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  • 2021-10-06 10:21:39

    什么是哨兵机制?哨兵机制的工作原理是什么?

    主从架构中,主机宕机,从机无法自动上位,需要手动上位,而哨兵机制就是自动上位

    1.基于主从方案的缺点还是很明显的,假设主机宕机,那么就不能写入数据,那么从机也就失去了作用,整个架构就不可用了,除非你手动切换,主要原因就是没有自动故障转移机制。而哨兵具备自动故障转移、集群监控、消息通知等功能。

    2.哨兵可以同时监视多个主从服务器,并且在被监视的主机下线时,自动将某个从机提升为主机,然后由新的主机继续接收命令。

    3.哨兵会每隔1秒向所有实例(包括主从服务器和其他哨兵)发送ping命令,并且根据回复判断是否已经下线,这种方式叫做主观下线。当判断为主观下线时,就会向其他监视的哨兵询问,如果超过半数的投票认为已经是下线状态,则会标记为客观下线状态,同时触发故障转移。
    在这里插入图片描述

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    一 zk中存储kafka的那些信息

    在zk中存储kafka的这些信息:

    1.记录有哪些服务器:
        /kafka/brokers/ids 
        [0,1,2]

    2.记录谁是Leader,有哪些服务器可用
       /kafka/brokers/topics/first/partitions/0/state
       {"leader":1 ,"isr":[1,0,2] }  

    3.一些辅助选举的leader信息
        /kafka/controller

    二  kafka的broker的工作流程

    2.1 kafka的工作流程

    2.2 kafka副本的选举策略

     其中:kafka分区中所有的副本统称未AR;副本leader的选举策略为:在isr中存活为前提,按照AR中排在前面的优先,例如AR[1,0,2] ,isr [1,0,2],那么leader就会按照1,0,2的顺序进行轮询。

    三  kafka的broker的配置参数详情

    3.1 历史数据保存策略

    进入kafka配置文件,修改 server.properties 文件。

    1 log.retention.hours=1           # 超过1个小时就清理数据
    
    2 log.segment.bytes=5000          # log 日志划分成块的大小,默认值 1G。这里是5000字节。
    
    3 log.cleanup.interval.mins=100      # 指定日志每隔多久检查看是否可以被删除,默认1分钟,说白就是判断是否可以删除数据的执行周期时间。
    4 log.retention.check.interval.ms=300   # 文件大小检查的周期时间,是否触发 log.cleanup.policy中设置的清除策略,

    Kafka历史数据保存策略配置 - 吹静静 - 博客园

     

     

     四  节点的服役与退役

    4.1 节点服役

    1.新节点准备
    2
    (3)创建副本存储计划(所有副本存储在 broker0 broker1 broker2 broker3 中)。
    [atguigu@hadoop102 kafka]$ vim increase-replication-factor.json

     

    {"version":1,"partitions":[{"topic":"first","partition":0,"replic
    as":[2,3,0],"log_dirs":["any","any","any"]},{"topic":"first","par
    tition":1,"replicas":[3,0,1],"log_dirs":["any","any","any"]},{"to
    pic":"first","partition":2,"replicas":[0,1,2],"log_dirs":["any","
    any","any"]}]}

     

    4.2 节点退役

    1 )执行负载均衡操作

     

    2 )执行停止命令
    hadoop105 上执行停止命令即可。
    [atguigu@hadoop105 kafka]$ bin/kafka-server-stop.sh

     

     

    展开全文
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    一、三个定时监控任务

    一套合理的监控机制是Sentinel节点判定节点不可达的重要保证,Redis Sentinel通过三个定时监控任务完成对各个节点发现和监控

    每隔10秒

    每隔10秒,每个Sentinel节点会向主节点和从节点发送info命令获取最新的拓扑结构,如下图所示
    在这里插入图片描述
    例如下面就是在一个主节点上执行info replication的结果片段:
    在这里插入图片描述
    这个定时任务的作用具体可以表现在三个方面:
    通过向主节点执行info命令,获取从节点的信息,这也是为什么 Sentinel节点不需要显式配置监控从节点
    当有新的从节点加入时都可以立刻感知出来
    节点不可达或者故障转移后,可以通过info命令实时更新节点拓扑信息

    每隔2秒

    如下图所示:每隔2秒,每个Sentinel节点会向Redis数据节点的__sentinel__:hello频道上发送该Sentinel节点对于主节点的判断以及当前Sentinel节点的信息 ,同时每个Sentinel节点也会订阅该频道,来了解其他 Sentinel节点以及它们对主节点的判断
    在这里插入图片描述
    所以这个定时任务可以完成以下两个工作:
    发现新的Sentinel节点:通过订阅主节点的__sentinel__:hello了解其他的Sentinel节点信息,如果是新加入的Sentinel节点,将该Sentinel节点信息保存起来,并与该Sentinel节点创建连接
    Sentinel节点之间交换主节点的状态,作为后面客观下线以及领导者选举的依据
    Sentinel节点publish的消息格式如下:

