Zookeeper笔记

最新推荐文章于 2025-05-17 10:41:34 发布
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分类专栏： 9257--Java 文章标签： zookeeper
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ZooKeeper笔记超详细
weixin_46025900的博客
07-15 627
ZooKeeper入门级笔记超详细
zookeeper笔记
12-28
### Zookeeper概述 Zookeeper是一种分布式协调服务框架，它的核心任务是为用户的分布式应用程序提供一系列的协调服务。简而言之，Zookeeper自身就是一个服务于其他分布式程序的服务平台。 #### Zookeeper的功能与...
zookeeper笔记整理
qq_29401453的博客
03-10 1387
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修森博客
07-15 301
【代码】ZooKeeper笔记。
zookeeper 笔记
编程牧马人
03-07 1936
zookeeper 笔记
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Reluxer
12-16 337
目录 节点的数据量最大1MB 子节点的个数上限理论上是Integer#MAX_VALUE，但是getChildren结果的网络传输受限于系统环境jute.maxbuffer，默认是 4MB，假设一个节点4B，大约在10w左右。 参考 https://cwiki.apache.org/confluence/display/CURATOR/TN4 https://stackoverflow.com/questions/29791134/zookeeper-max-number-of-children-pe
2021尚硅谷技术之Zookeeper笔记
09-17
**尚硅谷2021 ZooKeeper笔记概述** ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，它是集群的管理者，监视着集群中各个节点的状态根据节点提交的反馈进行下一步合理操作。最终将简单易用的接口和...
深入学习Zookeeper的知识体系
weixin_50055999的博客
05-13 1072
Zookeeper是一个开源的分布式协调服务框架，由Apache基金会维护，主要用于管理大规模分布式系统中的配置数据、命名、同步和提供组服务等。其设计目的是简化分布式应用的开发，确保跨多个服务器或节点中共享数据的一致性和可靠性。Zookeeper基于CAP理论和BASE理论，强调在可用性、一致性和分区容忍性之间的权衡。Zookeeper使用ZAB（ZooKeeper Atomic Broadcast）协议来保证数据一致性，支持崩溃恢复和消息广播两种模式。Zookeeper的集群由Leader、Followe
Dubbo：Docker部署Zookeeper、Dubbo Admin的详细教程和SpringBoot整合Dubbo的实战与演练
weixin_51360020的博客
05-17 917
Dubbo作为阿里巴巴开源的微服务框架，提供了高性能的RPC调用。同时因为有阿里的背书，在国内市场得到了广泛应用，Dubbo的开源工作在2018年2月阿里将项目捐献给apache基金会后，得到了更加广大的发展。而最近因为在实际工作中有需要使用到Dubbo，故而专门开一篇专栏去记录并总结一下Dubbo相关的知识，在此，希望专栏里的内容能够帮到您。Apache Dubbo 是一款 RPC 服务开发框架，用于解决微服务架构下的服务治理与通信问题，官方提供了 Java、Golang 等多语言 SDK 实现。使用 D
分布式2（限流算法、分布式一致性算法、Zookeeper ）
sv
05-14 590
定义：简单的说zookepper=，CP为了分布式应用提供了一致性服务的软件，可以基于它实现统一配置管理、命名服务、分布式锁、集群管理【数据发布与订阅配置中心数据发布到zk节点上，供订阅者动态获取数据，实时更新watch机制。比如全局配置信息、地址列表。K-V结构。： 通过名字获取服务资源或者服务地址。：是否有机器退出和加入、选举mater。： 临时有序节点 ，监听器【临时zk 死掉会释放锁，有序 就是先获取最小的，然后依次执行】持久化/临时目录 -->有序。
深入解析ZAB协议：ZooKeeper的分布式一致性核心
fjkxyl的博客
