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面试系列之-Nacos原理

，防止被剔除； 服务健康状态：Nacos在启动时会启动一个定时任务，每5秒跑一次，当15秒之内没有收到服务的心跳时，会将服务的健康状态设置为false，在30秒还没有收到心跳时，会直接剔除（针对临时实例...）； 服务发现：客户端调用其他服务时，会先调用一个http请求，从Nacos中获取全部实例同时存储到本地内存中，并且会开启一个定时任务，每5秒拉取一次服务，这时会存在有些实例在这5秒有问题，可以通过rabbon...也就是更新最底层Cluster中的ephemeralInstances变量，此变量就是存放当前cluster下的所有服务列表； 服务发现 客户端发起服务获取的请求。...让其他线程去阻塞队列取数据，然后完成服务列表的更新； 服务端推送 客户端向服务端拉取数据的同时，会将客户端信息注册到clientMap中。...Nacos配置中心原理 推拉模式 客户端主动从服务端定时拉取配置，如果有变化则进行替换； 服务端主动把变化的内容发送给客户端； 两种方式各有利弊，比如对于推的模式来讲，就需要服务端与客户端进行长连接，那么这种就会出现服务端需要耗费大量资源维护这个链接

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面试系列之-Eureka和Nacos的区别

基于拉模式，Eureka Client会定期从Server拉取服务信息；Nacos基于推送模式，Server会实时推送服务信息变化给Client，AP模式下更适合大规模服务规模。...Eureka：通过注册中心定期拉取服务列表，有缓存，默认每30秒拉取一次。...Nacos：推送式服务列表更新，注册中心每次服务列表变化都会实时推送给订阅者，服务端和客户端保持心跳连接； 健康检查 Eureka只支持基于HTTP的健康检查。...Eureka：支持HTTP健康检查，客户端定期(默认每30秒)向服务端发起HTTP请求，以此来判断服务是否可用。...，压力较小；当Leader失效时，会重新选举产生新的Leader节点,整个服务不会中断； 数据同步 Eureka通过备份节点定期从主节点拉取注册表信息进行同步，这种拉模式下，主备节点数据无法做到实时一致

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    RocketMQ消费--Broker端处理逻辑【源码笔记】

    小结：在拉取消息时会进行Broker和主题读权限的判断，实战中若有必要可以封锁Broker的拉取权限从而禁止从该broker进行消费；或者封锁某主题的读权限禁止消费组从该主题消费消息。...小结：如果需要从磁盘拉取消息则一次默认最多拉取8条，一次消息的消息大小最大为64K。如果从缓存中拉取默认最多32条，一次拉取的消息大小最大256K。...小结：建议开启slaveReadEnable=true，当拉取的消息超过Broker内存40%时会从Slave节点消费，Master不必从磁盘重新读取数据；transferMsgByHeap默认为true...秒钟上报Broker一次。...消息拉取后实时更新消费进度 //@1 PullMessageProcessor#processRequest if (storeOffsetEnable) { //更新消费进度 this.brokerController.getConsumerOffsetManager

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    JUC并发—4.wait和notify以及Atomic原理

    然后备节点会从JournalNodes集群拉取edits log到自己内存的文件目录树里，这样备节点的数据就可以跟主节点的数据保持一致了。...(1)服务注册中心的增量拉取机制(2)增量拉取服务注册表的实现(3)提供全量和增量拉取注册表的接口(4)客户端启动时拉取全量注册表(5)客户端定时拉取增量注册表到本地(6)客户端增量合并注册表后的校验与全量纠正...(1)服务注册中心的增量拉取机制由于服务注册表的每一条数据并不是都会变化的，每隔30秒可能只有少数几个服务实例的数据会出现变化，所以并不需要每隔30秒就全量拉取服务注册表的所有数据。...每30秒拉取几万条数据，将对网络开销、注册中心的性能产生巨大压力。注册中心启动时，会先全量拉取一次服务注册表，然后每隔30秒增量拉取一次服务注册表。...所以每隔30秒，拉取最近30秒变化的少量服务实例信息即可。(2)增量拉取服务注册表可以使用一个队列，队列里存放的就是最近3分钟有变化的服务实例。

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    历经8年双11流量洗礼，淘宝开放平台如何攻克技术难关？