    <Sentinel节点IP> <Sentinel节点端口> <Sentinel节点runId> <Sentinel节点配置版本>
        <主节点名字> <主节点Ip> <主节点端口> <主节点配置版本>
    

    每隔1秒

    每隔1秒,每个Sentinel节点会向主节点、从节点、其余Sentinel节点发送一条ping命令做一次心跳检测,来确认这些节点当前是否可达
    如下图所示。通过上面的定时任务,Sentinel节点对主节点、从节点、其余 Sentinel节点都建立起连接,实现了对每个节点的监控,这个定时任务是节点失败判定的重要依据
    在这里插入图片描述

    二、主观下线和客观下线

    ①主观下线
    上面介绍的第三个定时任务,每个Sentinel节点会每隔1秒对主节点、从节点、其他Sentinel节点发送ping命令做心跳检测,当这些节点超过down-after-milliseconds没有进行有效回复,Sentinel节点就会对该节点做失败判定,这个行为叫做主观下线
    从字面意思也可以很容易看出主观下线是当前Sentinel节点的一家之言,存在误判的可能,如下图所示
    在这里插入图片描述

    客观下线

    客观下线过程:
    当Sentinel主观下线的节点是主节点时,该Sentinel节点会通过sentinel ismaster-down-by-addr命令向其他Sentinel节点询问对主节点的判断,当超过个数(quorum是sentinel配置文件中的
    sentinel monitor配置选项后指定的值),Sentinel节点认为主节点确实有问题,这时该Sentinel节点会 做出客观下线的决定
    这样客观下线的含义是比较明显了,也就是大部分Sentinel节点都对主节点的下线做了同意的判定,那么这个判定就是客观 的,如下图所示
    在这里插入图片描述
    sentinel is-master-down-by-addr命令格式如下:
    ip:主节点IP
    port:主节点端口
    current_epoch:当前配置纪元
    runid:此参数有两种类型,不同类型决定了此API作用的不同
    当runid等于“*”时,作用是Sentinel节点直接交换对主节点下线的判定
    当runid等于当前Sentinel节点的runid时,作用是当前Sentinel节点希望目标Sentinel节点同意自己成为领导者的请求,有关Sentinel领导者选举下面介绍

    sentinel is-master-down-by-addr <ip> <port> <current_epoch> <runid>
    

    例如sentinel-1节点对主节点做主观下线后,会向其余Sentinel节点(假设sentinel-2和sentinel-3节点)发送该命令:

    sentinel is-master-down-by-addr 127.0.0.1 6379 0 *
    

    返回结果包含三个参数,如下所示:
    down_state:目标Sentinel节点对于主节点的下线判断,1是下线,0是在线
    leader_runid:当leader_runid等于“*”时,代表返回结果是用来做主节点是否不可达,当leader_runid等于具体的runid,代表目标节点同意runid成为 领导者
    eader_epoch:领导者纪元

    展开全文
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    控制上下限与规格上下限

    This is originally posted at https://shawnlyu.com/algorithms/binary-search-find-upper-and-lower-bound/

    这最初发布在https://shawnlyu.com/algorithms/binary-search-find-upper-and-lower-bound/

    This post will introduce one specific application of Binary Search, i.e., when you are asked to find the upper or lower bound, or more precisely, when you need to find the maximum of the smallest value or the minimum of the largest value.

    这篇文章将介绍Binary Search的一种特定应用,即,当您被要求查找上限或下限时,或更确切地说,当您需要查找最小值的最大值或最大值的最小值时

    Binary Search is an algorithm to search for a target from a sorted array. It selects the middle element in the array and compares it against the target; if they are not equal, it eliminates one half of the array and keeps searching the other half in the same manner(Wikipedia).

    二进制搜索是一种从排序数组中搜索目标的算法。 它选择数组中的中间元素,并将其与目标进行比较; 如果它们不相等,则消除数组的一半,并以相同的方式继续搜索另一半(维基百科)。

    The most basic application of it is to find a number or a position from an array. Some practices could be found on Leetcode:

    它的最基本应用是从数组中查找数字或位置。 在Leetcode上可以找到一些做法:

    Another popular case to apply is when you are asked to find the maximum of the smallest value or the minimum of the largest value. Let’ take 410. Split Array Largest Sum from Leetcode as an example to illustrate how to deal with this kind of problem.

