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漫谈Gossip协议与其在Redis Cluster中的实现

时间:2020-12-22 09:32:52  来源:  作者:

前言

之前给小伙伴们科普ClickHouse集群的时候,我曾经提到ClickHouse集群几乎是去中心化的(decentralized),亦即集群中各个CK实例是对等的,没有主从之分。集群上的复制表、分布式表机制只是靠外部ZooKeeper做分布式协调工作。想了想,又补了一句:

“其实单纯靠P2P互相通信就能维护完整的集群状态,实现集群自治,比如redis Cluster。”

当然限于时间没有展开说。这个周末休息够了,难得有空,来随便讲两句吧。

在官方Redis Cluster出现之前,要实现集群化Redis都是依靠Sharding+Proxy技术,如Twemproxy和Codis(笔者之前也写过 Codis集群 的事儿)。而官方Redis Cluster走了去中心化的路,其通信基础就是Gossip协议,同时该协议还能保证一致性和可用性。本文先来介绍一下它。

Gossip协议

简介

最近几个月一直在看《Friends》下饭。认为自己从不gossip的Rachel一语道破了gossip的本质。

漫谈Gossip协议与其在Redis Cluster中的实现

 

现实生活中的流言八卦传播的机制就是“I hear something and I pass that information on”,并且其传播速度非常快。而Gossip协议就是借鉴了这个特点产生的,在P2P网络和分布式系统中应用广泛,它的方法论也特别简单:

在一个处于有界网络的集群里,如果每个节点都随机与其他节点交换特定信息,经过足够长的时间后,集群各个节点对该份信息的认知终将收敛到一致。

这里的“特定信息”一般就是指集群状态、各节点的状态以及其他元数据等。可见,Gossip协议是完全符合BASE理论精神的,所以它基本可以用于任何只要求最终一致性的领域,典型的例子就是区块链,以及部分分布式存储。另外,它可以很方便地实现弹性集群(即节点可以随时上下线),如失败检测与动态负载均衡等。

以下GIF图示出Gossip协议下一种可能的消息传播过程。蓝色节点表示对消息无感知,红色节点表示有感知。

漫谈Gossip协议与其在Redis Cluster中的实现

 

Source: https://managementfromscratch.wordPress/ target=_blank class=infotextkey>WordPress.com/2016/04/01/introduction-to-gossip/

为了使Gossip协议更易于表达和分析,一般都会借用流行病学(epidemiology)中的SIR模型进行描述,因为大流行病(pandemic,比如这次新冠肺炎)的传播与流言八卦的传播具有相似性,并且已经由前人总结出一套成熟的数学模型了。

流行病学SIR模型

SIR模型早在1927年就由Kermack与McKendrick提出。该模型将传染病流行范围内的人群分为3类:

  • S(易感者/susceptible) ,指未患病的人,但缺乏免疫能力,与感染者接触之后容易受到感染。
  • I(感染者/infective) ,指已患病的人,并且可以将病原体传播给易感者人群;
  • R(隔离者/removed) ,指被隔离在无传染环境,或者因病愈获得免疫力而不再易感的人。

如果不考虑人口的增长和减少,即s(t)+i(t)+r(t)始终为一常量的话,那么SIR模型就可以用如下的微分方程组来表示。

漫谈Gossip协议与其在Redis Cluster中的实现

 

其中,系数β是感染率,γ则是治愈率。为了阻止以至消灭传染病的流行,医学界会努力降低感染率,提高治愈率。但是在Gossip协议的语境下,计算机科学家要做的恰恰相反,即尽量高效地让集群内所有节点都“感染”(对信息有感知)。由SIR模型推演出的Gossip协议传播模型主要有两种,即反熵(Anti-entropy)和谣言传播(Rumor-mongering),下面分别介绍之。

反熵(Anti-entropy)

熵是物理学中体系混乱程度的度量,而反熵就是通过看似杂乱无章的通信达到最终一致。反熵只用到SIR模型中的S和I状态,S状态表示节点尚未感知到数据,I状态表示节点已感知到数据,并且正在传播给其他节点。具体来讲,反熵Gossip协议有3种实现方式:

