大数据系列 | Kafka架构分析及应用

大数据系列 | Kafka架构分析及应用

  • 1. Kafka原理分析
  • 2. Kafka架构分析
  • 3. Kafka的应用
    • 3.1. 安装Zookeeper集群
    • 3.2. 安装Kafka集群
    • 3.3. 生产者和消费者使用
      • 3.3.1. 生产者使用
      • 3.3.1. 消费者使用
  • 4. Kafka Controller控制器

1. Kafka原理分析

   Kafka是一个高吞吐量、 持久性的分布式发布/订阅消息系统。 其有以下特点。
   ● 高吞吐量:可以满足每秒百万级别消息的生产和消费。
   ● 持久性:有一套完善的消息存储机制, 可以确保数据高效、 安全地持久化。
   ● 分布式:基于分布式架构, 安全, 稳定

Kafka 的数据是存储在磁盘中的, 为什么可以满足每秒百万级别消息的生产和消费? 主要是因为 Kafka 用到了磁盘顺序,所以其读写速度超过内存随机(往硬盘的)读写速度。

   Kafka主要应用在实时数据计算领域。 利用Flume实时采集日志文件中的新增数据, 然后将其存储到Kafka中, 最后在Kafka 后对接实时计算程序。 这其实是一个典型的实时数据计算流程。

2. Kafka架构分析

   Kafka 中包含 Broker、Topic、Partition、Message、Producer和Consumer等组件
在这里插入图片描述

   ● Broker: 消息的代理。 Kafka 集群中的节点(机器) 被称为 Broker。
   ● Topic: 主题。 这是一个逻辑概念, 负责存储 Kafka 中的数据, 相同类型的数据一般会存储到同一个 Topic 中。 可以把 Topic 认为是数据库中的表。
   ● Partition: Topic 物理上的分组。 1 个 Topic 在 Broker 中被分为 1 个或者多个 Partition。分区是在创建 Topic 时指定的, 每个 Topic 都是有分区的, 至少 1 个。 Kafka 中的数据实际上存储在 Partition 中。
   ● Message: 消息, 是数据通信的基本单位。 每个消息都属于 1 个 Partition。
   ● Producer: 消息和数据的生产者, 向 Kafka 的 Topic 生产数据。
   ● Consumer: 消息和数据的消费者, 从 Kafka 的 Topic 消费数据。

   Zookeeper 并不属于 Kafka 的组件, 但是 Kafka 可以根据需求选择依赖 Zookeeper。自Kafka 2.8版本开始,它“抛弃”了Zookeeper,引入了KIP-500架构升级,使用Raft协议实现去中心化。在新的架构中,每个Controller节点都保存所有元数据,通过KRaft协议保证副本的一致性,从而解决了Zookeeper带来的复杂度增加、必须具备Zookeeper运维能力、Controller故障处理麻烦、分区瓶颈等问题8。因此,Kafka并不再是必须依赖Zookeeper。

3. Kafka的应用

3.1. 安装Zookeeper集群

   官方地址:https://downloads.apache.org/zookeeper/
在这里插入图片描述
   选择xx-bin.tar.gz结尾的软件包

root@Agent1:~# cat /etc/hosts
127.0.0.1 localhost
127.0.1.1 zabbix-server# The following lines are desirable for IPv6 capable hosts
::1     ip6-localhost ip6-loopback
fe00::0 ip6-localnet
ff00::0 ip6-mcastprefix
ff02::1 ip6-allnodes
ff02::2 ip6-allrouters192.168.77.252 Agent1
192.168.77.253 Agent2
192.168.77.254 Agent3

   zookeeper1安装:

root@Agent1:~# tar xf /opt/apache-zookeeper-3.8.4-bin.tar.gz -C /root
root@Agent1:~# cd apache-zookeeper-3.8.4-bin/conf/
root@Agent1:~/apache-zookeeper-3.8.4-bin/conf# cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

