在讲解成员变更之前，我们先回顾一下前文介绍的Paxos理论第一篇文章 Paxos理论介绍(1): 朴素Paxos算法理论推导与证明， （仔细回顾数学定义和投票约束章节）文中提到Bqrm为一轮成功投票所需要的投票者集合，而Paxos算法理论第二条约束要求任意两个Bqrm的交集不为空，于是乎我们可以理解为Bqrm就是一个多数派的意思，因为在一个固定的投票者集合里面，取多数派作为Bqrm，肯定是满足条件的。
检查到云数据库Redis的资源利用率较低，如果业务生命周期已经稳定，并且没有增长的计划，可以适当调整实例的规格配置，降低成本。
计数器应用的数据模型很简单：使用一个counter属性来表示计数器的 当前值就够了。
“不想当将军的士兵不是好的战士”、“不想当CIO的DBA不是好的运维”。在每天面临如此多的来自工作量、运维安全、技术更新挑战的同时，我们还需要不断的成长与思考：
针对读多写少的业务场景，为解决热点数据的集中读需求，腾讯云Redis支持读写分离功能，最大1主5从模式，即最大5倍的读能力扩展。当集群中的副本数量已经达到5个上限时，不能再通过简单增加副本的方式来扩展读能力，因此建议通过分片数量扩展的方式来提升集群总体的读写能力，应对可能发生的业务请求增加。
相比于单可用区集群来说，腾讯云支持的多可用区集群提供更高的容灾能力，可有效的抵御可用区中断或者机房级别的故障。针对存量实例巡检发现的单可用区Redis集群，推荐升级至多可用区集群部署。
在 Kubernetes 中针对各种工作负载，提供了多种控制器，其中 Deployment 为官方推荐，被用于管理无状态应用的 API 对象。本文将结合 Deployment 的特性，与常见的发布策略，以及我们在分批发布场景下的实践，做一些分享。
导语：随着云存储业务蓬勃发展，节点数不断扩展。在数十万节点的庞大系统中，如何做到一周内完成全区域覆盖，并杜绝版本发布中的人为失误？文章围绕对象存储(以下简称COS)整体的发布演进，从发布效率的极致提升，平台发布标准化外包化上展开，讲解COS发布成熟度如何提升（当前level2+），希望提供业务通用的高质量变更模式与提效参考。
导读| 如何让功能缺陷修复快速上线？版本发出问题时怎样快速回退？效率提升后质量掉队？为解决这些常让运维工程师头疼的事情，本栏目特邀腾讯知名运维工程师袁旭东，讲述对象存储COS的发布演进过程，为各位开发者提供业务通用的高效高质变更方法。该业务通过提升灰度自测能力、优化流转时间和并发策略等方法实现提效，同时提出措施保障质量，并设置了一套可度量体系保障持续监控、调优，最终带动发布变更水平上新台阶。 背景 1）背景诉求 现网发布变更对运维开发工程师来说是最繁重的工作。发布变更的概念、节奏等已经是老生
地域 物理的数据中心，资源创建成功后不能更换。 可用区 同一地域内，电力和网络互相独立的物理区域。同一可用区内，实例的网络延迟较低。 接入点 地域的某个服务的入口域名。 命名空间 用于进行租户粒度的配置隔离。不同的命名空间下，可以存在相同的 Group 或 Data ID 的配置。Namespace 的常用场景之一是不同环境的配置的区分隔离，例如开发测试环境和生产环境的资源（如配置、服务）隔离等。 配置 在系统开发过程中，开发者通常会将一些需要变更的参数、变量等从代码中分离出来独立
为方便理解与表达，这里把 Nacos 控制台和 Nacos 注册中心称为 Nacos 服务器（就是 web 界面那个），我们编写的业务服务称为 Nacso 客户端；
Bytebase是一款面向开发者的数据库变更管理工具，目前在Github上已有3.6K+Star。
云上运维，那就是和云上资源和产品打交道，无疑会涉及到一系列的资源部署。比如简单地使用一台云服务器，就需要运维人员依次创建 VPC、VSwitch、安全组和云服务器实例，如果想创建一个集群，那还要进一步创建负载均衡、数据库和多个云服务器实例。