  • 推模式(push):处于I状态的节点周期性地随机选择其他节点,并将自己持有的数据发送出去;
  • 拉模式(pull):处于S状态的节点周期性地随机选择其他节点,并请求接收其他节点持有的数据;
  • 推-拉模式(push-pull):即以上两者的综合。

下图示出在有界集群P中,以周期Δ执行反熵Gossip协议的伪代码描述。

漫谈Gossip协议与其在Redis Cluster中的实现

 

如何分析其效率呢?为了简化问题,提出以下约束:

  • 每一轮周期每个节点都只随机选择一个其他节点进行通信;
  • 起始时,只有一个节点处于I状态,其他节点都处于S状态。

令s(t)表示在时刻t时,S状态的节点占总节点数n的比例(注意是比例),那么显然有s(0) = 1 - 1/n,可以计算出s(t)的期望为:

  • 推模式
漫谈Gossip协议与其在Redis Cluster中的实现

 

  • 拉模式
漫谈Gossip协议与其在Redis Cluster中的实现

 

由下图可见,拉模式的信息传播效率比推模式高,达到了真正的指数级收敛速度。综合了两者的推-拉模式效率则比拉模式更高。

漫谈Gossip协议与其在Redis Cluster中的实现

 

但是,推模式每轮只需要1次信息交换,拉模式需要2次,推-拉模式需要3次。由于反熵Gossip协议每次都交换全量消息,数据量可能会比较大,因此具体选择哪种模式,还是需要考虑网络资源的开销再决定。

谣言传播(Rumor-mongering)

谣言传播与反熵不同的一点是,它采用完整的SIR模型。处于R状态的结点表示已经获取到了信息,但是不会将这个信息分享给其他节点,就像“谣言止于智者”一样。另一个不同点是,谣言传播机制每次只会交换发生变化的信息,而不是全量信息,所以它对网络资源的开销会比反熵机制要小很多。

下图示出在有界集群P中,以周期Δ执行谣言传播Gossip协议的伪代码描述。

漫谈Gossip协议与其在Redis Cluster中的实现

 

图中的blind/feedback和coin/counter是怎么一回事呢?它们表示节点从I状态转移到R状态的条件。

  • coin:在每轮传播中,节点以1/k的概率从I转移到R状态。
  • counter:在参与k轮传播之后(即发送k次信息)之后,节点从I状态转移到R状态。
  • feedback:在发出信息后,对位节点有反馈才可以进入R状态。
  • blind:在发出信息后,不必等待对位节点有反馈,随时都可以进入R状态。

由上可见,谣言传播模式的结束条件是所有节点都对谣言“免疫”,但是又有可能造成部分节点始终无法对消息有感知(即保持S状态)。以coin条件为例,可以写出如下的微分方程组。其中s和i仍然表示S状态和I状态的节点占总节点数的比例。

漫谈Gossip协议与其在Redis Cluster中的实现

 

消去t,可得:

漫谈Gossip协议与其在Redis Cluster中的实现

 

根据初始条件:i(1 - 1/n) = 1,可以推导出:

漫谈Gossip协议与其在Redis Cluster中的实现

 

如果我们要让i(s*) = 0的话:

漫谈Gossip协议与其在Redis Cluster中的实现

 

可见,s 会随着k值的增高而指数级下降。当k = 1时,s 约为20%,而当k = 5时,s*就只有约0.24%了。也就是说,如果节点每轮以1/5的概率从I转换为R状态,就已经比较安全了。

在实际应用中,反熵和谣言传播的各种方式往往结合在一起使用,因此Gossip协议非常灵活,没有完全统一的标准。以下就看一看Redis Cluster的实现。

Redis Cluster的Gossip方案

Redis Cluster是在3.0版本加入的feature,故我们就选择3.0版本的源码来简单解说。下图是主从架构的Redis Cluster示意图,其中虚线表示各个节点之间的Gossip通信。

漫谈Gossip协议与其在Redis Cluster中的实现

 

