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  • 上传大文件时绕zuul的两种方法

    千次阅读 2019-08-23 21:00:46
    默认情况下,所有的请求经过Zuul网代理,默认会通过SpringMVC预先...所以,我们上传文件的请求需要绕Zuul的请求缓存,直接通过路由到达目标微服务。 官方提供了一种解决办法就是在请求路径前加上/zuul,比如在请...

    默认情况下,所有的请求经过Zuul网代理,默认会通过SpringMVC预先对请求进行处理,缓存。普通请求并不会有什么问题,但是对于文件上传,就会造成不必要的网络负担。在高并发时,可能导致网络瘫痪,网络阻塞,Zuul网关不可用。这样我们的整个系统就瘫痪了。
    所以,我们上传文件的请求需要绕过Zuul的请求缓存,直接通过路由到达目标微服务。
    官方提供了一种解决办法就是在请求路径前加上/zuul,比如在请求为/api/upload,改为/zuul/api/upload就可以绕过zuul缓存。在微服务的架构中,我们可以通过nginx的rewrite指令实现对url重写。

    location /api/upload {	
    			proxy_pass http://127.0.0.1:zuul端口;
    			proxy_connect_timeout 600;
    			proxy_read_timeout 600;
    			
    			rewrite "/(.*)$" /zuul/$1; 
            }
    

    重写后路径映射就变为//127.0.0.1:zuul端口/zuul/api/upload,请求转发到zuul网关时就不会再进行请求预处理而直接找到相应服务。

    第二种方法也就顾名思义,既然要绕过zuul那么nginx在映射路径时就不在映射到zuul而直接映射到微服务。

    location /api/upload {	
    			proxy_pass http://127.0.0.1:微服务端口;
    			proxy_connect_timeout 600;
    			proxy_read_timeout 600;
    			
    			rewrite "^/api/(.*)$" /$1 break; 
            }
    

    这样网关也不需要去拉取上传文件的微服务,可以配置直接忽略。

    zuul:
      ignored-services:
        - upload-service # 忽略upload-service服务
    

    两种方法的不同之处是第一种方式还是会经过zuul,只不过不再进行缓存,而第二种方法是真正绕过了zuul。
    为了保证高可用性和负载均衡,将来我们zuul,和微服务肯定不会只有一个,都是以集群的方式搭建,所以第一种方式对微服务的负载均衡由zuul来实现,而第二种方法则是通过nginx实现。

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  • U盘文件大小有限制解决办法

    千次阅读 2019-03-30 10:21:38
    每次复制文件到U盘,文件太大会出现“您的文件对目标系统来说过大”的拒绝提示,网上很多方法都是格式化,又不想U盘文件丢失,下面有除格式化外的解决方案

    U盘文件大小有限制解决办法

    原因

    U盘为FAT32格式,最大文件限制为4G,需要转化为NTFS格式才可。
    查看格式方法:右击U盘,选择属性:
    U盘属性

    方法一:dos命令-非格式化

    打开命令提示符界面,输入以下命令:convert h:/fs:ntfs 回车即可。其中h为U盘盘符。

    方法二:格式化

    右击U盘,选择格式化,然后选择文件系统,但是点击确定后原来U盘的东西会消失,可以及时保存到其他盘,最方便的还是方法一。
    U盘格式化

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  • hdfs 全称:Hadoop Distributed File System Hadoop分布式文件系统设计基础与目标:a: 硬件错误是常态。因此需要冗余 冗余hadoop来说不是额外功能,而是本身就需要的一个功能,这个很好理解,就是因为各个节点容易断...

