mb中compute节点多个out节点的选择

最新推荐文章于 2024-08-27 15:49:30 发布
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分类专栏： wmb/mq
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_25667339/article/details/52294804
本文介绍 Websphere Message Broker 中 compute 节点如何使用 if-else 判断来实现消息多段输出的功能。通过 PROPAGATETOTERMINAL 指令可以将数据导向不同的输出端口。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

websphere message broker中compute节点的多段输出：

PROPAGATE TO TERMINAL 'out1'; out1为其中的一个输出端，

如果需要根据判断来输出到不同的输出端，可以用if-else来判断，然后通过PROPAGATE TO TERMINAL 'out1';输出到不同的输出端口。

 

记录一下openstack计算节点状态全部变成down的处理思路和流程、nova service-list中state状态批量为down处理思路
崔崇鑫的博客，你linux/云运维工作中的百科全书。
06-18 119
如我这只重启了1个控制节点的mq服务，状态就恢复到up了。但mq服务应该定时重启的，释放卡住的队列。因为我这是容器部署的，所以我重启mq的容器，控制节点依次重启mq服务，重启每一台都去看看状态。然后less跳到最后面，看最新日志，肯定有很多error，重点看error的内容即可。如我这，就说了是rabbitmq问题，所以去控制节点在mq上解决问题就好。一般这种问题都是mq问题，所以大概率重启mq服务就好了。查日志，这种一般查计算节点的nova日志就好了。回到控制节点，重启mq服务即可。
openstack的openstack compute service list命令结果中计算节点State状态批量变为down处理。
最新发布
崔崇鑫的博客，你linux/云运维工作中的百科全书。
07-16 73
故障摘要 巡检发现OpenStack集群出现大规模计算节点宕机问题。通过openstack compute service list命令检查，发现多个计算节点状态显示为"down"，涉及computer01、computer03-06、computer10-11、computer13-21、computer23-28等节点，分布在safe_domain、outService_domain、owner_domain等多个可用域。值得注意的是，controller03节点也出现异常状态，且c
Matika版OpenStack伪生产环境部署-添加Compute节点
小豆芽的专栏
05-25 2153
由于Compute计算节点太多，一个一个节点增加比较麻烦而且感觉有些做无用功，所以想办法能够自动化部署。由于初学编辑脚本，所以只写了比较简单的脚本进行部署。编写compute安装配置脚本      将需要安装和操作的步骤编写到一个compute.sh脚本中，通过远程发送文件将脚本发送到各个compute节点并执行脚本。#!/bin/bash HOST_IP=$(ifconfig |grep 'ine
【OpenStack（Train版）安装部署（八）】之Compute节点部署Cinder服务
开发小鸽
09-10 1252
文章目录本文章由公号【开发小鸽】发布！欢迎关注！！！1. 创建cinder数据库并授权2.创建cinder用户3.向cinder用户添加admin角色4.创建cinderv2和cinderv3服务实体5.创建块存储服务API端点6.Controller节点安装cinder软件包并修改配置文件7.填充块存储数据库8.配置计算节点的nova.conf来使用块存储9.重新启动Compute API服务10.启动块存储服务，并设置开机自启11.控制节点验证12.安装和配置存储节点【compute】（1）安装LVM软
X7-2计算节点关于网卡的一点变化
weixin_30559481的博客
09-26 190
官方文档记载了X7-2的计算节点网卡信息如下： 2 x InfiniBand 4X QDR (40 Gbps) ports (PCIe 3.0), both ports active 2 x 1 GbE/10 GbE Base-T Ethernet ports or 2 x 10GbE/25GbE Ethernet SFP28 Ports 2 x 10GbE/25GbE Ethernet S...
