当leader崩溃或者leader失去大多数的follower，这时候zk进入恢复模式，恢复模式需要重新选举出一个新的leader，让所有的Server都恢复到一个正确的状态。Zk的选举算法使用ZAB协议：
DHCP（Dynamic Host Configuration Protocol，动态主机配置协议），前身是BOOTP协议，是一个局域网的网络协议，使用UDP协议工作，统一使用两个IANA分配的端口：67（服务器端），68（客户端）。DHCP通常被用于局域网环境，主要作用是集中的管理、分配IP地址，使client动态的获得IP地址、Gateway地址、DNS服务器地址等信息，并能够提升地址的使用率。简单来说，DHCP就是一个不需要账号密码登录的、自动给内网机器分配IP地址等信息的协议。
目前，在传感器项目中，我们使用默认的 Direct Exchange 来发布传感器路由消息：
在使用知行EDI系统时，客户常常会遇到由于某一段时间网路不稳定，而导致文件发送失败的情况， 但由于我们配置了自动重发机制，EDI系统会根据设置的时间间隔重新发送，但如果重发次数超过了设置的最大发送次数，自动发送将会暂停，发送失败的文件会一直保持未发送的状态，如果待发送的文件量较大，就会造成文件的大量堆积，而且这种问题往往很难发现，如果交易伙伴对客户有时效性的考核，这将会造成严重的损失。为了避免以上问题，本篇文章给大家分享一个解决方案：当文件重发次数超过配置的最大次数后，将报错信息邮件发送给更加关心EDI系统报错的人。
前言能生成 pandas 代码的数据浏览工具工具安装加载数据直觉理解运行机制进一步完善充分利用 Excel 功能最后
xls xlsx xlsb xlsm xltx xlam 1,2,3,4,5,6 一共6个格式 这就是我们今天要说的六个Excel格式 xls 这是我刚学习Office时候的格式 那时候还是Excel 2003 在Office 2007发布之前的Excel就用这个格式 现在打开这个文件 会在文件名后带上'兼容'字样 很符合Windows产品的特色 新产品会向前兼容旧产品 如果你打开一个Excel 发现很多功能按钮是灰色的并且没有被保护 那么有可能就是格式不对了 xlsx 在Office 2007发布之后
最近，有不少用户反映登录我们的APP后，进入首页展示用户数据时要很久很久才能展示出来。刚开始还没在意，以为是用户自己的网络慢导致的，后来有好几个用户都反映了此问题，这不得不引起我们的重视了。
1.假冒杀毒消息 如果你收到假冒的反病毒警告信息，恶意软件已经利用未打补丁的软件(通常是JRE或一个Adobe产品)“占领”了你的系统。这些伪装的扫描会找到成堆的“病毒”，点击他们提供的杀毒链接，你会进到一个看起来很专业的网站，充斥着产品推荐信息，诱惑你购买他们的产品，获取你的卡号和个人信息。这是很多Cracker的必杀技，不过这招在我国杀毒软件免费的国情中似乎不太适用。 应对策略1：一旦发现假冒的反病毒警告信息，马上关机!安全模式下启动电脑，卸载新安装的恶意软件。或者将电脑恢复到被攻击前的状态。
前些日子，我所在的Team接到了一个“大活儿”，为我们公司某个服务（出于保密的原因，这里不能直说）做数据可视化及数据分析平台。
本文将深入剖析rocketmq为什么选择自己开发NameServer，而不是选择类似于ZK这样的开源组件。同时对rocketmq的路由注册、路由发现、路由剔除进行剖析。并通过结合核心源码，对笔者的观点进行验证。同时对不同类型消息的重试机制，以及客户端选择nameserver的策略进行深入讲解。
有一天，卡尔维护的购买系统发生了一个奇怪的异常，从日志里看到，购买后的任务处理竟然先于购买任务执行了。“不可能啊，按照代码的顺序，一定是先执行购买流程，再发送消息到kafka，最后消费端接收到消息后执行购买后的一些善后任务。从A到B到C，顺序清清楚楚。” 于是，他请教了马克，马克眯着眼睛细看了一会，道:"问题是不是出在这段@Transaction注解上？"
现在，几乎每个官方品牌都有一个微信公众号，并且会不定期发布和品牌、产品相关的内容，也经常会收到一些用户的留言。但并不是运营人员每时每刻都登录在公众号后台，查看并回复这些用户的问题，如果我希望有用户给我们公众号留言后，就可以自动通知到我，该如何实现呢？
我厂的开发流程通常都是基于 GitHub 的。在 GitHub 上 review 代码，也是我日常工作的重要组成部分。对我来说，在 code review 过程中最讨厌的莫过于，我在 pull request 或 commit 下面评论或 @ 人，往往石沉大海，没有回音。我事后追问当事人，他们的回复往往是 “不知道你 @ 我了呀～”。
ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，它是集群的管理者，监视着集群中各个节点的状态根据节点提交的反馈进行下一步合理操作。最终，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。
