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分布式服务Dubbo从入门到"精通"之序言

最近微服务流行的一逼,大家一窝蜂的涌向spring_clould,很多不明所以然的朋友又是一顿各种配置,总算把spring_clould的一系列组件搭建好了。 不知那天,可能又会出来一个spring_sky,spring_rain,spring_wind之系列。然,大家就一直跟着屁股跑吧。 其实这里想跟大家说的是,技术框架是永远都学不完的。 如果大家不专注于底层原理,而是一味的追随,随着年龄的增长,同行的竞争力就会立马显现出来。 即使很多公司可能用不了多么高深的技术,但是相比之下,公司更理性和稳妥的做法是选择有深度的人,不是吗? Dubbo入门这里就不做过多的赘述了,官网有详细的讲解,之后的系列主要跟大家聊一聊官网是没有介绍的东西。 好了,言归正传,如果想深入了解Dubbo,建议把spring原理、Netty、redis、zookeeper 给走一遍,帮助还是极大的。 特别是Netty,推荐给大家阅读《Netty 实战》。 小站:https://blog.52itstyle.com

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基于Hadoop集群的大规模分布式深度学习

前言 在过去的十年里,Yahoo一直持续投资建设和扩展Apache Hadoop集群,到目前为止共有超过4万台服务器和600PB数据分布在19个集群上。正如在2015 Hadoop 峰会上介绍的,我们在自己的服务器上开发了可扩展的机器学习算法,用于分类、排序和计算词向量。目前,Hadoop集群已成为Yahoo大规模机器学习的首选平台。 深度学习(Deep Learning, DL)是雅虎很多产品的核心技术需求。在2015 RE.WORK深度学习峰会上,Yahoo Flickr团队(Simon Osindero和Pierre Garrigues)阐述了深度学习如何被应用于场景检测、物体识别和计算美学。机器学习帮助Flickr自动完成给用户图片打标签,使得Flickr终端用户能够方便的管理和查找图片。 为使深度学习技术惠及更多的Yahoo产

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阿里云一键部署 Spark 分布式集群

Apache Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎,可以完成各种各样的运算,包括 SQL 查询、文本处理、机器学习等,而在 Spark 出现之前,我们一般需要学习各种各样的引擎来分别处理这些需求。本文主要目的是为大家提供一种非常简单的方法,在阿里云上部署Spark集群。 通过<阿里云ROS资源编排服务>,将VPC、NAT Gateway、ECS创建,Hadoop和Spark部署过程自动化,使大家能够非常方便地部署一个Spark集群。本文创建的Spark集群包含三个节点:master.hadoop,slave1.hadoop,slave2.hadoop。 急速部署Spark集群 一键部署Spark集群>> 注意: 必须确保可以正确下载Jdk,Hadoop,Scala和Spark安装包,我们可以选择

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[ElasticSearch]原理之分布式文档存储(Distributed Document Store)