    ；使用对象池技术，有效降低系统GC频率；从消息的触发，到拉取，到发送，到确认，整个过程完全异步，性能极佳。...选择推送还是拉取 在消息系统中，一般有两种消费模式：服务端推送和客户端拉取。本系统主要面向公网的服务器，采用推送模式，有如下优点 ： 实时性高。...从消息的产生到推送，总体平均延时100毫秒，最大不超过200毫秒。 服务器压力小。相比于拉取模式，每次推送都有数据，避免空轮询消耗资源。 使用简便。...当然，系统也支持客户端拉取，推送系统会将客户端的拉取请求转换为推送请求，直接返回。推送服务器会据此请求推送相应数据到客户端。...数据同步客户端存活时每30秒发出一次心跳数据，针对同一分组任务的机器的心跳信息将会进行汇总排序，排序结果一般使用IP顺序。

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    Strimzi Kafka Bridge(桥接)实战之二：生产和发送消息

    API，以下命令会生产了三条消息，第一条通过key的hash值确定分区，第二条用partition参数明确指定了分区是2，第三条的分区是按照轮询策略更新的 curl -X POST \ http:/...，只有先创建了bridge consumer，才能顺利从kafka的broker取到消息 以下命令创建了一个bridge consumer，各参数的含义稍后会说明 curl -X POST http:/...300秒，如果超过300秒没有去拉取消息，这个消费者就会被kafka移除（被移除后如果再去拉取消息，kafka会报错：Offset commit cannot be completed since the...topic，而且还可以使用topic_pattern（正则表达式）的形式来一次订阅多个topic 订阅完成后，接下来就能主动拉取消息了 拉取消息 在拉取消息之前，请确保已经提前生产了消息 执行以下命令拉取一条消息...，拉取到的第一条消息就是空的，这是因为拉取操作出触发了rebalancing逻辑（rebalancing是kafka的概览，是处理多个partition消费的操作），再次执行上述命令去拉取消息，这下正常了

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    美团酒店直连产品数据一致性演进

    第一阶段：从无到有 拉取全量产品数据 前期合作的供应商经济连锁集团大都有一个特点，他们会提供一套标准的API给有合作意向的OTA进行开发，供应商不会对API进行任何逻辑上的修改。...这时你可能会问：目前定时任务是每30分钟调起一次，缩短定时任务的调起时间就可以减少数据不一致问题的时间段呢？ 这确实可以解决一部分问题，提前是任务在短时间就可以执行完成。...我们将产品拉取方式调整了两种： 固定时间点（例：1点，7点，13点，20点）拉取全量60天的酒店产品数据。 每15分钟拉取10天的酒店产品数据（这就好比我们在查询数据库的时候添加了limit）。...上述方案我们可以简单的认为将拉取的数据量和响应时间减少了近5/6，同时我们可以根据供应商的服务能力动态调整拉取频率，例如：2分钟可以执行完的任务，设置为每3分钟拉取一次。...这里我们针对每个不同的供应商设置一个“数据最小拉取时长”，小于该时长的访问，不再重复进行拉取，以减少供应商系统的访问次数。 例：P供应商，设置数据拉取时长为60秒。

    1.6K80

    历经8年双11流量洗礼，淘宝开放平台如何攻克技术难关？

    ；使用对象池技术，有效降低系统GC频率；从消息的触发，到拉取，到发送，到确认，整个过程完全异步，性能极佳。...选择推送还是拉取 在消息系统中，一般有两种消费模式：服务端推送和客户端拉取。本系统主要面向公网的服务器，采用推送模式，有如下优点 ： 实时性高。...从消息的产生到推送，总体平均延时100毫秒，最大不超过200毫秒。 服务器压力小。相比于拉取模式，每次推送都有数据，避免空轮询消耗资源。 使用简便。...当然，系统也支持客户端拉取，推送系统会将客户端的拉取请求转换为推送请求，直接返回。推送服务器会据此请求推送相应数据到客户端。...数据同步客户端存活时每30秒发出一次心跳数据，针对同一分组任务的机器的心跳信息将会进行汇总排序，排序结果一般使用IP顺序。

    3.7K20

    React同构思想

    例如，通过遍历从``props传来的数据datas```生成表格的每一行数据： this.props.datas.map......componentDidMount 方法，我个人把它比喻成一个“善后”的方法，就是在React把基本的HTML结构挂载到DOM中后，再通过它来做一些善后的事情，例如拉取数据更新DOM等等。...于是我们改一下我们的``Table组件，去掉假数据datas.js，在componentDidMount```中调用我们封装好的抓取数据方法，每三秒去服务器抓取一次数据并更新到页面中。...Data.fetch方法，例如Data.fetch = jQuery.ajax 到这一步，我们实现了客户端的每3秒自动更新表格数据。...组件已经实现了每3秒更新一次数据，所以，我们既需要在服务端调用React初始html数据，还需要在客户端调用React实时更新，所以需要在页面中引入我们打包后的js。

