ZooKeeper是一个分布式协调服务框架,用于维护配置信息、命名、提供分布式同步和提供组服务等。在ZooKeeper中,一个非常重要的功能就是Watch机制。Watch机制允许ZooKeeper客户端在某个ZNode(ZooKeeper中的数据节点)上注册一个监听器,当这个ZNode发生变化(如数据变更、子节点增减、节点删除等)时,ZooKeeper服务端会主动通知所有注册了该ZNode的Watch的客户端,告知它们ZNode的状态已经发生了变化。这种机制为分布式系统中的多个节点之间提供了实时感知对方状态变化的能力,从而保证了系统的协调性和一致性。
Watch/Notify是Ceph客户端在与Ceph集群通信时使用的一种机制,用于实现实时的数据更新和事件通知。当应用程序需要关注某个对象的更改时,可以通过Watch/Notify机制注册一个观察者,并在对象发生更改时收到通知。
最近想深入了解一下K8S的内部通信机制,因此读了几遍K8S的源码,感慨很深。至今清楚的记得,当了解到K8S 组件之间仅采用HTTP 协议通信,没有依赖中间件时,我非常好奇它是如何做到的。
ZooKeeper 的客户端可以通过 Watch 机制来订阅当服务器上某一节点的数据或状态发生变化时收到相应的通知,我们可以通过向 ZooKeeper 客户端的构造方法中传递 Watcher 参数的方式实现
从作用机制和性质上看待methods,watch和computed的关系 图片标题[原创]:《他三个是啥子关系呢?》 首先要说,methods,watch和computed都是以函数为基础的,但各自却
当我们改变 number 时,整个应用会重新渲染,vue 会被数据重新渲染到 dom 中。
王成,腾讯云研发工程师,Kubernetes member,从事数据库产品容器化、资源管控等工作,关注 Kubernetes、Go、云原生领域。 目录 概述 从 HTTP 说起 2.1 Content-Length 2.2 Chunked Transfer Encoding 2.3 HTTP/2 APIServer 启动 ETCD 资源封装 客户端 Watch 实现 服务端 Watch 实现 小结 1. 概述 进入 K8s 的世界,会发现几乎所有对象都被抽象为了资源(Resourc
作者 | 潘政 @达坦科技(DatenLord) 策划 | Tina 简介和背景 Etcd 是一个支持强一致性的分布式 KV 存储,主要用于 metadata 的管理、服务发现、分布式锁等场景。DatenLord 使用 etcd 来管理集群的 metadata,DatenLord 的应用会频繁查询 etcd 中的 metadata,但是极少更改,是典型的读多写少的场景。在使用过程中我们发现一次 etcd 操作带来的网络开销成为了性能瓶颈,所以我们想到通过实现客户端缓存的方式来省去不必要的网络的开销
List-Watch是kubernetes的核心机制。组件kubelet、kube-controller-manager、kube-scheduler需要监控各种资源(pod、service等)的变化,当这些对象发生变化时(add、delete、update),kube-apiserver会主动通知这些组件。这个过程类似一个发布-订阅系统。本文章将从代码角度探究一下list-watch的实现方式。
Kubernetes 官方的 Go 客户端,client-go 是 Kubernetes 非常重要的一部分。它实现了 Kubernetes API 的基本操作,如创建、查询、更新和删除资源等,同时还提供了各种高级功能,如 watch、liveness/readiness probe、metrics 等。下面是对 client-go 源码的简要分析。
题记 QCon是由InfoQ主办的全球顶级技术盛会,每年在伦敦、北京、东京、纽约、圣保罗、上海、旧金山召开。自2007年3月份首次举办以来,已经有超万名高级技术人员参加过QCon大会。QCon内容源于实践并面向社区,演讲嘉宾依据热点话题,面向5年以上工作经验的技术团队负责人、架构师、工程总监、高级开发人员分享技术创新和最佳实践。此次,携程旅行网CTO叶亚明先生作为QCon大会的联席主席,携三位出品人与来自全球的技术人员共同探讨携程技术的创新与应用。 旅行与Apple Watch时间管理具有较高的契合场景,作