   修改Zookeeper的配置文件:

root@Agent1:~/apache-zookeeper-3.8.4/conf# vim zoo.cfg
dataDir=/root/apache-zookeeper-3.8.4-bin/data
server.0=Agent1:2888:3888
server.1=Agent2:2888:3888
server.2=Agent3:2888:3888

   server.x,server后面的编号需要和kafka配置文件中的broker.id对应
   2888表示Flower跟Leader的通信端口,简称服务端内部通信的端口,默认是2888。3888表示是选举端口,默认是3888
   clientPort是客户端连接的接口,客户端连接zookeeper服务器的端口,zookeeper会监听这个端口,接收客户端的请求访问。默认是2181
   在Zookeeper中创建data目录以保存 myid 文件:

root@Agent1:~/apache-zookeeper-3.8.4-bin# pwd
/root/apache-zookeeper-3.8.4-bin
root@Agent1:~/apache-zookeeper-3.8.4-bin# mkdir data
root@Agent1:~/apache-zookeeper-3.8.4-bin# echo 0 > ./data/myid

   zookeeper2安装:

root@Agent2:~# tar xf /opt/apache-zookeeper-3.8.4-bin.tar.gz -C /root
root@Agent2:~# cd apache-zookeeper-3.8.4-bin/
root@Agent2:~/apache-zookeeper-3.8.4-bin# mkdir data

   zookeeper3安装:

root@Agent3:~# tar xf /opt/apache-zookeeper-3.8.4-bin.tar.gz -C /root
root@Agent3:~# cd apache-zookeeper-3.8.4-bin/
root@Agent3:~/apache-zookeeper-3.8.4-bin# mkdir data

   把Agent1节点上修改好配置的 Zookeeper 安装包复制到另外两台机器中:

root@Agent1:~/apache-zookeeper-3.8.4-bin# scp conf/zoo.cfg 192.168.77.253:/root/apache-zookeeper-3.8.4-bin/conf
root@Agent1:~/apache-zookeeper-3.8.4-bin# scp conf/zoo.cfg 192.168.77.254:/root/apache-zookeeper-3.8.4-bin/confroot@Agent1:~/apache-zookeeper-3.8.4-bin# scp data/myid  192.168.77.253:/root/apache-zookeeper-3.8.4-bin/data
root@Agent1:~/apache-zookeeper-3.8.4-bin# scp data/myid  192.168.77.254:/root/apache-zookeeper-3.8.4-bin/data

   修改Agent2和Agent3上Zookeeper中myid文件的内容:

root@Agent2:~/apache-zookeeper-3.8.4-bin# cat data/myid
1
root@Agent3:~/apache-zookeeper-3.8.4-bin# cat data/myid
2

   启动zookeeper集群:

./bin/zkServer.sh start-foreground :表示在前台启动

root@Agent1:~/apache-zookeeper-3.8.4-bin# pwd
/root/apache-zookeeper-3.8.4-binroot@Agent1:~/apache-zookeeper-3.8.4-bin# ./bin/zkServer.sh start
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /root/apache-zookeeper-3.8.4-bin/bin/../conf/zoo.cfg
Starting zookeeper ... STARTED
root@Agent2:~/apache-zookeeper-3.8.4-bin# ./bin/zkServer.sh start
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /root/apache-zookeeper-3.8.4-bin/bin/../conf/zoo.cfg
Starting zookeeper ... STARTED
root@Agent3:~/apache-zookeeper-3.8.4-bin# ./bin/zkServer.sh start
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /root/apache-zookeeper-3.8.4-bin/bin/../conf/zoo.cfg
Starting zookeeper ... STARTED

   验证Zookeeper 集群运行状态:
   分别在Agent1、Agent2和Agent3上执行jps命令, 以验证是否有QuorumPeerMain进程。 如果都有则说明Zookeeper集群启动成功了, 否则需要到对应机器中Zookeeper的logs目录下查看tail -f -n 200 /root/apache-zookeeper-3.8.4-bin/logs/zookeeper*-*.out日志文件中的报错信息。

root@Agent1:~# jps
159674 Jps
159628 QuorumPeerMain

   zookeeper leader角色主机会开启288838882181三个端口,其余follower节点只有38882181两个端口

root@Agent3:~/apache-zookeeper-3.8.4-bin# ./bin/zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /root/apache-zookeeper-3.8.4-bin/bin/../conf/zoo.cfg
Client port found: 2181. Client address: localhost. Client SSL: false.
Mode: leaderroot@Agent3:~/apache-zookeeper-3.8.4-bin# ss -tnlp
State      Recv-Q     Send-Q         Local Address:Port          Peer Address:Port    Process
LISTEN     0          50                         *:3888                     *:*        users:(("java",pid=177883,fd=65))
LISTEN     0          50                         *:2181                     *:*        users:(("java",pid=177883,fd=53))
LISTEN     0          50                         *:2888                     *:*        users:(("java",pid=177883,fd=67))