消息类型

Gossip协议是个松散的协议,没有对数据交换的格式做特别的约束,各框架可以自由设定自己的implementation。Redis Cluster有以下9种消息类型的定义,详情可见注释(注释非我所写,而是来自 redis-3.0-annotated 项目,致敬)。

/* Note that the PING, PONG and MEET messages are actually the same exact
 * kind of packet. PONG is the reply to ping, in the exact format as a PING,
 * while MEET is a special PING that forces the receiver to add the sender
 * as a node (if it is not already in the list). */
// 注意,PING 、 PONG 和 MEET 实际上是同一种消息。
// PONG 是对 PING 的回复,它的实际格式也为 PING 消息,
// 而 MEET 则是一种特殊的 PING 消息,用于强制消息的接收者将消息的发送者添加到集群中
// (如果节点尚未在节点列表中的话)
// PING
#define CLUSTERMSG_TYPE_PING 0          /* Ping */
// PONG (回复 PING)
#define CLUSTERMSG_TYPE_PONG 1          /* Pong (reply to Ping) */
// 请求将某个节点添加到集群中
#define CLUSTERMSG_TYPE_MEET 2          /* Meet "let's join" message */
// 将某个节点标记为 FAIL
#define CLUSTERMSG_TYPE_FAIL 3          /* Mark node xxx as failing */
// 通过发布与订阅功能广播消息
#define CLUSTERMSG_TYPE_PUBLISH 4       /* Pub/Sub Publish propagation */
// 请求进行故障转移操作,要求消息的接收者通过投票来支持消息的发送者
#define CLUSTERMSG_TYPE_FAILOVER_AUTH_REQUEST 5 /* May I failover? */
// 消息的接收者同意向消息的发送者投票
#define CLUSTERMSG_TYPE_FAILOVER_AUTH_ACK 6     /* Yes, you have my vote */
// 槽布局已经发生变化,消息发送者要求消息接收者进行相应的更新
#define CLUSTERMSG_TYPE_UPDATE 7        /* Another node slots configuration */
// 为了进行手动故障转移,暂停各个客户端
#define CLUSTERMSG_TYPE_MFSTART 8       /* Pause clients for manual failover */

可见,Redis Gossip除了负责信息交换之外,还会负责节点的上下线及failover。

消息格式

Redis Gossip消息分为消息头和消息体,消息体一共有4类,其中MEET、PING和PONG消息都用clusterMsgDataGossip结构来表示。

typedef struct {
    // 节点的名字
    // 在刚开始的时候,节点的名字会是随机的
    // 当 MEET 信息发送并得到回复之后,集群就会为节点设置正式的名字
    char nodename[REDIS_CLUSTER_NAMELEN];
    // 最后一次向该节点发送 PING 消息的时间戳
    uint32_t ping_sent;
    // 最后一次从该节点接收到 PONG 消息的时间戳
    uint32_t pong_received;
    // 节点的 IP 地址
    char ip[REDIS_IP_STR_LEN];    /* IP address last time it was seen */
    // 节点的端口号
    uint16_t port;  /* port last time it was seen */
    // 节点的标识值
    uint16_t flags;
    // 对齐字节,不使用
    uint32_t notused; /* for 64 bit alignment */
} clusterMsgDataGossip;
 
typedef struct {
    // 下线节点的名字
    char nodename[REDIS_CLUSTER_NAMELEN];
} clusterMsgDataFail;
 
typedef struct {
    // 频道名长度
    uint32_t channel_len;
    // 消息长度
    uint32_t message_len;
    // 消息内容,格式为 频道名+消息
    // bulk_data[0:channel_len-1] 为频道名
    // bulk_data[channel_len:channel_len+message_len-1] 为消息
    unsigned char bulk_data[8]; /* defined as 8 just for alignment concerns. */
} clusterMsgDataPublish;
 
typedef struct {
    // 节点的配置纪元
    uint64_t configEpoch; /* Config epoch of the specified instance. */
    // 节点的名字
    char nodename[REDIS_CLUSTER_NAMELEN]; /* Name of the slots owner. */
    // 节点的槽布局
    unsigned char slots[REDIS_CLUSTER_SLOTS/8]; /* Slots bitmap. */
} clusterMsgDataUpdate;
 
union clusterMsgData {
    /* PING, MEET and PONG */
    struct {
        /* Array of N clusterMsgDataGossip structures */
        clusterMsgDataGossip gossip[1];
    } ping;
    /* FAIL */
    struct {
        clusterMsgDataFail about;
    } fail;
    /* PUBLISH */
    struct {
        clusterMsgDataPublish msg;
    } publish;
    /* UPDATE */
    struct {
        clusterMsgDataUpdate nodecfg;
    } update;
};