    hdfs 全称:Hadoop Distributed File System Hadoop分布式文件系统

    设计基础与目标:

    a: 硬件错误是常态。因此需要冗余

     冗余对hadoop来说不是额外功能,而是本身就需要的一个功能,这个很好理解,就是因为各个节点容易断掉,为了数据的安全性和可维护性,故需要冗余。

    b:内存的不稳定,cpu过热,硬盘损坏等等,节点duan掉。 
    c:流式数据访问。即数据批量读取而非随机读写,Hadoop擅长做的是数据分析,而不是事务处理

    hadoop很少处理oltp(偶尔随机性的读写一些数据)

    d:大规模数据集 
    e:简单一致性模型。为了降低系统复杂度,对文件采用一次性写多次读的逻辑设计,即文件时一经写入,关闭,就再也不能修改了

    如果要修改,只能把原来的数据删除了,再插入。

    f: 程序采用数据就近原则分配节点执行


    对于一个系统,安全可靠是企业的首选,那么hadoop给我们提供了那些安全策略呢?

    (1):冗余副本策略

     可以在hdfs-site.xml中设置复制因子指定副本数量
        所有数据库都有副本
        Datanode启动时,遍历本地文件系统,产生一份hdsf数据库和本地文件的对应关系列表(blockreport)汇报给namednode,namenode会将列表和自己的元数据记录的数据是否相符做出措施
       (冗余的数量过小,难保证数据安全,备份过多,会导致空间的利用率过低,影响速度,降低性能)

    (2)机架策略

    机架一般放在不同的机架上,机架间带宽要比机架内带宽要小.
    HDFS的"机架感知",交换机之间的通讯问题。
    节点间传递信息包,以感知是否存在同一个机架上。
    一般在本地机架上存放一个副本,在其它机架上再存放别的副本,这样可以防止机架失效时丢失数据,也可以提高带宽利用率(冗余策略)。
    这样的话防止整个机架失败的时候,数据找不到冗余了隐患。

    (3)心跳机制

     Namenode周期性的从datanode接收心跳信号和块报告。
        数据节点会周期性的向Namenode发送blockreport,向它在本地文件系统中数据块和文件的对应关系。
        Namenode会根据接收到的心跳信号和快报告验证元数据有没失效,如果不一致,则进行相应的修正和冗余的策略。
        Namenode根据块报告验证元数据。
        没有按时发送心跳的datanode会被标记为宕机,不会再给它任何的I/O请求。
        如果datanode失效造成的副本数量下降,并且低于预先设计的阀值(在那个地方设置的阈值),Namenode会检测出这些数据块,并在合适的时机进行重新复制。
        引发重新复制的原因还包括数据副本本身损坏,磁盘错误,复制因子被增大等。

    (4)安全模式

    Namenode启动时会先经过一个"安全模式"阶段。
        安全模式阶段不会产生数据写。
        在此阶段Namenode接受各个datanode的报告(blockreport),当数据块达到最小副本以上时,也就是Datanode的副本数,会被认为是"安全"的。
        在一定比例(可设置)的数据块被确定为"安全"后,再过若干时间,安全模式结束。
        当检测到副本数不足数据块,该快会被直接复制到达最小副本数。

    (5)校验和

    在文件创立时,每个数据块产生校验和。
        校验和会作为单独的一个隐藏文件保存在命名空间下。
        客户端获取数据时可以检查校验是否相同,从而发现数据块是否损坏。
        如果正在读取的数据块损坏,则可以继续读取其它的副本如果发现错误,则在快报告中向namenode汇报,并做出相应的措施

    (6)回收站

     删除文件时,其实是放入了回收站/trash。
        回收站里的文件可以快速恢复。
        可以设置一个时间阀值,当回收站里文件的存放时间超过这个阀值,就会被彻底的删除,并且释放占用的数据块。

    (7)元数据保护

    映像文件和事务日志是namenode的核心数据,可以配置为拥有多个副本。hadoop 2.x之后就是secondaryNamenode
        副本会降低Namenode的处理速度,但增加安全性。
        如果Namenode依然是单点,如果发生故障要手工切换。使用zookeeper热备就会自动切换处于standby的namenode

