我们可以输出一下，看一下我们是否拿到了完整数据 res.on('end',function(){ console.log(html); }) 二、使用cheerio工具解析需要的内容...文件中 将数据保存到文件中，我们引入一个fs模块，将数据写入文件中去 const fs = require('fs'); fs.writeFile('....err){ console.log('文件写入完毕'); } }) 文件写入代码需要写在 res.on('end') 里面，数据读完...->写入 写入完成，可以查看一下 films.json，里面是有爬取的数据的。...err){ console.log('文件写入完毕'); } }) // 图片下载一下 downloadImage
我们可以输出一下，看一下我们是否拿到了完整数据 res.on('end',function(){ console.log(html); }) 二、使用cheerio工具解析需要的内容...保存数据 下面就是保存数据了，我将数据保存在 films.json 文件中 将数据保存到文件中，我们引入一个fs模块，将数据写入文件中去 const fs = require('fs'); fs.writeFile...err){ console.log('文件写入完毕'); } }) 文件写入代码需要写在 res.on('end') 里面，数据读完...->写入 写入完成，可以查看一下films.json，里面是有爬取的数据的。...err){ console.log('文件写入完毕'); } }) // 图片下载一下 downloadImage
Pull同步模式：Producer往Broker主节点写入数据后，Broker主节点会等待从节点发送拉取数据的Pull请求。Broker主节点收到从节点的拉取数据请求后，才会把数据发送给从节点。...之后，从节点的HAClient主从同步响应线程便会对收到的这些max offset之后的数据进行处理，写入到其磁盘文件中。...说明六：节点A收到其他节点的投票响应后，其状态机就会判断是否有超过半数的节点都对自己投票了。如果没有收到半数投票，就重置倒计时，等待下轮选举投票。如果收到半数投票，就开始把自己切换为Leader状态。...说明八：当Leader节点收到这些心跳结果响应后，会判断是否超过半数节点进行了心跳响应。...如果是则继续定时发送HeartBeat心跳请求给其他Follower节点，如果不是则把状态切换为Candidate状态。注意关键点：是否超半数投票 + 是否超半数心跳响应。
用法: 构造函数->closeForRecordAppends->build, 先用hasRoomFor/isFull判断是否可写入 构造函数中会开启流 build会调用close后，返回builtRecords...请求的发送和响应是如何实现的 请求在发送时，在组件链中一路向前传递，而调用方线程(如果是get调用)会阻塞等待调用完成。...那么当NetworkClient收到响应后，需要释放Batch的内存、控制对应请求的调用方线程继续运行、调用拦截器的回调，如何做到呢？ 回调与InFligh机制[1] 。...注意到请求发送后会按节点存在队列，收到响应后直接取出对应节点的队首，这是因为服务端保障了一个机制: "请求一定按顺序被响应，先发送的请求一定先响应"。...inFlightBatches Sender维护了一个inFlightBatches，代表"等待完成的Batch"。所有发送出去的请求，在还没收到响应前都存于此。