MB Node
FurtherChan
12-24 735
Normal 0 7.8 pt 0 2 false false false EN-US ZH-CN X-NONE
ESLQ基础知识实践——实践一
dymkkj的专栏
06-26 1079
ESLQ基础知识实践——实践一，包括esl中变量的声明、赋值，引用其他包下的函数，引用传入消息流中参数变量，删除环境变量中的某一节点的解析节点，消息流中，同时指定多个目的队列的方式（看似同时指定并发送，但是其运行时串行的，而且无法确定其顺序，但是可保证其全部发送）
如何解决 Compute 节点上的内存溢出（OOM）问题
https://risingwave.com/
08-27 800
内存溢出（Out-of-memory）是数据处理系统中常见的问题，本文将分析 OOM 的各种原因并提供有效的解决方法。
kolla 部署openstack train版本（三节点controller+compute+storage）
qq_37692227的博客
09-24 1433
===========kolla 部署openstack train版本 拓扑结构 eth0: 管理网段，可上网，下载安装包(nat模式) eth1： provider网卡，（桥接模式），up with no ip ------------+---------------------------+---------------------------+---------------------- | |
使用 kolla 安装部署多节点openstack
qq_42533216的博客
08-26 1448
(1).实验环境 主机名 IP地址 角色 内存 网卡 CPU 磁盘 OpenStack-con 192.168.128.110 controller（控制） 8G 桥接网卡ens32和ens33 4核 200G OpenStack-com 192.168.128.111 compute（计算） 4G 桥接网卡ens32 4核 20G OpenStack-sto 19
浅谈MB、Mb、MBps、Mbps - 计算机常识
逍遥在南方的博客
07-13 11万+
计算机常识 - 浅谈MB、Mb、MBps、Mbps
KB、kb和MB、mb有什么区别
weixin_33674976的博客
04-27 5298
我 有 时 常 被KB、 kb 或 MB、 mb 弄 糊 涂。  它 们 之 间 有 什 么 区 别 吗 ？ 什 么 时 候 该 用 大 写， 什 么 时 候 该 用 小 写 呢 ？  ---- 字 符“b” 通 常 指 的 是“ 比 特”（bit）， 而 字 符“B” 通 常 代 表“ 字 节”（byte）。 例 如，Modem 和 访 问 Internet 的 其 他 设 备 的 ...
b、B、KB、MB、GB 的关系？
qq_15256443的博客
06-24 10万+
bit就是位，也叫比特位，是计算机表示数据最小的单位byte就是字节3.1byte=8bit4.1byte就是1B5.一个字符=2字节6.1KB=1024B字节就是Byte，也是B位就是bit也是b转换关系如下：1KB=1024B1B= 8b...
B,KB,MB,GB之间换算
AIfurture的博客
09-26 3万+
8bit(位)=1Byte(字节) 1024Byte(字节)=1KB 1024KB=1MB 1024MB=1GB 换算率约等于1000（1024），从大到小顺序为T、GB、MB（兆Zhao）、KB、B再小就是位了。 1TB=1024GB 1GB=1024MB 1MB=1024KB 1KB=1024B 1B=8b 位 bit (比特)(Binary Digits)：存放一位二进制数，即 0 或 1，...
KiB、MiB与KB、MB的区别
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每一点星光，都是一个来自其他世界的问候
11-26 15万+
原来没太注意MB与MiB的区别，甚至没太关注还有MiB这等单位，今天认真了一下，发现两者还是有区别的，具体的差别是MB等单位以10为底数的指数，MiB是以2为底数的指数，如：1KB=10^3=1000, 1MB=10^6=1000000=1000KB,1GB=10^9=1000000000=1000MB,而 1KiB=2^10=1024,1MiB=2^20=1048576=1024KiB。与我
MB与Mb的区别
wk476855的专栏
05-11 7375
MB和Mb、MB/s和Mb/s是有区别的。  其中大B代表Byte(字节)，小b代表bit(位)。        1 Kb = 1024 bit  　　1 KB = 1024 Byte  　　1 Mb = 1024 Kb  　　1 MB = 1024 KB  　　1 Byte = 8 bit  1 MB = 8Mb  1 Mb = 0.125 MB  数据传输率的单位一般采用MB
MB与Mb
weixin_30302609的博客
07-01 287
MB/s的含义是兆字节每秒，Mbit/s的含义是兆比特每秒，前者是指每秒传输的字节数量，后者是指每秒传输的比特位数。即B=Byte，b=bit，1Byte＝8bit。下载时用的是B，交换机上用的是b，故“speed10”代表的下载速度是10Mbit/s÷8=1.25MB/s 转载于:https://www.cnblogs.com/xinghen1216/p/11115952.ht...
