标签分布式下的文章

摸鱼大数据——Spark SQL——SparkSQL的分布式执行引擎

2024-08-23

所有,分布式

在Spark SQL中，Spark的分布式执行引擎负责处理查询的分布式执行。以下是一个简化的例子，展示了如何在Spark SQL中启动并执行一个简单的查询：




import org.apache.spark.sql.SparkSession
 
// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Spark SQL Example")
  .config("spark.some.config.option", "some-value")
  .getOrCreate()
 
// 使用SparkSession创建一个DataFrame
val df = spark.read.json("path/to/your/json/data")
 
// 注册DataFrame为一个临时表
df.createOrReplaceTempView("your_table")
 
// 执行SQL查询
val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM your_table WHERE column = value")
 
// 显示查询结果
sqlDF.show()
 
// 停止SparkSession
spark.stop()

在这个例子中，我们首先创建了一个SparkSession对象，然后读取数据创建了一个DataFrame，并把它注册为一个临时表。接着，我们用Spark.sql()方法执行了一个SQL查询，并最后显示了查询结果。最后，我们停止了SparkSession。

这个例子展示了如何在Spark SQL中执行一个基本的查询，并且如何利用Spark的分布式执行能力处理大规模数据集。

Go语言实现Redis分布式锁

2024-08-23

所有,golang




package main
 
import (
    "context"
    "fmt"
    "github.com/go-redis/redis/v8"
    "time"
)
 
var ctx = context.Background()
 
func main() {
    rdb := redis.NewClient(&redis.Options{
        Addr:     "localhost:6379",
        Password: "", // 默认没有密码，如果有则填写
        DB:       0,  // 默认数据库为0，可以不写
    })
 
    // 尝试获取分布式锁
    if err := Lock(rdb, "my_lock", time.Second*10); err != nil {
        fmt.Println("无法获取锁:", err)
        return
    }
 
    // 执行业务逻辑
    fmt.Println("已获取锁，执行业务逻辑")
 
    // 模拟业务处理时间
    time.Sleep(time.Second * 5)
 
    // 释放分布式锁
    if err := Unlock(rdb, "my_lock"); err != nil {
        fmt.Println("无法释放锁:", err)
        return
    }
 
    fmt.Println("已释放锁")
}
 
// 尝试获取分布式锁
func Lock(rdb *redis.Client, key string, expiration time.Duration) error {
    isLocked, err := rdb.SetNX(ctx, key, "locked", expiration).Result()
    if err != nil {
        return err
    }
    if !isLocked {
        return fmt.Errorf("无法获取锁: %s", key)
    }
    return nil
}
 
// 释放分布式锁
func Unlock(rdb *redis.Client, key string) error {
    _, err := rdb.Del(ctx, key).Result()
    return err
}

这段代码使用了Go语言中的go-redis/redis库来实现Redis分布式锁。首先，它创建了一个Redis客户端连接到本地的Redis服务器。然后，它定义了Lock和Unlock函数来尝试获取和释放锁。在main函数中，它演示了如何使用这些函数来同步访问共享资源。

分布式系统核心组件：RabbitMQ中间件深度剖析与应用实战

2024-08-23

RabbitMQ是一个开源的消息代理和队列服务器，用来通过推送消息在分布式系统中进行组件之间的集成。以下是RabbitMQ的一个简单使用示例，展示如何在Python中发送和接收消息。

首先，确保已安装RabbitMQ并且服务正在运行。

然后，可以使用以下代码来发送和接收消息：




import pika
 
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
# 声明一个队列，如果队列不存在会被创建
channel.queue_declare(queue='hello')
 
# 发送消息到队列中
channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='hello',
                      body='Hello World!')
 
print(" [x] Sent 'Hello World!'")
 
