heartbeat

一、快速了解Raft算法 Raft 适用于一个管理日志一致性的协议，相比于 Paxos 协议 Raft 更易于理解和去实现它。 为了提高理解性，Raft 将一致性算法分为了几个部分，包括领导选取（leader selection）、日志复制（log replication）、安全（safety），并且使用了更强的一致性来减少了必须需要考虑的状态。 相比Paxos，Raft算法理解起来更加直观。 Raft算法将Server划分为3种状态，或者也可以称作角色： Leader 负责Client交互和log复制，同一时刻系统中最多存在1个。 Follower 被动响应请求RPC，从不主动发起请求RPC。 Candidate 一种临时的角色，只存在于leader的选举阶段，某个节点想要变成leader，那么就发起投票请求，同时自己变成candidate。如果选举成功，则变为candidate，否则退回为follower 状态或者说角色的流转如下： 在Raft中，问题分解为：领导选取、日志复制、安全和成员变化。 复制状态机通过复制日志来实现： 日志：每台机器保存一份日志，日志来自于客户端的请求，包含一系列的命令 状态机：状态机会按顺序执行这些命令 一致性模型：分布式环境下，保证多机的日志是一致的，这样回放到状态机中的状态是一致的 Raft算法选主流程 Raft中有Term的概念

目录 文章目录 目录 SCTP SCTP 与 TCP 的区别 端点（Endpoint）与多宿主（Multi-homing） 偶联（Association） 多流（Multi-streaming） SCTP SCTP（Stream Control Transmission Protocol，流控制传输协议）RFC 2960、RFC 3286、RFC 3309，是一个基于 IP 协议之上可靠的传输层协议。所谓 “可靠” 是相对于 “不可靠” 而言的：TCP/UDP 协议都不能完全满足在电信网中信令承载的要求。 TCP 协议的消息传送效率与安全性不高。 UDP 协议不能保证消息的可靠传送。 可见，SCTP 的设计是为了解决 TCP/UDP 这两个传输层协议在传输实时信令和数据时所面临的不可靠传输、时延等问题。主要用于在 “无连接、不可靠” 的 IP 网络之上为电信级信令传输提供高效、可靠的信令传输服务。 SCTP 在两个端点（Endpoint）之间提供稳定、有序的数据传递服务（类似于 TCP），并且可以保护数据消息边界（类似于 UDP）。SCTP 协议的核心是通过多宿主（Multi-homing）和多流（Multi-streaming）技术来提高可用性。 SCTP 与 TCP 的区别 SCTP 可以确保数据可靠传输，与 TCP 类似，也是通过确认机制来实现的。与 TCP 的区别是：

[源码解析] 从TimeoutException看Flink的心跳机制 目录 [源码解析] 从TimeoutException看Flink的心跳机制 0x00 摘要 0x01 缘由 0x02 背景概念 2.1 四大模块 2.2 Akka 2.3 RPC机制 2.3.1 RpcEndpoint：RPC的基类 RpcService：RPC服务提供者 RpcGateway：RPC调用的网关 2.4 常见心跳机制 0x03 Flink心跳机制 3.1 代码和机制 3.2 静态架构 3.2.1 HeartbeatTarget ：监控目标抽象 3.2.2 HeartbeatMonitor : 管理heartbeat target的心跳状态 3.2.3 HeartbeatManager ：心跳管理者 3.2.4 HearbeatListener 处理心跳结果 3.3 动态运行机制 3.3.1 HearbeatManagerImpl : Receiver 3.3.2 HeartbeatManagerSenderImpl : Sender 3.3.3 HeartbeatMonitorImpl 3.3.3 HeartbeatServices 0x04 初始化 4.1 心跳服务创建 0x05 Flink中具体应用 5.1 总述 5.1.1 RM, JM, TM之间关系 5.1.2 三者间心跳机制 5.2

