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一文详解 RocketMQ 如何利用 Raft 进行高可用保障

作者:季俊涛 前言 Apache RocketMQ 自诞生以来,因其架构简单、业务功能丰富、具备极强可扩展性等特点被众多企业开发者以及云厂商广泛采用。历经十余年的大规模场景打磨,RocketMQ 已经成为业内共识的金融级可靠业务消息首选方案,被广泛应用于互联网、大数据、移动互联网、物联网等领域的业务场景。由于其业务场景愈加丰富,在工业界的使用率日益提高,开发者们也必须更完善地考虑 RocketMQ 的可靠性、可用性。 由于 RocketMQ 底层实际上是一种基于日志的存储系统,而前人为了避免这种存储系统中单个机器可能出现的数据丢失、单点故障等问题,已经有了相对成熟的解决方案------例如同时复制数据到多个机器上。在这个过程中,需要解决的问题便被简化了:如何保证多个机器上的数据是一致的,而且这种一致性强大到可以对抗宕机、脑裂等问题。而这些问题,可以通过分布式一致性算法来彻底解决。 在开源的 Apache RocketMQ 中,我们已经引入了 DLedger [ 2] 和 SOFAJRaft [ 3] 来作为 Raft [ 4] 算法的具体实现,以支撑系统高可用。 本文将介绍 Rocke...

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【GreatSQL优化器-12】make_tmp_tables_info 一、make_tmp_tables_info介绍 GreatSQL的优化器对于聚合函数和窗口函数需要创建内部临时表来进行计算并输出最后结果,这个内部临时表又需要原始表来作为数据输入源,具体的代码处理在make_tmp_tables_info函数实现。 下面用一个简单的例子来说明make_tmp_tables_info是做什么的。 greatsql> CREATE TABLE t1 (c1 INT PRIMARY KEY, c2 INT,date1 DATETIME); greatsql> INSERT INTO t1 VALUES (1,10,'2021-03-25 16:44:00.123456'),(2,1,'2022-03-26 16:44:00.123456'),(3,4,'2023-03-27 16:44:00.123456'),(5,5,'2024-03-25 16:44:00.123456'),(7,null,'2020-03-25 16:44:00.123456'),(8,10,...

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