    (8)快照机制

    可能随着数据越来越大,现有的节点已经不能满足当前需求,需要新增加节点以扩充加快的速度,那么怎么增加新的点呢,只能去停掉整个集群然后操作吗?那其实也可以的,只要你的费用支持的起。 

    一般来说只要重新加数台机器,做以下步骤:

    a:在新节点上安装好hadoop
    b:把namenode的有关配置文件复制到该节点
    c:修改master和slaves文件,增加节点(每一个节点都要改,采用脚本技术)
    d:设置ssh免密码登陆该节点
    e:单独启动该节点上的datanode和tasktracker(hadoop-daemon.sh start datanode/tasktracker)
    f:运行start-balancer.sh进行数据负载均衡
    这样就能岁数据量的增加而不断加机器了。
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    很久没有写博客了,因为一直忙于项目,实在是抽不出时间来写.也不知道要写什么.去年做了一个WCF的文件负载系统,就拿出来献丑一下,今年进行了优化,采用了EF 框架 用的是MVC3.

    大型业务逻辑中对服务器的负载都有自己的构架,自己也研究过部分.因为是MS迷,所以想用现成的技术做一套属于自己的简单负载均衡,对于文件的均衡系统.

    要实现的目标:

                       1.文件多服务器,多网站共享.

                       2.实现动态配置服务器环境

                       3.架设简单.

    当然到目前部分算法还需要点优化,等空了再来.

    业务逻辑分析:

    image

     

    客户端需要访问文件系统,那么需要通过配置的FilesManager项目进行,FilesManager项目只有只读权限.该项目负责均衡各个服务器,并向服务器传输数据.针对于只有只读权限那么该项目构建为MVC 的web应用.

    针对于server 1到server 6甚至更多服务器,他们相互之间并不知情,也互不通讯.所有任务交由Wcf的一个windows service来负责.当然这里考虑到了web的负载量,如果FilesManager这个网站并发达到最大数目

    时,我们怎么办.当然最简单的办法就是交个windows server 2008的web负载均衡去处理吧,自己能少写点代码就少写点,感谢微软.

    构架逻辑分析:

    image

     

    客户端多个这里用IClientClient标示客户端访问接口,公开服务器端这里用IServerClient标示,其目的是向外部公开一个服务器用于文件交互用,他负责把文件交到每台内部服务器进行处理.这两个Client都可以用win 2008

    服务器的负载均衡让其分流,也可以用IP的方式运用多台服务器来承载.IServerServer 是内部服务器,负责接收文件并存储,并且负责接收命令读取文件,这里申明,所有文件均以byte[]类型进行传输,当然wcf支持直接传输stream

    为了多程序结合就直接传输byte了,对于速度上我没有做测试,如果感兴趣的朋友可以测试一下.

    逻辑流程分析:

    image

    客户端和服务器的客户端进行先2次握手,然后获取到能访问文件的Client对象,然后通过代理进行文件访问,当然中间还有些小故事,我们慢慢道来.

     

    设计思路:

    把对文件的操作封装成windows service,安装在serverclient和serverserver端,上面已经说了serverclient是公开给用户的一个接口,用户可以通过该接口对文件进行操作.serverclient负责接收和读取文件数据传输给用户

    并且负责分配文件将他转交给符合状态的服务器进行处理.他就好比是个超市的零时存放箱的管理员,自己不负责保管物品,但他能把物品保管到当前正常并有空位的存放箱里,在客户需要的时候通过条件查找并取出物品交给客户.

    实际保管(save)这个动作不是他来做的.

    serverclient需要具备2个能力:1 知道当前有多少太服务器,并且每台服务器的状态,2 文件的相对位置(方便查找文件).

    serverserver 他就是具体保管物品的存物箱.他只负责保管和读取文件,至于文件是谁的,为什么要存放,他不必担心.

     

    今天就写到这里,明天继续写程序接口的设计.

    转载于:https://www.cnblogs.com/ouyanghanwen/archive/2012/04/19/2456434.html

    展开全文
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