前言 “如何让网络运营自动化”是每一个拥有超大型数据中心的公司都面临的问题，然而在迈向高度自动化的道路上，或难以实现，或难以传承。究其根因，在于网络数据多元化，在于新特性生产周期无法自控。 2020年，是腾讯网络自动化应用井喷的一年，在短短5个月的时间内，我们基于网络特性建模以及自研交换机打造了全新的自动化运营体系，实现了配置自动审计、变更自动化以及秒级故障自愈。相比过往，自动化途中的重重困难被逐一攻破，这不禁让人联想到 “打通任督二脉”之势。本文从内到外，剖析腾讯自研交换机全自动运营之路。 01 打通“
Kafka中的Rebalance是消费者组（Consumer Group）内部的一个重要机制，它指的是消费者实例之间重新分配Topic分区（Partition）的过程。在Kafka集群中，Rebalance是为了确保消费者组能够均匀地消费数据而设计的。然而，这个过程在某些场景下，如消费者实例的加入或离开、Topic或Partition数量的变化，甚至是网络波动，都可能导致不必要的触发。频繁的Rebalance会极大地增加消费者组的开销，影响整体的性能和稳定性。因此，本文将深入探讨和分析导致Rebalance的潜在原因，并提出一系列有效的优化策略，以帮助开发者和管理员避免不必要的Rebalance，从而提高Kafka消费者组的性能和可靠性。
在撰写这篇技术选型的文章之前，是比较犹豫的。因为，以其中一个开源项目开发者的身份，去写一篇三个开源项目的对比，即便很克制的去客观的比较，也很难有信服力。这就像，既是参赛选手，又想做裁判，观众肯定是不买账的。
如果您对微服务配置中心的功能不是很了解，可以看下以下的背景介绍，若比较熟悉可以直接跳过。
其实就是ViewModel实例被保存了下来,页面重建之后获取的ViewModel是同一个
服务是指一个或一组软件功能（例如特定信息的检索或一组操作的执行），其目的是不同的客户端可以为不同的目的重用（例如通过跨进程的网络调用）。Nacos 支持主流的服务生态，如 Kubernetes Service、gRPC|Dubbo RPC Service 或者 Spring Cloud RESTful Service。
遇到的失败或错误分为两大类：物理和逻辑。物理错误一般是硬件错误或使用数据库的应用程序中的软件错误，而逻辑错误一般在终端用户级别（数据库用户和管理员）。
具体配置可参考官方的文档：https://archerydms.com/configuration/
数据库表结构（Schema）定义了数据表（Table）的名字，以及每一个数据表中所包含的数据列（Column）的名字、属性等信息。它描述了一个数据库所拥有的框架，记录在数据库中的数据都需要遵循 Schema 里的定义。
Nacos是阿里zhuc中间件团队开源的一款服务发现、配置和管理微服务的中间件，关键的特性包括：
本书主要介绍如何使用微服务来构建应用程序，现在是第四章。第一章已经介绍了微服务架构模式，并讨论了使用微服务的优点与缺点。第二章和第三章介绍了微服务间的通信，并对不同的通信机制作出对比。在本章中，我们将探讨服务发现（service discovery）相关的内容。
在单体架构的时候我们可以将配置写在配置文件中，但有⼀个缺点就是每次修改配置都需要重启服务才能生效。
我们坑你遇到的失败或错误分为两大类：物理和逻辑。物理错误一般是硬件错误或使用数据库的应用程序中的软件错误，而逻辑错误一般在终端用户级别（数据库用户和管理员）。
先介绍背景：我们维护了两个服务，一个对外服务，承接流量，称之为主服务，主服务会调用各种第三方 RPC 服务，获取各种字段，拼在一个大的 model 上。其中有一个 RPC 服务，称之为 E 服务，是我们自己维护的，它返回一部分字段。
越来越多的公司将整个IT系统部署到各个云上，一个完整的IT 服务包含但不限于如下部分:
在Servlet 3.0中，在ServletRequest上提供了startAsync()方法