本期精读的文章是:How to Watch for Files Changes in Node.js,探讨如何监听文件的变化。
Kubernetes API Server的核心功能是提供Kubernetes各类资源对象(如Pod、RC、Service等)的增、删、改、查及Watch等HTTP Rest接口,成为集群内各个功能模块之间数据交互和通信的中心枢纽,是整个系统的数据总线和数据中心。同时还有以下一些功能特性。
事务是数据库管理系统中的一个基本概念,用于管理对数据库的一系列操作,以确保数据的一致性和完整性。在Redis中,事务通过MULTI、EXEC、DISCARD和WATCH等命令实现。事务中的操作要么全部执行,要么全部回滚,保证了原子性。通过WATCH命令,Redis实现了乐观锁,确保在事务执行期间没有其他客户端对监视的键进行修改,以保证事务的隔离性。事务还支持异常处理,可以通过判断执行结果决定是否继续执行或回滚。Redis事务提供了一种高效且可靠的方式来执行多个命令,是保证数据完整性的重要机制。
一、 选项设置 提到Leader选举,先需要重点介绍下创建znode时的Flag选项。
Redis的事务处理允许将多个命令组合成一个原子操作,要么全部执行成功,要么全部失败。Redis事务采用了乐观锁的机制,即在执行事务期间不会对数据进行加锁,而是在执行EXEC命令时检查事务期间是否有其他操作对数据进行了修改,如果有,则事务会被回滚。
,那么就让我们一同欣赏Zookeeper讲解(二)吧~~兔妞的Flex以及ES6的后续也不会终止的啦~~
昨天一篇《库存扣多了,到底怎么整》,核心观点是: 用“设置库存”替代“扣减库存”,以保证幂等性 使用CAS乐观锁,在“设置库存”时加上原始库存的比对,避免数据不一致 文章非常多朋友留言发表观点,“架构师之路”能引发不少同学思考,甚是欣慰。 原以为两个核心观点应该是没有疑义的,结果很多朋友说方案不好,今天交流下部分回复的方案,个人的一些看法。 留言一 是否能使用 update stock set num=num-$count where sid=$sid and stock>=$count; 的方式扣减库存?
这块作者还是大概得将书中的内容进行一下翻译,首先为啥要用redis分布式锁。我们在之前学redis事务的时候说redis提供了watch/mutli/exec机制,其中的watch是乐观锁。也就是通过监听某个数据的变动来做出相应的改变。当时我们也说了redis的watch乐观锁为啥不像关系型数据库那样直接禁止别其他客户端修改的问题。Redis更多的还是基于其效率设计,因此通过尽可能快的通知客户端去维护数据的安全性,通过watch的乐观锁和mutli/exec事务来看。确实可以直接做分布式锁,为啥可以做这件事的原因是watch命令的监听特性会一直持续到exec的执行,如果watch的键值发生变化,那么watch后边的事务是不会执行的。但是我们必须要保持我们的事务不会出现指令性质的错误,这块我们之前说过redis事务本身和关系型数据库事务不一样,执行出错期间不能回滚。
ZooKeeper Java 代码主要使用 org.apache.zookeeper.ZooKeeper 这个类使用 ZooKeeper 服务。
遇到Keepper通知更新无法收到的问题,思考节点变更通知的可靠性,通过阅读源码解析了解到zk Watch的注册以及触发的机制,本地调试运行模拟zk更新的不可靠的场景以及得出相应的解决方案。
它使用了基于事件循环的事件驱动模型,每个连接在Redis服务器中都有一个独立的事件循环器。当有新的命令传入时,Redis通过异步的方式处理这些命令。在处理命令的过程中,Redis会将命令放入队列,然后依次处理队列中的命令。