调度Gossip通信

在redis.c中,有一个负责调度执行Redis server内周期性任务的函数,名为serverCron()。其中,与集群相关的代码段如下。

/* Run the Redis Cluster cron. */
// 如果服务器运行在集群模式下,那么执行集群操作
run_with_period(100) {
    if (server.cluster_enabled)     clusterCron();
}

可见,在启用集群时,每个节点都会每隔100毫秒执行关于集群的周期性任务clusterCron(),该函数中与Gossip有关的代码有多处,以下是部分节选。注释写得非常清楚,笔者就不再献丑了。

节点加入集群

// 为未创建连接的节点创建连接
if (node->link == NULL) {
    // .....
    /* Queue a PING in the new connection ASAP: this is crucial
     * to avoid false positives in failure detection.
     *
     * If the node is flagged as MEET, we send a MEET message instead
     * of a PING one, to force the receiver to add us in its node
     * table. */
    // 向新连接的节点发送 PING 命令,防止节点被识进入下线
    // 如果节点被标记为 MEET ,那么发送 MEET 命令,否则发送 PING 命令
    old_ping_sent = node->ping_sent;
    clusterSendPing(link, node->flags & REDIS_NODE_MEET ?
            CLUSTERMSG_TYPE_MEET : CLUSTERMSG_TYPE_PING);
    // 这不是第一次发送 PING 信息,所以可以还原这个时间
    // 等 clusterSendPing() 函数来更新它
    if (old_ping_sent) {
        /* If there was an active ping before the link was
         * disconnected, we want to restore the ping time, otherwise
         * replaced by the clusterSendPing() call. */
        node->ping_sent = old_ping_sent;
    }
    /* We can clear the flag after the first packet is sent.
     *
     * 在发送 MEET 信息之后,清除节点的 MEET 标识。
     *
     * If we'll never receive a PONG, we'll never send new packets
     * to this node. Instead after the PONG is received and we
     * are no longer in meet/handshake status, we want to send
     * normal PING packets. 
     *
     * 如果当前节点(发送者)没能收到 MEET 信息的回复,
     * 那么它将不再向目标节点发送命令。
     *
     * 如果接收到回复的话,那么节点将不再处于 HANDSHAKE 状态,
     * 并继续向目标节点发送普通 PING 命令。
     */
    node->flags &= ~REDIS_NODE_MEET;
    redisLog(REDIS_DEBUG,"Connecting with Node %.40s at %s:%d",
            node->name, node->ip, node->port+REDIS_CLUSTER_PORT_INCR);
}

随机周期性发送PING消息

/* Ping some random node 1 time every 10 iterations, so that we usually ping
 * one random node every second. */
// clusterCron() 每执行 10 次(至少间隔一秒钟),就向一个随机节点发送 gossip 信息
if (!(iteration % 10)) {
    int j;
    /* Check a few random nodes and ping the one with the oldest
     * pong_received time. */
    // 随机 5 个节点,选出其中一个
    for (j = 0; j < 5; j++) {
        // 随机在集群中挑选节点
        de = dictGetRandomKey(server.cluster->nodes);
        clusterNode *this = dictGetVal(de);
        /* Don't ping nodes disconnected or with a ping currently active. */
        // 不要 PING 连接断开的节点,也不要 PING 最近已经 PING 过的节点
        if (this->link == NULL || this->ping_sent != 0) continue;
        if (this->flags & (REDIS_NODE_MYSELF|REDIS_NODE_HANDSHAKE))
            continue;
        // 选出 5 个随机节点中最近一次接收 PONG 回复距离现在最旧的节点
        if (min_pong_node == NULL || min_pong > this->pong_received) {
            min_pong_node = this;
            min_pong = this->pong_received;
        }
    }
    // 向最久没有收到 PONG 回复的节点发送 PING 命令
    if (min_pong_node) {
        redisLog(REDIS_DEBUG,"Pinging node %.40s", min_pong_node->name);
        clusterSendPing(min_pong_node->link, CLUSTERMSG_TYPE_PING);
    }
}

