Eureka 比 zookeeper 更适合服务注册中心

本文深入探讨了Eureka与Zookeeper作为服务注册中心的特点与区别。Eureka采用AP系统,即使部分节点故障也能保持服务可用性,但可能牺牲最新信息的一致性。Zookeeper为CP系统,在选举leader期间可能导致服务注册瘫痪。文章还讨论了两者在健康检查、容灾策略及云部署环境下的表现。
  1. 注册中心是 CP 还是 AP 系统     Eureka作为AP更适合服务注册中心;当master节点因为网络故障与其他节点失去联系时,剩余节点会重新进行leader选举。问题在于,选举leader的时间太长,30 ~ 120s, 且选举期间整个zk集群都是不可用的,这就导致在选举期间注册服务瘫痪;    Eureka  如果有节点挂掉, 剩余的节点依然可以提供注册和查询服务。而Eureka的客户端在向某个Eureka注册或如果发现连接失败,则会自动切换至其它节点,只要有一台Eureka还在,就能保证注册服务可用(保证可用性),只不过查到的信息可能不是最新的(不保证强一致性)。除此之外,Eureka还有一种自我保护机制,如果在15分钟内超过85%的节点都没有正常的心跳,那么Eureka就认为客户端与注册中心出现了网络故障,此时会出现以下几种情况: 
    1. Eureka不再从注册列表中移除因为长时间没收到心跳而应该过期的服务 
    2. Eureka仍然能够接受新服务的注册和查询请求,但是不会被同步到其它节点上(即保证当前节点依然可用) 
    3. 当网络稳定时,当前实例新的注册信息会被同步到其它节点中

  2. 当下,云部署服务越来越流行,出现网络分隔的情况变多(不同子网的网络互相不通信);但是Eureka可以在自己独自子网继续提供服务

  3. 注册中心不能因为自身的任何原因破坏服务之间本身的可连通性,这是注册中心设计应该遵循的铁律

  4. 当数据中心服务规模超过一定数量 (服务规模=F{服务pub数,服务sub数}),作为注册中心的 ZooKeeper 很快就会像下图的驴子一样不堪重负

  5. 注册中心需要持久存储和事务日志     服务调用并不关注注册中心的本身节点的变化情况;只想关注提供服务的节点的一些元数据(比如中心标识、路由等)

  6. 健康检查,并不只是tcp链接的互通检查,真正关注的是服务的有效性

  7. 注册中心的容灾考虑  服务调用(请求响应流)链路应该是弱依赖注册中心,必须仅在服务发布,机器上下线,服务扩缩容等必要时才依赖注册中心

  8. zookeeper种种坑  难以掌握的Client/Session状态机

标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
【磁场】扩展卡尔曼滤波器用于利用高斯过程回归进行磁场SLAM研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)结合高斯过程回归(GPR)进行磁场辅助的SLAM(同步定位与地图构建)研究,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法通过高斯过程回归对磁场空间进行建模,有效捕捉磁场分布的非线性特征,同时利用扩展卡尔曼滤波器融合传感器数据,实现移动机器人在复杂环境中的精确定位与地图构建。研究重点在于提升室内等无GPS环境下定位系统的精度与鲁棒性,尤其适用于磁场特征明显的场景。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建、状态估计流程及仿真实验设计。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉机器人感知、导航或状态估计相关理论的研究生、科研人员及从事SLAM算法开发的工程师。; 使用场景及目标:①应用于室内机器人、AGV等在缺乏GPS信号环境下的高精度定位与地图构建;②为磁场SLAM系统的设计与优化提供算法参考和技术验证平台;③帮助研究人员深入理解EKF与GPR在非线性系统中的融合机制及实际应用方法。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析算法实现细节,重点关注高斯过程回归的训练与预测过程以及EKF的状态新逻辑,可通过替换实际磁场数据进行实验验证,进一步拓展至多源传感器融合场景。
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