之前的文章中,我们已经知道如何存储数据到索引中以及如何检索它。但是我们掩盖了数据存储到集群中以及从集群中获取数据的具体实现的技术细节(But we glossed over many technical details surrounding how the data is distributed and fetched from the cluster)。 1. 路由文档到分片中(Routing a Document to a Shard) 当你索引一篇文档时,它会存储到一个主分片中。但是ElasticSearch如何知道文档是属于哪个分片呢?当我们创建一个新的文档,它是怎么知道它是应该存储到分片1上还是分片2上? 数据存储到分片的过程是有一定规则的,并不是随机发生的,因为我们日后还需要从分片中检索出文档。数据存储过程取决于下面的公式: shard = hash(routing) % number_of_primary_shards Routing值是一个任意字符串,默认为文档的id,也可以设置为一个用户自定义的值。Routing这个字符串通过一个hash函数处理,并返回一个数值,然后再除以索引中主分片的数目number_of_primary_shards,所得的余数作为主分片的编号,取值一般在0到number_of_primary_shards - 1之间的余数范围中。通过这种方法计算出该数据是存储到哪个分片中。 这就解释了为什么主分片个数在创建索引之后就不能再更改了:如果主分片个数在创建之后可以修改,那么之前所有通过公式得到的值都会失效,之前存储的文档也可能找不到。 所有的文档API(get , index , delete , bulk , update , 和 mget)都可以接受一个routing参数,来自定义文档与分片之间的映射。一个自定义的路由参数可以用来确保所有相关的文档——例如所有属于同一个用户的文档——都被存储到同一个分片中。 2. 主分片与副本分片如何交互 假设我们有一个三个节点的集群。集群里有一个名称为blog的索引,有两个主分片(primary shards)。每个主分片都有两个副本。相同节点的副本不会分配到同一节点,最后如下图展示: 我们可以发送请求到集群中的任何一个节点,每个节点都有能力处理我们的请求。每个节点都知道集群中任意文档的存储位置,所以可以直接将请求转发到所需的节点(Every node knows the location of every document in the cluster,so can forward requests directly to the required node)。 在下面的例子中,我们将请求都发送到节点1上,我们将其称为协调节点(coordinating node)。 2.1 创建,索引和删除文档 创建,索引和删除请求都是写操作,所以必须在主分片上写操作完成之后才能被复制到相关的副本分片上(Create, index, and delete requests are write operations, which must be successfully completed on the primary shard before they can be copied to any associated replica shards)。 交互过程如下图所示: 下面是成功在主分片和副本分片上创建,索引以及删除文档所必须的步骤: 客户端发送了一个新建,索引 或者 删除文档 请求给节点 1; 节点 1 通过请求文档的 id 值判断出该文档应该被存储在分片 0 中,并且知道分片 0 的主分片 P0 位于节点 3 上。因此节点 1 会把这个请求转发给节点 3; 节点 3 在主分片上执行请求。如果请求执行成功,节点 3 并行将该请求转发给节点 1 和节点 2 上的的副本分片(R0)。一旦所有的副本分片都成功地执行了请求,则向节点 3 报告成功,节点 3 向协调节点 (Node 1 )报告成功,协调节点向客户端报告成功。 在客户端收到成功响应时,文档变更已经在主分片和所有副本分片执行完成,变更是安全的。 有一些可选的请求参数允许您影响这个过程,可能以数据安全为代价提升性能。这些选项很少使用,因为Elasticsearch已经很快,但是为了完整起见,在这里阐述如下: 2.1.1 一致性 默认情况下,在尝试进行写操作之前,主分片需要规定数量(quorum)或大多数(majority)的分片副本shard copies(其中分片副本可以是主分片或副本分片a shard copy can be a primary or a replica shard)。 这是为了防止将数据写入网络分区的“错误的一边wrong side”。 规定数量quorum定义如下: int( (primary + number_of_replicas) / 2 ) + 1 一致性consistency值可以是one(只有主分片),all(主分片和所有的副本),或者默认值quorum,或者大多数的分片副本(The allowed values for consistency are one (just the primary shard), all (the primary and all replicas), or the default quorum, or majority, of shard copies.)