防止节点假超时及状态过期

/* If we are waiting for the PONG more than half the cluster
 * timeout, reconnect the link: maybe there is a connection
 * issue even if the node is alive. */
// 如果等到 PONG 到达的时间超过了 node timeout 一半的连接
// 因为尽管节点依然正常,但连接可能已经出问题了
if (node->link && /* is connected */
    now - node->link->ctime >
    server.cluster_node_timeout && /* was not already reconnected */
    node->ping_sent && /* we already sent a ping */
    node->pong_received < node->ping_sent && /* still waiting pong */
    /* and we are waiting for the pong more than timeout/2 */
    now - node->ping_sent > server.cluster_node_timeout/2)
{
    /* Disconnect the link, it will be reconnected automatically. */
    // 释放连接,下次 clusterCron() 会自动重连
    freeClusterLink(node->link);
}
/* If we have currently no active ping in this instance, and the
 * received PONG is older than half the cluster timeout, send
 * a new ping now, to ensure all the nodes are pinged without
 * a too big delay. */
// 如果目前没有在 PING 节点
// 并且已经有 node timeout 一半的时间没有从节点那里收到 PONG 回复
// 那么向节点发送一个 PING ,确保节点的信息不会太旧
// (因为一部分节点可能一直没有被随机中)
if (node->link &&
    node->ping_sent == 0 &&
    (now - node->pong_received) > server.cluster_node_timeout/2)
{
    clusterSendPing(node->link, CLUSTERMSG_TYPE_PING);
    continue;
}

处理failover和标记疑似下线

/* If we are a master and one of the slaves requested a manual
 * failover, ping it continuously. */
// 如果这是一个主节点,并且有一个从服务器请求进行手动故障转移
// 那么向从服务器发送 PING 。
if (server.cluster->mf_end &&
    nodeIsMaster(myself) &&
    server.cluster->mf_slave == node &&
    node->link)
{
    clusterSendPing(node->link, CLUSTERMSG_TYPE_PING);
    continue;
}
/* Check only if we have an active ping for this instance. */
// 以下代码只在节点发送了 PING 命令的情况下执行
if (node->ping_sent == 0) continue;
/* Compute the delay of the PONG. Note that if we already received
 * the PONG, then node->ping_sent is zero, so can't reach this
 * code at all. */
// 计算等待 PONG 回复的时长
delay = now - node->ping_sent;
// 等待 PONG 回复的时长超过了限制值,将目标节点标记为 PFAIL (疑似下线)
if (delay > server.cluster_node_timeout) {
    /* Timeout reached. Set the node as possibly failing if it is
     * not already in this state. */
    if (!(node->flags & (REDIS_NODE_PFAIL|REDIS_NODE_FAIL))) {
        redisLog(REDIS_DEBUG,"*** NODE %.40s possibly failing",
            node->name);
        // 打开疑似下线标记
        node->flags |= REDIS_NODE_PFAIL;
        update_state = 1;
    }
}