# 定义一个回调函数来处理消息
def callback(ch, method, properties, body):
    print(f" [x] Received {body}")
 
# 告诉RabbitMQ使用callback函数来接收消息
channel.basic_consume(queue='hello', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
 
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
 
# 开始接收消息，并进入阻塞状态，直到收到中断信号
channel.start_consuming()

在这个例子中，我们首先连接到RabbitMQ服务器，声明一个名为'hello'的队列，然后发送一条消息。之后，我们定义一个回调函数来接收消息，并告诉RabbitMQ在队列中有消息时使用这个回调函数。程序会一直运行，等待并接收消息，直到收到中断信号（比如按下CTRL+C）。

MQ选手终极对决：比较几个主流MQ实现分布式事务的方案

2024-08-23

主流的消息队列实现分布式事务通常会使用以下几种方案：

两阶段提交(2PC, Two-Phase Commit)
事务消息(Transactional Message)
Saga 事务管理
最终一致性

以下是这些方案的简单描述和示例代码：

两阶段提交(2PC):
两阶段提交是一种同步块协议，用于管理分布式事务。它包括一个准备阶段(voting phase)和一个提交阶段(committing phase)。




try {
    // 准备阶段
    mqResourceManager.prepare();
    // 执行本地事务
    boolean result = doTransaction();
    // 提交阶段
    if (result) {
        mqResourceManager.commit();
    } else {
        mqResourceManager.rollback();
    }
} catch (Exception e) {
    mqResourceManager.rollback();
}

事务消息(Transactional Message):
事务消息是一种将事务性保证带入消息传递的方法。它通常需要MQ支持事务性发送。




// 开启事务
mqProducer.beginTransaction();
try {
    // 发送消息
    mqProducer.sendMessage();
    // 提交事务
    mqProducer.commitTransaction();
} catch (Exception e) {
    // 回滚事务
    mqProducer.rollbackTransaction();
}

Saga 事务管理:
Saga是一种长事务管理策略，它将长事务分割成多个短事务，并通过补偿流程来保证数据一致性。




// 执行第一个本地事务
boolean result = doLocalTransactionOne();
if (!result) {
    // 本地事务一失败，执行补偿操作
    doCompensatingActionForOne();
}
 
// 执行第二个本地事务
boolean result = doLocalTransactionTwo();
if (!result) {
    // 本地事务二失败，执行补偿操作一和补偿操作二
    doCompensatingActionForTwo();
    doAnotherCompensatingActionForTwo();
}

最终一致性:
最终一致性是指系统无法保证数据的强一致性，但通过技术手段最终使数据达到一致状态。




// 发送消息
mqProducer.sendMessage();
// 执行本地事务
boolean result = doTransaction();
if (!result) {
    // 本地事务失败，通过消息重试机制保证最终一致性
    mqProducer.resendMessage();
}

以上代码仅为示例，实际实现时需要根据具体的MQ和业务场景来调整。每种方案都有其适用场景，开发者应根据业务需求和系统架构选择合适的方案。

golang分布式中间件之ElasticSearch

2024-08-23




package main
 
import (
    "context"
    "fmt"
    "github.com/olivere/elastic/v7"
)
 
func main() {
    // 创建Elasticsearch客户端
    client, err := elastic.NewClient(elastic.SetURL("http://localhost:9200"))
    if err != nil {
        panic(err)
    }
 
    // 创建一个ping函数，检查Elasticsearch是否健康
    ping := func() (bool, error) {
        alive, err := client.Ping().Do(context.Background())
        if err != nil {
            return false, err
        }
        return alive, nil
    }
 
    // 调用ping函数
    alive, err := ping()
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    fmt.Printf("Elasticsearch is %v\n", alive)
}

这段代码演示了如何使用Elasticsearch的Go语言客户端（olivere/elastic）来检查Elasticsearch服务器的健康状态。它创建了一个Elasticsearch客户端，并使用Ping方法检查Elasticsearch是否响应。如果Elasticsearch服务可用，它会返回true；如果不可用，它会返回false并报告错误。这是一个很基础的示例，但它展示了如何在Go语言中使用Elasticsearch客户端进行开发。

分布式事务(延时队列RabbitMQ)

2024-08-23

在使用RabbitMQ实现分布式事务时，可以使用以下步骤：

使用RabbitMQ的“发送方确认”模式来确保消息生产者成功发送消息到队列。
将消息的“delivery mode”设置为2，将消息设置为持久化，确保消息不会因为RabbitMQ服务器的崩溃而丢失。
使用RabbitMQ的“持久化交换器”和“持久化队列”来确保消息不会因为RabbitMQ服务器的崩溃而丢失。
使用RabbitMQ的“消费者确认”模式来确保消息消费者成功处理完消息。

