[实验任务一]：财务审批某物资管理系统中物资采购需要分级审批，主任可以审批1万元及以下的采购单，部门经理可以审批5万元及以下的采购单，副总经理可以审批10万元及以下的采购单，总经理可以审批20万元及以下的采购单，20万元以上的采购单需要开职工大会确定。现用职责链模式设计该系统。

BrokerProducerConsumerKafka存在丢消息的问题，消息丢失会发生在Broker，Producer和Consumer三种。BrokerBroker丢失消息是由于Kafka本身的原因造成的，kafka为了得到更高的性能和吞吐量，将数据异步批量的存储在磁盘中。消息的刷盘过程，为了提高性能，减少刷盘次数，kafka采用

目录1、kafka消息发送的流程？2、Kafka的设计架构你知道吗3、Kafka分区的目的？4、你知道Kafka是如何做到消息的有序性？5、ISR、OSR、AR是什么？6、Kafka在什么情况下会出现消息丢失？7、怎么尽可能保证Kafka的可靠性？8、Kafka中如何做到数据唯一，即数据去重？9、生产者如

消费者组原理:ConsumerGroup（CG）：消费者组，由多个consumer组成。形成一个消费者组的条件，使所有消费者的groupid相同。•消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费。•消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是

ZooKeeper3.6.3重点CAP原则Paxos算法存储模型和监听机制一、集群与分布式集群：将一个任务部署在多个服务器，每个服务器都能独立完成该任务。分布式：将一个任务拆分成若干个子任务，由若干个服务器分别完成这些子任务，每个服务器只能完成某个特定的子任务。从概念上就可

1、kafka消息发送的流程？2、Kafka的设计架构你知道吗？3、Kafka分区的目的？4、你知道Kafka是如何做到消息的有序性？5、ISR、OSR、AR是什么？6、Kafka在什么情况下会出现消息丢失7、怎么尽可能保证Kafka的可靠性8、Kafka中如何做到数据唯一，即数据去重？9、生产者如何提高

1、什么事复盘复盘，源自围棋中的一个术语，指棋手下完一盘棋后，要在棋盘上重新摆一遍，看看哪里下得好，哪里下得不好。下得好的要继承，下得不好的，要在重新摆的过程中探究怎么样落子才更好。线上问题复盘，通过还原问题现场，问题发生时间线，分析设计、开发、测试、上线、运维等各个环节的问

kafka分片与副本消息同步的详细策略[持久化]参考文章Kafka学习之路（三）Kafka的高可用DataReplication（副本策略）1.消息传递同步策略Producer在发布消息到某个Partition时，先通过ZooKeeper找到该Partition的Leader，然后无论该Topic的ReplicationFactor为多少，Producer只将

背景在一家公司呆了两年了，作为工作十多年的程序员来说，真心感觉这两年时间是真的长，每天上班如上坟，度日如年。21年入坑，接手了一个老项目，进去后发现项目几乎天天报错，每天群里bug满天飞，每天改完一个bug，一会群里又开始叫，每天都是晚上下班才有时间输出业务代码。开始还特别不习

Leader-follower方法是传统编队队形控制中最常用的方法之一。leader跟踪一个预先给定的轨迹，follower和leader轨迹保持一定构型，并速度达到一致。本文使用的应用编队控制情景就如上图所示，是一个小编队。编队中有一个leader，和两个follower。编写的代码是对Desai团队发表

团队扩张后，必然就会面临基层和中层干部不足的问题。前面有一篇讲到“团队高效扩张的方法”，团队扩大后立即面临的问题就是，谁来带这些团队？基层销售团队要想带得好，一个人管十几个是不现实的，因为销售管理的工作非常细碎，从早会激发、夕会复盘（根据业务复杂情况不同）、陪访、理单、

Zookeeper的工作机制什么是ZooKeeperZooKeeper是一个分布式协调服务，其设计的初衷是为分布式软件提供一致性服务。其本质上，就是文件系统+通知机制。ZooKeeper提供了一个类似Linux文件系统的树形结构，ZooKeeper的每个节点既可以是目录也可以是数据，并且ZooKeeper还提供了对

etcd中的"ISLEARNER"是指在etcd集群中新引入的一种节点角色——学习者（Learner）。这个概念最早出现在etcd的3.4版本中。在介绍学习者角色之前，先简单了解一下etcd集群的背景：etcd是一个分布式键值存储系统，常用于服务发现、配置管理和分布式锁等场景。它内部使用Raft算法来保证数据的

