在Kubernetes（K8S）中，联合集群（FederatedCluster）是指将多个独立的Kubernetes集群连接起来，使它们能够共享资源和工作负载。这种配置带来了多种优势，包括提高可扩展性、高可用性和故障转移能力。以下是对联合集群的详细解释：1.定义与目的定义：联合集群是一种将多个Kubernetes集群联合

ChaosBlade的应用场景主要集中在以下几个方面，它可以帮助开发人员和运维团队更好地了解和改进系统的稳定性、可靠性以及容错性：1.系统容错性测试：ChaosBlade可以模拟各种故障，如网络延迟、网络分区、系统资源耗尽等，从而测试系统在异常情况下的表现。这有助于发现系统中的潜在问题，

1、图解横向扩容过程，如何超出扩容极限，以及如何提升容错性（1）primary&replica自动负载均衡，6个shard，3primary，3replica（2）每个node有更少的shard，IO/CPU/Memory资源给每个shard分配更多，每个shard性能更好（3）扩容的极限，6个shard（3primary，3replica），最多扩容到6台机器，每个shard可以占用单

分布式的理论基础CAP理论当学习分布式的redis、mq等中间件时，都会看到有提到CAP。CAP理论是学习分布式必备的一个概念知识点。CAP理论由三个特性组成，分别是一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（PartitionTolerance）。注意：一般的分布式的系统服务或中间件，

背景如果数据在同一个服务的同一个数据库，通过SQL即可查询相对比较简单，但当数据被分布到不同服务不同的数据库中时，访问组合数据的操作就变的比较困难。针对这个问题，本文描述了服务读取不同服务的数据库的几种方法：服务间通信模式、数据缓存模式、数据复制模式、数据共享模式本文

在大数据处理领域，数据的一致性、可靠性和性能至关重要。Scala语言提供的不可变数据结构在保证数据处理的稳定性和高效性方面发挥着重要作用。本文将详细探讨Scala中不可变数据结构的概念、优势以及它们在大数据处理中的应用。不可变数据结构的概念在Scala中，不可变数据结构

CAPC:consistency一致性Allnodeseethesamedataatthesametime.A:available可用性Readsandwritealwayssucceed.即服务一直可用，且必须在正常时间内响应。P:partitiontolerance分区容错性Thesystemcontinuestooperatedespitearbitrarymessagelossor

商户平台应用层restful接口double的springBootAlibabapom.xml单体架构所有功能集成在一个项目工程中。所有功能在一个war包共享一个数据库。大项目不容易管理。版本1迭代慢无法按需伸缩订单管理用户管理分布式架构按业务垂直拆分一个一个单体系统，称为垂直架构。耦合性大。soa架

RAID（RedundantArrayofIndependentDisks，独立磁盘冗余阵列）是一种将多个磁盘组织在一起，通过不同的数据分布和冗余策略，以提高数据可靠性、可用性和/或性能的技术。以下是一些常见的RAID级别及其用途：RAID0(条带化)：数据分布：数据块均匀分布在多个磁盘上，实现数据的并行读写，提高

CAP定理为我们理解和设计分布式系统提供了重要的指导原则，它提醒我们在不同的场景下需要根据实际需求来权衡和选择一致性、可用性和分区容错性之间的平衡。二一、定义CAP定理，又被称为CAP原则，是指在一个分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partitio

前言大家好，我是chowley，搜索算法无处不在，程序员中比较高级的算法工程师，也大多数是做搜推广方向的，今天我就简单讲解一下，如何评价搜索算法！评价搜索算法搜索算法影响着用户的搜索体验和信息获取效率。在评价搜索算法的好坏时，需要从多个角度综合考量。本文将从准确性、排序质量、响

互联网行业是这几年的热门行业，很多小伙伴都想要进入互联网行业，今天小编给大家分享一些渝新欧额关于互联网行业的技术面试题以及解析。1、什么是服务注册服务提供者在启动时，会向EurekaServer发送一次情求，将自己注册到Eureka注册中心中去。2、什么是服务续约在注册服务完成以后，服务提

CAP理论，即：Consistency（一致性），指的是多个副本在任何时间点上的数据保持一致。在分布式系统中，当进行写操作时，要求所有副本都要看到最新的写入数据，以保持数据的一致性。换句话说，若在一个节点上修改了数据，并且采用了一致性的约束，那么在其他节点上对该数据的访问应该能看到这个更新。

