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使用惰性序列和SSE的有状态服务--如何分配容错？

使用惰性序列和SSE（Server-Sent Events）的有状态服务，可以通过以下方式进行容错分配：

高可用架构：采用主从架构或者集群架构，确保服务的高可用性。主从架构中，主节点负责处理请求，从节点作为备份，当主节点故障时，从节点接管服务。集群架构中，多个节点共同处理请求，当某个节点故障时，其他节点接管服务。
负载均衡：使用负载均衡器将请求分发到多个服务实例，以平衡负载和提高系统的可扩展性。负载均衡器可以根据不同的算法（如轮询、最少连接等）将请求分发到不同的实例上，确保每个实例都能得到合理的负载。
容器化部署：将服务容器化，使用容器编排工具（如Kubernetes）进行部署和管理。容器化可以提供更好的隔离性和资源利用率，同时也方便进行水平扩展和故障恢复。
数据备份和恢复：定期进行数据备份，确保数据的安全性和可靠性。备份可以存储在不同的地理位置或者云存储中，以防止数据丢失。在发生故障时，可以通过备份数据进行快速恢复。
监控和告警：建立监控系统，实时监测服务的运行状态和性能指标。通过设置合适的告警规则，及时发现并处理潜在的故障或性能问题，以提高系统的稳定性和可用性。
异地多活：将服务部署在不同的地理位置，实现异地多活架构。当某个地区发生故障时，可以自动切换到其他地区的服务，确保业务的连续性和可用性。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

负载均衡器：https://cloud.tencent.com/product/clb
云服务器（容器服务）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库 TencentDB：https://cloud.tencent.com/product/cdb
云监控：https://cloud.tencent.com/product/monitor
弹性伸缩：https://cloud.tencent.com/product/as
异地容灾备份：https://cloud.tencent.com/product/dr
云原生应用引擎：https://cloud.tencent.com/product/tke

相关搜索:如何使用Ktor和kotlinx序列化获取HttpCall的状态码如何使用redux和redux-thunk将从服务器获取的数据保存到组件状态？如何存储一对key和value，并使用action动态添加？Map导致‘检测到不可序列化的状态’错误如何在服务工作线程中缓存动态urls？这和precache有什么关系吗？我使用的是ReactJS默认serviceWorker 有状态微服务器异机服务器备份云服务的服务器远程服务器攻击运算平台服务器云服务器做域控

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与MapReduce的对比

Spark主要解决计算的并行化，集群资源的管理与分配，容错与恢复，任务的分发与回收管理等问题。...算子为惰性算子。...MapReduce仅仅提供了Map和Reduce两个算子，开发者需要维护MR状态机。...Spark主要解决计算的并行化，集群资源的管理与分配，容错与恢复，任务的分发与回收管理等问题。...MapReduce仅仅提供了Map和Reduce两个算子，开发者需要维护MR状态机。

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Spark Core 整体介绍

如果想快速还原故障，建议使用多副本存储级别（例如，使用 Spark 作为 web 应用的后台服务，在服务出故障时需要快速恢复的场景下）。...disk序列化和反序列化在多节点时怎么处理的？cache/persist 数据量小的话，其他节点怎么处理？如果未使用cache/persist,rdd的中间数据怎么管理？...一般来说，分布式数据集的容错性有两种方式：数据检查点和记录数据的更新。...因此， RDD 只支持粗粒度转换，即只记录单个块上执行的单个操作，然后将创建 RDD 的一系列变换序列（每个 RDD 都包含了他是如何由其他 RDD 变换过来的以及如何重建某一块数据的信息。...所以在长“血统”链特别是有宽依赖的时候，需要在适当的时机设置数据检查点。也是这两个特性要求对于不同依赖关系要采取不同的任务调度机制和容错恢复机制。 2.

