Xmemcached failure stand by

Xmemcached 1.3 版本引入了failure模式和standby node概念,旨在解决节点短暂不可用时的新旧数据一致性问题。failure模式下,节点故障时请求直接失败,避免数据不一致;standby node可在主节点故障时接管请求。

Xmemcached stand by  

2011-08-01 18:02:49|  分类: 缓存 |  标签: |字号 订阅

Xmemcached在元旦左右准备发1.3这个版本,这个版本新增加的一个关键特性就是所谓的failure模式。关于这个,可以看下memcached官方文档的解释
 《Failure,or Failover》。

 展开来说,在某个memcached节点挂掉或者由于其他故障连接断开的时候,大部分客户端的默认策略都是failover的,也就是会查找下一个可用的memcached节点继续使用,挂掉或者连接不上的节点的数据会转移到其他节点上,路由的策略可以是Round Robin,也可以是一致性哈希。这样的模式在节点意外故障挂掉的情况下运行的很好,但是memached节点也完全可能因为一个意外的事故而短暂挂掉,比如你不小心弄掉了网线又马上接上去,比如机房交换机突然停电又立即恢复了,假设在故障前,用户A正要更新数据到节点A,节点A意外断开,那么这些数据就更新到下一个有效节点B,但是节点A又马上恢复,这时候用户又从节点A去读数据,读到却是更新前的老数据了(新数据更新到B节点去了),这种情况对用户来说就非常困惑,你告诉我更新成功,但是看到却还是更新前的数据。

 怎么解决呢?一个简单的方案就是所谓failure模式,当某个节点挂掉的时候,不会从节点列表移除,请求也不会转移到下一个有效节点,而是直接将请求置为失败,就刚才的场景来说,在用户更新数据到节点A的时候,节点A意外断开,那么用户的这次更新请求不会转移到节点B,而是直接告诉用户更新失败,用户再次查询数据则绕过节点A直接查询后端存储。这种模式很适合这种节点短暂不可用的状况,请求会穿透缓存到后端,但是避免了新旧数据的问题。
 Xmemcached 1.3将支持failure模式,只要你设置下failureMode为true即可,简单示例:

XMemcachedClientBuilderbuilder =
// 设置使用failure模式
builder.setFailureMode( true );
在此模式下,某个节点挂掉的情况下,往这个节点的请求都将直接抛出MemcachedException的异常。

 不仅如此, xmemcached 1.3还将引入standby node的概念,你可以设置某个memached节点的 备份节点,当这个节点挂掉的时候会将请求转发给这个 备份节点,不会简单地抛出异常,也不会转发给其他节点。要使用standby node,必须首先设置使用failure mode,一个例子:

XMemcachedClientBuilderbuilder = new XMemcachedClientBuilder(AddrUtil
.getAddressMap(
" 192.168.1.99:11211,192.168.1.100:11211192.168.1.101:11211,192.168.1.102:11211 " ));
builder.setFailureMode(
true );

 可以看到,新的服务器字符串格式变化为host:port,host:port host:port,host:port的格式,以空格隔开的是两个节点组成的一个分组,以逗号隔开的是主节点和 备份节点,以上面的例子来说,我们设置客户端使用的节点是192.168.1.99和192.168.1.101,其中99对应的 备份节点是100,而101的 备份节点是102。并且我们需要设置使用failure mode为true。
 
 Failure mode加上standby节点可以比较好的解决新旧数据的问题,并且也可以防止请求穿透缓存到DB,但是主备两个节点之间的数据同步, xmemcached不准备帮你做,我的建议是可以使用repcached这个patch做复制。
 有的朋友可能希望,在使用 备份节点之前先flush掉 备份节点的数据,防止使用到老的数据,请求还是可以穿透缓存去DB查找,并存储到 备份节点,我仔细考虑了这个方案,衡量之下还是不准备做自动flush,主要是并发上很难处理,并且flush数据这个事情可以手工来搞,根据我的经验,做的太透明太自动不一定是好事。你可以在主节点恢复之后,手工flush下 备份节点的数据。


 目前, xmemcached 1.3已经整装待发,对这些特性有兴趣的朋友可以先从svn下载源码尝鲜,有任何改进的建议请发邮件给我。我的邮件地址在博客的右上角。
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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