Author: 詹学伟

Zookeeper 的典型应用场景

Zookeeper 的典型应用场景包括: 数据发布与订阅:这是 Zookeeper 的一种典型应用场景。发布者将数据发布到 ZooKeeper 节点上,供订阅者动态获取数据,实现配置信息的集中式管理和动态更新。 分布式锁:Zookeeper 可以用来实现分布式锁。利用 ZooKeeper 的节点唯一

詹学伟 Published on 2024-04-24

Zookeeper 是如何解决脑裂问题的

Zookeeper的解决方案是通过过半机制来避免脑裂问题的发生。 具体来说,在Zookeeper的领导者选举过程中,如果某台ZookeeperServer获得了超过半数的选票,则此ZookeeperServer就可以成为Leader。举个简单的例子,如果现在集群中有5台ZookeeperServer

詹学伟 Published on 2024-04-24

Zookeeper 的 CAP 问题上做的取舍

Zookeeper 在 CAP 问题上选择了 CP,也就是说,在一致性和可用性之间,Zookeeper 选择了强一致性。 Zookeeper 是一个分布式协调服务,它的主要职责是维护整个系统的状态,并提供一致性的服务。因此,为了保证数据的一致性,Zookeeper 必须确保在分布式节点之间进行同步的

詹学伟 Published on 2024-04-24

ZAB 和 Paxos 算法的联系与区别

ZAB(ZooKeeper Atomic Broadcast)算法和Paxos算法都是分布式系统中用于实现数据一致性的算法。 两者的主要联系在于它们都采用了类似领导者的选举机制,通过多数派的投票来保证系统的稳定性。在ZAB中,这体现在它使用了一种类似于Paxos的领导者选举过程,其中有一个领导者(l

詹学伟 Published on 2024-04-24

ZooKeeper 集群中服务器之间是怎样通信的

ZooKeeper集群中的服务器之间使用TCP协议进行通信,这个通信过程包括以下关键部分: Leader和Follower:在ZooKeeper集群中,有一个服务器被选为领导者(Leader),其余服务器成为跟随者(Follower)。Leader负责处理所有客户端请求,而Followers主要用于

詹学伟 Published on 2024-04-24

如何设计一个分布式缓存系统

设计一个分布式缓存系统需要考虑以下几个方面: 数据分片:将缓存数据分散存储在多个节点上,每个节点负责一部分数据,以提高并发读写操作的吞吐量。 数据一致性:为了保证数据的一致性,可以采用一致性哈希算法来确定数据在哪个节点上存储,并使用分布式锁来控制并发写操作。 缓存失效策略:可以采用时间过期策略或基于

詹学伟 Published on 2024-04-23

CPU飙高问题如何排查

当你遇到高CPU占用问题时,可以采取以下步骤来排查和解决: 查看任务管理器:首先,打开任务管理器(Windows)或使用类似的工具(Linux上的top命令),找出哪个程序或进程正在占用大量的CPU。

詹学伟 Published on 2024-04-23

1 亿个数据取出最大前 100 个有什么方法

要从1亿个数据中找出最大的前100个,通常可以使用堆(Heap)数据结构来实现,特别是最小堆(Min Heap)。 以下是一种常见的方法: 创建一个最小堆,并将前100个数据插入堆中。 遍历剩余的数据,对于每个数据,如果它比堆顶的元素大,就将堆顶元素弹出,然后将当前数据插入堆中。

詹学伟 Published on 2024-04-23

频繁FullGC问题如何排查

如果你的应用频繁发生Full GC,可能会影响性能,下面是一些排查的方法: 查看GC日志:看一下应用程序的GC日志,找出Full GC发生的原因。日志通常会告诉你是内存不足还是其他原因导致的。 分析内存泄漏

詹学伟 Published on 2024-04-23

OOM问题如何排查

当遇到Java应用程序的OOM(内存溢出)问题时,可以按照以下步骤来排查和解决: 查看错误信息:首先,看一下出现的OOM错误信息,确定是哪种内存溢出问题。 检查内存使用:使用监控工具查看Java堆内

詹学伟 Published on 2024-04-23
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