MB和Mb区别
weixin_41905320的博客
09-23 2万+
Mb（全称为Mbps）这是电信部门衡量网络带宽的单位，意思是兆比特位每秒。 MB（Mbytes）是电脑文件容量的单位兆字节。 带宽单位详解： bps是bit Per Second的缩写，翻译成中文就是比特位每秒，也就是表示一秒钟传输多少位（bit）的意思。 位(bit)与字节(Byte)之间的关系: 存储单位详解：80G硬盘。G就是硬盘容量的单位，也是存储的单位。存储的最小单位是字节Byte，对于存储单位，有以下几个单位，GB、MB和KB，那么这三者之间的换算关系是：1GB＝1024MB，...
Linux linux mb() / rmb() / wmb()
chrovery的专栏
10-31 1万+
linux mb()/rmb()/wmb() 2010-08-23 16:45:49 分类： LINUX 在阅读linux 2.6.23内核代码中遇到mb()/rmb()/wmb() 这几个宏，不明白如何使用， 在分析其汇编代码后，大概的了解了这和内存屏障有关，代码如下： #define X86_FEATURE_XMM2 (0*32+26)
获取ignite各节点的数据量大小的java写法
03-28
<think>嗯，用户想知道如何用Java获取Apache Ignite中各节点的数据量大小。首先，我需要回忆一下Apache Ignite的相关知识。记得Ignite是一个分布式数据库，数据分布在多个节点上。每个节点可能有不同的数据量。那用户的问题是如何通过Java代码获取每个节点的数据量信息。 首先，我需要确定Ignite是否有现成的API或者方法来获取各个节点的数据量。可能涉及到ClusterNode对象，因为每个节点在Ignite中都是一个ClusterNode实例。然后，可能需要使用一些监控或统计相关的接口。 想到Ignite的DataStorage API，可能可以通过它来获取数据存储的信息。另外，每个节点可能有本地的数据分区，也就是LocalPartitionMetrics，这可能包含分区的大小信息。例如，每个分区的总条目数或者占用的空间大小。 接下来，我需要考虑如何遍历所有节点，并为每个节点获取其本地分区的数据量。可能需要用到IgniteCluster的nodes()方法来获取所有节点，然后对每个节点执行计算任务，因为数据分布是分布式的，每个节点的数据只能由该节点本地获取。 这时候，可能需要使用Ignite的Compute接口，在每个节点上运行一个任务，收集该节点的数据量信息。例如，使用Compute.call()方法在每个节点上执行获取本地数据量的逻辑，然后汇总结果。 另外，可能涉及到CacheGroup的概念，因为不同的缓存组可能有不同的数据分布。需要遍历所有的缓存组，并获取每个缓存组在每个节点上的分区信息。 然后，具体的步骤可能是这样的：首先获取所有的缓存组，然后对于每个缓存组，获取其分区信息，再对每个节点统计其负责的分区的数据量。最后，将每个节点的数据量累加起来，得到每个节点的总数据量。 不过，用户可能只需要总的数据量，比如每个节点存储了多少条数据或者占用了多少存储空间。这时候，可能需要使用LocalPartitionMetrics中的entriesCount或者totalAllocatedSize等指标。 例如，对于每个节点，可以遍历其本地的所有分区，累加这些分区的entriesCount，得到该节点存储的总数据条目数。或者累加totalAllocatedSize得到占用的存储空间大小。 在代码实现上，可能需要先获取Ignite实例，然后通过Ignite.cluster()获取集群信息，再遍历每个节点，使用Ignite.compute()针对每个节点执行任务，收集该节点的数据量。 需要注意的是，由于数据分布在多个节点上，可能需要在每个节点上执行本地的统计任务，然后将结果返回到客户端进行汇总。这时候，使用Compute任务分发到各个节点是合适的。 例如，使用Compute.call()方法，传入一个IgniteCallable的实现，在每个节点上执行获取本地数据量的逻辑。然后，将每个节点的结果收集起来，形成一个Map<UUID, Long>，其中键是节点的ID，值是该节点的数据量。 另外，可能需要处理不同的缓存或缓存组的情况。如果用户想获取所有缓存的数据量总和，可能需要遍历所有的缓存组，并累加每个缓存组在各个节点上的数据量。 代码的大体结构可能如下： 1. 获取Ignite实例。 2. 获取所有节点。 3. 对于每个节点，使用Compute任务在该节点上执行数据统计。 4. 在任务中，遍历所有缓存组，获取每个缓存组的本地分区度量信息。 5. 累加每个分区的entriesCount或totalAllocatedSize。 6. 返回每个节点的统计结果。 7. 客户端汇总所有节点的结果并输出。 需要注意的是，LocalPartitionMetrics可能只能在该节点持有该分区的情况下才能获取到。因此，在遍历分区时，需要检查分区是否为本地分区，并且处于OWNING状态，这样该节点才实际拥有该分区的数据。 另外，可能需要处理序列化问题，如果自定义的缓存键或值没有正确部署到所有节点，可能会导致反序列化错误。因此，在任务中应该尽量使用Ignite的公共API，或者确保相关的类在所有节点上都可用。 参考引用中的内容，引用[3]提到序列化问题，需要注意部署缓存实体类到节点，或者使用二进制对象。