基于腾讯云直播使用的SocketRocket，进行直播间的互动 一、SocketRocket 1.1 使用到的三方 SocketRocket，可以直接pod 1.2 创建SocketRocketUtility类文件，用于socket开启关闭时使用 //SocketRocketUtility.h文件 #import <Foundation/Foundation.h> #import <SocketRocket.h> @interface SocketRocketUtility : NSObject // 获取连接状态 @property (nonatomic,assign,readonly) SRReadyState socketReadyState; + (SocketRocketUtility *)shareInstance; -(void)SRWebSocketOpenWithURLString:(NSString *)urlString;//开启连接 -(void)SRWebSocketClose;//关闭连接 - (void)sendData:(id)data;//发送数据 @end //SocketRocketUtility.m文件 #import "SocketRocketUtility.h" @interface SocketRocketUtility()

linux运维人员必会开源运维工具体系 说明：不同的技术人员，不同的阶段确定知识边界非常重要，否则，就像马拉车，不知道终点在哪，累死也达不到目标。例如拿8K要学多少，拿15K要学多少。一个新手也许只想拿8k结果 各种学, 学了2年，发现都学了，结果8k还是拿不到，归根结底，没边界瞎学，熊瞎子掰苞米，掰一个丢一个，学知识是有周期的，学太多又拖太长和没学差不多，2016年5月更新！ 新手必会用 深×××（8-15k） 标记，老鸟必会 深××× + 浅蓝色(15-25K)标记 ============================================== 操作系统： Centos ,Ubuntu,Redhat,suse , Freebsd 网站服务： nginx ,apache , lighttpd, php , tomcat , resin 数据 库： MySQL ,Mysql-proxy, MariaDB , PostgreSQL DB中间件： MyCat , atlas, cobar ，amoeba,MySQL-proxy 代理相关： lvs,keepalived , haproxy , nginx , heartbeat 网站缓存： squid , nginx , varnish NOSQL库： memcached , memcachedb, MongoDB

点击上方“ 3D视觉工坊 ”，选择“星标” 干货第一时间送达 作者：Derrick Mwiti 编译：ronghuaiyang 导读 边缘设备上的机器学习是未来的一大方向。 在最近结束的2020年CVPR会议上，有很多优秀的计算机视觉研究。在本文中，我们将重点关注与移动或与边缘计算相关的任务和内容。虽然并非所有这些论文都直接接触到移动相关的应用，但它们对移动端机器学习的影响是巨大的。它们推动了通常在移动设备和边缘设备上执行的ML任务，因此它们的进步对推动行业向前发展至关重要。 智能手机摄影的感知质量评估 本文作者对智能手机摄影的感知质量评估进行了深入的研究。他们还引入了智能手机摄影属性和质量(SPAQ)数据库。该数据库包含66部智能手机拍摄的11,125张照片。每个图像都有丰富的标注信息。 论文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/Fang_Perceptual_Quality_Assessment_of_Smartphone_Photography_CVPR_2020_paper.html 作者还收集了人们对每张图片的看法。收集的一些信息包括图像质量、图像属性、图像属性和场景类别标签。为了进行更深入的分析，他们还记录了每张图像的可交换图像文件格式(EXIF)。然后

点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 选自heartbeat 作者： Derrick Mwiti 转载：机器之心 参与：陈萍 CVPR 2020 会议上，有哪些目标检测论文值得关注？ 目标检测是计算机视觉中的经典问题之一。凭借大量可用数据、更快的 GPU 和更好的算法，现在我们可以轻松训练计算机以高精度检测出图像中的多个对象。 前不久结束的 CVPR 2020 会议在推动目标检测领域发展方面做出了一些贡献，本文就为大家推荐其中 6 篇有价值的目标检测论文。 论文清单 A Hierarchical Graph Network for 3D Object Detection on Point Clouds HVNet: Hybrid Voxel Network for LiDAR Based 3D Object Detection Point-GNN: Graph Neural Network for 3D Object Detection in a Point Cloud Camouflaged Object Detection Few-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector D2Det: Towards High-Quality