上图展示了此类问题出现的操作顺序示意图： •客户端首先通过代理向主节点 Master 进行了写入操作•紧接着第二步去从节点 Slave A 执行读操作，此时 Master 和 Slave A 之间的同步还未完成...上述是默认的异步同步模式，我们发现，从主节点提交成功到从节点同步完成，中间间隔了6，7，8，9，10多个步骤，涉及到一次网络传输，多次文件读取和写入的磁盘 IO 操作，以及最后的 SQL 执行的 CPU...在进行读操作前，先根据上述方式来判断主从是否有延迟，如果有延迟，则一直等待到无延迟后执行。但是这类方案在判断是否有延迟时存在着假阳和假阴的问题： •判断无延迟，其他延迟了。...收到这个 ack 以后，再通知 Client Thread ，此时才能给客户端返回执行成功的响应。...MySQL 在执行完事务后，会将该事务的 GTID 会给客户端，然后客户端可以使用该命令去要执行读操作的从库中执行，等待该 GTID，等待成功后，再执行读操作；如果等待超时，则去主库执行读操作，或者再换一个从库执行上述流程
但是对于OSS存储的文件比如图片点击后在浏览器直接打开了，即使是添加了download属性也无济于事，于是我就想到了使用nodejs来搭建一个中转站。...当get请求有响应后，我们开始做向客户端返回数据的准备。 如上面代码中所示，我们获取了content-length，来告诉客户端浏览器将要下载的文件总大小是多少。...再后面我们设置了一个超时时间为30分钟，因为nodejs默认的接口超时时间为2分钟，这对于下载一些大文件来说很不现实。...我设置30分钟是因为这里文件的大小不超过200M，30分钟足矣下载完成，当然，你也可以设置为setTimeout(0)，使其超时时间不做限制。...随后当请求返回数据后，我们也将数据写入到接口的响应体中，同时编码格式也是二进制。直到流获取完成，此时也将数据全部都写入到了响应体中，之后调用res.end来结束连接。
上游的DN收到block写操作请求的响应后，继续向该节点的上游DN节点转发请求响应，同样，内部也会创建用于发送packet数据包请求响应的packet responder线程。...packet responder线程从队列中取出packet的应答消息后，阻塞等待下游DN的packet的应答消息，当接收到下游DN的packet应答消息后，才真正向客户端回复packet的应答消息。...注意：这里没有文件的关闭动作，当一个block写完，不再申请新的block，逻辑上就意味着该文件已经完成写流程。 总的流程捋清楚了后，我们来推敲一些细节。 packet是同步发送还是异步发送？...答案显然是否定的，因为这样会极大的降低吞吐量，客户端发送完一个packet后，不需要等待DN的应答，就可以继续发送下一个packet。...另外一个线程接收DN的响应后，从待确认队列中将packet取出并删除。 两个队列的长度累计达到一定数量后，write操作将被阻塞。
上述是默认的异步同步模式，我们发现，从主节点提交成功到从节点同步完成，中间间隔了6，7，8，9，10多个步骤，涉及到一次网络传输，多次文件读取和写入的磁盘 IO 操作，以及最后的 SQL 执行的 CPU...在进行读操作前，先根据上述方式来判断主从是否有延迟，如果有延迟，则一直等待到无延迟后执行。但是这类方案在判断是否有延迟时存在着假阳和假阴的问题： 判断无延迟，其他延迟了。...可惜的是，上述 semi-sync 模式只需要等待一个从节点的ACK，所以一主多从的模式该方案将会无效。...MySQL 提供了一条基于 GTID 的命令，用于在从节点上执行，等待从库同步到了对应的 GTID（binlog文件中会包含 GTID），或者超时返回。...，等待该 GTID，等待成功后，再执行读操作；如果等待超时，则去主库执行读操作，或者再换一个从库执行上述流程。
const part of asyncIterable) { console.log(part); } })(); 与常规的 for-of 循环相反，for-await-of 循环将会 等待它收到的每个...promise 解析后再继续执行下一个。...调用有分页功能的 API 你还可以用异步迭代从使用分页的源中轻松获取数据。为此，我们还需要一种从 Node https 请求方法提供给我们的流中重构响应主体的方法。...{ return new Promise(async (resolve, reject) => { const req = https.get(url, async function(res...你是否对使用异步迭代器有什么新想法？你已经在程序中使用它们了吗？请在留言中告诉我。