3.2. 安装Kafka集群

   官方地址:https://kafka.apache.org/downloads

   kafka1安装:

root@Agent1:~# tar xf /opt/kafka_2.13-3.7.0.tgz -C /root
root@Agent1:~# cd kafka_2.13-3.7.0/config/
root@Agent1:~/kafka_2.13-3.7.0/config# vim server.properties

   修改Kafka的配置文件:
   主要修改server.properties配置文件中的broker.idlog.dirszookeeper.connect参数

broker.id=0
log.dirs=/data/kafka-logs
#zookeeper.connect=localhost:2181
zookeeper.connect=Agent1:2181,Agent2:2181,Agent2:2181root@Agent1:~# mkdir -p /data/kafka-logs

   ● broker.id:Kafka集群中Broker的编号, 默认是从0开始的, 所以Agent1主机中的broker.id 值为 0。
   ● log.dirs: Kafka 中的数据存储目录。 建议指定到存储空间比较大的磁盘中, 因为在实际工作中 Kafka 中会存储很多数据。
   ● zookeeper.connect: Zookeeper 集群的地址, 多个地址之间使用逗号分隔。

root@Agent1:~/kafka_2.13-3.7.0# bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties
root@Agent1:~/kafka_2.13-3.7.0# jps
160227 Jps
159628 QuorumPeerMain
160141 Kafka

   同样的方式安装Agent2和Agent3主机,并修改broker.id参数的值

   kafka2安装:

root@Agent2:~/kafka_2.13-3.7.0/config# vim server.properties
broker.id=1
log.dirs=/data/kafka-logs
zookeeper.connect=Agent1:2181,Agent2:2181,Agent2:2181
root@Agent2:~/kafka_2.13-3.7.0# bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties
root@Agent2:~/kafka_2.13-3.7.0# jps
154018 Kafka
153505 QuorumPeerMain
154070 Jps

   kafka3安装:

root@Agent3:~/kafka_2.13-3.7.0/config# vim server.properties
broker.id=2
log.dirs=/data/kafka-logs
zookeeper.connect=Agent1:2181,Agent2:2181,Agent2:2181
root@Agent3:~/kafka_2.13-3.7.0# bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties
root@Agent3:~/kafka_2.13-3.7.0# jps
162163 Jps
162116 Kafka
161589 QuorumPeerMain

   启动Kafka集群:

root@Agent1:~/kafka_2.13-3.7.0# bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties
root@Agent2:~/kafka_2.13-3.7.0# bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties
root@Agent3:~/kafka_2.13-3.7.0# bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties

   验证Kafka集群的运行状态:
   分别在Agent1、 Agent2和Agent3上执行jps命令验证是否有Kafka进程, 如果都有则说明Kafka集群启动成功了, 否则需要到对应的机器上查看 Kafka 的日志信息

root@Agent1:~/kafka_2.13-3.7.0# jps
924314 Jps
507311 QuorumPeerMain
160799 Kafka
169837 Application

3.3. 生产者和消费者使用

3.3.1. 生产者使用

   创建Topic:
   在安装好Kafka集群之后, 还需要先在Kafka中创建Topic, 之后就可以基于 Kafka 生产和消费数据了。

root@Agent3:~/kafka_2.13-3.7.0# bin/kafka-topics.sh --create --topic hello --partitions 5 --replication-factor 2 --bootstrap-server localhost:9092
Created topic hello.

   ● --create: 创建 Topic。
   ● --zookeeper: 指定Kafka集群使用的Zookeeper集群地址, 指定1个或者多个都可以, 多个用逗号分隔。
   ● --partitions: 指定Topic中的分区数量。
   ● --replication-factor: 指定Topic中分区的副本因子, 这个参数的值需要小于或等于Kafka集群中Broker的数量。
   ● --topic: 指定Topic的名称

root@Agent3:~/kafka_2.13-3.7.0# bin/kafka-topics.sh --describe --topic hello --bootstrap-server localhost:9092
Topic: hello    TopicId: wvzIUg03RN6FMc9iA4-QNw PartitionCount: 5       ReplicationFactor: 2    Configs:Topic: hello    Partition: 0    Leader: 0       Replicas: 0,1   Isr: 0,1Topic: hello    Partition: 1    Leader: 2       Replicas: 2,0   Isr: 2,0Topic: hello    Partition: 2    Leader: 1       Replicas: 1,2   Isr: 1,2Topic: hello    Partition: 3    Leader: 0       Replicas: 0,2   Isr: 0,2Topic: hello    Partition: 4    Leader: 2       Replicas: 2,1   Isr: 2,1

