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Raft算法

点击上方 疾风先生可以订阅哦 本文主要以分析Raft算法核心原理流程为主,简述Raft算法运作流程,分别从Raft基础,核心原理以及细节问题出发作一个归纳性总结,如想深入Raft算法可以查看Raft算法论文,关注公众号回复“raft”即可获取Raft算法论文. Raft算法简述 Raft概要 Raft算法是一种用于管理Replicated Log的共识算法,其算法结果与效率与Multi-Paxos一致,但是在算法的设计结构上与Paxos算法是不同的,Raft算法更加便于理解和实现,主要有以下两点: Raft算法将leader选举,日志复制以及安全共识要素分离出来,并强化一致性,即强leader模型,集群服务节点以leader节点为主来实现实现一系列值的共识和各节点日志的一致,强leader这样做的目的是为了减少集群其他服务节点必须考虑的状态,换言之,就是如果集群服务存在leader节点,那么对非leader节点服务而言,我只考虑leader节点是存活的情况下,保证我自己当前服务节点状态不会发生变更. 其次,Raft算法提供成员变更机制,严格来说是引入单节点变更机制来解决集群中存在“脑裂...

图解 DataX 核心设计原理

DataX 是阿里巴巴开源的一个异构数据源离线同步工具,致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle 等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP 等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。 前段时间我在 K8s 相关文章中有提到过数据同步的项目,该项目就是基于 DataX 内核构建的,由于公司数据同步的需求,还需要在 DataX 原有的基础上支持增量同步功能,同时支持分布式调度,在「使用 K8s 进行作业调度实战分享」这篇文章中已经详细描述其中的实现。 基于我在项目中对 DataX 的实践过程,给大家分享我所理解的 DataX 核心设计原理。 设计理念 异构数据源离线同步是将源端数据同步到目的端,但是端与端的数据源类型种类繁多,在没有 DataX 之前,端与端的链路将组成一个复杂的网状结构,非常零散无法将同步核心逻辑抽象出来,DataX 的理念就是作为一个同步核心载体连接连接各类数据源,当我们需要数据同步时,只需要以插件的形式接入到 DataX 即可,将复杂的网状结构链路变成了一个星型结构,如下图所示: 架构设计 用过 IDEA 的小伙都知道,IDEA 有很多非常...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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