。 请注意,number_of_replicas是索引设置中指定的副本数,而不是当前活跃的副本数。 如果指定索引有三个副本,则quorum将如下定义: int( (primary + 3 replicas) / 2 ) + 1 = 3 但是,如果仅启动两个节点,则活跃的分片副本不满足规定数量,您将无法对任何文档进行索引或删除。 2.1.2 超时 如果没有足够的副本分片会发生什么? Elasticsearch会等待,希望更多的分片出现。默认情况下,它最多等待1分钟。 如果你需要,你可以使用 timeout 参数 使它更早终止: 100 100毫秒,30s 是30秒。 备注 新索引默认有 1 个副本分片,这意味着为满足 规定数量 应该 需要两个活动的分片副本。 但是,这些默认的设置会阻止我们在单一节点上做任何事情。为了避免这个问题,要求只有当 number_of_replicas 大于1的时候,规定数量才会执行。 2.2 检索文档 我们可以从一个主分片(primary shard)或者它们任一副本中检索文档,流程如下图: 下面是从主分片或者副本分片上检索文档所需要的一系列步骤: 客户端发送了一个 Get 请求给节点 1; 节点 1 通过请求文档的 id 值判断出该文档被存储在分片 0 中。三个节点上都存有分片 0 的复制(节点1上R0,节点2上R0,节点3上P0)。这一次,它将请求转发给节点 2 。 节点 2 返回文档给节点 1 ,节点 1 在返回文档给客户端。 对于读请求,对于每一次请求,请求节点都会选择一个不同的副本分本,达到负载均衡。通过轮询所有的副本分片。 在文档被检索时,已经被索引的文档可能已经存在于主分片上但是还没有复制到副本分片。 在这种情况下,副本分片可能会报告文档不存在,但是主分片可能成功返回文档。 一旦索引请求成功返回给用户,文档在主分片和副本分片都是可用的。 2.3 局部更新文档 更新 API (Update API)融合了上面解释的两种读写模式,如下图所示: 下面是部分更新一篇文档所需要的一系列步骤: 客户端发送了一个 Update 请求给节点 1; 节点 1 通过请求文档的 id 值判断出该文档被存储在分片 0 中。并且知道分片 0 的主分片 P0 位于节点 3 上。因此节点 1 会把这个请求转发给节点 3; 节点 3 从主分片(P0)上检索出指定文档,并更改_source字段中的JSON,修改完毕之后试着重新索引文档到主分片(P0)上。如果有人已经修改了该文档,那么会重复步骤3,如果尝试retry_on_conflict次还没有成功则放弃。 如果节点 3 更新文档成功,节点 3 会把文档新版本并行发给节点 1 和 节点 2 上的副本分片,重新索引文档。一旦所有的副本分片返回成功,节点 3 向协调节点返回成功,协调节点向客户端返回成功。 基于文档的复制 当主分片把更改转发到副本分片时, 它不会转发更新请求。 相反,它转发完整文档的新版本。请记住,这些更改将会异步转发到副本分片,并且不能保证它们以发送它们相同的顺序到达。 如果Elasticsearch仅转发更改请求,则可能以错误的顺序应用更改,导致得到损坏的文档。 2.4 多文档模式 mget 和 bulk API的模式类似于单文档模式。 不同的是,协调节点知道每个文档存储在哪个分片中。 它将多文档请求分解成对每个分片的多文档请求,并将请求并行转发到每个参与节点。 一旦从每个节点接收到应答,将每个节点的响应整合到单个响应中,并返回给客户端 2.4.1 mget 如下图所示: 以下是使用单个 mget 请求取回多个文档所需的步骤顺序: 客户端向节点 1 发送 mget 请求。 节点 1 为每个分片构建多文档获取请求,然后并行转发这些请求到托管在每个所需的主分片或者副本分片的节点上。一旦收到所有应答, 节点 1 构建响应并将其返回给客户端。 2.4.2 bulk bulk API,允许在单个批量请求中执行多个创建、索引、删除和更新请求,如下图所示: bulk API 按如下步骤顺序执行: 客户端向 节点 1 发送 bulk 请求。 节点 1 为每个节点创建一个批量请求,并将这些请求并行转发到每个包含主分片的节点主机。 主分片一个接一个按顺序执行每个操作。当每个操作成功时,主分片并行转发新文档(或删除)到副本分片,然后执行下一个操作。 一旦所有的副本分片报告所有操作成功,该节点将向协调节点报告成功,协调节点将这些响应收集整理并返回给客户端。 bulk API 还可以在整个批量请求的最顶层使用 consistency 参数,以及在每个请求中的元数据中使用 routing 参数。

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring

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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。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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