    另一种流行的情况是,当要求您找到最小值的最大值或最大值的最小值时。 让我们以410. Leetcode中的最大拆分​​数组为例来说明如何处理此类问题。

    如何搜寻 (How to search)

    Search space

    搜索空间

    The search space would be from the maximum of the input nums, when m=len(nums), to the sum of nums, when m=1.

    搜索空间将从输入nums的最大值(当m=len(nums)nums之和(当m=1

    Search strategy

    搜索策略

    Each time we would pick the middle element mid of the search space as our threshold, and calculate the number of subarrays count while making sure that the sum of each subarray does not exceed mid. If count>m, it means we should increase mid to reduce the number of subarrays; else if count<=m, it means we can decrease mid to increase the number of subarrays, but mid is still qualified.

    每一次我们会选择中间元素mid为我们的门槛搜索空间,并计算子阵列的数量count ,同时确保每个子阵列的总和不超过mid 。 如果count>m ,则意味着我们应该增加mid以减少子数组的数量; 否则,如果count<=m ,则意味着我们可以减少mid来增加子数组的数量,但是mid仍然是合格的。

    So the pseudocode is:

    因此,伪代码为:

    while l < r:
    mid = l + (r-l)//2
    if count(mid) > m:
    l = mid + 1
    else:
    r = mid
    return l

    如何选择中间,左和右 (How to pick the mid, l, and r)

    选择中间(Pick the mid)

    When picking the mid out of odd number of items, we can find the middle one; when the number of items is even, there are two ways to pick: the former one or the latter one.

    当从奇数个项目中选择中间项目时,我们可以找到中间项目; 当项目数为偶数时,有两种选择方式:前一种或后一种。

    Image for post
    Pick the former one or the latter one out of an even number of items. 从偶数个项目中选择前一个或后一个。

    Both of them works, but it should align with how we deal with l and r. When we select the former one using l+(r-l)//2, we want to make sure to avoid l = mid because that might lead to infinite loop. For example when there are two elements [0,1] and mid=0, then lbecomes mid and the iteration goes again and again.

    它们都可以工作,但是应该与我们处理lr保持一致。 当我们使用l+(rl)//2选择前一个时,我们要确保避免l = mid因为这可能会导致无限循环。 例如,当有两个元素[0,1]mid=0l变为mid ,迭代一次又一次。

    Similarly, when we select the latter one using r-(r-l)//2, we want to avoid r=mid.

    同样,当我们使用r-(rl)//2选择后者时,我们要避免r=mid

    给l和f赋值 (Assigning values to l and f)

    So shall we assign values to l and r?

    那么我们应该给lr赋值吗?

    Image for post
    How to assign values to l and r. 如何为l和r分配值。

    It depends on the context!

    这取决于上下文!

    下界 (Lower bound)

    For example, when the question asks for the lower bound, if mid works, then r should be mid not mid-1 because mid might be the answer! And when mid does not work, l should be mid+1 because we are sure the mid is not the answer and everything falls one mid‘s left won’t work either.

    例如,当问题要求下限时,如果mid有效,则r应该是mid而不是mid-1因为mid可能是答案! 并且当mid不起作用时, l应该是mid+1因为我们确定mid不是答案,并且一切都落在mid的左边也不起作用。

    Image for post
    Assign l and r when asked for the lower bound. 当要求输入下限时分配l和r。

    上限 (Upper bound)

    Similarly, we can assign values to l and r as below.

    类似地,我们可以如下为lr赋值。

    Image for post
    Assign l and r when asked for the upper bound. 当要求输入上限时,分配l和r。

    In a word, the way we select mid and assign values to l and r is determined by which we are looking for: lower bound vs. upper bound.

    简而言之,我们选择mid值并将值分配给lr方式取决于我们要寻找的内容:下限与上限。

    Image for post
    How to choose mid, l and r. 如何选择中,左和右。

    Finally, we need to implement the count function and here’s the AC code.

    最后,我们需要实现count功能,这是AC代码。

    class Solution:
    def splitArray(self, nums: List[int], m: int) -> int:
    l,r,n = max(nums),sum(nums),len(nums)
    def count(target):
    ret = cur = 0
    for num in nums:
    if cur+num > target:
    ret += 1
    cur = num
    else:
    cur += num
    return ret + 1

    while l < r:
    mid = l + (r-l)//2
    if count(mid) > m:
    l = mid + 1
    else:
    r = mid
    return l

    实践 (Practices)

    You may find the following practices in the Leetcode:

    您可能会在Leetcode中找到以下做法:

    翻译自: https://medium.com/swlh/binary-search-find-upper-and-lower-bound-3f07867d81fb

    控制上下限与规格上下限

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