现象： controller节点与其他两个broker的通信失败。公网ip，宿主机ip，服务名，各种网络方式，都无法成功。 两点提示： 1.bug原因：因为单机内存不够用，设置了较低的 KAFKA_HEAP_OPTS 参数值128M，导致broker通信失败！ 2.kafka容器启动中，增加 BIT
概述 假设这样一个场景： 生产环境中，Node 都需要通过堡垒机登录，但是 kubectl 是可以直接在个人电脑上登录的。 这种场景下，我想要通过 kubectl 登录到 K8S 集群里的 Node，可以实现吗？ 可以的！ 本质上是利用容器（runC）的弱隔离（共享内核，Cgruop 等实现进程隔离
作为IT运维人员，尤其是数据库岗位，数据的备份重于一切。 现在很多用户会有一个普遍误区，认为现在类似ADG这类灾备已经很完善，且实时性也更佳，往往就忽略了传统的备份效用。 但实际上，我们千万不能因为有了容灾建设就盲目忽略备份的作用，二者其实有着本质区别。很多场景，灾备都是无法替代传统备份的，二者是缺
阅读之前要注意的东西：本文就是主打流水账式的源码阅读，主导的是一个参考，主要内容需要看官自己去源码中验证。全系列文章基于 spring 源码 5.x 版本。 Spring源码阅读系列--全局目录.md 引子 1、容器最基本使用.md 系列1 - bean 标签解析： 2、XmlBeanFactory
LRU缓存替换策略 缓存是一种非常常见的设计，通过将数据缓存到访问速度更快的存储设备中，来提高数据的访问速度，如内存、CPU缓存、硬盘缓存等。 但与缓存的高速相对的是，缓存的成本较高，因此容量往往是有限的，当缓存满了之后，就需要一种策略来决定将哪些数据移除出缓存，以腾出空间来存储新的数据。 这样的策
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链表队列是一种基于链表实现的队列，相比于顺序队列而言，链表队列不需要预先申请固定大小的内存空间，可以根据需要动态申请和释放内存。在链表队列中，每个节点包含一个数据元素和一个指向下一个节点的指针，头节点表示队头，尾节点表示队尾，入队操作在队尾插入元素，出队操作在队头删除元素，队列的长度由节点数量决定。由于链表队列没有容量限制，因此可以处理任意数量的元素，但是相比于顺序队列，链表队列的访问速度较慢，因
STL（Standard Template Library）标准模板库提供了模板适配器和迭代器等重要概念，为开发者提供了高效、灵活和方便的编程工具。模板适配器是指一组模板类或函数，它们提供一种适配机制，使得现有的模板能够适应新的需求。而迭代器则是STL中的令一种重要的概念，它是一个抽象化的数据访问机制，通过迭代器可以遍历STL容器中的元素。适配器与迭代器两者的紧密配合，使得开发者能够高效地处理容器
当我们写完一个服务端程序，需要上线部署的时候，或多或少都会和操作系统的守护进程打交道，毕竟谁也不希望shell关闭既停服。今天我们就来聊聊这个事儿。 最早大家部署应用的通常操作是 “nohup xxxx &”，别说像weblogic 或者其他java 容器有启动脚本，里面其实也差不多；很喜欢 ngi
Optional最早是Google公司Guava中的概念，代表的是可选值。Optional类从Java8版本开始加入豪华套餐，主要为了解决程序中的NPE问题，从而使得更少的显式判空，防止代码污染，另一方面，也使得领域模型中所隐藏的知识，得以显式体现在代码中。Optional类位于java.util包下，对链式编程风格有一定的支持。实际上，Optional更像是一个容器，其中存放的成员变量是一个T类
作者：田寄远 JCQ 全名 JD Cloud Message Queue，是京东云自研、具有 CloudNative 特性的分布式消息中间件。 JCQ 设计初衷即为适应云特性的消息中间件；具有高可用、数据可靠性、副本物理隔离、服务自治、健康状态汇报、少运维或无运维、容器部署、弹性伸缩、租户隔离、按量
作者：黄金 一、Dubbo简介 Dubbo是一款典型的高扩展、高性能、高可用的RPC微服务框架，用于解决微服务架构下的服务治理与通信问题。其核心模块包含 【RPC通信】 和 【服务治理】 ，其中服务治理又分为服务注册与发现、服务容错、负载均衡、流量调度等。今天将重点介绍Dubbo的服务注册与发现。
数据的爆炸性增长 对业务连续性带来了巨大的挑战 传统灾备方式资源利用率底、切换时间长、成本高 对此，基于云计算的多云多活技术正在逐步兴起 巨大的业务价值、超高的技术难度 让“多云多活”被称为“技术皇冠上的明珠” 本期，京东云资深混合多云多活专家将带来 京东内部秒级容灾切换实战分享 以及多行业跨云多活
## 一、问题是怎么发现的 最近有个新系统开发完成后要上线，由于系统调用量很大，所以先对核心接口进行了一次压力测试，由于核心接口中基本上只有纯内存运算，所以预估核心接口的压测QPS能够达到上千。 压测容器配置：4C8G 先从10个并发开始进行发压，结果cpu一下就飙升到了100%，但是核心接口的qp
在此系列文章中，我总结了Spring几乎所有的扩展接口，以及各个扩展点的使用场景。并整理出一个bean在spring中从被加载到最终初始化的所有可扩展点的顺序调用图。这样，我们也可以看到bean是如何一步步加载到spring容器中的。 BeanDefinitionRegistryPostProces
在此系列文章中，我总结了Spring扩展接口，以及各个扩展点的使用场景。并整理出一个bean在spring中从被加载到初始化到销毁的所有可扩展点的顺序调用图。这样，我们也可以看到bean是如何一步步加载到spring容器中的。 ApplicationContextInitializer org.sp
转载请注明出处： 1.Google的三篇论文 2003年，Google发布Google File System论文，(GFS)这是一个可扩展的分布 式文件系统，用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。它运行于廉价 的普通硬件上，提供容错功能。从根本上说：文件被分割成很多块，使用冗余的方 式储