以下是Python代码示例，使用pika库实现上述步骤：




import pika
 
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
# 确保队列存在，设置为持久化
channel.queue_declare(queue='my_queue', durable=True)
 
# 发送消息
channel.basic_publish(
    exchange='',
    routing_key='my_queue',
    body='Hello, RabbitMQ!',
    properties=pika.BasicProperties(
        delivery_mode=2,  # 将消息设置为持久化
    ),
)
 
# 关闭连接
connection.close()

在消费者端，你需要启用确认模式，并处理消息。




import pika
 
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
# 确保队列存在，设置为持久化
channel.queue_declare(queue='my_queue', durable=True)
 
# 定义回调函数处理消息
def callback(ch, method, properties, body):
    print(f"Received {body}")
 
# 开启确认模式，并设置回调函数
channel.basic_consume(
    queue='my_queue',
    on_message_callback=callback,
    auto_ack=False,  # 关闭自动确认
)
 
print('Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
 
# 开始监听消息
channel.start_consuming()

以上代码仅展示了如何使用RabbitMQ实现消息的生产和消费，并确保消息的持久化。在实际的分布式事务场景中，可能还需要结合数据库事务、两阶段提交(2PC)或者使用RabbitMQ的“发布确认”模式来保证事务的最终一致性。

RocketMQ实战-搭建高可用的分布式消息队列集群

2024-08-23

以下是搭建高可用RocketMQ集群的核心步骤，并非完整的实例代码：

准备服务器环境：确保每台服务器上安装了Java环境，并且版本符合RocketMQ要求。
下载并解压RocketMQ：从官网下载RocketMQ二进制包，并解压到指定目录。
配置名称服务器（Name Server）：
- 在每台服务器上创建配置文件conf/broker.conf，设置brokerRole为ASYNC_MASTER或SLAVE，并指定名称服务器地址。
启动名称服务器（Name Server）：
- 在每台服务器上运行bin/mqnamesrv命令启动名称服务器。
启动代理服务器（Broker Server）：
- 在每台服务器上运行bin/mqbroker -c conf/broker.conf启动代理服务器。
配置负载均衡器（可选）：
- 如果使用LVS或者F5等硬件负载均衡器，根据其说明文档进行配置。
- 如果使用DNS轮询或是软件负载均衡器如LVS等，直接配置即可。
测试集群：
- 使用RocketMQ提供的客户端API测试消息的发送和接收，确保集群工作正常。
监控集群：
- 使用RocketMQ控制台或者命令行工具查看集群状态和性能指标。
错误处理和性能调优：
- 根据监控结果进行故障排查和性能调优。

注意：以上步骤为高可用RocketMQ集群的基本搭建步骤，具体配置和命令可能根据RocketMQ版本和操作系统有所不同。在实际操作中，还需要考虑网络配置、防火墙规则、操作系统优化等因素。

探索RocketMQ中的分布式事务消息：原理与实践

2024-08-23




// 引入RocketMQ客户端所需的包
import org.apache.rocketmq.client.producer.LocalTransactionState;
import org.apache.rocketmq.client.producer.TransactionListener;
import org.apache.rocketmq.client.producer.TransactionMQProducer;
import org.apache.rocketmq.common.message.Message;
import org.apache.rocketmq.common.message.MessageExt;
 
// 实现TransactionListener接口
class YourTransactionListener implements TransactionListener {
    @Override
    public LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message msg, Object arg) {
        // 执行本地事务
        // 根据事务执行结果，返回对应的状态
        return LocalTransactionState.UNKNOW;
    }
 
    @Override
    public LocalTransactionState checkLocalTransaction(MessageExt msg) {
        // 检查本地事务状态
        // 根据检查结果，返回对应的状态
        return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
    }
}
 
// 使用RocketMQ实现分布式事务消息的示例代码
public class DistributedTransactionExample {
    public static void main(String[] args) throws MQClientException {
        // 创建事务型Producer
        TransactionMQProducer producer = new TransactionMQProducer("your_producer_group");
        // 设置TransactionListener
        producer.setTransactionListener(new YourTransactionListener());
        // 设置NameServer地址
        producer.setNamesrvAddr("your_name_server_address");
        // 启动Producer
        producer.start();
 