什么是 Rebalance Rebalance 本质上是一种协议，规定了一个 Consumer Group 下的所有 consumer 如何达成一致，来分配订阅 Topic 的每个分区。 例如：某 Group 下有 20 个 consumer 实例，它订阅了一个具有 100 个 partition 的 Topic 。正常情况下，kafka 会为每个 Consumer 平均的分配 5 个分区。这个分配的过程就是 Rebalance。 触发 Rebalance 的时机 Rebalance 的触发条件有3个。 组成员个数发生变化。例如有新的 consumer 实例加入该消费组或者离开组。 订阅的 Topic 个数发生变化。 订阅 Topic 的分区数发生变化。 Rebalance 发生时，Group 下所有 consumer 实例都会协调在一起共同参与，kafka 能够保证尽量达到最公平的分配。但是 Rebalance 过程对 consumer group 会造成比较严重的影响。在 Rebalance 的过程中 consumer group 下的所有消费者实例都会停止工作，等待 Rebalance 过程完成。 Rebalance 过程分析 Rebalance 过程分为两步：Join 和 Sync。 Join 顾名思义就是加入组。这一步中

MySql第三章，分库分表、MyCat概述及安装登录 先下定论，数据库优化顺序： 1、单库单表; 2、单库单表主从复制; 3、垂直分库; 4、水平分区; 5、水平分表; 一、概述 1、为什么要分库分表 数据库的复制能解决访问问题（主从复制），并不能解决大规模的并发写入问题，由于无法进行分布式部署，而一台服务器的 资源(CPU、磁盘、内存、I0等)是有限的，最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。要解决这个问题就要 考虑对数据库进行分库分表了。 2、分库分表的优点 1、解决磁盘系统最大的文件限制 2、减少增量数据写入时的锁对查询的影响，减少长时间查派造成的表锁，影响写入操作等锁竞争的情况，节省排队的时间开 支，增加吞吐量。 3、由于单表数量下降，常见的查询操作由于减少了需要扫描的记录，使得单表单次查询所需的检索行数变少，减少了磁盘 I0，时延变短。 3、什么是分库--垂直切分 分库又叫垂直切分，就是把原本存储于一个库的表拆分存储到多个库上，通常是将表按照功能模块、关系密切程度划分出来， 部署到不同的库上。如果数据库是因为表太多而造成海量数据，并且项目的各项业务逻辑划分清晰、低耦合，那么规则简单朋 了、容易实施的首选就是分库。 [如：将一个电商数据库拆分为：user库、shop库、ums库、home库、promo库、manager库等] 分库的优点是:实现简单

文章内容输出来源：拉勾教育Java高薪训练营。 本篇文章是 分布式理论 学习课程中的一部分笔记。 分布式系统架构回顾 概念：分布式系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上，彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统。 所谓分布式系统，就是一个业务拆分成多个子业务，分布在不同的服务器节点，共同构成的系统称为分布式系统，同一个分布式系统中的服务器节点在空间部署上是可以随意分布的，这些服务器可能放在不同的机柜中，也可能在不同的机房中，甚至分布在不同的城市。 特点 （1）分布性（2）对等性（3）并发性（4）缺乏全局时钟（5）故障总是会发生 分布式架构发展大致过程 https://mp.weixin.qq.com/s/bFMObUDJI1zwChirDK6RKQ 面临的问题 通信异常 网络本身的不可靠性，因此每次网络通信都会伴随着网络不可用的风险（光纤、路由、DNS等硬件设备或系统的不 可用），都会导致最终分布式系统无法顺利进行一次网络通信，另外，即使分布式系统各节点之间的网络通信能够 正常执行，其延时也会大于单机操作，存在巨大的延时差别，也会影响消息的收发过程，因此消息丢失和消息延迟 变的非常普遍。 网络分区 网络之间出现了网络不连通，但各个子网络的内部网络是正常的，从而导致整个系统的网络环境被切分成了若干个 孤立的区域，分布式系统就会出现局部小集群，在极端情况下