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每个分布式文件系统分块在NameNode的内存中大小约为250个字节，此外还要加上文件和目录所需的250字节空间。500字节一个块假设我们有5000个平均大小为20GB的文件并且使用默认的分布式文件系统分块大小（64MB）同时副本因子为3，5000*20GB=102400000M=97T那么NameNode需要保存5千万个分块的信息，这些分块的大小加上文件系统的开销总共需要1.5GB的内存。但是一

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MapReduce的优缺点优点：易于编程良好的扩展性高容错性适合tb/pb级以上海量数据的离线处理缺点：不擅长实时计算不擅长流式计算不擅长DAG

MHA（MasterHighAvailability）是一个用于管理MySQL复制集群的高可用解决方案。MHA可以自动处理主服务器（Master）的故障并进行故障切换，同时还可以最小化复制延迟。

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在分布式系统中，Kafka是一种流处理平台，具有高吞吐量、低延迟和可扩展性等特点。在Kafka中，消费者组是一组消费者的集合，它们共同消费一个topic的所有分区。在消费者组中，每个分区只能由一个消费者消费，这个消费者被称为leader，其他消费者被称为follower。在Kafka中，Rebalance是一个重要的概念，它用于在消费者组中分配分区。当有新的消费者加入消费者组，或者消费者组中的消费

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Redis缓存穿透和缓存雪崩以及解决方案缓存穿透解决方案布隆过滤缓存空对象比较缓存雪崩解决方案保证缓存层服务高可用性依赖隔离组件为后端限流并降级数据预热缓存并发分布式锁缓存穿透缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据

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序本文主要研究一下PowerJobServer的高可用PowerJobSpringWorkertech/powerjob/worker/PowerJobSpringWorker.javapublicclassPowerJobSpringWorkerimplementsApplicationContextAware

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简介Consul是一个分布式、高可用、数据中心感知的服务发现和配置系统。它可以用来呈现服务和节点，提供灵活和强大的接口，使客户端始终能够获取其所属基础设施的最新视图。

尼恩说在前面在40岁老架构师尼恩的读者交流群(50+)中，最近有小伙伴拿到了一线互联网企业如阿里、滴滴、极兔、有赞、希音、百度、网易、美团的面试资格，遇到很多很重要的面试题：请设计一个高可用性的软件架构

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以及熔断降级来保护系统资源QPS超过阈值直接失败流量控制（flowcontrol），其原理是监控应用流量的QPS或并发线程数等指标，当达到指定的阈值时对流量进行控制，以避免被瞬时的流量高峰冲垮，从而保障应用的高可用性

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中移在线基于openGauss输出了安全可控、数据无损、业务低感知的自主创新数据库替代方案，不仅满足了业务应用的自主创新转型要求，其高可用架构和高性能优势也提升了业务系统的稳定性和服务效率。

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性能测试一般情况下都是由测试这个职位去做的，那还需要我们开发学这个干嘛呢？了解性能测试的指标、分类以及工具等知识有助于我们更好地去写出性能更好的程序，另外作为开发这个角色，如果你会性能测试的话，相信也会为你的履历加分不少。这篇文章是我会结合自己的实际经历以及在测试这里取的经所得，除此之外，我还借鉴了一些优秀书籍，希望对你有帮助。本文思维导图：#一不同角色看网站性能#1.1用户当用户打开一个网站的时

由于网络问题、系统或者服务内部的Bug、服务器宕机、操作系统崩溃等问题的不确定性，我们的系统或者服务永远不可能保证时刻都是可用的状态。为了最大限度的减小系统或者服务出现故障之后带来的影响，我们需要用到的超时（Timeout）和重试（Retry）机制。想要把超时和重试机制讲清楚其实很简单，因为它俩本身就不是什么高深的概念。虽然超时和重试机制的思想很简单，但是它俩是真的非常实用。你平时接触到的绝大部分

一、高可用架构概述1、单点故障概念：业务只运行在一台服务器上，如果服务器出现故障，就会造成业务中断，甚至数据丢失。2、高可用架构：(1)概念：高可用架构是指计算机系统能够保证无故障持续运行的概率。

应用程序既可以是传统MapReduce作业的单一作业，也可以是这类作业的DAG。ResourceManager和每台计算机的No

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引言众所周知，软件系统有三高：高并发、高性能、高可用。三者既有区别也有联系，门门道道很多，全面讨论可以大战三天三夜。

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本文针对性介绍了Havenask的在线服务，它具备高可用、高时效、低成本的优势，帮助企业和开发者量身定做适合业务发展的智能搜索服务。

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