一类，是否利用标准库缓存，可以把文件 I/O 分为缓冲 I/O 与非缓冲 I/O。 1. 缓冲 I/O，是指利用标准库缓存来加速文件的访问，而标准库内部再通过系统调度访问文件。 2....非阻塞 I/O，是指应用程序执行 I/O 操作后，不会阻塞当前的线程，可以继续执行其他的任务，随后再通过轮询或者事件通知的形式，获取调用的结果。...四类，是否等待响应结果，可以把文件 I/O 分为同步和异步 I/O： 1. 同步 I/O，是指应用程序执行 I/O 操作后，要一直等到整个 I/O 完成后，才能获得 I/O 响应。 2....异步 I/O，是指应用程序执行 I/O 操作后，不用等待完成和完成后的响应，而是继续执行就可以。 等到这次 I/O 完成后，响应会用事件通知的方式，告诉应用程序。 4. 磁盘的性能指标： 1....# wkB/s：每秒向磁盘写入的数据量 # rrqm/s ：每秒合并的读请求数 # wrqm/s：每秒合并的写请求数 # r_await： 读请求处理完成等待时间，包括：队列中等待时间+设备处理的时间
锁管理器根据当前数据项是否已经有锁以及申请的和持有的锁是否冲突决定是否为该请求授予锁。 若锁被授予，则申请锁的事务可以继续执行；若被拒绝，则申请锁的事务将进行等待，直到锁被其他事务释放。...当一个事务跨越多个节点时，为了保持事务的ACID特性，需要引入一个作为协调者的组件来统一掌控所有节点(称作参与者)的操作结果并最终指示这些节点是否要把操作结果进行真正的提交(比如将更新后的数据写入磁盘等等...- 1）协调者节点向所有参与者节点询问是否可以执行提交操作(vote)，并开始等待各参与者节点的响应。 - 2）参与者节点执行询问发起为止的所有事务操作，并将Undo信息和Redo信息写入日志。...- 2）参与者节点正式完成操作，并释放在整个事务期间内占用的资源。 - 3）参与者节点向协调者节点发送”完成”消息。 - 4）协调者节点受到所有参与者节点反馈的”完成”消息后，完成事务。...可靠事件通知模式 同步事件 可靠事件通知模式的设计理念比较容易理解，即是主服务完成后将结果通过事件（常常是消息队列）传递给从服务，从服务在接受到消息后进行消费，完成业务，从而达到主服务与从服务间的消息一致性
当一个事务跨越多个节点时，为了保持事务的ACID特性，需要引入一个作为协调者的组件来统一掌控所有节点(称作参与者)的操作结果并最终指示这些节点是否要把操作结果进行真正的提交(比如将更新后的数据写入磁盘等等...，并开始等待各参与者节点的响应。...参与者节点执行询问发起为止的所有事务操作，并将Undo信息和Redo信息写入日志。 各参与者节点响应协调者节点发起的询问。...参与者在接收到协调者发来的消息后将执行响应的操作。 成功 ? 当协调者节点从所有参与者节点获得的相应消息都为”同意”时： 协调者节点向所有参与者节点发出”正式提交”的请求。...参与者节点利用之前写入的Undo信息执行回滚，并释放在整个事务期间内占用的资源。 参与者节点向协调者节点发送”回滚完成”消息。 协调者节点收到所有参与者节点反馈的”回滚完成”消息后，取消事务。
Colossus Colossus 是从 GFS 演化而来的分布式文件系统。一个厉害的数据库需要一个高性能的文件系统支持。...首先，Spanner API 从元数据中获得谁是 Split 2 的 Leader 节点； 然后，请求进入 Zone B 节点（蓝色表示是Leader）； 再然后，获取锁并将这条数据写入 Split 中...，写入完成后，它将请求发送到 Zone A 和 C 节点再次进行写入； 最后，Leader 会等待大多数节点的确认这条数据已经写入。...再然后，Zone C 中的 Split1 将会通知 Split2 ，继续并提交数据。同时，Split1 也将提交数据。...然后，将成功响应将返回给客户端。 ? 读操作的生命周期 从 Spanner 读取数据时，会最近的 Follower Split 中获取数据。下图是示例： ?