在第三天学习Kafka中，你可能会遇到一些关于Kafka的核心概念和特性的深入讨论。以下是一些可能的学习点：Kafka的设计理念：Kafka的设计理念是“发布-订阅”模型，允许消费者根据其需求从多个生产者那里接收消息。这种模型使得Kafka能够以高吞吐量和可扩展的方式处理实时数据流。Ka

CAP理论CAP理论：一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partitiontolerance）这三项中的两项。一致性每次读取都会收到最新的写入数据可用性每个请求都会收到响应，但不能保证数据是最新的分区容忍性尽管网络节点之间会

什么是分布式系统一个系统各组件分别部署在不同服务器上，彼此通过网络通信和协调的系统。表现形式： 可以指多个不同组件分布在网络上互相协作，比如电商网站 也可以一个组件的多个副本组成集群，互相协作如同一个组件，比如数据存储服务中为了数据不丢失而采取多个服务备份冗余，当

什么是分布式系统分布式系统是支持分布式处理的软件系统，是由通信网络互联的多处理机体系结构上执行任务的系统。一个业务拆分为多个子业务，落地成不同的服务，将各个服务部署在不同的容器上。各个服务之间通过某种协议通信交互。好处是有更好的可靠性，可扩展性，但也带来了一致性问题

1、Robustandfault-tolerant（容错性和鲁棒性）：对大规模分布式系统来说，机器是不可靠的，可能会当机，但是系统需要是健壮、行为正确的，即使是遇到机器错误。除了机器错误，人更可能会犯错误。在软件开发中难免会有一些Bug，系统必须对有Bug的程序写入的错误数据有足够的适应能力，所以比机器容错

什么是DockerSwarm？DockerSwarm是Docker官方提供的容器编排工具，它可以将多个Docker节点组成一个集群，实现容器的自动化部署和管理。DockerSwarm采用了Raft算法来保证集群的一致性，同时支持多种调度策略，如随机调度、最少使用调度、节点标签调度等。DockerSwarm的高可用

使用shufflesharding增加容错性最近在看kubernetes的APIPriorityandFairness，它使用shufflesharding来为请求选择处理队列，以此防止高吞吐量流挤占低吞吐量流，进而造成请求延迟的问题。介绍首先看下什么是shufflesharding，下面内容来自aws的Workloadisolationusingshuffle

运行时架构——Standalone会话模式为例并行度并行度是指在计算过程中同时执行多个任务或操作的能力。在ApacheFlink中，并行度是指同时执行作业中的多个任务或算子的能力。并行度的引入是为了解决以下问题：提高计算速度：通过将任务拆分成多个子任务，并行执行它们，可以大大提高计算速度

一、结构化要求（1）禁止出现两条等价的支路。（2）禁止使用GOTO跳转语句。（3）用IF语句来强调只执行两组语句中的一组。禁止ELSEGOTO和ELSERETURN。（4）用CASE实现多路分支。（5）避免从循环引出多个出口。（6）3.6函数只有一个出口。（7）不使用条件赋值语句。（8）避免不必要的分支。（9）不要轻易用条件

1、MapReduce思想主要分为两个阶段：图像表示为：2、MapReduce的设计构思构建抽象编程模型：统一架构、隐藏底层细节：3、MapReduce介绍、阶段划分与进程组成分布式计算：框架：MapReduce特点：易于编程--良好的扩展性--高容错性--适合海量数据的离线处理MapReduce局限性：实

Q1whocandecidewhichDataNodeistheclosestdatanodetoretrievethedata?当客户端要读一个文件的某个数据块时，它就需要向NameNode节点询问这个数据块存储在哪些DataNode节点上，这个过程如下图：当然，客户端至少需要向NameNode传输三个参数：文件路径、读取文件的起始位置、

单体应用向微服务架构的演进是由多种因素推动的。以下是一些主要的推动因素：灵活性和可扩展性：微服务架构允许将应用程序拆分为较小的、独立的服务单元，每个服务单元可以独立开发、测试、部署和扩展。这样可以提高系统的灵活性和可扩展性，使团队能够更快地交付新功能和更新。技术多