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从ChatGPT聊天服务上深挖Http、WebScoket和SSE推送技术的区别

服务端收到 SYN 报文后，向客户端发送 SYN+ACK 报文，其中 ack 表示服务端收到了客户端的序列号，seq 表示服务端的初始序列号。...但是这个项目又是如何保存会话的？...HTTP1.1使用了HTTP长连接的机制，可以在一个TCP连接上发送多个HTTP请求和响应，从而避免了重复建立和断开TCP连接的开销。...SSE的通信过程也是基于HTTP协议进行的，客户端通过发送一个HTTP请求与服务器建立连接，服务器保持连接处于打开状态，随时可以向客户端推送数据。...与WebSocket类似，SSE也可以支持长连接，避免了频繁地建立和关闭连接的开销。但与WebSocket不同的是，SSE的通信过程中，服务器只能向客户端推送文本类型的数据，而不能推送二进制数据。

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长连接(socket)可靠消息架构与海量消息架构浅析

相比于WebSocket，SSE更简单易用，只需要使用标准的HTTP协议。 SSE适用于不需要客户端到服务器的双向通信，只需服务器推送数据到客户端的场景。...不同的方式有不同的场景，例如ChatGPT就是采用SSE来进行消息流推送的，又比如各种游戏都是使用UDP建立数据连接，而很多RPC框架底层是TCP连接，现代浏览器提供了WebSocket支持。...容错性和高可用性：系统需要能够处理节点故障、网络问题和服务中断等异常情况，快速恢复并继续提供服务。通过构建多副本、故障转移、熔断机制和自动恢复策略等可以提高系统的容错性和高可用性。...考虑使用地理位置感知的负载均衡策略，将用户请求路由到最近的机房以减少延迟。有状态扩展特点：有状态服务意味着服务实例需要维护连接状态信息，如用户会话、临时数据等。...扩展有状态服务需要考虑如何在服务实例之间共享和同步状态信息。扩展策略：可以使用会话亲和性（Sticky Sessions）来确保来自同一客户端的请求总是被路由到同一服务实例。

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Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（上）

2、PySpark RDD 的优势 ①.内存处理 ②.不变性 ③.惰性运算 ④.分区 3、PySpark RDD 局限 4、创建 RDD ①使用 sparkContext.parallelize()...换句话说，RDD 是类似于 Python 中的列表的对象集合，不同之处在于 RDD 是在分散在多个物理服务器上的多个进程上计算的，也称为集群中的节点，而 Python 集合仅在一个进程中存在和处理。...DataFrame：以前的版本被称为SchemaRDD，按一组有固定名字和类型的列来组织的分布式数据集....8、混洗操作 Shuffle 是 PySpark 用来在不同执行器甚至跨机器重新分配数据的机制。...PySpark Shuffle 是一项昂贵的操作，因为它涉及以下内容 ·磁盘输入/输出 ·涉及数据序列化和反序列化 ·网络输入/输出混洗分区大小和性能根据数据集大小，较多的内核和内存混洗可能有益或有害我们的任务

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干货 | 长连接websocketSSE等主流服务器推送技术比较

最近做的某个项目有个需求，需要实时提醒client端有线上订单消息。所以保持客户端和服务器端的信息同步是关键要素，对此我们了解了可实现的方式。...（WebSocket服务端响应报文）通信过程： websocket是纯事件驱动的，一旦 WebSocket 连接建立后，通过监听事件可以处理到来的数据和改变的连接状态。数据都以帧序列的形式传输。...原理： SSE本质是发送的不是一次性的数据包，而是一个数据流。可以使用 HTTP 301 和 307 重定向与正常的 HTTP 请求一样。...二、常用实现的对比短轮询长轮询 Websocket sse 通讯方式 http http 基于TCP长连接通讯 http 触发方式轮询轮询事件事件优点兼容性好容错性强，实现简单全双工通讯协议...适用范围 b/s服务 b/s服务网络游戏、银行交互和支付服务端到客户端单向推送三、项目选型 sse websocket 轮询服务器部署 × √ × 浏览器兼容性 × × √ 后端推送 √

