Apache Curator

java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/curator/RetryPolicy解决方法 参考文章： （1）java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/curator/RetryPolicy解决方法 （2）https://www.cnblogs.com/zhjh256/p/9951594.html 备忘一下。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/stackoom/blog/4676611

写在最前面 移动时代、5G时代、物联网时代的大幕已经开启，它们对于高性能、高并发的开发知识和技术的要求，抬升了Java工程师的学习台阶和面试门槛。大公司的面试题从某个侧面映射出生产场景中对专项技术的要求。高并发的面试题以前基本是BAT等大公司的专利，现在几乎蔓延至与Java项目相关的整个行业。例如，与Java NIO、Reactor模式、 高性能通信、分布式锁、分布式ID、分布式缓存、高并发架构等技术相关的面试题，从以前的加分题变成了现在的基础题，这也映射出开发Java项目所必需的技术栈:分布式Java框架、Redis缓存、分布式搜索ElasticSearch、分布式协调ZooKeeper、消息队列Kafka、高性能通信框架Netty。 今天分享的这份笔记虽然重在讲解Netty、Redis、 ZooKeeper的使用方法，但是还有一个更大的价值，就是为大家打下Java高并发开发技术的坚实基础。 首先，从操作系统的底层原理开始讲解:浅显易懂地剖析高并发IO的底层原理，并介绍如何让单体Java应用支持百万级的高并发:从传统的阻塞式OIO开始，细致地解析Reactor高性能模式，介绍高性能网络开发的基础知识:从Java的线程Join和线程池开始，介绍Java Future和Guava ListenableFuture两种常用异步回调技术。这些原理方面的基础知识非常重要

自知水平有限，欢迎大家留言拍砖指正。 1、elasticsearch了解多少，说说你们公司es的集群架构，索引数据大小，分片有多少，以及一些调优手段 。 面试官：想了解应聘者之前公司接触的ES使用场景、规模，有没有做过比较大规模的索引设计、规划、调优。 解答： 如实结合自己的实践场景回答即可。 比如：ES集群架构13个节点，索引根据通道不同共20+索引，根据日期，每日递增20+，索引：10分片，每日递增1亿+数据， 每个通道每天索引大小控制：150GB之内。 仅索引层面调优手段： 1.1、设计阶段调优 （1）根据业务增量需求，采取基于日期模板创建索引，通过roll over API滚动索引； （2）使用别名进行索引管理； （3）每天凌晨定时对索引做force_merge操作，以释放空间； （4）采取冷热分离机制，热数据存储到SSD，提高检索效率；冷数据定期进行shrink操作，以缩减存储； （5）采取curator进行索引的生命周期管理； （6）仅针对需要分词的字段，合理的设置分词器； （7）Mapping阶段充分结合各个字段的属性，是否需要检索、是否需要存储等。…….. 1.2、写入调优 （1）写入前副本数设置为0； （2）写入前关闭refresh_interval设置为-1，禁用刷新机制； （3）写入过程中：采取bulk批量写入； （4）写入后恢复副本数和刷新间隔； （5

作者：菜蚜 my.oschina.net/wnjustdoit/blog/1606215 前言：在分布式环境中，我们经常使用锁来进行并发控制，锁可分为乐观锁和悲观锁， 基于数据库版本戳的实现是乐观锁，基于redis或zookeeper的实现可认为是悲观锁了。乐观锁和悲观锁最根本的区别在于线程之间是否相互阻塞。 那么，本文主要来讨论基于redis的分布式锁算法问题。 从2.6.12版本开始，redis为SET命令增加了一系列选项(set [key] NX/XX EX/PX [expiration]): EX seconds – 设置键key的过期时间，单位时秒 PX milliseconds – 设置键key的过期时间，单位时毫秒 NX – 只有键key不存在的时候才会设置key的值 XX – 只有键key存在的时候才会设置key的值 原文地址： https://redis.io/commands/set 中文地址： http://redis.cn/commands/set.html 注意: 由于SET命令加上选项已经可以完全取代SETNX, SETEX, PSETEX的功能，所以在将来的版本中，redis可能会不推荐使用并且最终抛弃这几个命令。 这里简单提一下，在旧版本的redis中（指2.6.12版本之前），使用redis实现分布式锁一般需要setNX、expire、getSet

目前的dubbo已支持和springboot集成，还是之前的 例子 ，这次我们通过springboot容器来实现。借此了解一下基于springboot容器启动的dubbo的配置及使用。 1. 准备工作 创建一个Maven空项目，作为项目的父工程，此工程的子项目基于Spring Boot 2.0.5 实现 在父工程的pom.xml引入之后要创建的子工程 < modules > < module > gmall-interface </ module > < module > user-service-provider </ module > < module > order-service-consumer </ module > </ modules > 可以提前看一下工程结构 下面分别来实现子工程：（子工程的实现方式都是在gmall工程下新建Module） 2. 公共API 项目中共用的接口和POJO类，代码和之前一样，这里不再展开 3. 服务提供者 工程结构如下 引入依赖 <!-- 引入公共API,以实现其接口 --> < dependency > < groupId > com.zang </ groupId > < artifactId > gmall-interface </ artifactId > < version > 1.0-SNAPSHOT </ version