最近在做MySQL分布式环境的统筹管理，目前碰到的痛点是对于集群的配置管理目前是松散的，几套环境还能忍受，如果环境多了之后还是很容易凌乱，所以我们需要一套机制来保证。
业务线与系统越来越多，系统或业务间数据同步需求也越频繁。当前互联网业务系统大多MySQL数据存储与处理方案：
服务注册中心本质上是为了解耦服务提供者和服务消费者。对于任何一个微服务，原则上都应存在或者支持多个提供者，这是由微服务的分布式属性决定的。更进一步，为了支持弹性扩缩容特性，一个微服务的提供者的数量和分布往往是动态变化的，也是无法预先确定的。因此，原本在单体应用阶段常用的静态LB机制就不再适用了，需要引入额外的组件来管理微服务提供者的注册与发现，而这个组件就是服务注册中心。
ViewModel 是 Jetpack 组件中较常用的组件之一，也是实现 MVVM 模式或 MVI 模式的标准组件之一。在这篇文章里，我将与你讨论 ViewModel 实用和面试常见的知识点。如果能帮上忙请务必点赞加关注，这对我非常重要。
业务运营活动中排行榜的使用很广泛，因此在三年前组内已经将排行榜服务组件化。整个服务是基于Redis的zset数据结构实现的。
基础网络是早期腾讯云云上网络，后在基础网络上演进出具备自主可控、安全性更高的私有网络，私有网络作为当前的主流云网络，推荐作为业务长期发展使用。
几天前和朋友 Ivy 聊到环境、程序的配置变更，数据库变更和整个上线流程。之前我们在这块也做了很多，有做的好的也有做的一般的，借机都总结下来，希望对你有用。
几天前和一个朋友聊到环境、程序的配置变更，SQL变更和整个上线流程。之前我们在这块也做了很多，有做的好的也有做的一般的，借机都总结下来，希望对你有用。
nacos通过使用Raft算法来实现服务列表的同步和高并发访问。Raft算法是一种分布式一致性算法，能够保证在网络分区、服务器崩溃等异常情况下，系统仍能够保持强一致性。
在传统架构中，如果配置信息有变更，通常是登陆服务器手动修改配置来使配置生效。在微服务架构中，应用数和节点数由于微服务化数量激增，导致发布次数增加，配置变更难度加大，通常是将应用配置抽象出来放置在外部的配置中心里，从而实现配置变更的自动化，但这类原生方案会存在依赖严重、发布延时高的问题。
Dubbo提供的是一种Client-Based的服务发现机制，依赖第三方注册中心组件来协调服务发现过程，支持常用的注册中心如Nacos、Connsul、Zookeeper等
在DBA的日常工作中，快速部署数据库高可用架构，且标准化地入网部署数据库是一项重要的基础任务。本文将介绍常见的部署MGR的方式，并重点介绍万里数据库的GreatADM数据库管理平台进行图形化、可视化、标准化的部署过程，以提高交付效率和质量，给DBA提供一种全新的体验。（本文阅读大约需要4-6分钟）
Rainbond 5.3.3 版本来了，本次发布的版本我们主要以用户实际需求为导向进行优化，在过去的一些实践中，我们发现，对于复杂的业务组件，部分资源的配置需要个性化配置，这就对我们平台使用的灵活性提出了更高的要求。因此 5.3.3 版本我们主要以配置的灵活性为主要迭代方向。
CMDB的建设是一个逐步完善、逐步改变的过程。在建设过程中通过数据运营的方式可以很好的辅助配置经理“监控”CMDB的状态，更好的发现问题和辅助决策。那么如何才能让CMDB的数据运营井井有条？本文将从CMDB建设的四个关键阶段详细介绍数据运营方法。
Spring Cloud Alibaba致力于提供微服务开发的一站式解决方案，它是Spring Cloud组件被植入Alibaba元素之后的产物。利用Spring Cloud Alibaba，可以快速搭建微服务架构并完成技术升级。中小企业如果需要快速落地业务中台和技术中台，并向数字化业务转型，那Spring Cloud Alibaba绝对是一个“神器”。
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