    1.2K90

    RocketMQ

    主从同步 consumequeue 通过定时任务ReputMessageService每毫秒执行一次 ，将 准发commitLog文件更新，用于更新 consumequeue文件 和 index 文件...只会启动一次 消息拉取 Pull模式 应用程序直接调API拉消息即可 消息拉取Push模式 每次消息拉取操作可以看成是一个任务,该任务被抽象成PullRequest对象,拉取到的消息先存放在PullRequest...从PullRequest对象中获取ProcessQueue中,并更新ProcessQueue的最后更新时间为当前时间 进行消息拉取流控,主要包括两方面: 如果ProcessQueue当前的消息条数超过了...1000,将触发流控,放弃本次拉取,并且该队列的下一次拉取任务将在50毫秒后才加入到拉取队列中; 对ProcessQueue中最大偏移量和最小偏移量的限制 拉取该订阅主题的消息,如果为空,结束本次拉取,...关于该队列的下一次拉取任务延迟3s 与服务端交互: 从哪个消费队列拉取?

    2.3K30

    珠宝订货(订单)系统与ERP实现库存信息同步的实现方案分享

    ”字段，并在查询接口增加按“最后更新时间”字段区间的查询支持，然后订货系统每15分钟发起对此前每15分钟有变化的产品库存的查询，如果查询到结果则同步数据，如果结果为空，说明这个时间区间内没有产品的信息发生过变化...，将这个时间区间标记为已更新，等待下一次更新即可。...方案优点 逻辑严谨，两个系统同步数据同步常见的网络错误不会导致数据同步出错，因为每一个时间区间的每一页都必须确保同步成功了才会写更新日志，这样当网络出现故障或一方服务器有问题时，恢复正常后，同步任务就能从此前最后一次更新的记录中恢复...} 下面这个是访问ERP接口并实现同步数据并更新同步记录 /** * 拉取数据 * @param $startTime * @param $endTime...getProductCount, 'page' => $page, 'status' => 0//表示这个时间段的已经拉取完了

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    React 同构思想

    例如，通过遍历从``props传来的数据datas```生成表格的每一行数据： this.props.datas.map......componentDidMount 方法，我个人把它比喻成一个“善后”的方法，就是在React把基本的HTML结构挂载到DOM中后，再通过它来做一些善后的事情，例如拉取数据更新DOM等等。...于是我们改一下我们的``Table组件，去掉假数据datas.js，在componentDidMount```中调用我们封装好的抓取数据方法，每三秒去服务器抓取一次数据并更新到页面中。...Data.fetch方法，例如Data.fetch = jQuery.ajax 到这一步，我们实现了客户端的每3秒自动更新表格数据。...组件已经实现了每3秒更新一次数据，所以，我们既需要在服务端调用React初始html数据，还需要在客户端调用React实时更新，所以需要在页面中引入我们打包后的js。

    1.5K10

    KUbernets实践之pod

    方式，发现有新的 pod 调度到本机的节点了，因此调用容器运行时，去根据 pod 的描述信息，拉取镜像，启动容器，同时生成事件信息 同时，把容器的信息、事件及状态也通过 APIServer 写入到 etcd...镜像拉取策略 spec: containers: - name: myblog image: 192.168.51.209:5000/demo/myblog imagePullPolicy...: IfNotPresent 设置镜像的拉取策略，默认为 IfNotPresent Always，总是拉取镜像，即使本地有镜像也从仓库拉取 IfNotPresent ，本地有则使用本地镜像，本地没有则去仓库拉取...为什么要统一管理环境变量 环境变量中有很多敏感的信息，比如账号密码，直接暴漏在 yaml 文件中存在安全性问题 团队内部一般存在多个项目，这些项目直接存在配置相同环境变量的情况，因此可以统一维护管理...但是注意 configmap 和 secret 不能跨 namespace 使用，且更新后，pod 内的 env 不会自动更新，重建后方可更新。

    49510

    React同构思想

    例如，通过遍历从``props传来的数据datas```生成表格的每一行数据： this.props.datas.map......componentDidMount 方法，我个人把它比喻成一个“善后”的方法，就是在React把基本的HTML结构挂载到DOM中后，再通过它来做一些善后的事情，例如拉取数据更新DOM等等。...于是我们改一下我们的``Table组件，去掉假数据datas.js，在componentDidMount```中调用我们封装好的抓取数据方法，每三秒去服务器抓取一次数据并更新到页面中。...Data.fetch方法，例如Data.fetch = jQuery.ajax 到这一步，我们实现了客户端的每3秒自动更新表格数据。...组件已经实现了每3秒更新一次数据，所以，我们既需要在服务端调用React初始html数据，还需要在客户端调用React实时更新，所以需要在页面中引入我们打包后的js。

