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图数据库爱好者的聚会在谈论什么?

Nebula Graph:一个开源的分布式图数据库。作为唯一能够存储万亿个带属性的节点和边的在线图数据库,Nebula Graph 不仅能够在高并发场景下满足毫秒级的低时延查询要求,还能够实现服务高可用且保障数据安全性。 聚会概述 在上周六的聚会中,Nebula Graph Committer 吴敏给爱好者们介绍了整体架构和特性,并随后被各位大佬轮番蹂躏(划掉)。 image.png 本次分享主要介绍了 Nebula Graph 的特性,以及新上线的《使用 Docker 构建 Nebula Graph》功能。 下面是现场的 Topic ( 以下简称:T ) & Discussion ( 以下简称:D ) 速记: 讨论话题目录 算法和语言 图库的 builtin 只搞在线查询可以吗?有必要搞传播算法和最短路径吗?Nebula 怎么实现对图分析算法的支持? 为什么要新开发一种查询语言 nGQL?做了哪些优化? 对于超大点,有啥优化的办法吗,或者对于构图有什么建议嘛? 图库相比其它系统和数据库未来发展趋势,比如相比文档和关系型,它的核心价值是什么? 架构和工程 key 为什么选择用 ...

RocketMQ 多副本前置篇:初探raft协议

Raft协议是分布式领域解决一致性的又一著名协议,主要包含Leader选举、日志复制两个部分。 温馨提示:本文根据raft官方给出的raft动画进行学习,其动画展示地址:http://thesecretlivesofdata.com/raft/ @TOC 1、Leader选举 1.1 一轮投票中,只有一个节点发起投票的情况 Raft协议中节点有3种状态(角色): Follower跟随者。 Candidate候选者。 Leader领导者(Leader),通常我们所说的的主节点。 首先3个节点初始状态为 Follower,每个节点会有一个超时时间(计时器),其时间设置为150ms~300ms之间的随机值。当计时器到期后,节点状态从 Follower 变成 Candidate,如下图所示:通常情况下,三个节点中会有一个节点的计时器率先到期,节点状态变为 Candidate ,候选者状态下的节点会发起选举投票。我们先来考虑只有一个节点变为Candidate时是如何进行选主的。 当节点状态为Candidate,将发起一轮投票,由于是第一轮投票,设置本轮投票轮次为1,并首先为自己投上一票,正如上图...

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