由上可知, server.cluster_node_timeout 是判断节点状态过期及疑似下线的标准,所以对于不同网络状态和规模的集群,要视实际情况设定。

实际发送Gossip消息

以下是前方多次调用过的clusterSendPing()方法的源码,不难理解。

/* Send a PING or PONG packet to the specified node, making sure to add enough
 * gossip informations. */
// 向指定节点发送一条 MEET 、 PING 或者 PONG 消息
void clusterSendPing(clusterLink *link, int type) {
    unsigned char buf[sizeof(clusterMsg)];
    clusterMsg *hdr = (clusterMsg*) buf;
    int gossipcount = 0, totlen;
    /* freshnodes is the number of nodes we can still use to populate the
     * gossip section of the ping packet. Basically we start with the nodes
     * we have in memory minus two (ourself and the node we are sending the
     * message to). Every time we add a node we decrement the counter, so when
     * it will drop to <= zero we know there is no more gossip info we can
     * send. */
    // freshnodes 是用于发送 gossip 信息的计数器
    // 每次发送一条信息时,程序将 freshnodes 的值减一
    // 当 freshnodes 的数值小于等于 0 时,程序停止发送 gossip 信息
    // freshnodes 的数量是节点目前的 nodes 表中的节点数量减去 2 
    // 这里的 2 指两个节点,一个是 myself 节点(也即是发送信息的这个节点)
    // 另一个是接受 gossip 信息的节点
    int freshnodes = dictSize(server.cluster->nodes)-2;
 
    // 如果发送的信息是 PING ,那么更新最后一次发送 PING 命令的时间戳
    if (link->node && type == CLUSTERMSG_TYPE_PING)
        link->node->ping_sent = mstime();
 
    // 将当前节点的信息(比如名字、地址、端口号、负责处理的槽)记录到消息里面
    clusterBuildMessageHdr(hdr,type);
 
    /* Populate the gossip fields */
    // 从当前节点已知的节点中随机选出两个节点
    // 并通过这条消息捎带给目标节点,从而实现 gossip 协议
 
    // 每个节点有 freshnodes 次发送 gossip 信息的机会
    // 每次向目标节点发送 2 个被选中节点的 gossip 信息(gossipcount 计数)
    while(freshnodes > 0 && gossipcount < 3) {
        // 从 nodes 字典中随机选出一个节点(被选中节点)
        dictEntry *de = dictGetRandomKey(server.cluster->nodes);
        clusterNode *this = dictGetVal(de);
 
        clusterMsgDataGossip *gossip;
        int j;
 
        /* In the gossip section don't include:
         * 以下节点不能作为被选中节点:
         * 1) Myself.
         *    节点本身。
         * 2) Nodes in HANDSHAKE state.
         *    处于 HANDSHAKE 状态的节点。
         * 3) Nodes with the NOADDR flag set.
         *    带有 NOADDR 标识的节点
         * 4) Disconnected nodes if they don't have configured slots.
         *    因为不处理任何槽而被断开连接的节点 
         */
        if (this == myself ||
            this->flags & (REDIS_NODE_HANDSHAKE|REDIS_NODE_NOADDR) ||
            (this->link == NULL && this->numslots == 0))
        {
                freshnodes--; /* otherwise we may loop forever. */
                continue;
        }
 
        /* Check if we already added this node */
        // 检查被选中节点是否已经在 hdr->data.ping.gossip 数组里面
        // 如果是的话说明这个节点之前已经被选中了
        // 不要再选中它(否则就会出现重复)
        for (j = 0; j < gossipcount; j++) {
            if (memcmp(hdr->data.ping.gossip[j].nodename,this->name,
                    REDIS_CLUSTER_NAMELEN) == 0) break;
        }
        if (j != gossipcount) continue;
 
        /* Add it */
 
        // 这个被选中节点有效,计数器减一
        freshnodes--;
 
        // 指向 gossip 信息结构
        gossip = &(hdr->data.ping.gossip[gossipcount]);
 
        // 将被选中节点的名字记录到 gossip 信息
        memcpy(gossip->nodename,this->name,REDIS_CLUSTER_NAMELEN);
        // 将被选中节点的 PING 命令发送时间戳记录到 gossip 信息
        gossip->ping_sent = htonl(this->ping_sent);
        // 将被选中节点的 PING 命令回复的时间戳记录到 gossip 信息
        gossip->pong_received = htonl(this->pong_received);
        // 将被选中节点的 IP 记录到 gossip 信息
        memcpy(gossip->ip,this->ip,sizeof(this->ip));
        // 将被选中节点的端口号记录到 gossip 信息
        gossip->port = htons(this->port);
        // 将被选中节点的标识值记录到 gossip 信息
        gossip->flags = htons(this->flags);
 
