09 2021 档案
摘要：eureka client的注册 Eureka-Client 向 Eureka-Server 发起注册应用实例需要符合如下条件： 配置 eureka.registration.enabled = true，Eureka-Client 向 Eureka-Server 发起注册应用实例的开关。 Inst
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摘要：Eureka的客户端是怎么启动的？ 由于eureka的每一个模块下面都写了很多的单元测试，我们可以拿它当学习的入口。下面找到eureka-client的测试类或者样例类，然后断点进去。 它的样例类为ExampleEurekaClient public static void main(String[
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摘要：Ribbon的负载均衡 负载均衡策略 当我们发起请求的时候，把断点设置在拦截器那里，然后慢慢放行，就能来到这里，在getserver这个方法，看名字就是获取服务信息的。 层层跟进发现，底层原来还是要通过IRule组件来选择服务实例的，所以这⾥依然需要确认下rule的实现类到底是谁，虽然我们可以很轻松
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摘要：Ribbon是怎么重构URL的？ 当ribbon选择合适的请求后，就会发送rest请求，下面就就下面，请求的过程中url是怎么变化的，是怎么把服务名换成ip:port的 demo的代码如下： @RequestMapping("/save") public String save(int produc
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摘要：概述 如上图，server1和server2之间会拉取对方的注册表，相互的注册，当client往集群中进行注册的时候，如果是请求到server1上，server1会将这个请求同步到server2，下线心跳也是如此，集群之间的同步是通过3层队列任务批处理的方式进行的。 集群的初始化 集群启动 在Eur
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摘要：Flink-状态管理 在 Flink 的框架中，进行有状态的计算是 Flink 最重要的特性之一。所谓的状态，其实指的是 Flink 程序的中间计算结果。Flink 支持了不同类型的状态，并且针对状态的持久化还提供了专门的机制和状态管理器。 状态 我们在 Flink 的官方博客中找到这样一段话，可以
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摘要：Flink的Watermaker 时间的分类 在Flink的流式处理中，会涉及到时间的不同概念，如下图所示： 事件时间EventTime: 事件真真正正发生产生的时间 摄入时间IngestionTime: 事件到达Flink的时间 处理时间ProcessingTime: 事件真正被处理/计算的时间
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摘要：Jenkins的全量迁移 原先的jenkins是安装在我的服务器上，通过ftp内网穿透到项目中的阿里云上，最近把3台阿里云的内存升级到16G，就准备把jenkins迁移到阿里云上，在迁移之前先在自己的环境先演练一下。 1.查看jenkins的家目录 由于我是rpm方式安装的，因此家目录为/var/l
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摘要：Flink的高级API Flink的基石 Flink之所以能这么流行，离不开它最重要的四个基石：Checkpoint、State、Time、Window。 Checkpoint 这是Flink最重要的一个特性。 Flink基于Chandy-Lamport算法实现了一个分布式的一致性的快照，从而提供了
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摘要：Source 基于集合 /** * @author WGR * @create 2021/9/3 -- 13:38 */ public class SourceTest1 { //注：并行度默认取的是CPU的线程，我电脑为8核16线程。 public static void main(String[
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摘要：Flink 编程模型和流式处理 Flink 程序的基础构建模块是流（Streams）和转换（Transformations），每一个数据流起始于一个或多个 Source，并终止于一个或多个 Sink。数据流类似于有向无环图（DAG）。 在分布式运行环境中，Flink 提出了算子链的概念，Flink
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摘要：安装es集群 1.前提准备 服务器 内存 172.16.8.41 给es分配4G 172.16.8.42 给es分配4G 172.16.8.43 给es分配4G 安装好jdk环境 [root@k8s-master glusterfs]# java -version openjdk version "
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摘要：部署Eureka集群 创建 Eureka 部署文件，用于在 Kubernetes 中部署 Eureka，这里选择用 StatefulSet （有状态集）方式来部署，这样能保证它 Eureka Pod 名是有序的，如果部署为 Deployment，那么得部署三个 Deployment 对象，比较繁琐。
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