原创文章,转载请务必将下面这段话置于文章开头处。 本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/zookeeper/distributedlock/ Zookeeper特点 Zookeeper节点类型 如上文《Zookeeper架构及FastLeaderElection机制》所述,Zookeeper 提供了一个类似于 Linux 文件系统的树形结构。该树形结构中每个节点被称为 znode ,可按如下两个维度分类 Persist vs. Ephemeral Persist
Inotify API用于检测文件系统变化的机制。Inotify可用于检测单个文件,也可以检测整个目录。当检测的对象是一个目录的时候,目录本身和目录里的内容都会成为检测的对象。
比如3个节点选举leader:编号为1、2、3。1先启动,选择自己为leader,然后2启动 首先也选择自己为leader,由于1,2都没过半,选择编号大的为leader,所以1、2都 选择2为leader,然后3启动发现1,2已经协商好且数量过半,于是3也选择2为leader,leader选举结束。
比如3个节点选举leader:编号为1、2、3。 1先启动,选择自己为leader,然后2启动 首先也选择自己为leader,由于1,2都没过半,选择编号大的为leader,所以1、2都 选择2为leader,然后3启动发现1,2已经协商好且数量过半,于是3也选择2为leader,leader选举结束。
在初始化Zookeeper时,有多种构造方法可以选择,有3个参数是必备的:connectionString(多个ZK SERVER之间以,分隔),sessionTimeout(就是zoo.cfg中的tickTime),Watcher(事件处理通知器)。
对于存在一个姓氏和名字,我们通过Vue计算出姓名有三种方式,计算属性,方法(methods)和侦探器三种方式!
你知道etcd吗?随着k8s的使用广泛之后,etcd被非常多的人所知道,同时又因为它可靠的分布式特性被很多人喜欢。所以,我准备有几篇博文来记录一下,从基本使用到线上部署再到原理分析,做一个系列。那么,今天先来说说它的简介与命令行的使用。
ETCD 是一个开源的、高可用的键值存储系统,它被广泛用于配置管理和服务发现。ETCD 使用 Raft 算法来保证数据的强一致性和高可用性。它是 Kubernetes 集群的核心组件之一,用于存储集群配置和状态信息。
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。
对于初学者来说,学到计算属性和监听(侦听)属性这里很容易犯晕,搞不懂这两者之前的区别和什么时候该使用哪个,这里Dapan就来尝试梳理一下计算属性(computed)和监视(侦听)属性(watch)的区别,以及该选择使用哪一个:
鬼吹灯之《云南虫谷》中的摸金校尉有句话叫「合则生,分则死」,为了寻找雮尘珠他们三人分工明确、齐心协力共进退方可成功。
在《分布式利器Zookeeper(一)》中对ZK进行了初步的介绍以及搭建ZK集群环境,本篇博客将涉及的话题是:基于原生API方式操作ZK,Watch机制,分布式锁思路探讨等。
前面花了30天时间整理了设计模式系列文章,得到了非常好的反馈,也让我更加有动力坚持写作,有兴趣的朋友可以回顾这篇文章。
dubbo(默认):单一长连接和 NIO 异步通讯,适合大并发小数据量的服务调用,以及消费者远大于提供者。传输协议 TCP,异步,Hessian 序列化;rmi:采用 JDK 标准的 rmi 协议实现,传输参数和返回参数对象需要实现 Serializable 接口,使用 java 标准序列化机制,使用阻塞式短连接,传输数据包大小混合,消费者和提供者个数差不多,可传文件,传输协议 TCP。多个短连接,TCP 协议传输,同步传输,适用常规的远程服务调用和 rmi 互操作。在依赖低版本的 Common-Collections包,java 序列化存在安全漏洞;