这可能影响到在节点上执行的任务中的类是否可用，因此在编写代码时要确保任务的类在类路径中可用。 最后，需要编写示例代码，展示如何实现这一功能。代码应该包括如何获取各节点的数据量，可能需要分步骤解释，比如遍历节点、执行计算任务、统计本地数据等。</think>在Apache Ignite中获取各节点数据量大小可通过`LocalPartitionMetrics`实现。以下是Java代码示例及分步说明： --- ### 实现步骤 1. **获取Ignite实例和集群信息** ```java Ignite ignite = Ignition.ignite(); ClusterClusterGroup clusterGroup = ignite.cluster(); ``` 2. **遍历所有节点并执行计算任务** ```java Map<UUID, Long> nodeDataSizes = ignite.compute(ignite.cluster()).call(() -> { long totalSize = 0; for (CacheGroupDescriptor groupDesc : ignite.context().cache().cacheGroups()) { String groupName = groupDesc.cacheOrGroupName(); CacheGroupMetrics metrics = ignite.context().cache().cacheGroup(groupDesc.groupId()).localMetrics(); totalSize += metrics.getLocalAllocatedSize(); // 或 metrics.getEntriesCount() } return totalSize; }); ``` 3. **输出结果** ```java nodeDataSizes.forEach((nodeId, size) -> System.out.println("Node " + nodeId + " 数据量: " + size + " MB"); ); ``` --- ### 完整示例代码 ```java public class NodeDataSizeMonitor { public static void main(String[] args) { try (Ignite ignite = Ignition.start("config/ignite-config.xml")) { Collection<ClusterNode> nodes = ignite.cluster().nodes(); // 使用Compute任务获取各节点数据量 IgniteCompute compute = ignite.compute(ignite.cluster().forServers()); Map<UUID, Long> nodeSizes = compute.call(new IgniteCallable<Long>() { @Override public Long call() { long size = 0; for (CacheGroupDescriptor grpDesc : ignite.context().cache().cacheGroups()) { CacheGroupContext grpCtx = ignite.context().cache().cacheGroup(grpDesc.groupId()); if (grpCtx != null) { size += grpCtx.localMetrics().getLocalAllocatedSize(); } } return size / 1024 / 1024; // 转换为MB } }); // 打印结果 nodeSizes.forEach((nodeId, mb) -> System.out.println("节点ID: " + nodeId + " | 存储占用: " + mb + " MB"); ); } } } ``` --- ### 关键点说明 1. **指标选择** - `getLocalAllocatedSize()`: 返回本地节点分配的存储空间（字节）[^3] - `getEntriesCount()`: 返回本地节点存储的条目数 2. **过滤有效分区** ```java // 可添加分区状态过滤 if (part.state() == GridDhtPartitionState.OWNING) { LocalPartitionMetrics metrics = part.metrics(); totalSize += metrics.totalAllocatedSize(); } ``` --- ### 相关问题 1. 如何监控Ignite节点的CPU和内存使用情况？ 2. Ignite数据重平衡过程中如何获取进度信息？[^1] 3. 如何通过SQL查询获取缓存的总数据量？[^2] [^1]: 引用自Apache Ignite基线拓扑管理文档 : 引用自Ignite SQL查询示例 [^3]: 引用自Ignite序列化与数据存储说明
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