   启动基于控制台的生产者并向指定 Topic 中生产数据:
   Kafka 默认提供了基于控制台的生产者 , 直接使用Kafka的bin目录下的kafka-console-producer.sh 即可, 方便测试
   启动基于控制台的生产者之后, 生产测试数据: hehe

root@Agent3:~/kafka_2.13-3.7.0# bin/kafka-console-producer.sh --topic hello --bootstrap-server localhost:9092
>hehe
>

   ● broker-list: 指定Kafka集群的地址, 指定1个或者多个都可以, 指定多个时用逗号隔开。
   ● topic: 指定要生产数据的Topic名称

3.3.1. 消费者使用

   kafka默认提供了基于控制台的消费者, 直接使用Kafka 的 bin目录下的kafka-consoleconsumer.sh即可, 方便测试。

root@Agent1:~# cd kafka_2.13-3.7.0/
root@Agent1:~/kafka_2.13-3.7.0# bin/kafka-console-consumer.sh --topic hello --from-beginning --bootstrap-server localhost:9092
hehe

   ● bootstrap-server: 指定Kafka集群的地址, 指定1个或者多个都可以, 指定多个时用逗号分隔。
   ● topic: 指定要消费数据的Topic名称
   ● --from-beginning:Kafka消费者默认是消费最新生产的数据, 如果想消费之前生产的数据, 则需要添加参数–from-beginning, 表示从头消费。

   Kafka的生产者和消费者也可以使用Java代码来实现。 不过在实际工作中并不会经常这么用, 因为和 Kafka 经常对接使用的技术框架(例如 Flume) 已经内置了对应的消费者和生产者代码, 在使用时只需要进行简单的配置即可。
   kafka和zookeeper对接成功之后,可以在zookeeper中查看kafka的信息:

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 5] ls /brokers
[ids, seqid, topics][zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls /brokers/ids
[0, 1, 2][zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] get /brokers/ids/0
{"features":{},"listener_security_protocol_map":{"PLAINTEXT":"PLAINTEXT"},"endpoints":["PLAINTEXT://Agent1:9092"],"jmx_port":-1,"port":9092,"host":"Agent1","version":5,"timestamp":"1711374513109"}

4. Kafka Controller控制器

   kafka控制器的作用是在Zookeeper的帮助下管理和协调整个Kafka集群,任意一台Broker可以成为Controller,但是只有一台会Controller
   leader和控制器可以不是同一台机器。ZooKeeper集群中会有一个选举过程来决定哪台服务器作为Leader,这个选举是基于ZooKeeper的内部机制进行的。一旦选举完成,Leader就负责处理所有的客户端请求,并确保集群中的其他服务器(被称为Follower)与它保持同步。
   控制器负责维护集群的元数据信息,处理客户端的创建、删除节点等操作,并将这些操作同步到其他服务器上。因此,控制器和Leader虽然有所区别,但在实践中,控制器通常是Leader,因为Leader负责处理所有客户端请求。但理论上,它们可以在不同的服务器上。

   控制器的选取:
   Broker启动时,会尝试创建ZK中 /controller znode,第一个创建/controller的Broker会是Controller

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] get /controller
{"version":2,"brokerid":1,"timestamp":"1711374505881","kraftControllerEpoch":-1}

   控制器的功能:

   ● topic管理:当使用kafka-topics脚本时,后台工作通过 controller 完成
   ● 分区重分配:对已有 topic 分区进行细粒度的分配
   ● Preferred Leader 选举:Kafka为了避免部分Broker负载过重而提供的一种换Leader的方案
   ● 集群成员管理(新增 Broker、Broker 主动关闭、Broker 宕机):自动检测 Broker、controller 通过 watch 机制检查 ZK 的 /brokers/ids 子节点数量变更
   ● 数据服务:controller向其他Broker提供数据服务、controller上保存了最全的集群元数据
在这里插入图片描述

