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- 顺序消息的本质,是生产消息的时候按顺序写入队列,同时消费消息的时候从队列中顺序消费。为了提升性能和并发能力,消息队列会对同一Topic的消息进行分区,并由用户提供一个分区算法来决定消息所属的分区,因此消息消费的时候只在同一个分区上有序。对于跨集群消息队列同步来说,由于消息源集群和消息目标集群是2个独立的集群,因此它们在对消息进行数据分区的时候,无法保证分区数量一致,另一方面因为环境的不同(算法中可能会引用其它外部变量)所以分区算法也无法同步,所以当一条顺序消息从一个集群同步到另一个集群的时候,会导致消息顺序的丢失。 本方案提出一种基于源分区标识对消息按目标分区状态进行重新分区的方法,实现跨集群的顺序消息同步。唐****律2024-02-2810
- 在分布式系统中,服务注册与发现是非常重要的一环,它可以帮助我们实现服务的动态发现和调用。构建一个高可用的分布式服务注册与发现机制是保证整个系统稳定运行的关键之一。在本文中,我们将介绍如何构建一个高可用的分布式服务注册与发现机制,并给出具体的解决过程和代码示例。c****w2024-01-1700
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- 本文介绍如何使用MirrorMaker将自建Kafka集群的数据迁移到云消息队列 Kafka 版集群。
- 介绍了Kafka单机测试环境搭建以及一些简单功能用法
- Flink集群和用户自定义代码得classloader不一致的问题
- 文档介绍了通过调节资源、并行度来实现spark性能提升。
- VMware虚拟机上kubevirt安装
- 顺序消息的本质,是生产消息的时候按顺序写入队列,同时消费消息的时候从队列中顺序消费。为了提升性能和并发能力,消息队列会对同一Topic的消息进行分区,并由用户提供一个分区算法来决定消息所属的分区,因此消息消费的时候只在同一个分区上有序。对于跨集群消息队列同步来说,由于消息源集群和消息目标集群是2个独立的集群,因此它们在对消息进行数据分区的时候,无法保证分区数量一致,另一方面因为环境的不同(算法中可能会引用其它外部变量)所以分区算法也无法同步,所以当一条顺序消息从一个集群同步到另一个集群的时候,会导致消息顺序的丢失。 本方案提出一种基于源分区标识对消息按目标分区状态进行重新分区的方法,实现跨集群的顺序消息同步。
- 在分布式系统中,服务注册与发现是非常重要的一环,它可以帮助我们实现服务的动态发现和调用。构建一个高可用的分布式服务注册与发现机制是保证整个系统稳定运行的关键之一。在本文中,我们将介绍如何构建一个高可用的分布式服务注册与发现机制,并给出具体的解决过程和代码示例。
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- 在分布式微服务架构中,由于服务间调用关系的复杂性,一个小小的故障可能会导致全局级别的雪崩效应。限流和熔断机制可以有效防止这种情况的发生。本文将介绍在分布式系统中如何实现分布式限流和熔断器。
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- 在分布式系统中,由于网络延迟和错误重试,一个操作可能被多次调用执行。如果没有正确设计,就可能导致数据的重复修改或者异常情况。所以幂等性设计是分布式系统一个重要的考点。
- Kafka是一款开源的分布式发布-订阅消息系统,它提供了高吞吐量的分布式发布订阅功能。在分布式系统中,Kafka有以下主要应用场景。
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- 分布式系统由于其复杂性,在设计和开发中会遇到很多问题。面试官经常就这些问题进行提问。这里总结几类常见问题及其解决方案。
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- 在分布式系统中,一个很重要的问题就是如何高效地生成唯一ID。常见的分布式ID生成算法有Snowflake和UUID两种。本文将对这两种算法在原理、优缺点和使用场景等几个方面进行对比。
- 分布式锁是分布式系统中一个重要的问题,它能保证在分布式环境下不同节点之间的互斥执行。通常来说,分布式锁需要考虑两个关键点:一个是分布式锁本身如何实现,另一个是如何保证分布式锁系统的高可用。
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- 在分布式系统中,由于网络partition等原因,无法保证所有的参与事务的节点在同一时间完成事务操作,这会导致最终一致性问题。最大努力通知和最终一致性是解决这个问题的两种常见方法。
- 在设计分布式任务调度系统时,消息队列是一种很好的选择。它可以实现任务的解耦和异步处理,提高系统扩展性。
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- 分布式系统中的应用往往会依赖很多配置项,如果配置散落在各个应用中,不仅维护成本高,而且难以实时更新。一个高可用的分布式配置中心可以很好解决这个问题。
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