候，如何更新缓存中的数据，也就是说。我是先
1. 认识Redis Cluster1. 集群所解决的问题：提供极高的并发量，即使单个Redis的并发处理量已经很多，但是在大型应用系统中，仍然远远不足，集群提高了并发处理量能存储更多的数据，单台Redis机器的内存大小有限制，可以通过增加内存条来解决但仍然有限制，集群就可以更好的解决2. 数据分布：对于一份全量数据，如果其大小超过机器内存，就需要将数据按照分区规则分布式存储在一个个节点
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2023-12-27 10:51:21
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# HBase数据不均衡问题及解决方案
在使用HBase存储大规模数据时，经常会遇到数据不均衡的问题。数据不均衡指的是数据在不同region server上的分布不均匀，导致一些region server负载过重，而一些region server负载较轻。这会影响HBase的性能和稳定性。为了解决这个问题，我们需要采取一些措施来平衡数据的分布。
## 问题分析
数据不均衡可能由以下几个方面引
原创
2024-03-03 04:10:39
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