两阶段提交的成立要基于以下假设： - 该分布式系统中，存在一个节点作为协调者，其他节点作为参与者，且节点之间可以进行网络通信。 - 所有节点都采用预写式日志，且日志被写入后即被保存在可靠的存储设备上，即使节点损坏也不会导致日志数据的丢失。 - 所有节点不会永久性损坏，即使损坏后也可以恢复。 ###
摘要：本文讲解如何实现一个任务调度系统的核心逻辑。 本文分享自华为云社区《实现一个任务调度系统，看这篇文章就够了》，作者：勇哥java实战分享 。 1 Quartz Quartz是一款Java开源任务调度框架，也是很多Java工程师接触任务调度的起点。 下图显示了任务调度的整体流程： Quartz的
首先我们先来看一段代码。 #!/bin/bash declare -i uphosts=0 declare -i downhosts=0 for i in 192.168.152.{98..102}; do if ping -W 2 -c 1 $i &>/dev/null; then echo "$
2022-12-23 我们来看下关于网卡特性的解释，不过记住GSO和GRO两个特性就好。 TSO(TCP Segmentation Offload)，是利用网卡对TCP数据包分片，减轻CPU负荷的一种技术，也有人叫 LSO (Large segment offload) ，TSO是针对TCP的，UF
从研发的角度来看如果系统上下文清晰、应用架构设计简单、应用拆分合理应该称之为架构合理。基于以上的定义可以从以下三个方面来梳理评估：
好家伙，本篇介绍如何实现"删"功能 来看效果， 数据库 （自然是没什么毛病） "增"搞定了,其实"删"非常简单 (我不会告诉你我是为了水一篇博客才把他们两个分开写,嘿嘿) 逻辑简洁明了: 首先,看见你要删除的数据,点"删除", 随后,①拿到当前这条数据的Id,向后台发请求网络, 然后,②后端删除该字
摘要：从整个行业应用层面来看，现在，数据库的国产化时代已经到来。 本文分享自华为云社区《聚焦技术，锐意创新，GaussDB给世界一个更优选择》，作者： GaussDB数据库。 今天，以“数据智能，价值创新”为主题的第13届中国数据库技术大会（DTCC2022）在线上顺利举行，会上集合了数百位行业专家
今天来说一个老生常谈的问题，来看一个实际案例：业务中往往都会通过缓存来提高查询效率，降低数据库的压力，尤其是在分布式高并发场景下，大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。
https://www.cnblogs.com/larrypeng/p/12496810.html 我们来看下关于网卡特性的解释，不过记住GSO和GRO两个特性就好。 TSO(TCP Segmentation Offload)，是利用网卡对TCP数据包分片，减轻CPU负荷的一种技术，也有人叫 LSO
该问题一般出现在国产平台，从错误描述来看，意思是：无法猜测build类型，你必须指定一个。 解决办法： 1. 在系统/usr路径下搜索 config.guess 和 config.sub 这两个文件。 2. 在当前编译工具目录下同样搜索 config.guess 和 config.sub 这两个文件
在介绍DHorse的操作之前，我们先来看一下发布一个系统的流程是什么样的。 发布系统的流程 我们以一个Springboot系统为例，来说明一下发布流程。 1.首先从代码仓库下载代码，比如Gitlab； 2.接着是进行打包，比如使用Maven； 3.如果要使用k8s作为编排，还需要把步骤2产生的包制作
哈喽大家好，我是咸鱼 今天我们来看一个关于 `Keepalived` 检测脚本无法执行的问题 一位粉丝后台私信我，说他部署的 `keepalived` 集群 `vrrp_script` 模块中的脚本执行失败了，但是手动执行这个脚本却没有任何问题  非一致存储访问结构(NUMA：Non-Uniform Memory Access) 海量并行处理结构(MPP：Ma
1 引言 之前介绍了Redis的数据存储及String类型的实现，接下来再来看下List、Hash、Set及Sorted Set的数据结构的实现。 2 List List类型通常被用作异步消息队列、文章列表查询等；存储有序可重复数据或做为简单的消息推送机制时，可以使用Redis的List类型。对于这
为了向云原生演进，提高资源利用和弹性能力，RcoketMQ在5.0进行了架构的调整与升级，先来看新特性之一，增加了Proxy层。 增加Proxy代理层 计算存储分离 计算存储分离是一种分层架构，将计算层与存储层分开。 计算层指的是一些消耗计算资源的功能模块比如协议解析、消费管理等，存储指的是数据存储
背景 前两天收到业务反馈有一个 topic 的分区消息堆积了： 根据之前的经验来看，要么是业务消费逻辑出现问题导致消费过慢，当然也有小概率是消息队列的 Bug（我们使用的是 pulsar）。 排查 通过排查，发现确实是在一点多的时候消息堆积了（后面是修复之后堆积开始下降）。 于是我在刚才堆积处查看了
