ElasticJob概述ElasticJob分布式调度服务器包含两个角色分布为主服务器、从服务器。这里的主从服务器并不是传统意义上的备。从执行调度任务这一视角来看ElasticJob主从服务器的地位是相同的,都是任务调度执行服务器(彼此之间共同组成一个集群平等的执行分配给各个数据执行调度任务),主从服务器共同构成任务调度的分片节点。ElasticJob服务器的职责是根据当前存活的任务调度服务
转载 2021-06-06 15:24:06
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ElasticJob概述ElasticJob分布式调度服务器包含两个角色分布为主服务器、从服务器。这里的主从服务器并不是传统意义上的备。从执行调度任务这一视角来看ElasticJob主从服务器的地位是相同的,都是任务调度执行服务器(彼此之间共同组成一个集群平等的执行分配给各个数据执行调度任务),主从服务器共同构成任务调度的分片节点。ElasticJob服务器的职责是根据当前存活的任务调度服务
原创 2020-12-03 23:03:57
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FastLeaderElectionZooKeeper 中一共有三个实现了Election接口的选举类,分别是 LeaderElection , AuthFastLeaderElection 和 FastLeaderElection。 前两个类已经在3.4.0版本之后被废弃掉,因此在本节中,我只会介绍LeaderElection 的算法。接下来我会以一个5台节点的集群为例,介绍 ZooKeep
在多线程的web应用程序中,有时候同一时刻只允许一台服务器做某些操作,比如电商网站的库存加减,下单操作等,实现这样的业务,方法很多,一种是利用redis的setnx+expire实现(或者现在更成熟的redisson),一种是利用zk,让服务器做这件事,其他服务器不操作(适合中小型应用,性能受限于单台机器,但中小企业足以应付),客户端调用方把所有需要节点处理的请求全部转发到节点上来。下面
1、ZooKeeper下Server工作状态 每个Server在工作中有三种状态a、LOOKING:当前Server不知道leader是谁,正在搜寻。 b、LEADING:当前Server即为选举出来的leader。 c、FOLLOWING:leader已经选举出来,当前Server与之同步。2、ZooKeeper主流程(basic paxos) 当leader崩溃或者leader失去大多数的f
转载 2024-03-29 11:17:30
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Elastic-Job_51CTO博客_elastic job官网文档概览 :: ElasticJob分布式定时任务Elastic-Job · wueasy基础开发框架开发文档
原创 2023-04-01 21:12:27
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# MongoDB实现流程 ## 1. MongoDB简介 在MongoDB中,(Primary)是指在复制集(Replica Set)中选择一个成员作为主节点,负责处理所有的写操作和读操作。当选节点不可用时,系统会自动从副本节点(Secondary)中选举新的节点。 ## 2. MongoDB实现步骤 下面是实现MongoDB的具体步骤: | 步骤 | 描述 |
原创 2023-11-18 10:36:44
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ETCD分布式锁实现主机制(Golang)为什么要写这篇文章做架构的时候,涉及到系统的一个功能,有一个服务必须在指定的节点执行,并且需要有个节点来做任务分发,想了半天,那就搞个节点做这事呗,所以就有了这篇文章的诞生,我把踩的坑和收获记录下来,方便未来查看和各位兄弟们参考。主机制是什么举个例子,分布式系统内,好几台机器,总得分个三六九等,发号施令的时候总得有个带头大哥站出来,告诉其他小弟我们今
zab协议Zookeeper的核心是原子广播,这个机制保证了各个Server之间的同步。实现这个机制的协议叫做Zab协议。Zab协议有两种模式,它们分别是恢复模式()和广播模式(同步)。主和同步的联系当服务启动或者在领导者崩溃后,Zab就进入了恢复模式,当领导者被选举出来,且大多数Server完成了和leader的状态同步以后,恢复模式就结束了。 因此,得到的leader保证了
我是 javapub,一名 Markdown 程序员从?‍?,八股文种子选手。 <font color=blue>面试官</font>: 嗨,候选人!今天我们来详细讨论一下ElasticSearch的重要性和具体过程。你对这个话题有了解吗? <font color=red>候选人:</font> 当然有!是ElasticSearch中至关重要
原创 2023-08-08 21:24:17
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我们在前面介绍了 ZooKeeper 集群中的三个服务器角色:Leader、Follower 和 Observer。其中,Leader 选举是 ZooKeeper 中最重要的技术之一,也是保证分布式数据一致性的关键所在。本期内容将重点讲解 Leader 是如何被选举的。1. Leader 的选举机制Zookeeper 在配置文件中并没有指定 Master 和 Slave。但是,Zookeeper
转载 2023-08-04 14:55:13
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imum column size is 767 bytes|Specified key w...最近初用ElasticJob,启动项目时出现了一个非常棘手的错误,在本地环境报错如下:[main] ...