Tracert 命令用 IP 生存时间 (TTL) 字段和 ICMP 错误消息来确定从一个主机到网络上其他主机的路由。
马哥linux运维 | 最专业的linux培训机构 ---- 随着CoreOS和Kubernetes等项目在开源社区日益火热，它们项目中都用到的etcd组件作为一个高可用强一致性的服务发现存储仓库，渐渐为开发人员所关注。在云计算时代，如何让服务快速透明地接入到计算集群中，如何让共享配置信息快速被集群中的所有机器发现，更为重要的是，如何构建这样一套高可用、安全、易于部署以及响应快速的服务集群，已经成为了迫切需要解决的问题。etcd为解决这类问题带来了福音，本文将从etcd的应用场景开始，深入解读etcd的实
不管是做网络规划，还是做财务报表，或者是工程统计，都会将数据分门别类地定义在各种工作表里。
“当新的主版本发布时，不要低估那些在更新日志中可能是两三行字来描述的功能哦。这5个新功能虽然很小，但仍然会使你的日常监控工作变得更加轻松便捷。”
在本节内容之前，我们已经对如何引入Sleuth跟踪信息和搭建Zipkin服务端分析跟踪延迟的过程做了详细的介绍，相信大家对于Sleuth和Zipkin已经有了一定的感性认识。接下来，我们介绍一下关于Zipkin收集跟踪信息的过程细节，以帮助我们更好地理解Sleuth生产跟踪信息以及输出跟踪信息的整体过程和工作原理。 数据模型 我们先来看看Zipkin中关于跟踪信息的一些基础概念。由于Zipkin的实现借鉴了Google的Dapper，所以它们有着类似的核心术语，主要有下面几个内容： Span：它代表了一个基
本文是 TiCDC 源码解读的第四篇，主要内容是讲述 TiCDC 中 Scheduler 模块的工作原理。主要内容如下：
etcd 发音为/ˈɛtsiːdiː/，名字的由来，“distributed etc directory.”，意思是“分布式etc目录”，说明它存的是大型分布式系统的配置信息。
本原创入门教程，涵盖ZooKeeper核心内容，通过实例和大量图表，结合实战，帮助学习者理解和运用，任何问题欢迎留言。
etcd 发音为/ˈɛtsiːdiː/，名字的由来，“distributed etc directory.”，意思是“分布式etc目录”，说明它存的是大型分布式系统的配置信息。 官网的一句话
作者 | Alluxio 一、Alluxio 应用场景和背景 Alluxio 跨集群同步机制的设计和实现确保了在运行多个 Alluxio 集群时，元数据是一致的。 Alluxio 位于存储和计算层之间，在不同的底层文件系统（UFS）上层提供高性能缓存和统一的命名空间。虽然通过 Alluxio 对 UFS 进行更新可使 Alluxio 与 UFS 保持一致，但在某些情况下, 例如在运行多个共享某一个或多个 UFS 命名空间的 Alluxio 集群时，结果可能并非如此。为了确保这种情况下的一致性，Allux
eprosima Fast RTPS 是 RTPS（实时发布订阅）协议的 C++ 实现，它通过对象管理组 (OMG) 联盟定义和维护的不可靠传输（如 UDP）提供发布者-订阅者通信。 RTPS 还是 OMG 为数据分发服务 (DDS) 标准定义的有线互操作性协议。 eProsima Fast RTPS 具有独立和最新的优势，因为大多数供应商解决方案要么将 RTPS 作为实现 DDS 的工具，要么使用过去版本的规范。
zookeeper在很多框架中都有应用，例如：Dubbo，Hadoop，Kafka等，但典型的用法也就几种，掌握了这几种用法，再看zookeeper在相关框架中的应用就很轻松，下一篇文章将会详细介绍zookeeper在dubbo中的使用，以便有一个更深刻的了解
ZooKeeper是一个开放源码的分布式应用程序协调服务，它包含一个简单的原语集，分布式应用程序可以基于它实现同步服务，配置维护和命名服务等。
软件开发是跨越多个学科的工程，除了要懂技术，还要能快速理解抽象的领域业务，利用专业的技能转化成具体、准确的有形系统，所以高智力是必不可少的。每做一个项目，每做一个新需求，其难度可能不亚于参加一次高考，做一道奥数题。
这个《我想进大厂》系列的最后一篇，终结篇。可能有点标题党了，但是我想要表达的意思和目的是一致的。
» 学习者（learner），包括跟随者（follower）和观察者（observer），follower用于接受客户端请求并想客户端返回结果，在选主过程中参与投票
应用场景，消息可靠投递，消息丢失，消息重复消费，消息的幂等性，消息的顺序性，消息队列积压，延迟队列，消息过期失效，消息队列的高可用