05-16 675
ZAB协议通过高效的Leader选举、事务广播和恢复机制，在分布式系统中实现了强一致性。尽管存在单点写入的性能限制，但其在ZooKeeper等场景下的稳定性和成熟度使其成为工业界的重要选择。理解ZAB的设计哲学，有助于开发者更深入地掌握分布式协调服务的底层逻辑。进一步学习建议阅读ZooKeeper源码中的和模块。使用ZooKeeper命令行工具观察事务日志（通过Jepsen等工具测试ZooKeeper的分布式一致性边界。
【CTF-Misc领域】文件隐写、内存取证与数据修复技术应用：安全竞赛核心技能解析
最新发布
05-17
内容概要：本文详细介绍了CTF-Misc题型的应用指南，涵盖文件隐写、内存取证、数据修复等方面的核心技术。文件操作与隐写部分，讲述了文件类型识别方法（如使用file命令、010 Editor等工具查看文件特征），以及文件分离与合并的方法（如Binwalk自动化工具、dd命令手动操作）。图片隐写技术方面，包括颜色通道分析（如使用Stegsolve）、帧差异对比、Exif信息读取等。内存取证则主要围绕Volatility框架展开，介绍其基础命令（如imageinfo、pslist）和特殊场景处理（如加密文档爆破）。此外，还提供了若干工具推荐，如十六进制编辑器、自动化分离工具、OCR识别库等，并分享了实战技巧，如逆向思维应用和隐蔽信息挖掘。 适合人群：对CTF比赛感兴趣的安全研究人员、网络安全爱好者及有一定计算机基础知识的学习者。 使用场景及目标：①掌握文件隐写与修复技术，能够识别和处理各种文件类型的隐写和损坏问题；②学会使用Volatility进行内存取证，提取关键信息；③提高对隐蔽信息的敏感度，培养解决复杂问题的能力。 阅读建议：本文内容丰富，涉及多个技术领域，建议读者先熟悉基本概念和常用工具的使用，再逐步深入理解各个技术细节，在实践中不断积累经验。
CSAPP程序人生大作业
05-17
CSAPP程序人生大作业
基于python+树莓派图像识别的智能循迹避障小车+源码+项目文档（毕业设计&课程设计&项目开发）
05-17
基于python+树莓派图像识别的智能循迹避障小车+源码+项目文档，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档 具体原理 道路检测 本程序所使用的道路检测算法为最基础的检测算法，可升级至深度学习算法，但是没时间搞主要是不会 对于道路检测而言，最基本的就是在图像上随机抽取图像上下部等宽区域，将图像的灰度中心计算出来，由此可以看出，当上半部图像的灰度中心与下半部图像中心的位置差超出阈值时，判定道路出现了转弯，以图像中心为坐标原点，当插值大于0时说明要右转，反之左转。可自由设置。 标识牌检测 使用opencv自带的训练网络，虽然实际训练了，但是结果较差，采用了国外训练好的图像模型，在代码中提供了。 障碍物检测 超声波检测，虽然没啥用，毕竟我们的障碍物是停止标志，图像的精度目前看来比超声波准，不过本着买了就要用的原则，用了 距离测算 采用单目视觉，首先对相机进行标定，然后利用角度计算得出前方的实际距离。但是相机在运动过程晃动较大，最后还是热熔胶枪粘的，这个功能的演示就弃了。
深度学习中基于层结构添加自注意力机制的技术研究及其应用 特征融合
05-17
内容概要：本文探讨了在深度学习框架下，通过在神经网络的层结构中引入自注意力机制来提升模型性能的方法。首先介绍了自注意力机制的基本概念及其在序列数据处理中的优势，然后详细阐述了如何在每一层中添加自注意力层以及如何融合不同层次的自注意力输出。最后，通过一系列实验验证了这种方法在自然语言处理和计算机视觉任务中的有效性，证明了其能够显著提高模型的表现。 适合人群：从事深度学习研究和技术开发的专业人士，尤其是对自注意力机制感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标：适用于需要改进现有神经网络模型性能的项目，特别是在处理复杂序列数据的任务中，如文本分类、图像识别等。目标是通过引入自注意力机制优化模型架构，增强模型对不同层次特征的理解能力。 阅读建议：对于希望深入了解自注意力机制并将其应用于实际项目的读者来说，本文提供了详细的理论背景和实现步骤。建议读者结合自己的应用场景，尝试复现文中提到的实验，以便更好地掌握这一技术。
SYN.SHX
05-17
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单级蜗轮蜗杆减速器的设计.rar
05-17
单级蜗轮蜗杆减速器的设计.rar
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