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  • 這個(gè)思路確實(shí)很贊.

    遞歸與非遞歸的轉(zhuǎn)換(樹的非遞歸遍歷)

    0. 前言 遞歸是計(jì)算機(jī)中基本而實(shí)用的算法思想。 主要用于解決有邊界的重復(fù)性操作問題,即滿足數(shù)學(xué)歸納法特性的問題。比如斐波那契數(shù)列。 可遞歸卻有不少缺陷:運(yùn)行效率低下、遞歸過...

  • @LittleMagic 謝謝博主. 那這種情況kafka是否依賴多備份機(jī)制來決定當(dāng)前機(jī)器數(shù)據(jù)是否有錯(cuò)亂?

    聊聊page cache與Kafka之間的事兒

    前言 關(guān)于Kafka的一個(gè)靈魂拷問:它為什么這么快?或者說,為什么它能做到如此大的吞吐量和如此低的延遲? 有很多文章已經(jīng)對這個(gè)問題給出了回答,但本文只重點(diǎn)研究其中的一個(gè)方向,...

  • 你好 有幾個(gè)問題想問下:
    (1) pagecache這種寫入文件的機(jī)制 是否是pwrite函數(shù)決定的? 然后如果調(diào)用write函數(shù)就不會(huì)走pagecache?
    (2) 這個(gè)寫入pagecache 如果系統(tǒng)掛掉了(不是進(jìn)程掛掉了, 這時(shí)候pagecache沒了) 這個(gè)數(shù)據(jù)不就丟失了嗎? 然后kafka怎么保證的一致性呢?

    聊聊page cache與Kafka之間的事兒

    前言 關(guān)于Kafka的一個(gè)靈魂拷問:它為什么這么快?或者說,為什么它能做到如此大的吞吐量和如此低的延遲? 有很多文章已經(jīng)對這個(gè)問題給出了回答,但本文只重點(diǎn)研究其中的一個(gè)方向,...

  • @閉眼賣布 你好, 我的意思是, 因?yàn)镽aft中, 在處理請求的時(shí)候, 不可能無時(shí)無刻都來檢查自己是否還是Leader. 比如一個(gè)handleRequest 分為如下幾個(gè)階段: 檢查自己是不是leader -> write 本地Log -> append entries 給其他Follower -> 寫狀態(tài)機(jī)返回.
    如果在AppendEntries完成后, 經(jīng)歷了很長的GC, 在此期間其他節(jié)點(diǎn)選了Leader出來. 那么這個(gè)請求還會(huì)繼續(xù)寫狀態(tài)機(jī)返回, 這樣是否會(huì)導(dǎo)致不一致呢?

    共識(shí)算法:Raft

    上篇講到了「拜占庭將軍問題」:多個(gè)拜占庭將軍要如何在可能有叛徒、信使可能被策反或者暗殺的情況下達(dá)成是否要進(jìn)攻的一致性決定?還不了解的先看看上一篇《拜占庭將軍問題》。這篇主要是...

  • 請問下, 如果Leader開始處理客戶端請求時(shí), 比如最開始一上來19:30:00 100 檢查自己是Leader, 然后就
    先寫入leader的本地日志, 然后異步復(fù)制給多個(gè)Follower.
    但是在復(fù)制過程中, 發(fā)現(xiàn)自己不是leader了咋辦?

    共識(shí)算法:Raft

    上篇講到了「拜占庭將軍問題」:多個(gè)拜占庭將軍要如何在可能有叛徒、信使可能被策反或者暗殺的情況下達(dá)成是否要進(jìn)攻的一致性決定?還不了解的先看看上一篇《拜占庭將軍問題》。這篇主要是...

  • Follower 將數(shù)據(jù)寫到本地后,返回 OK。Leader 收到后成功返回,只要收到的成功的返回?cái)?shù)量超過半數(shù) (包含Leader),Leader 將數(shù)據(jù) “sally” 的狀態(tài)改成 Committed。( 這個(gè)時(shí)候 Leader 就可以返回給客戶端了)
    Leader 再次給 Follower 發(fā)送 AppendEntries 請求,收到請求后,F(xiàn)ollower 將本地日志里 Uncommitted 數(shù)據(jù)改成 Committed
    第二次 AppendEntries 請求怎么保證一定送達(dá)且執(zhí)行成功

  • 是會(huì)正常跳轉(zhuǎn)的哈 可以參考下我前面的完整代碼.

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