概述：本文将介绍etcd特性、使用场景、基本原理以及Linux环境下的实战操作入门什么是etcd？etcd是一个分布式键值存储数据库关键字解析：键值存储：存储协议是key—value的形式，类似于redis分布式：具有分布式特性、每个etcd实例作为集群中的一个节点，通过分布式锁，leader选举保

版本1：路径压缩。structDSU{ std::vector<int>fa; voidinit(intn){ fa.resize(n+1); std::iota(fa.begin(),fa.end(),0); } intleader(intx){ while(x!=fa[x]){ fa[x]=leader(fa[x]); } returnfa[x]; } voidjoin(intx,inty){ x

消息队列：当一个服务处理量为100，而另一个服务发送量为200，这时候多余的消息会被丢弃，如果想要全部处理，我们必须加入队列，这个队列用来存储消息的信息，通过offset表示当前处理的位置。注意此时队列还位于进程中，也就是服务进程，我们的进程一旦挂掉，未被处理的消息会直接丢失，我们不希望

Zookeeper是一个分布式协调服务，它可以用来解决分布式系统中的很多问题，如配置管理、分布式锁、集群管理等。以下是如何在Linux环境下部署Zookeeper集群的详细步骤，以及Zookeeper集群的工作原理和选举原理。Zookeeper集群工作原理Zookeeper集群由一个领导者（Leader）和多个跟随

ApacheKafka是一种高吞吐量的分布式消息队列，广泛应用于实时数据流处理和大数据架构中。本文将详细探讨Kafka的架构、Replica管理、消息读取、分区策略、可靠性保障等核心机制。1.Kafka的架构1.1组件概述Kafka的架构由多个组件构成，主要包括以下部分：Broker：Kafka

分析均基于v6.27.3。以下流程为了方便理解均经过了简化。首先，我们通过调用DB::Open来创建数据库，它返回了一个DB*。DB::Open内部调用了DBImpl::Open，在里面构造了一个DBImpl*并转换成DB*返回。所以我们拿到的DB*其实是DBImpl*。然后我们调用DB::Put来写入数据。DB::Put是个virtual

概述ZooKeeper是一个分布式协调服务，其设计初衷是为分布式软件提供一致性服务。ZooKeeper提供了一个类似Linux文件系统的树形结构，ZooKeeper的每个节点既可以是目录，也可以是数据，同时ZooKeeper提供了对每个节点的监控与通知机制。基于ZooKeeper的一致性服务，可以方便地实现

Raft算法State所有server都有的持久化状态先存储，然后响应RPCcurrentTerm当前任期，初始为0，单调递增votedFor当前任期投票给谁了，没有就是nulllog[]日志条目，每个条目都包含命令、Leader收到条目时的任期，第一个条目的index为1所有server都有的Volatilestate

Lab3Raft1.GettingStarted代码位置：基础框架代码位置：src/raft/raft.go测试代码：src/raft/test_test.go建议测试时使用-race2.Thecode向raft/raft.go添加代码来实现Raft。实现必须支持以下接口//创建一个RaftServerrf:=Make(peers,me,persister,applyC

Part3A:leaderelection1.选举主要流程新服务器加入集群服务器在启动时状态是Follower。只要持续接收到Leader或Candidate的心跳信息，就继续保持Follower状态。开始选举每个Server都有一个随机的选举超时时间，选举超时在一个固定区间内随机选择（例如，150-300毫秒）如果Follo

前言简单的说下，我大学的一个同学，毕业后我自己去了自研的公司，他去了外包，快两年了我薪资、技术各个方面都有了很大的提升，他在外包干的这两年人都要废了，技术没一点提升，学不到任何东西，一直都在点点点，其实感觉挺可惜的，毕竟我和他关系还算不错！前段时间他和我说了下，说不能在废下去了

Kafka一、Kafka介绍及基本原理kafka是一个分布式的、支持分区的、多副本、基于zookeeper的分布式消息系统/中间件。kafka一般不会删除消息，不管这些消息有没有被消费。只会根据配置的日志保留时间(log.retention.hours)确认消息多久被删除，默认保留最近一周的日志消息(日志