        // 这个被选中节点有效,计数器增一
        gossipcount++;
    }
 
    // 计算信息长度
    totlen = sizeof(clusterMsg)-sizeof(union clusterMsgData);
    totlen += (sizeof(clusterMsgDataGossip)*gossipcount);
    // 将被选中节点的数量(gossip 信息中包含了多少个节点的信息)
    // 记录在 count 属性里面
    hdr->count = htons(gossipcount);
    // 将信息的长度记录到信息里面
    hdr->totlen = htonl(totlen);
 
    // 发送信息
    clusterSendMessage(link,buf,totlen);
}

The End

作者:zthinker

出处:https://zthinker.com/archives/%E6%BC%AB%E8%B0%88gossip%E5%8D%8F%E8%AE%AE%E4%B8%8E%E5%85%B6%E5%9C%A8rediscluster%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%AE%9E%E7%8E%B0



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2021-12-27  项目与数据管理    Tags:Vue   点击:(1)  评论:(0)  加入收藏
程序是如何被执行的&emsp;&emsp;程序是如何被执行的?许多开发者可能也没法回答这个问题,大多数人更注重的是如何编写程序,却不会太注意编写好的程序是如何被运行,这并不是一个好...【详细内容】
2021-12-23  IT学习日记    Tags:程序   点击:(9)  评论:(0)  加入收藏
阅读收获✔️1. 了解单点登录实现原理✔️2. 掌握快速使用xxl-sso接入单点登录功能一、早期的多系统登录解决方案 单系统登录解决方案的核心是cookie,cookie携带会话id在浏览器...【详细内容】
2021-12-23  程序yuan    Tags:单点登录(   点击:(8)  评论:(0)  加入收藏
下载Eclipse RCP IDE如果你电脑上还没有安装Eclipse,那么请到这里下载对应版本的软件进行安装。具体的安装步骤就不在这赘述了。创建第一个标准Eclipse RCP应用(总共分为六步)1...【详细内容】
2021-12-22  阿福ChrisYuan    Tags:RCP应用   点击:(7)  评论:(0)  加入收藏
今天想简单聊一聊 Token 的 Value Capture,就是币的价值问题。首先说明啊,这个话题包含的内容非常之光,Token 的经济学设计也可以包含诸多问题,所以几乎不可能把这个问题说的清...【详细内容】
2021-12-21  唐少华TSH    Tags:Token   点击:(9)  评论:(0)  加入收藏
实现效果:假如有10条数据,分组展示,默认在当前页面展示4个,点击换一批,从第5个开始继续展示,到最后一组,再重新返回到第一组 data() { return { qList: [], //处理后...【详细内容】
2021-12-17  Mason程    Tags:VUE   点击:(14)  评论:(0)  加入收藏
什么是性能调优?(what) 为什么需要性能调优?(why) 什么时候需要性能调优?(when) 什么地方需要性能调优?(where) 什么时候来进行性能调优?(who) 怎么样进行性能调优?(How) 硬件配...【详细内容】
2021-12-16  软件测试小p    Tags:性能调优   点击:(19)  评论:(0)  加入收藏
Tasker 是一款适用于 Android 设备的高级自动化应用,它可以通过脚本让重复性的操作自动运行,提高效率。 不知道从哪里听说的抖音 app 会导致 OLED 屏幕烧屏。于是就现学现卖,自...【详细内容】
2021-12-15  ITBang    Tags:抖音防烧屏   点击:(23)  评论:(0)  加入收藏
11 月 23 日,Rust Moderation Team(审核团队)在 GitHub 上发布了辞职公告,即刻生效。根据公告,审核团队集体辞职是为了抗议 Rust 核心团队(Core team)在执行社区行为准则和标准上...【详细内容】
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一个项目的大部分API,测试用例在参数和参数值等信息会有很多相似的地方。我们可以复制API,复制用例来快速生成,然后做细微调整既可以满足我们的测试需求1.复制API:在菜单发布单...【详细内容】
2021-12-14  AutoMeter    Tags:AutoMeter   点击:(20)  评论:(0)  加入收藏
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