        // 创建消息
        Message msg = new Message("your_topic", "your_tag", "your_message_body".getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
        // 发送事务消息
        try {
            producer.sendMessageInTransaction(msg, null);
        } catch (MQClientException | UnsupportedEncodingException e) {
            e.printStackTrace();
        }
 
        // 关闭Producer
        producer.shutdown();
    }
}

这个代码示例展示了如何使用RocketMQ实现分布式事务消息。首先，我们定义了一个实现了TransactionListener接口的YourTransactionListener类，并实现了其中的executeLocalTransaction和checkLocalTransaction方法。这两个方法分别用于执行本地事务和检查本地事务状态。然后，我们创建了一个事务型的Producer，设置了NameServer地址，并启动了它。最后，我们创建了一条消息并使用sendMessageInTransaction方法发送事务消息。

XXL-JOB 分布式任务调度平台

2024-08-23

XXL-JOB 是一个分布式任务调度平台，它能够管理任务的执行过程，包括任务的调度、执行和管理等。

以下是一个简单的XXL-JOB任务的配置和执行示例：

添加依赖：在项目的pom.xml中添加XXL-JOB的客户端依赖。




<dependency>
    <groupId>com.xuxueli</groupId>
    <artifactId>xxl-job-core</artifactId>
    <version>版本号</version>
</dependency>

配置执行器：在项目的配置文件中配置XXL-JOB的执行器。




# 调度中心地址
xxl.job.admin.addrs=http://xxl-job-admin-address
 
# 执行器相关配置
xxl.job.executor.appname=your-app-name
xxl.job.executor.ip=
xxl.job.executor.port=9999
xxl.job.accessToken=
xxl.job.executor.logpath=/data/applogs/xxl-job/jobhandler
xxl.job.executor.logretentiondays=30

创建任务处理器：实现IJobHandler接口来定义任务的具体执行逻辑。




@JobHandler(value="demoJobHandler")
public class DemoJobHandler extends IJobHandler {
    @Override
    public ReturnT<String> execute(String param) throws Exception {
        // 任务执行的具体逻辑
        System.out.println("任务执行中...");
        return ReturnT.SUCCESS;
    }
}

配置并启动执行器：在启动类或者配置类中配置并启动XXL-JOB的执行器。




@Configuration
public class XxlJobConfig {
 
    @Value("${xxl.job.admin.addrs}")
    private String adminAddrs;
 
    @Value("${xxl.job.executor.appname}")
    private String appName;
 
    @Value("${xxl.job.executor.ip}")
    private String ip;
 
    @Value("${xxl.job.executor.port}")
    private int port;
 
    @Value("${xxl.job.accessToken}")
    private String accessToken;
 
    @Value("${xxl.job.executor.logpath}")
    private String logPath;
 
    @Value("${xxl.job.executor.logretentiondays}")
    private int logRetentionDays;
 
    @Bean(initMethod = "start", destroyMethod = "destroy")
    public XxlJobExecutor xxlJobExecutor() {
        XxlJobExecutor xxlJobExecutor = new XxlJobExecutor();
        xxlJobExecutor.setAdminAddrs(adminAddrs);
        xxlJobExecutor.setAppName(appName);
        xxlJobExecutor.setIp(ip);
        xxlJobExecutor.setPort(port);
        xxlJobExecutor.setAccessToken(accessToken);
        xxlJobExecutor.setLogPath(logPath);
        xxlJobExecutor.setLogRetentionDays(logRetentionDays);
        return xxlJobExecutor;
    }
}

调度任务：在需要的地方调用XXL-JOB的API来调度任务。




XxlJobExecutor xxlJobExecutor = ...; // 获取执行器实例
int jobId = ...; // 任务的ID
String param = "参数";
xxlJobExecutor.triggerJob(jobId, param);

以上步骤展示了如何配置和使用XXL-JOB执行分布式任务。在实际应用中，你需要将XXL-JOB集成到你的项目中，并在XXL-JOB管理平台中配置你的任务。