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 为什么用分布式锁？ 在讨论这个问题之前，我们先来看一个业务场景： 系统A是一个电商系统，目前是一台机器部署，系统中有一个用户下订单的接口，但是用户下订单之前一定要去检查一下库存，确保库存足够了才会给用户下单。 由于系统有一定的并发，所以会预先将商品的库存保存在redis中，用户下单的时候会更新redis的库存。 此时系统架构如下： 但是这样一来会产生一个问题：假如某个时刻，redis里面的某个商品库存为1，此时两个请求同时到来，其中一个请求执行到上图的第3步，更新数据库的库存为0，但是第4步还没有执行。 而另外一个请求执行到了第2步，发现库存还是1，就继续执行第3步。 这样的结果，是导致卖出了2个商品，然而其实库存只有1个。 很明显不对啊！这就是典型的库存超卖问题 此时，我们很容易想到解决方案：用锁把2、3、4步锁住，让他们执行完之后，另一个线程才能进来执行第2步。 按照上面的图，在执行第2步时，使用Java提供的synchronized或者ReentrantLock来锁住，然后在第4步执行完之后才释放锁。” 这样一来，2、3、4 这3个步骤就被“锁”住了，多个线程之间只能串行化执行。 但是好景不长，整个系统的并发飙升，一台机器扛不住了。现在要增加一台机器，如下图：

zk实现分布式锁纵观网络各种各样的帖子层出不穷，笔者查阅很多资料发现一个问题，有些文章只写原理并没有具体实现，有些文章虽然写了实现但是并不全面 借这个周末给大家做一个总结，代码拿来就可以用并且每一种实现都经过了测试没有bug。下面我们先从最简单的实现开始介绍： 简单的实现 package com.srr.lock; /** * @Description 分布式锁的接口 */ abstract public interface DistributedLock { /** * 获取锁 */ boolean lock(); /** * 解锁 */ void unlock(); abstract boolean readLock(); abstract boolean writeLock(); } package com.srr.lock; /** * 简单的zk分布式做实现策略 * 性能比较低会导致羊群效应 */ public abstract class SimplerZKLockStrategy implements DistributedLock{ /** * 模板方法，搭建的获取锁的框架，具体逻辑交于子类实现 * @throws Exception */ @Override public boolean lock() { // 获取锁成功 if (tryLock()){

创作不易，如果觉得这篇文章对你有帮助，欢迎各位老铁点个赞呗，您的支持是我创作的最大动力！ 本系列主要总结下Zookeeper的基础使用，笔者准备写四篇文章： 博文内容 资源链接 Linux下搭建Zookeeper运行环境 https://blog.csdn.net/smilehappiness/article/details/105933433 Zookeeper入门，一篇就够啦 https://blog.csdn.net/smilehappiness/article/details/105933292 Zookeeper客户端ZkClient、Curator的使用，史上最详细的教程来啦~ https://blog.csdn.net/smilehappiness/article/details/105938058 Zookeeper使用总结（进阶篇） https://blog.csdn.net/smilehappiness/article/details/105938119 文章目录 前言 1 初识Zookeeper 2 Zookeeper运行环境 3 zoo.cfg配置文件详解 4 Zookeeper数据结构 5 Zookeeper客户端 5.1 图形界面客户端 5.2 命令行客户端 前言 本文主要介绍Zookeeper的一些概念，以及通过命令行的方式

1.ZAB 协议是什么？ ZAB 协议是为分布式协调服务 Zookeeper 专门设计的一种支持崩溃恢复的原子广播协议。 ZAB 协议包括两种基本的模式： 崩溃恢复和消息广播 。 当整个 zookeeper 集群刚刚启动或者 Leader 服务器宕机、重启或者网络故障导致不存在过半 的服务器与 Leader 服务器保持正常通信时，所有进程（服务器）进入崩溃恢复模式； 首先 选举产生新的 Leader 服务器，然后集群中 Follower 服务器开始与新的 Leader 服务器进行数 据同步，当集群中超过半数机器与该 Leader 服务器完成数据同步之后，退出恢复模式进入 消息广播模式， Leader 服务器开始接收客户端的事务请求生成事物提案来进行事务请求处 理。 2.Znode 有哪几种类型 PERSISTENT- 持久节点 除非手动删除，否则节点一直存在于 Zookeeper 上 EPHEMERAL- 临时节点 临时节点的生命周期与客户端会话绑定，一旦客户端会话失效（客户端与 zookeeper 连接断 开不一定会话失效），那么这个客户端创建的所有临时节点都会被移除。 PERSISTENT_SEQUENTIAL- 持久顺序节点 基本特性同持久节点，只是增加了顺序属性，节点名后边会追加一个由父节点维护的自增整 型数字。 EPHEMERAL_SEQUENTIAL- 临时顺序节点

Elasticsearch管理中索引的管理非常重要。基于磁盘空间和性能的考量，索引的生命周期管理显得尤为重要。Curator允许对索引创建、删除等操作，下面是我们借助 elasticsearch-curator 插件来定期删除index.本文主要介绍elasticsearch-curator 插件的安装步骤。 Step 1下载 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/curator/current/yum-repository.html Step 2 上传安装包至服务器，并创建相应的文件 Step 3 安装 执行的安装命令如下： yum localinstall elasticsearch-curator- 5.8 . 1 - 1 .x86_64.rpm Step 4 完善更新配置文件 config.yml文件 详细内容如下： --- # Remember, leave a key empty if there is no value. None will be a string , # not a Python " NoneType " client: hosts: - 2 01.101 . 101.101 port: 端口 url_prefix: use_ssl: False certificate: