SpringBoot自动装配原理分析，看完你也能手写一个starter组件前言什么是 SpringBoot约定优于配置自动装配@SpringBootConfiguration 注解@ComponentScan 注解@EnableAutoConfiguration@Import 注解AutoConfigurationImportSelector 类谈谈 SPI 机制@AutoConfigurati
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2024-09-16 07:40:04
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Replication+Sentinel这套架构使用的是社区版本推出的原生高可用解决方案，其架构图如下！这里Sentinel的作用有三个:监控:Sentinel 会不断的检查主服务器和从服务器是否正常运行。通知:当被监控的某个redis服务器出现问题，Sentinel通过API脚本向管理员或者其他的应用程序发送通知。自动故障转移:当主节点不能正常工作时，Sentinel会开始一次自动的故障转移操作
Kafka是一个高性能，高容错，多副本，可复制的分布式消息系统。在整个系统中，涉及到多处选举机制，被不少人搞混，这里总结一下，本篇文章大概会从三个方面来讲解。控制器（Broker）选主分区多副本选主消费组选主1、控制器（Broker）选举 所谓控制器就是一个Borker，在一个kafka集群中，有多个broker节点，但是它们之间需要选举出一个leader，其他的broker充当follow
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2024-02-12 21:47:40
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Kafka设计原理详解Kafka核心总控制器Controller在Kafka集群中会有一个或者多个broker，其中有一个broker会被选举为控制器（Kafka Controller），它负责管理整个集群中所有分区和副本的状态。 当某个分区的leader副本出现故障时，由控制器负责为该分区选举新的leader副本。 当检测到某个分区的ISR集合发生变化时，由控制器负责通知所有broker更新其元
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2024-07-01 17:53:44
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Redis支持主从，并且通过配置可以极其容易的实现它一般情况下，我们可能使用Redis做缓存服务，可是当访问量极大的时候，也会给Redis带来麻烦，查询是最耗资源的，所以我们这个时候可以考虑读写分离，所以就利用了Redis主从，主服务用来写，从服务就用来读这里利用的设备是VM虚拟机，安装了2个ubuntuserver14的服务器Master（主）正常安装完redis后并且可以正常使用后，我们利用i
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2023-07-17 09:45:27
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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 的选主算法。接下来我会以一个5台节点的集群为例，介绍 ZooKeep
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2024-06-07 07:51:03
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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选主，让主服务器做这件事，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主节点处理的请求全部转发到主节点上来。下面
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2024-04-03 16:18:28
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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选主流程(basic paxos) 当leader崩溃或者leader失去大多数的f
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2024-03-29 11:17:30
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**Kubernetes Production Master Election Algorithm**
Kubernetes (K8S) is a popular open-source platform for managing containerized workloads and services. In a Kubernetes cluster, there is a need to h
原创
2024-03-05 09:21:55
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Elasticsearch通过Discovery模块来发现集群节点以及选举主节点，具体的实现为ZenDiscovery。1 ES的选举算法1.1 Bully算法假定集群的所有节点都有一个唯一ID，对这些节点ID排序，任何时候Leader都是ID最大或最小的节点。 优点：简单易实现。 缺点：当最大（小）ID的节点不稳定时，可能会有问题。比如最大节点ID为5，当5掉线时，4号被选为主节点，如果5号恢复
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2024-03-20 10:45:18
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一、概述Redis3.0版本之后支持Cluster.1、redis cluster的现状目前redis支持的cluster特性：1）节点自动发现2）slave->master 选举,集群容错3）Hot resharding：在线分片4）进群管理：cluster xxx5）基于配置（nodes-port.conf）的集群管理6）ASK 转向/MOVED 转向机制.2、redis cluster
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2023-08-10 13:26:45
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一、节点间的内部通信机制
1、基础通信原理
（1）redis cluster节点间采取gossip协议进行通信
跟集中式不同，不是将集群元数据（节点信息，故障，等等）集中存储在某个节点上，而是互相之间不断通信，
保持整个集群所有节点的数据是完整的
集中式：好处在于，元数据的更新和读取，时效性非常好，一旦元数据出现了变更，立即就更新到集中
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2024-01-17 08:09:56
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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（选主）和广播模式（同步）。选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，选主得到的leader保证了
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2024-01-01 10:39:37
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ETCD分布式锁实现选主机制(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，那就搞个主节点做这事呗，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。选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
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2023-07-11 13:33:42
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# MongoDB选主实现流程
## 1. MongoDB选主简介
在MongoDB中，选主（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。当选主节点不可用时，系统会自动从副本节点（Secondary）中选举新的主节点。
## 2. MongoDB选主实现步骤
下面是实现MongoDB选主的具体步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2023-11-18 10:36:44
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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选主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！选主是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
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2023-08-04 14:55:13
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es选主流程源码解析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
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2024-03-26 07:57:52
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目录原理简述特性节点间的内部通信机制基本通信原理gossip 协议ping 消息深入分布式寻址算法hash 算法一致性 hash 算法hash slot 算法redis cluster 的高可用与主备切换原理判断节点宕机从节点过滤从节点选举一、实操搭建二、安装ruby三、启动6个实例四、创建集群五、测试验证原理简述 公司有些项目会用到redis，
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2023-08-09 21:25:58
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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
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2024-04-01 09:46:41
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