引入消息中间件也会带来很多问题，先说说消息丢失，生产者往消息队列发送消息，消息队列往消费者发送消息，会有丢消息的可能，消息队列也有可能丢消息，通常MQ存盘时都会先写入操作系统的缓存页中，然后再由操作系统异步的将消息写入硬盘，这个中间有个时间差，就可能会造成消息丢失，如果服务挂了，缓存中还没有来得及写入硬盘的消息就会发生消息丢失。不同的消息中间件对于消息丢失也有不同的解决方案，先说说最容易丢失消息的kafka吧。生产者发消息给Kafka Broker：消息写入Leader后，Follower是主动与Leader进行同步，然后发ack告诉生产者收到消息了，这个过程kafka提供了一个参数，request.required.acks属性来确认消息的生产，0表示不进行消息接收是否成功的确认，发生网络抖动消息丢了，生产者不校验ACK自然就不知道丢了。1表示当Leader接收成功时确认，只要Leader存活就可以保证不丢失，保证了吞吐量，但是如果leader挂了，恰好选了一个没有ACK的follower，那也丢了。-1或者all表示Leader和Follower都接收成功时确认，可以最大限度保证消息不丢失，但是吞吐量低，降低了kafka的性能。一般在不涉及金额的情况下，均衡考虑可以使用1，保证消息的发送和性能的一个平衡。Kafka Broker 消息同步和持久化：Kafka通过多分区多副本机制，可以最大限度保证数据不会丢失，如果数据已经写入系统缓存中，但是还没来得及刷入磁盘，这个时候机器宕机，或者没电了，那就丢消息了，当然这种情况很极端。Kafka Broker 将消息传递给消费者：如果消费这边配置的是自动提交，万一消费到数据还没处理完，就自动提交offset了，但是此时消费者直接宕机了，未处理完的数据丢失了，下次也消费不到了。所以为了避免这种情况，需要将配置改为，先消费处理数据，然后手动提交，这样消息处理失败，也不会提交成功，没有丢消息。
这是我上周去面试的，技术问题一共问了十多个问题，项目介绍以及一些软技能的，这类就不提了。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
Etcd是CoreOS基于Raft协议开发的分布式key-value存储，可用于服务发现、共享配置以及一致性保障（如数据库选主、分布式锁等）。
通过《Spring Cloud构建微服务架构：消息驱动的微服务（入门）》一文，相信大家对Spring Cloud Stream的工作模式已经有了一些基础概念，比如：输入、输出通道的绑定，通道消息事件的监听等。下面在本文中，我们将详细介绍一下Spring Cloud Stream中是如何通过定义一些基础概念来对各种不同的消息中间件做抽象的。 下图是官方文档中对于Spring Cloud Stream应用模型的结构图。从中我们可以看到，Spring Cloud Stream构建的应用程序与消息中间件之间是通
离上次更新文章已有快5个月，我还是有点懒。但我们系统的研发并没有因此停下来。下面先简单介绍下MdbCluster最近的一些进展。
在消费者端，需要确保在消息拉取并消费成功之后再给Broker返回ACK，就可以保证消息不丢失了，如果这个过程中Broker一直没收到ACK，那么就可以重试。所以，在消费者的代码中，一定要在业务逻辑的最后一步return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS
加入腾讯文档 Excel 开发团队已经好几年了，刚开始代码下载下来 100+W 行，代码量很大但模块设计和代码质量比我想象中好好多了。
RabbitMQ，是个消息代理人message broker。它接收，存储，转发消息。
对于Web系统： 要实现统一读取，可以使用ThreadContext+AOP来实现。 ThreadContext的使用方式有以下几种：
所以可以理解，大家常逛的 Github，Docker Hub, 还有P**hub ，都是为了表达它们是某类资源的中心了吧。
交换机单线路上联，存在单点故障，上行线路及设备都不具备冗余性，一旦链路或上行设备发生故障，业务将会中断。为了使得网络更加健壮、更具有冗余性，将拓扑修改为如下图所示。接入层交换机采用双链路上联到两台汇聚设备，构成一个物理链路冗余的二层环境，解决了单链路及单设备故障问题。
幂等来源于数学概念，幂等元素被重复运算多次，依旧等于自己，即f(f(x)) = f(x); 程序世界里对于幂等，有一个很常见的描述是：对于相同的请求应该返回相同的结果，所以查询类接口是天然的幂等性接口。但是这里有个悖论，如果一个查询接口，在两次查询之间，有一个更新接口对数据进行了更新，那么两次查询的结果就不一致了，那么该查询接口还是幂等接口吗。
群聊是多人社交的基本诉求，一个群友在群内发了一条消息，期望做到： (1)在线的群友能第一时间收到消息； (2)离线的群友能在登陆后收到消息； 群消息的实时性、可达性、离线消息的复杂度，要远高于单对单消息。 常见的群消息流程如何？ 群业务的核心数据结构有两个。 群成员表： t_group_users(group_id, user_id) 画外音：用来描述一个群里有多少成员。 群离线消息表： t_offine_msgs(user_id, group_id, sender_id,time, msg_id, msg
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