20年通訊行業(yè)從業(yè)經(jīng)驗，目前在某運營商任解決方案經(jīng)理，正在努力攀升數(shù)據(jù)中心、安全、軟件開發(fā)等方向科技樹。認證：CCIE R&S（2017）,RHCE(2018)，HCIP（2019）
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這個思路確實很贊.
遞歸與非遞歸的轉換(樹的非遞歸遍歷)
0. 前言 遞歸是計算機中基本而實用的算法思想。 主要用于解決有邊界的重復性操作問題，即滿足數(shù)學歸納法特性的問題。比如斐波那契數(shù)列。 可遞歸卻有不少缺陷：運行效率低下、遞歸過...
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@LittleMagic 謝謝博主. 那這種情況kafka是否依賴多備份機制來決定當前機器數(shù)據(jù)是否有錯亂?
聊聊page cache與Kafka之間的事兒
前言 關于Kafka的一個靈魂拷問：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)對這個問題給出了回答，但本文只重點研究其中的一個方向，...
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你好 有幾個問題想問下:
(1) pagecache這種寫入文件的機制 是否是pwrite函數(shù)決定的? 然后如果調用write函數(shù)就不會走pagecache?
(2) 這個寫入pagecache 如果系統(tǒng)掛掉了(不是進程掛掉了, 這時候pagecache沒了) 這個數(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 關于Kafka的一個靈魂拷問：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)對這個問題給出了回答，但本文只重點研究其中的一個方向，...
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@閉眼賣布 你好, 我的意思是, 因為Raft中, 在處理請求的時候, 不可能無時無刻都來檢查自己是否還是Leader. 比如一個handleRequest 分為如下幾個階段: 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)點選了Leader出來. 那么這個請求還會繼續(xù)寫狀態(tài)機返回, 這樣是否會導致不一致呢?共識算法：Raft
上篇講到了「拜占庭將軍問題」：多個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成是否要進攻的一致性決定？還不了解的先看看上一篇《拜占庭將軍問題》。這篇主要是...
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請問下, 如果Leader開始處理客戶端請求時, 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, 然后異步復制給多個Follower.
但是在復制過程中, 發(fā)現(xiàn)自己不是leader了咋辦?共識算法：Raft
上篇講到了「拜占庭將軍問題」：多個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成是否要進攻的一致性決定？還不了解的先看看上一篇《拜占庭將軍問題》。這篇主要是...
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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數(shù)量超過半數(shù) (包含Leader)，Leader 將數(shù)據(jù) “sally” 的狀態(tài)改成 Committed。( 這個時候 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且執(zhí)行成功 -
是會正常跳轉的哈 可以參考下我前面的完整代碼.
Spring MVC【入門】就這一篇！
MVC 設計概述 在早期 Java Web 的開發(fā)中，統(tǒng)一把顯示層、控制層、數(shù)據(jù)層的操作全部交給 JSP 或者 JavaBean 來進行處理，我們稱之為 Model1： 出現(xiàn)...
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