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Clickhouse安装使用文档

Clickhouse简介 Clickhouse是什么开源的列存储数据库管理系统支持线性扩展简单方便高可靠性容错（支持多主机异步复制，可以跨多个数据中心部署。...Clickhouse使用场景可行的应用程序的一些例子： Web和App分析广告网络和RTB 电信电子商务和金融信息安全监测和遥测时间序列商业智能线上游戏物联网事务性工作负载...官方预构建的二进制文件通常针对x86_64进行编译，并利用SSE 4.2指令集，因此，除非另有说明，支持它的CPU使用将成为额外的系统需求。...下面是检查当前CPU是否支持SSE 4.2的命令: $ grep -q sse4_2 /proc/cpuinfo && echo "SSE 4.2 supported" || echo "SSE 4.2...简单的使用服务起停停止： service clickhouse-server stop 启动： service clickhouse-server start 用clickhouse-client

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从零爬着学spark

另外还有fold(),aggregate()之类的，和这个差不多，也没太搞懂。 collect() 这个操作可以获得RDD，通过这个方法可以获得惰性执行的RDD。...第八章 Spark优化与调试使用SparkConf来配置Spark 有很多选项可以设置诸如每个执行器的内存，使用的核心个数之类的设置。...还能连接JDBC服务器，但是不太明白连接JDBC搞毛啊，JDBC不是JAVA连接数据库才用的吗？这意思是通过JDBC来访问SQL数据库吗？还允许自定义数据库的函数，和SQL差不多。...转化操作包括无状态转化和有状态转化，无状态转化就是类似map(),filter()等的，对DStream里的每个RDD进行操作的，有状态的就是当前的计算需要之前的几个RDD，这里用的是滑动窗口...不过检查点是用在驱动器程序容错的。而工作节点容错则是备份数据。 4.性能考量性能问题主要有批次和窗口大小，并行度，垃圾回收和内存使用。

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Uber 实时推送平台实践：gRPC 推动基础设施的发展

轮询更新在 Uber 的应用场景下，司机侧需要每隔几秒钟对服务器进行轮询，以查看是否有新的订单。乘客侧可以每隔几秒钟轮询一次服务器，以检查是否分配了司机。...在创建推送消息平台的过程中，我们允许服务器根据需要向应用发送数据。在采用该体系结构时，我们发现效率有了显著提高，同时也解决了很多问题和挑战。接下来的部分，我们将介绍整个该平台是如何演变的。...服务器用 HTTP 200 和“Content-Type: text/event-stream”响应，以维持 SSE 连接。接下来，服务器按照优先级降序发送所有待处理的消息，并关联递增的序列号。...无论何时启动或停止任何 Streamgate 节点，它都会检测到更改并重新分配分片分区。近几年来，我们一直在使用这种架构，并能够在服务器端实现 99.99% 的基础架构可靠性。...同时也使我们可以尝试采用网络优先级和流控制算法来提高数据使用和通信延迟的效率。这个协议抽象了消息负载，以支持不同类型的序列化。将来我们可以研究其他的序列化，但 gRPC 保留在传输层。

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大数据计算引擎：impala对比hive

Impala: 把执行计划表现为一棵完整的执行计划树，可以更自然地分发执行计划到各个Impalad执行查询，而不用像Hive那样把它组合成管道型的map->reduce模式，以此保证Impala有更好的并发性和避免不必要的中间...但目前Impala已经有对执行过程的性能统计分析，应该以后版本会利用这些统计信息进行调度吧。容错： Hive: 依赖于Hadoop的容错能力。...对于State Store目前只有一个，但当State Store失效，也不会影响服务，每个Impalad都缓存了State Store的信息，只是不能再更新集群状态，有可能会把执行任务分配给已经失效的...Impala使用服务的方式避免每次执行查询都需要启动的开销，即相比Hive没了MapReduce启动时间。...2、使用LLVM产生运行代码，针对特定查询生成特定代码，同时使用Inline的方式减少函数调用的开销，加快执行效率。 3、充分利用可用的硬件指令（SSE4.2）。

