分布式部署

Easy Scheduler Release 1.0.3 Easy Scheduler 1.0.3是1.x系列中的第四个版本。 新特性： [ EasyScheduler-254 ] 流程定义删除和批量删除 [ EasyScheduler-347 ] 任务依赖增加“今日” [ EasyScheduler-273 ]sql任务添加title [ EasyScheduler-247 ]API在线文档 [ EasyScheduler-319 ] 单机容错 [ EasyScheduler-253 ] 项目增加流程定义统计和运行流程实例统计 [ EasyScheduler-292 ] 启用SSL的邮箱发送邮件 [ EasyScheduler-77 ] 定时管理、工作流定义添加删除功能 [ EasyScheduler-380 ] 服务监控功能 [ EasyScheduler-380 ] 项目增加流程定义统计和运行流程实例统计 增强： [ EasyScheduler-192 ] 租户删除前可以考虑校验租户和资源 [ EasyScheduler-376 ] 删除实例时候，没有删除对应zookeeper队列里的任务 [ EasyScheduler-185 ] 项目删除工作流定义还存在 [ EasyScheduler-206 ] 优化部署，完善docker化支持 [ EasyScheduler-381

前言 相信大家对 ZooKeeper 应该不算陌生。但是你真的了解 ZooKeeper 是个什么东西吗？如果别人/面试官让你给他讲讲 ZooKeeper 是个什么东西，你能回答到什么地步呢？ 我本人曾经使用过 ZooKeeper 作为 Dubbo 的注册中心，另外在搭建 solr 集群的时候，我使用到了 ZooKeeper 作为 solr 集群的管理工具。前几天，总结项目经验的时候，我突然问自己 ZooKeeper 到底是个什么东西？想了半天，脑海中只是简单的能浮现出几句话：“①Zookeeper 可以被用作注册中心。 ②Zookeeper 是 Hadoop 生态系统的一员；③构建 Zookeeper 集群的时候，使用的服务器最好是奇数台。” 可见，我对于 Zookeeper 的理解仅仅是停留在了表面。 所以，通过本文，希望带大家稍微详细的了解一下 ZooKeeper 。如果没有学过 ZooKeeper ，那么本文将会是你进入 ZooKeeper 大门的垫脚砖。如果你已经接触过 ZooKeeper ，那么本文将带你回顾一下 ZooKeeper 的一些基础概念。 最后，本文只涉及 ZooKeeper 的一些概念，并不涉及 ZooKeeper 的使用以及 ZooKeeper 集群的搭建。 网上有介绍 ZooKeeper 的使用以及搭建 ZooKeeper 集群的文章

大数据时代，基于单机的建模很难满足企业不断增长的数据量级的需求，开发者需要使用分布式的开发方式，在集群上进行建模。而单机和分布式的开发代码有一定的区别，本文就将为开发者们介绍，基于TensorFlow进行分布式开发的两种方式，帮助开发者在实践的过程中，更好地选择模块的开发方向。 基于TensorFlow原生的分布式开发 分布式开发会涉及到更新梯度的方式，有同步和异步的两个方案，同步更新的方式在模型的表现上能更快地进行收敛，而异步更新时，迭代的速度则会更加快。两种更新方式的图示如下： 同步更新流程 （图片来源：TensorFlow:Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems） 异步更新流程 （图片来源：TensorFlow:Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems） TensorFlow是基于ps、work 两种服务器进行分布式的开发。ps服务器可以只用于参数的汇总更新，让各个work进行梯度的计算。 基于TensorFlow原生的分布式开发的具体流程如下： 首先指定ps 服务器启动参数 –job_name=ps: python distribute.py --ps_hosts=192.168.100.42

分布式工作流任务调度系统Easy Scheduler正式开源 1、背景 在多位技术小伙伴的努力下，经过近2年的研发迭代、内部业务剥离及重构，也经历一批种子用户试用一段时间后， EasyScheduler 终于迎来了第一个正式开源发布版本 -- 1.0.0 。 相信做过数据处理的伙伴们对开源的调度系统如oozie、azkaban、airflow应该都不陌生，在使用这些调度系统中可能会有这样的体验：比如配置工作流任务不能可视化、任务的运行状态不能实时在线查看、 任务运行时不能暂停、不能支持参数传递、不能补数、不能多租户使用、调度系统不高可用等等问题所烦扰过。 Easy Scheduler 正是在这种背景下应运而生，其目标就是为使调度更加easy，更可以从其中文名“易调度”看出我们的初衷。 2、设计特点 Easy Scheduler 是一个分布式工作流任务调度系统，主要解决数据研发ETL错综复杂的依赖关系所带来的各种问题。 其主要目标如下： 以DAG图的方式将Task按照任务的依赖关系关联起来，可实时可视化监控任务的运行状态 支持丰富的任务类型：Shell、MR、Spark、SQL(mysql、postgresql、hive、sparksql),Python,Sub_Process、Procedure等 支持工作流定时调度、依赖调度、手动调度、手动暂停/停止/恢复，同时支持失败重试/告警

一、 运用Redis缓存将Token存入缓存； 将 session 全部存放到 Redis 中，Redis 全局管理数据，因为独特的 key 过期时间特性，对应 session 的过期特性，也很般配。另外，Redis 比较轻量，性能也很好。 用户在登录的时候如果通过鉴权体系的鉴定，可以生成 Token 数据，以 Token 作为键名，用户登录信息作为值，写入到 Redis 中，设置过期时间，并将 Token 写入 cookie 中。用户下次进行敏感操作的时候，通过拦截器判断用户请求头中 cookie 的 token 字段是否能在 Redis 中查询到数据。如果能查询到，就允许用户进行操作并刷新登录有效期，否则就返回登录 URL，这样一个分布式系统的单点登录系统就实现了 二、配置负载均衡策略时使用源地址哈希法。相同的IP客户端，如果服务器列表不变，将映射到同一个后台服务器进行访问 一致性哈希算法与C++实现 三、Spring Security的session共享 1.构建一个SpringSecurity应用 1.1Spring Boot 版本是 2.0.4.RELEASE,引入security启动器 < dependency > < groupId > org . springframework . boot < / groupId > < artifactId > spring -

在复杂分布式系统中，往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识。如在美团点评的金融、支付、餐饮、酒店、猫眼电影等产品的系统中，数据日渐增长，对数据分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息，数据库的自增ID显然不能满足需求；特别一点的如订单、骑手、优惠券也都需要有唯一ID做标识。此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。概括下来，那业务系统对ID号的要求有哪些呢？ 全局唯一性：不能出现重复的ID号，既然是唯一标识，这是最基本的要求。 趋势递增：在MySQL InnoDB引擎中使用的是聚集索引，由于多数RDBMS使用B-tree的数据结构来存储索引数据，在主键的选择上面我们应该尽量使用有序的主键保证写入性能。 单调递增：保证下一个ID一定大于上一个ID，例如事务版本号、IM增量消息、排序等特殊需求。 信息安全：如果ID是连续的，恶意用户的扒取工作就非常容易做了，直接按照顺序下载指定URL即可；如果是订单号就更危险了，竞对可以直接知道我们一天的单量。所以在一些应用场景下，会需要ID无规则、不规则。 上述123对应三类不同的场景，3和4需求还是互斥的，无法使用同一个方案满足。 同时除了对ID号码自身的要求，业务还对ID号生成系统的可用性要求极高，想象一下，如果ID生成系统瘫痪，整个美团点评支付、优惠券发券、骑手派单等关键动作都无法执行，这就会带来一场灾难。