RAC cache fusion机制实现原理分析

在单实例中,进程要想修改数据块,必须在数据块的当前版本(Currentcopy)上进行修改RAC环境也一样 这便涉及到一系列问题: 如何获得数据块的版本在集群节点间的分布图? 如何知道哪个节点拥有的是当前版本? 如何完成传递过程? 这一系列问题的解决依靠内存融合技术(cachefusion) cachefusion通过高速的privateinterconnect,在实例间进行数据块传递 这是RAC最核心的工作机制,他把所有实例的SGA虚拟成一个大的SGA区 每当不同的实例请求相同的数据块,这个数

handler在安卓开发中是必须掌握的技术,但是很多人都是停留在使用阶段.使用起来很简单,就两个步骤,在主线程重写handler的handleMessage( )方法,在工作线程发送消息.但是,有没有人想过这种技术是怎么实现的呢?下面我们一起探讨下. 先上图,让大家好理解下handler机制: handler机制示例图 上面一共出现了几种类,ActivityThread,Handler,MessageQueue,Looper,msg(Message),对这些类作简要介绍: ActivityThr

handler在安卓开发中是必须掌握的技术,但是很多人都是停留在使用阶段.使用起来很简单,就两个步骤,在主线程重写handler的handleMessage( )方法,在工作线程发送消息.但是,有没有人想过这种技术是怎么实现的呢?下面我们一起探讨下. 先上图,让大家好理解下handler机制: handler机制示例图 上面一共出现了几种类,ActivityThread,Handler,MessageQueue,Looper,msg(Message),对这些类作简要介绍: ActivityThr

目录 消息的保存路径 数据分片 log分段 日志和索引文件内容分析 在 partition 中通过 offset 查找 message过程 日志的清除策略以及压缩策略 日志的清理策略有两个 日志压缩策略 消息写入的性能 顺序写 零拷贝 消息的保存路径 消息发送端发送消息到 broker 上以后,消息是如何持久化的? 数据分片 kafka 使用日志文件的方式来保存生产者和发送者的消息,每条消息都有一个 offset 值来表示它在分区中的偏移量. Kafka 中存储的一般都是海量的消息数据,为了避免

master作为cluster的灵魂必须要有,还必须要唯一,否则集群就出大问题了.因此master选举在cluster分析中尤为重要.对于这个问题我将分两篇来分析.第一篇也就是本篇,首先会简单说一说mater选举的一些算法,及elasticsearch的选举原理.第二篇也就是下一篇,会结合zenDiscovery代码为仔细分析elasticsearch的master选举的实现. 简单来说master的作用跟单个jvm中的同步关键字synchronized相同,集群中多节点协调工作必须要保证数据的