一、分布式协调技术 在给大家介绍ZooKeeper之前先来给大家介绍一种技术——分布式协调技术。那么什么是分布式协调技术?那么我来告诉大家,其实分布式协调技术 主要用来解决分布式环境当中多个进程之间的同步控制,让他们有序的去访问某种临界资源,防止造成"脏数据"的后果。这时,有人可能会说这个简单,写一个调 度算法就轻松解决了。说这句话的人,可能对分布式系统不是很了解,所以才会出现这种误解。如果这些进程全部是跑在一台机上的话,相对来说确实就好办了,问 题就在于他是在一个分布式的环境下,这时问题又来了,那什么是分
ZK的数据模型是一种树形结构,具有一个固定的根节点(/),可以在根节点下创建子节点,并在子节点下继续创建下一级节点。每一层级用/隔开,且只能用绝对路径(get/work/task1)的方式查询ZK节点,而不能用相对路径。
在给大家介绍ZooKeeper之前先来给大家介绍一种技术——分布式协调技术。那么什么是分布式协调技术?那么我来告诉大家,其实分布式协调技术 主要用来解决分布式环境当中多个进程之间的同步控制,让他们有序的去访问某种临界资源,防止造成"脏数据"的后果。这时,有人可能会说这个简单,写一个调 度算法就轻松解决了。说这句话的人,可能对分布式系统不是很了解,所以才会出现这种误解。如果这些进程全部是跑在一台机上的话,相对来说确实就好办了,问 题就在于他是在一个分布式的环境下,这时问题又来了,那什么是分布式呢?这个一两句话我也说不清楚,但我给大家画了一张图希望能帮助大家理解这方面的内 容,如果觉得不对尽可拍砖,来咱们看一下这张图,如图1.1所示。
任何数据库都要有一套自己的事务控制机制,redis事务是一次可以执行多个命令,它的本质是一组命令的集合。一个事务中所有的命令都会被序列化,在事务执行的过程中会按照顺序执行队列中的命令。其它客户端提交的命令请求会等到事务执行完毕再执行。
Redis 事务是一种将多个命令打包在一起执行的机制。通过使用事务,可以确保一系列命令在一次执行中依次执行,而不会被其他客户端的命令请求打断。
Kubernetes官方从2016年8月份开始,将Kubernetes资源操作相关的核心源码抽取出来,独立出来一个项目Client-go,作为官方提供的Go client。Kubernetes的部分代码也是基于这个client实现的,所以对这个client的质量、性能等方面还是非常有信心的。
前一篇已经介绍了 Informer 的实现,Informer 对 kube-apiserver 发起了 list 和 watch 请求。我们知道大规模集群下,kube-apiserver 会成为瓶颈,尤其在内存方面,相信很多人也遇到过 kube-apiserver OOM 等问题(碰巧的是最近线上连续出现两次 kube-apiserver OOM 的问题)。本篇主要讲 kube-apiserver 中 Informer 需要用到的两个接口 list 和 watch 的实现。
新使用一个功能之前必须慎重。除了进行大量测试以外,如果有条件,可以读取相关代码看看其内部执行原理。
前面几篇以spring作为主题也是有些时日了,高并发分布式这个主题也挺大能说挺多东西的,也是再开了个坑,然后分P来慢慢跟进吧。我和大部分人一样是一名学习者,不是布道者,更多的是自己的学习总结而不具有权威,进行总结,尽量让人看的简单是我的本意,然后有错则改,无则加勉是最好的,在此也希望大家共同进步。
在处理并发操作和复杂的数据库交互时,事务提供了一种确保数据一致性的机制。Redis,作为一种高性能的键值存储数据库,虽然其设计初衷是为了提供高速的数据读写能力,但也支持事务功能,允许用户将一组操作打包在一起,作为一个整体提交或回滚,从而提高了数据处理的安全性和一致性。本文将深入探讨 Redis 事务的工作原理、使用方法,并通过实战案例展示如何在实际项目中利用 Redis 事务来处理复杂的业务逻辑。
这篇文章来源于云原生社区组织的 Kubernetes 源码研习社的作业,是个人学习Informer机制、理解Informer各个组件的设计的总结。
一般而言,可以在 multi 命令之前使用 watch 命令监控某些键值对,然后使用 multi 命令开启事务,执行各类对数据结构进行操作的命令,这个时候这些命令就会进入队列。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云