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Flink1.4 状态概述

有状态的函数和算子在处理单个元素/事件时存储数据，使得状态state成为任何精细操作的关键构件。例如：当应用程序搜索某些特定模式事件时，状态将存储迄今为止遇到的事件序列。...Flink 需要了解状态，以便使用检查点进行状态容错，并允许流应用程序使用保存点。对状态进行了解有助于你对 Flink 应用程序进行扩展，这意味着 Flink 负责在并行实例之间进行重新分配状态。...Flink 提供不同的 State Backends，并指定状态的存储方式和位置。状态可以位于Java的堆内或堆外。...State Backends可以在不更改应用程序逻辑的情况下进行配置。下一步使用状态：显示如何在Flink应用程序中使用状态，并解释不同类型的状态。检查点：描述如何启用和配置容错检查点。...可查询状态：解释如何在Flink运行时从外部访问状态。为Managed State自定义序列化：讨论为状态自定义序列化逻辑及其升级。

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Spark

Woker: 主要功能：管理当前节点内存，CPU的使用状况，接收master分配过来的资源指令，通过ExecutorRunner启动程序分配任务，worker就类似于包工头，管理分配新进程，做计算的服务...standby 节点要从 zk 中，获得元数据信息，恢复集群运行状态，才能对外继续提供服务，作业提交资源申请等，在恢复前是不能接受请求的。 16 如何保证数据不丢失？ ...1）粗粒度：启动时就分配好资源，程序启动，后续具体使用就使用分配好的资源，不需要再分配资源；好处：作业特别多时，资源复用率高，适合粗粒度；不好：容易资源浪费，假如一个job有1000个task，完成了...有状态转化操作需要在Streaming Context中打开检查点机制来确保容错性。 ...文件去读取数据文件； 56 Spark如何实现容错？

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Pyspark学习笔记（四）---弹性分布式数据集 RDD （上）

Ⅱ·从对象文件创建RDD 对象文件指序列化后的数据结构，有几个方法可以读取相应的对象文件： hadoopFile(), sequenceFile(), pickleFile() B 从数据源创建RDD...惰性求值在处理Spark程序时，Spark使用惰性求值（lazy evaluation），也叫做惰性执行（lazy execution)。...RDD ③不需要进行节点间的数据混洗宽操作： ①通常需要数据混洗 ②RDD有多个依赖，比如在join或者union的时候 7.RDD容错性因为每个RDD的谱系都被记录，所以一个节点崩溃时，任何RDD...都可以将其全部分区重建为原始状态。...DataFrame：以前的版本被称为SchemaRDD，按一组有固定名字和类型的列来组织的分布式数据集。DataFrame等价于sparkSQL中的关系型表!

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轮询、长轮询、长连接、WebSocket

前言实现即时通讯常见的有四种方式，分别是：轮询、长轮询(comet)、长连接(SSE)、WebSocket。轮询很多网站为了实现推送技术，所用的技术都是轮询。...长连接客户端和服务端建立连接后不进行断开，之后客户端再次访问这个服务端上的内容时，继续使用这一条连接通道优点：消息即时到达，不发无用请求缺点：与长轮询一样，服务器一直保持连接是会消耗资源的，如果有大量的长连接的话...，对于服务器的消耗是巨大的，而且服务器承受能力是有上限的，不可能维持无限个长连接。...相对于HTTP请求需要等待客户端发起请求服务端才能响应，延迟明显更少；即使是和Comet等类似的长轮询比较，其也能在短时间内更多次地传递数据。保持连接状态。...与HTTP不同的是，Websocket需要先创建连接，这就使得其成为一种有状态的协议，之后通信时可以省略部分状态信息。而HTTP请求可能需要在每个请求都携带状态信息（如身份认证等）。