   控制器故障转移Failover:
   Controller存在单点
   故障转移:当运行中的Controller突然宕机,Kafka能够快速感知,并立即启用备用Controller代替之前失败的Controller,这个过程称为 Failover
在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/300133.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

宏的使用(C语言详解)

在写一个代码生成可执行文件的过程需要经过编译和链接&#xff0c;编译又要经过三部&#xff1a;预处理&#xff0c;编译&#xff0c;汇编。 #define定义的变量和宏就是在预处理阶段会处理的。 一个简单的宏定义&#xff1a; #include<stdio.h>; #define Max(a,b) a>…

CTF之GET和POST

学过php都知道就一个简单传参&#xff0c;构造payload:?whatflag得到 flag{3121064b1e9e27280f9f709144222429} 下面是POST那题 使用firefox浏览器的插件Hackbar勾选POST传入whatflag flag{828a91acc006990d74b0cb0c2f62b8d8}

Web APIs简介 Dom

JS的组成 API API 是一些预先定义的函数&#xff0c;目的是提供应用程序与开发人员基于软件或硬件得以访问一组例程的能力&#xff0c;而又无需访问源码&#xff0c;或理解内部工作机制的细节 简单理解&#xff1a;API是给程序员提供的一种工具&#xff0c;以便能更轻松的实现…

【白菜基础】初识蛋白质组学

这篇文章写得很详细&#xff0c;可以仔细阅读&#xff1a;干货&#xff01;5000字基于质谱的蛋白质组详细总结|蛋白质组 1. 蛋白质组学的概念 蛋白质组&#xff08;Proteome&#xff09;&#xff1a;一个细胞或组织由整个基因组表达的全部蛋白质。 蛋白质组学&#xff08;Pr…

Longan Pi 3H简约外壳分享

Longan Pi 3H简约外壳分享 因为购买了Longan Pi 3H&#xff0c;它用的是H618&#xff0c;我记得香橙派zero2w 也是这个芯片&#xff0c;不过我很喜欢sipeed的这个风格&#xff0c;特别好看&#xff0c;而且该有的都有&#xff0c;不说废话了&#xff0c;直接上图片和文件 链接…

redis群集有三种模式

目录 redis群集有三种模式 redis群集有三种模式 分别是主从同步/复制、哨兵模式、Cluster ●主从复制&#xff1a;主从复制是高可用Redis的基础&#xff0c;哨兵和集群都是在主从复制基础上实现高可用的。主从复制主要实现了数据的多机备份&#xff0c;以及对于读操作的负载均…

微信小程序使用icon图标

原因&#xff1a; 微信小程序使用fontawesome库使用icon图标&#xff0c;网上有很多教程&#xff0c;按照网上说法制作&#xff0c;引入到微信小程序中&#xff0c;但是验证成功&#xff0c;只能使用部分图标&#xff0c;结果不尽如人意。后面使用阿里巴巴开源iconfont来使用ic…

Git入门实战教程之创建版本库

一、Git简介 Git是一个分布式版本控制系&#xff0c;分层结构如下&#xff1a; Git分为四层&#xff1a; 1、工作目录 当前正在工作的项目的实际文件目录&#xff0c;我们执行命令git init时所在的地方&#xff0c;也就是我们执行一切文件操作的地方。 2、暂存区 暂存区是…

拾光坞N3 ARM 虚拟主机 i茅台项目

拾光坞N3 在Dcoker部署i茅台案例 OS&#xff1a;Ubuntu 22.04.1 LTS aarch64 cpu&#xff1a;RK3566 ram&#xff1a;2G 部署流程——》mysql——》java8——》redis——》nginx mysql # 依赖 apt update apt install -y net-tools apt install -y libaio* # 下载mysql wg…

分享10个免费高可用的GPT3.5和4.0网站并做功能测试【第一个】

1.介绍 网址&#xff1a;直接点&#xff1a;aicnn 或者 www.aicnn.cn 基于ChatGPT可以实现智能聊天、绘画生成、高清文本转语音、论文润色等多种功能&#xff0c;基于sd和mj实现的绘画功能&#xff0c;下面是功能测试&#xff1a; 博主从 1.GPT3.5是否完全免费/是否限制频率、…