（等同于所有节点访问同一份最新的数据副本） 可用性（A）：在集群中一部分节点故障后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。...Ack消息后，完成事务 假如任何一个参与者向协调者反馈了No响应，或者在等待超时之后，协调者尚无接收到所有参与者的反馈信息，那么就会中断事务 发送回滚请求：协调者向参与者发送Rollback请求 事务回滚...协调者向所有的参与者发送一个包含事务内容的canCommit请求，询问是否可以执行事务提交操作，并开始等待各参与者的响应。 各参与者向协调者反馈事务询问的响应。...主从同步复制 主接到写请求 主复制日志到从库 从库这时可能阻塞 客户端一直等待应答OK，直到所有从库返回 一个失联节点造成整个系统不可用 ?...，且后续不允许再修改。
当一个事务跨越多个节点时，为了保持事务的ACID特性，需要引入一个作为协调者的组件来统一协调所有节点(称作参与者)的操作结果并最终指示这些节点是否要把操作结果进行真正的提交(比如将更新后的数据写入磁盘等等...所有节点都采用预写式日志，且日志被写入后即被保持在可靠的存储设备上，即使节点损坏也不会导致日志数据的消失。 所有节点不会永久性损坏，即使损坏后仍然可以恢复。 3....3.1 第一阶段：提交请求阶段 可以进一步将提交请求阶段分为以下三个步骤： 协调者节点向所有参与者节点询问是否可以执行提交操作，并开始等待各参与者节点的响应。...有时候，第一阶段也被称作投票阶段，即各参与者投票是否要继续接下来的提交操作。...参与者节点利用之前写入的Undo信息执行回滚，并释放在整个事务期间内占用的资源。 参与者节点向协调者节点发送”回滚完成”消息。 协调者节点收到所有参与者节点反馈的”回滚完成”消息后，取消事务。
异步逻辑还是继续在执行的。...[ungon7txvs.jpeg] 入口函数的同步执行过程完成及返回后，云函数的调用将立刻返回，并将代码的返回信息返回给函数调用方 同步流程处理并返回后，代码中的异步逻辑可以继续执行和处理，直到异步事件执行完成后...console.log('timeout log') }, 2000) return result }catch(e) { throw e } } 在 http 请求完成后...而在返回后，程序会继续执行，直到 setTimeout 的事件执行完才算本次调用结束。...针对这一特性，如果实例一直再复用，那么在入口文件中，入口函数外定义的变量都不会被销毁，可以达到复用的效果 内置部分 npm 包，可以直接使用，具体参照文档。
那么这是否违背了 CAP 定理呢？ 一致性模型 其实，数据的一致性也分几种情况，大致可以分为： Weak 弱一致性：当你写入一个新值后，读操作在数据副本上可能读出来，也可能读不出来。...Strong 强一致性：新的数据一旦写入，在任意副本任意时刻都能读到新值。比如：文件系统，RDBMS都是强一致性的。...具体的两阶段提交的过程如下： 第一阶段（准备阶段） 协调者节点向所有参与者节点询问是否可以执行提交操作(vote)，并开始等待各参与者节点的响应。...参与者节点利用之前写入的Undo信息执行回滚，并释放在整个事务期间内占用的资源。 参与者节点向协调者节点发送”回滚完成”消息。 协调者节点受到所有参与者节点反馈的”回滚完成”消息后，取消事务。...协调者节点受到所有参与者节点反馈的”完成”消息后，完成事务 不管最后结果如何，第二阶段都会结束当前事务。 二段式提交协议的优缺点： 优点：原理简单，实现方便； 缺点： 同步阻塞问题。
协调者向所有的参与者发送事务内容，询问是否可以执行事务操作，并开始等待各参与者的响应。步骤二：参与者收到协调者的询问后执行事务。各参与者节点执行事务操作，并将undo和redo信息记入事务日志中。...询问是否可以执行事务提交操作，并开始等待各参与者响应。步骤二：参与者收到协调者的询问后反馈响应。...参与者都会在等待超时后，继续进行事务提交。(4)3PC的优缺点三阶段提交协议的优点优点一：改善同步阻塞与2PC相比，降低了参与者的阻塞范围。...FileSnap负责维护数据快照文件对外的接口，包括数据快照的写入和读取，数据快照的过程如下：一.确定是否需要进行数据快照每执行一次事务日志记录后，zk都会检测当前是否需要进行数据快照。...四.开始处理数据快照文件完成内存数据库ZKDatabase的初始化后，就可以从磁盘中恢复数据了。五.获取最新的100个数据快照文件不能只获取最新的那个数据快照文件，因为有可能该文件是不可用的。
ZooKeeper 的数据是保存在节点上的，每个节点也被称为znode，znode 节点是一种树形的文件结构，它很像 Linux 操作系统的文件路径，ZooKeeper 的根节点是 /。 ?...我认为是这样的，跟随者副本在同步领导者副本后会把消息保存在本地 log 中，这个时候跟随者会给领导者副本一个响应消息，告诉领导者自己已经保存成功了，同步复制的领导者会等待所有的跟随者副本都写入成功后，再返回给...而异步复制是领导者副本不需要关心跟随者副本是否写入成功，只要领导者副本自己把消息保存到本地 log ，就会返回给 producer 写入成功的消息。...，直接向客户端发送写入成功消息，不需要等待所有跟随者复制完成。...等待分配机制指定好后完成分配，那么它的流程图是这样的 ?
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