原创 2023-04-21 19:41:36
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es主流程源码解析es采用类Bully算法来当做主节点选举的算法,同时避免了当发生网络分区等异常情况下出现脑裂的问题。Bully算法:Leader选举的基本算法之一。它假定所有节点都有一个唯一的ID,使用该ID对节点进行排序。任何时候,当前的Leader都是节点中ID最高的那个。该算法实现简单,但当Leader节点网络故障或者不稳定时会有问题。比如,Master负载过重假死,集群选举第二大的ID
zookeeper,一个致力于分布式应用程序协调服务的框架。 使用场景包括: 1、配置中心 2、命名服务(RPC的使用场景,Eureka也是个不错的选择) 3、通知协调(基于zk的发布订阅功能) 4、心跳检测 5、Master选举(抢占式,类似redis的setnx,只能创建一个,创建成功的抢占成功) 6、锁 上面很多场景都是基于zk的watcher监听机制,当监听的节点发生变更会
 Leader选举是保证分布式数据一致性的关键所在。Leader选举分为Zookeeper集群初始化启动时选举和Zookeeper集群运行期间Leader重新选举两种情况。在讲解Leader选举前先了解一下Zookeeper节点4种可能状态和事务ID概念。1、Zookeeper节点状态LOOKING:寻找Leader状态,处于该状态需要进入选举流程LEADING:领导者状态,处于该状态的
本文为《Raft实战》系列第2篇,讲述什么是,Raft为什么需要,以及Raft如何进行。什么是(Leader election)就是在分布式系统内抉择出一个节点来负责一些特定的工作。在执行了过程后,集群中每个节点都会识别出一个特定的、唯一的节点作为leader。我们开发的系统如果遇到的需求,通常会直接基于zookeeper或etcd来做,把这部分的复杂性收敛到第三方
转载 2020-12-20 18:06:10
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MHA 逻辑:选举优先级最高的 slave 作为新主(通常是手工切换指定的 new master),如果该 slave 不能作为新主,则报错退出,否则如果是故障切换,则进行下面的步骤选择复制位点最新并且在设置了 candidate_master 的 slave 作为新主,如果复制位点最新的 slave 没有设置 candidate_master ,则继续下面步骤从设置了 candidate_m
原创 2024-06-21 19:15:39
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zookeeper默认的算法是FastLeaderElection,采用投票数大于半数则胜出的逻辑。 概念 服务器ID 比如有三台服务器,编号分别是1,2,3。 编号越大在选择算法中的权重越大。 选举状态 LOOKING,竞选状态。 FOLLOWING,随从状态,同步leader状态,参与投票。 OBSERVING,观察状态,同步leader状态,不参与投票。 LEADING,领导者状态。 数据I
文章目录1. 复制状态机2. raft特点概述3. raft的数据模型和消息类型1. 服务器上存储的数据模型1. 所有服务器上的持久性状态 (在响应RPC请求之前 已经更新到了稳定的存储设备)2. 所有服务器上的易失性状态3. 领导者(服务器)上的易失性状态 (选举后已经重新初始化)2. 集群通信消息模型1. 追加条目RPC2. 请求投票 RPC4. 服务器在运行中需要遵循的通用规则和安全保证1
1、Zookeeper选举机制—第一次启动1)服务器1启动,发起一次选举。服务器1投自己一票,此时服务器1票数一票,不够半数以上(3),选举无法完成,服务器1状态为LOOKING。 2)服务器2启动,发起一次选举。服务器1、2分别投自己一票,此时服务器1发现服务器2的myid比自己大,投给服务器2,服务器2两票,服务器1零票。服务器2的票数还是不够半数以上(3),选举无法完成,服务器1、2状态为L
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