【前沿模型解析】潜在扩散模 1 | LDM第一阶段-感知图像压缩总览

文章目录 0 开始~1 感知压缩的目的2 自回归编码器-解码器生成模型一览2.1 AE 自编码器2.2 VAE 变分自编码器2.3 VQ-VAE2.4 VQ-GAN 3 代码部分讲解总览 0 开始~ 从今天起呢&#xff0c;我们会剖析LDM&#xff08;潜在扩散模型&#xff09; 从去年开始&#xff0c;大量的生成模…

国内ChatGPT大数据模型

在中国&#xff0c;随着人工智能技术的迅猛发展&#xff0c;多个科技公司和研究机构已经开发出了与OpenAI的ChatGPT类似的大型语言模型。这些模型通常基于深度学习技术&#xff0c;尤其是Transformer架构&#xff0c;它们在大量的文本数据上进行训练&#xff0c;以理解和生成自…

Thinkphp5萤火商城B2C小程序源码

源码介绍 Thinkphp5萤火商城B2C小程序源码&#xff0c;是一款开源的电商系统&#xff0c;为中小企业提供最佳的新零售解决方案。采用稳定的MVC框架开发&#xff0c;执行效率、扩展性、稳定性值得信赖。 环境要求 Nginx/Apache/IIS PHP5.4 MySQL5.1 建议使用环境&#xff…

APP渗透总结

APP渗透测试和Web渗透测试本质上没有区别。目前APP应用主要分为Android和IOS&#xff0c;但是由于苹果的IOS操作系统不开源&#xff0c;所以一般对IOS系统进行渗透和反编译会比较困难&#xff0c;所以一般对APP系统进行渗透测试都是对Android进行测试。 目录 安装安卓模拟器抓…

C语言解决汉诺塔问题

背景 首先带大家了解一下汉诺塔问题 汉诺塔是一个典型的函数递归问题&#xff0c;汉诺塔描述了这样的场景&#xff0c;有三个柱子&#xff0c;A,B,C&#xff0c;A柱为起始柱&#xff0c;在A柱上面有若干大小不同的盘子&#xff0c;最下面的最大&#xff0c;最上面的最小&#x…

基于Spring Boot的职称评审管理系统

基于Spring Boot的职称评审管理系统 开发语言&#xff1a;Java框架&#xff1a;springbootJDK版本&#xff1a;JDK1.8数据库工具&#xff1a;Navicat11开发软件&#xff1a;eclipse/myeclipse/idea 部分系统展示 前台首页界面 用户注册登录界面 管理员登录界面 个人中心界面…

学习大数据之JDBC(使用JAVA语句进行SQL操作)(3)

文章目录 DBUtils工具包准备工作DBUtils的介绍QueryRunner空参的QueryRunner的介绍以及使用有参QueryRunner的介绍以及使用 ResultSetHandler结果集BeanHandler<T>BeanListHandler<T>ScalarHanderColumnListHander 事务事务事务_转账分析图实现转账&#xff08;不加…

搜索与图论——拓扑排序

有向图的拓扑排序就是图的宽度优先遍历的一个应用 有向无环图一定存在拓扑序列&#xff08;有向无环图又被称为拓扑图&#xff09;&#xff0c;有向有环图一定不存在拓扑序列。无向图没有拓扑序列。 拓扑序列&#xff1a;将一个图排成拓扑序后&#xff0c;所有的边都是从前指…

Redis的高可用(主从复制、哨兵模式、集群)的概述及部署

目录 一、Redis主从复制 1、Redis的主从复制的概念 2、Redis主从复制的作用 ①数据冗余&#xff1a; ②故障恢复&#xff1a; ③负载均衡&#xff1a; ④高可用基石&#xff1a; 3、Redis主从复制的流程 4、Redis主从复制的搭建 4.1、配置环境以及安装包 4.2所有主机…

智慧InSAR专题———模拟数据实现现实场景异常形变点识别(论文解读)

文章目录 &#xff08;近期想静下心回顾近期看的佳作&#xff0c;会写一下自己的总结&#xff0c;大家如果对此系列感兴趣&#xff0c;每周踢一下我&#xff0c;周更&#xff0c;持续更新&#xff09;0 前言1 Automated deformation detection and interpretation using InSAR …