分布式系统Failover测试框架的实现
摘要
Failover是指系统处理故障并恢复的过程，目前大多数分布式系统都实现了自动Failover的机制，即使发生局部失败也能继续提供服务。Failover测试则是通过主动注入错误，模拟出各种软硬件故障，以此检验在失败和恢复时系统的健壮性。
我们内部的分布式系统已经部署在上千台普通服务器上，软硬件故障时有发生，进行Failover测试成了系统开发的必备环节。传统的测试方法需要人工参与，自动化程度低，我们亟需一个高效的Failover测试框架确保系统满足高可用的需求。于是我们实现了一个针对分布式系统的Failover测试框架，这个框架有错误注入功能，同时能够对系统进行数据验证，还有Web页面展示等功能。
本论文将会介绍这个分布式系统Failover测试框架的需求分析，讲述我们实现此测试框架的开发动机和调研成果；然后详细介绍这个测试系统的实现原理，了
2022-05-19 17:37:37
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曾经读书时撰写的关于2006年之前各种分布式文件系统的概述，最近忽然翻出来了，决定分享一下。现在火爆的Hadoop和S3等存储系统也都是从这些前辈系统们演化过来的。
2022-05-19 16:23:46
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滑动窗口算法的分布式窗口限速的Golang实现。
安装$ go get -u github.com/RussellLuo/slidingwindow设计slidewindow是t slidewindowow的一种实现，Golang是滑动窗口算法的一种实现，用于分布式速率限制。
安装$ go get -u github.com/RussellLuo/slidingwindow设计slidewindow是Kong使用的可伸缩速率限制算法的实现。
假设我们有一个限制器，该限制器每分钟允许100个事件，现在时间到了“ 75s”点，则内部窗口将如下所示：在这种情况下，该限制器在当前窗口期间允许了12个事件，
2022-05-19 15:24:34
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zabbix_v2
《Zabbix企业级分布式监控系统第2版》随书代码
2022-05-19 13:33:40
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1. 在seata 1.4.2 分布式事务AT模式示例的基础上增加TCC模式；
2. 目前采用的是AT模式和TCC模式混合使用的方式；
3. Account模块采用了TCC模式，整合业务代码；
4. Product模块采用了TCC模式，未整合业务代码；
5. Order模块继续采用AT模式；
6. 该示例主要用作技术调研和实验，业务应用还需要结合业务场景进行规划、设计和开发。
2022-05-19 12:53:27
66KB
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人工智能-机器学习-模块化自重构机器人自动对接及分布式协调控制研究.pdf
2022-05-19 10:07:17
3.35MB
Developer Notes
开发者笔记
:hundred_points: 汇聚，分布式、缓存、JVM、设计模式、数据库、算法、区块链、大数据、操作系统、黑客、DevOps、面试题
:fire: 、:fire: 、:collision:
为什么要做这个库。现在好多人都把技术文章放微信公众号，各种自媒体上面，看完了，下次就找不到了，就算你收藏起来了也无法搜索，根本无法复习，查找。这里可以借助 docsify search 和 Github search 不仅可以搜索标题，还可以搜索内容。也有完整的目录可以系统的回顾一些关键知识点。欢迎PR。
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提高阅读体验
Table of Contents
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Artificial-Intelligence
AI
RoadMap
AI工程师成长
编程语言
Python
Scala/Java
C/C++/Rust
2022-05-19 01:13:55
8.24MB
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研究微电网
该存储库包含为科罗拉多州丹佛大学的Park博士的微电网研究编写的代码。 目的是实现一个JADE代理，该代理从电网控制/监视设备的分布式系统接收近实时数据。 它应将数据存储在SQL中并将其发送到映射整个系统的GUI。
我将其作为事件驱动的图形数据来解决。 功率控制/监视网络以图形表示。 数据被其他代理“推送”到该存储库中实现的“数据代理”。
每个数据结构都在“ abs”包中抽象化，因此理论上可以出于完全不同的目的重用该代码。 参见Graph和MicrogridGraph 。
贡献者
通过类文档中的@author注释为该存储库中的每个类分配一个“主要”作者。 该主要作者的名字和姓氏应首先在课程文档中列出。 主要作者应该是有关课程的“要问的人”。 如果您对课程有疑问，请联系该人。 其他贡献者应在作者列表中稍后列出。 贡献者应将联系信息留在自述文件中，以便将来的贡献者可以找到它。
2022-05-18 21:14:15
48.47MB
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【课程目标】
你将快速掌握SpringCloud的研发和Redis5 cluster的一键启动，实战派
适用人群
速成类研发体系：适合零基础的同学或者对SpringCloud微服务想快速掌握的同学，非理论派
【适用人群】
1. 零基础到快速上手研发，而非理论/原理性讲解；告别繁琐的原理,直接上手的手把手整合实战课；
2. 适合零基础的同学或者对SpringCloud微服务想快速掌握的同学,有SpringCloud经验的同学不适用本课；
3. 本课都是从商业项目中剥离出来的例子，都是一线的技术企业级的技术,也是目前最流行的技术。
【运行展示】
2022-05-18 18:02:17
41.68MB
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前言
目前主要的一些 APM 工具有: Cat、Zipkin、Pinpoint、SkyWalking；Apache SkyWalking 是观察性分析平台和应用性能管理系统。提供分布式追踪、服务网格遥测分析、度量聚合和可视化一体化解决方案。
具体请参考
funtl.com
SkyWalking 服务端配置
1、基于 Docker 安装 ElasticSearch
Docker及Docker-Compose安装
Centos7(Ubuntu18.04)安装Docker
创建目录
mkdir -p /usr/local/docker/skywalking
docker-compose.yml
v
2022-05-18 13:51:07
571KB
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