5.7K3 1

2018-08-08

1、spark程序停-启，实时数据量一下子太多，如何处理 2、spark程序数据丢失，如何处理？duration是多少？...为了使这成为可能，Spark Streaming需要checkpoint足够的信息到容错存储系统中，以使系统从故障中恢复。...Metadata checkpointing：保存流计算的定义信息到容错存储系统如HDFS中。这用来恢复应用程序中运行worker的节点的故障。...有状态的transformation的中间RDD将会定时地存储到可靠存储系统中，以截断这个依赖链。元数据checkpoint主要是为了从driver故障中恢复数据。.../延迟计算（Lazy Evaluation） RDD的创建和转换方法都是惰性操作，并不会立即执行例如，当使用SparkContext的textFile方法从HDFS中读取文件时，Spark并不会马上从硬盘中读取文件

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Spring Boot 2.0-WebFlux framework

顶部作为 Flux 支持REST风格的 JSON 和 XML 序列化和反序列化，HTML视图呈现和服务器发送事件也是如此。...例如，这是如何使用200 OK状态创建响应，JSON内容类型和正文： Mono person = ......ServerResponse.ok().contentType(MediaType.APPLICATION_JSON).body(person); 这里是如何使用201创建的状态，位置标题和空白体来构建响应...此外，它还支持与服务器端相同的响应式 JSON，XML和SSE 序列化机制，因此您可以使用类型化对象。...当使用像 Flux 或 Observable 这样的流类型时，请求/响应或映射/路由级别中指定的媒体类型用于确定数据应如何序列化和刷新。

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独孤九剑-Spark面试80连击(上)

action 算子是划分不同 job 的依据。 8. RDD 如何通过记录更新的方式容错 RDD 的容错机制实现分布式数据集容错方法有两种: 1. 数据检查点 2. 记录更新。...每个 Task 会汇报状态给 Mesos slave 和 Mesos Master，便于更加细粒度管理和容错，这种调度模式类似于 MapReduce 调度模式，每个 task 完全独立，优点是便于资源控制和隔离...Spark RDD是怎么容错的，基本原理是什么？一般来说，分布式数据集的容错性有两种方式：数据检查点和记录数据的更新。...用于对有状态的transformation操作进行checkpointing Checkpointing具体的使用方式时通过下列方法： //checkpointDirectory为checkpoint...如何使用 checkpoint？启用 checkpoint，需要设置一个支持容错的、可靠的文件系统（如 HDFS、s3 等）目录来保存 checkpoint 数据。

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Spark中RDD的运行机制

而 Hadoop 中的 MapReduce 框架都是把中间结果写入到 HDFS 中，带来了大量的数据复制、磁盘 IO 和序列化开销，并且通常只支持一些特定的计算模式。...，大大降低了数据复制、磁盘 IO 和序列化开销。...因此，RDD 比较适合对于数据集中元素执行相同操作的批处理式应用，而不适合用于需要异步、细粒度状态的应用，比如 Web 应用系统、增量式的网页爬虫等。...而且也不需要记录具体的数据和各种细粒度操作的日志，这大大降低了数据密集型应用中的容错开销。中间结果持久化到内存。...数据在内存中的多个 RDD 操作之间进行传递，不需要在磁盘上进行存储和读取，避免了不必要的读写磁盘开销；存放的数据可以是 Java 对象，避免了不必要的对象序列化和反序列化开销。 1.3.

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RPC 实战总结与进阶延伸

在设计之初一定要梳理清楚 Inbound 和 Outbound 处理的传递顺序，以及数据模型之间是如何转换的。注册中心注册中心是 RPC 框架中一个非常重要的组件，主要用于实现服务的注册和发现。...对于数据量较小的一些场景，可以考虑使用 HeapBuffer，由 JVM 负责内存的分配和回收可能效率更高。...如果一段时间内没收到客户端发送的数据，并不能说明连接一定处于假死状态，有可能客户端就是长时间没有数据需要发送，但是建立的连接还是健康状态，所以服务端还需要通过心跳检测的机制判断客户端是否存活。...那么对于 RPC 框架而言，如何对服务调用方进行合理的分组呢？...关于 RPC 框架的重试机制有几点最佳实践和注意事项，有必要与你分享一下：被调用的服务接口的业务逻辑需要保证幂等才可以考虑使用重试机制，例如数据插入、更新操作，无论重复请求多少次都不会产生任何影响。

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