    1.1K20

    Kafka 在哪些场景下会造成重复消费或消息丢失？

    参考上图，当前一次 poll() 操作所拉取的消息集为 [x+2, x+7]，x+2 代表上一次提交的消费位移，说明已经完成了 x+1 之前（包括 x+1 在内）的所有消息的消费，x+5 表示当前正在处理的位置...如果拉取到消息之后就进行了位移提交，即提交了 x+8，那么当前消费 x+5 的时候遇到了异常，在故障恢复之后，我们重新拉取的消息是从 x+8 开始的。...再考虑另外一种情形，位移提交的动作是在消费完所有拉取到的消息之后才执行的，那么当消费 x+5 的时候遇到了异常，在故障恢复之后，我们重新拉取的消息是从 x+2 开始的。...当然这个默认的自动提交不是每消费一条消息就提交一次，而是定期提交，这个定期的周期时间由客户端参数 auto.commit.interval.ms 配置，默认值为5秒，此参数生效的前提是 enable.auto.commit...此时如果处理线程B发生了异常，待其恢复之后会从第m此位移提交处，也就是 x+6 的位置开始拉取消息，那么 x+3 至 x+6 之间的消息就没有得到相应的处理，这样便发生消息丢失的现象。

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    Kafka 在哪些场景下会造成重复消费或消息丢失？

    参考上图，当前一次 poll() 操作所拉取的消息集为 [x+2, x+7]，x+2 代表上一次提交的消费位移，说明已经完成了 x+1 之前（包括 x+1 在内）的所有消息的消费，x+5 表示当前正在处理的位置...如果拉取到消息之后就进行了位移提交，即提交了 x+8，那么当前消费 x+5 的时候遇到了异常，在故障恢复之后，我们重新拉取的消息是从 x+8 开始的。...再考虑另外一种情形，位移提交的动作是在消费完所有拉取到的消息之后才执行的，那么当消费 x+5 的时候遇到了异常，在故障恢复之后，我们重新拉取的消息是从 x+2 开始的。...当然这个默认的自动提交不是每消费一条消息就提交一次，而是定期提交，这个定期的周期时间由客户端参数 auto.commit.interval.ms 配置，默认值为5秒，此参数生效的前提是 enable.auto.commit...此时如果处理线程B发生了异常，待其恢复之后会从第m此位移提交处，也就是 x+6 的位置开始拉取消息，那么 x+3 至 x+6 之间的消息就没有得到相应的处理，这样便发生消息丢失的现象。

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    Kafka在哪些场景下会造成重复消费或消息丢失？

    参考上图，当前一次 poll() 操作所拉取的消息集为 [x+2, x+7]，x+2 代表上一次提交的消费位移，说明已经完成了 x+1 之前（包括 x+1 在内）的所有消息的消费，x+5 表示当前正在处理的位置...如果拉取到消息之后就进行了位移提交，即提交了 x+8，那么当前消费 x+5 的时候遇到了异常，在故障恢复之后，我们重新拉取的消息是从 x+8 开始的。...再考虑另外一种情形，位移提交的动作是在消费完所有拉取到的消息之后才执行的，那么当消费 x+5 的时候遇到了异常，在故障恢复之后，我们重新拉取的消息是从 x+2 开始的。...当然这个默认的自动提交不是每消费一条消息就提交一次，而是定期提交，这个定期的周期时间由客户端参数 auto.commit.interval.ms 配置，默认值为5秒，此参数生效的前提是 enable.auto.commit...此时如果处理线程B发生了异常，待其恢复之后会从第m此位移提交处，也就是 x+6 的位置开始拉取消息，那么 x+3 至 x+6 之间的消息就没有得到相应的处理，这样便发生消息丢失的现象。

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    消费者原理分析-RocketMQ知识体系4

    根据主题拉取订阅的消息，如果为空，延迟 3 秒，再拉取。...根据 PullRequest 填充 responseHeader 的 nextBeginOffset、minOffset、maxOffset 根据主从同步延迟，如果从节点数据包含下一次拉取的偏移量...，设置下一次拉取任务的 brokerId 如果 commitlog 标记可用并且当前节点为主节点，则更新消息消费进度 【消息拉取长轮询机制】 RocketMQ 推模式是循环向消息服务端发送消息拉取请求...如果开启长轮询模式，rocketMQ 会每 5s 轮询检查一次消息是否可达，同时一有新消息到达后立马通知挂起线程再次验证新消息是否是自己感兴趣的消息，如果是则从 commitlog 文件提取消息返回给消息拉取客户端...RebalanceService 默认每 20 秒，执行一次 MQClientInstance#doRebalance 【主题的消息队列负载流程】 获取主题的队列，向 broker 发送请求，获取主题下

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