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DubboConfigConfigurationRegistrar的主要作⽤就是对propties⽂件进⾏解析并根据不同的配置项项⽣成对应类型的Bean对象。
Dubbo会对DubboProtocol对象进⾏依赖注⼊(也就是⾃动给属性赋值,属性的类型为⼀个接⼝,记为A接⼝),这个时候,对于Dubbo来说它并不知道该给这个属性赋什么值,换句话说,Dubbo并不知道在进⾏依赖注⼊时该找⼀个什么的的扩展点对象给这个属性,这时就会预先赋值⼀个A接⼝的⾃适应扩展点实例,也就是A接⼝的⼀个代理对象。在调⽤getExtension去获取⼀个扩展点实例后,会对实例进⾏缓存,下次再获取同样名字的扩展点实例时就会从缓存中拿了。Protocol是⼀个接。但是,不是只要在⽅法上加了。
官⽹地址:http://dubbo.apache.org/zh/docs/v2.7/user/examples/loadbalance/ 如果在消费端和服务端都配置了负载均衡策略,以消费端为准。 这其中⽐较难理解的就是最少活跃调⽤数是如何进⾏统计的? 讲道理,最少活跃数应该是在服务提供者端进⾏统计的,服务提供者统计有多少个请求正在执⾏中。 但在Dubbo中,就是不讲道理,它是在消费端进⾏统计的,为什么能在消费端进⾏统计? 逻辑是这样的:官⽹地址:http://dubbo.apache.org/zh/docs
官⽹地址:http://dubbo.apache.org/zh/docs/v2.7/user/examples/generic-service/官⽹地址:http://dubbo.apache.org/zh/docs/v2.7/user/examples/local-mock/官⽹地址:http://dubbo.apache.org/zh/docs/v2.7/user/examples/async-call/
2,/usr/local/data/zookeeper-3,/usr/local/data/zookeeper-4,在每个目录中创建文件。创建四个文件夹/usr/local/data/zookeeper-1,/usr/local/data/zookeeper-Follower:只能处理读请求,同时作为 Leader的候选节点,即如果Leader宕机,Follower节点。己对外提供服务的起始状态。E: 角色, 默认是 participant,即参与过半机制的角色,选举,事务请求过半提交,还有一个是。
Curator 是一套由netflix 公司开源的,Java 语言编程的 ZooKeeper 客户端框架,Curator项目是现在ZooKeeper 客户端中使用最多,对ZooKeeper 版本支持最好的第三方客户端,并推荐使用,Curator 把我们平时常用的很多 ZooKeeper 服务开发功能做了封装,例如 Leader 选举、分布式计数器、分布式锁。这就减少了技术人员在使用 ZooKeeper 时的大部分底层细节开发工作。
官方文档上这么解释zookeeper,它是一个分布式协调框架,是Apache Hadoop 的一个子项目,它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等。
maxIdle实际上才是业务需要的最大连接数,maxTotal是为了给出余量,所以maxIdle不要设置。些redis连接,执行简单命令,类似ping(),快速的将连接池里的空闲连接提升到minIdle的数。redis的多数据库较弱,使用数字进行区分,很多客户端支持较差,同时多业务用多数据库实际还。如果系统启动完马上就会有很多的请求过来,那么可以给redis连接池做预热,比如快速的创建一。数",在使用连接的过程中,如果连接数超过了minIdle,那么继续建立连接,如果超过了。
对于恶意攻击,向服务器请求大量不存在的数据造成的缓存穿透,还可以用布隆过滤器先做一次过滤,对于不存在的数据布隆过滤器一般都能够过滤掉,不让请求再往后端发送。缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据, 缓存层和存储层都不会命中, 通常出于容错的考虑, 如果从存储层查不到数据则不写入缓存层。向布隆过滤器询问 key 是否存在时,跟 add 一样,也会把 hash 的几个位置都算出来,看看位数组中这几个位。发过来,缓存层支撑不住,或者由于缓存设计不好,类似大量请求访问bigkey,导致缓存能支撑的并发急剧下。
这篇文章主要介绍了Redis缓存高可用集群的搭建和原理分析,包括Redis集群方案比较、高可用集群搭建步骤、Java操作Redis集群以及Redis集群的工作原理等内容。文章详细介绍了如何搭建Redis集群、Java操作Redis集群的代码示例以及Redis集群的选举原理、数据丢失问题以及对批量操作命令的支持等内容。此外,还介绍了哨兵leader选举流程。整体来说,本文对Redis缓存高可用集群的构建和使用进行了系统性的阐述,是一篇关于Redis集群实践经验的指南。
本文主要介绍了Redis高可用架构中的哨兵架构,包括哨兵的搭建步骤、元数据信息的维护和节点变动时的处理。同时,还详细介绍了Spring Boot中使用StringRedisTemplate和RedisTemplate对Redis进行操作的方法列表,以及Redis客户端命令对应的RedisTemplate中的方法列表。明天的文章将会讲述Redis高可用集群之水平扩展。
文章主要介绍了Redis的主从架构,包括了搭建和配置从节点的步骤、主从复制的工作原理以及全量复制和部分复制的流程。同时还介绍了Jedis连接代码示例、Redis管道和调用Lua脚本的方法。文章详细描述了如何搭建Redis主从架构,以及主从复制的工作原理和流程,对于想要深入了解Redis主从相关知识的读者有很好的参考价值。
本文详细介绍了Redis持久化机制,包括RDB快照和AOF持久化,以及它们各自的优缺点和配置方法。对比了save和bgsave两种生成RDB快照的方式,以及AOF重写的机制和配置。在介绍Redis 4.0的混合持久化时,提出了解决重启效率低的问题,并给出了相应的配置方法。最后,给出了Redis数据备份的具体策略,包括定时调度脚本、保留备份的时间和跨机器备份等内容。文章内容详实,适合对Redis持久化感兴趣的读者阅读。
SpringMvc笔记(持续更新)此方法的执行时机是在控制器方法执行之前,所以我们通常是使用此方法对请求部分进行增强。同时由于结果视图还没有创建生成,所以此时我们可以指定响应的视图。
Redis是一个高性能的键值存储系统,其核心数据结构和高性能原理是其快速处理大量并发连接的关键。Redis是单线程的,这意味着网络IO和键值对的读写都由一个线程完成。Redis之所以能够如此快速,主要有以下原因:内存操作、单线程避免切换开销和IO多路复用。除此之外,Redis还提供了一些其他高级命令,如keys、scan和Info命令,这些命令可以帮助我们更好地管理和查询Redis的数据。通过合理地利用Redis的核心原理和高级命令,我们可以提升系统的性能和效率。
SpringMvc笔记(持续更新)
本文介绍了如何通过水平扩展来提升Redis高可用集群的性能和可用性。文章首先展示了如何启动整个集群,并使用客户端连接至特定端口的Redis实例以及查看集群状态。接着详细介绍了增加Redis实例的步骤,包括配置新的主节点和从节点,并使用命令进行节点的添加和删除操作。其中还包括了重新分片操作以及将从节点指定给主节点的过程。最后,文章以删除主节点为结束,展示了如何将数据迁移至其他节点后进行节点的删除操作。整篇文章详细介绍了Redis高可用集群的水平扩展操作,对于需要扩展Redis集群的运维人员具有一定的指导意义。
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