1.微服务架构系列之Nacos 集群环境搭建
2.OpenIM原创IM服务端docker、网站网站源码、集群集群集群部署 非常实用
3.听GPT 讲K8s源代码--cmd(六)
4.ElasticSearch源码：Shard Allocation与Rebalance(1)
5.一文读懂，系统系统硬核 Apache DolphinScheduler3.0 源码解析
6.在Linux中进行nacos集群搭建（一台服务器）

微服务架构系列之Nacos 集群环境搭建

       集群模式与日常扩容类似，源码源码用可通过 Nginx 转发至多个节点，网站网站如下所示：

       若为简便起见，集群集群韶关溯源码燕窝可使用直连 ip 模式，系统系统配置如下：

       PS：若仅为学习目的源码源码用，可直接在本地启动 3 个实例，网站网站通过修改端口即可。集群集群本文将以三台服务器为例，系统系统带大家搭建环境，源码源码用实际上这种方式更为简单。网站网站

       一、集群集群环境准备

       Nacos 单节点，系统系统即我们之前使用的 standalone 模式，默认使用嵌入式数据库实现数据存储，不便于观察数据存储的基本情况，0.7 版本后增加了支持 MySQL 数据源能力。集群搭建时，我们需要将 Nacos 与 MySQL 进行数据对接。若要搭建高可用集群环境，至少需满足以下条件：

       二、下载源码或安装包

       可通过源码和发行包两种方式获取 Nacos。嗍源码燕窝价格

       1、源码方式

       从 Github 上下载源码。

       2、发行包方式

       您可以从 github.com/alibaba/naco... 下载最新稳定版本的 nacos-server 包。

       三、配置集群配置文件

       解压安装包。

       在 Nacos 解压目录 nacos/conf 下，复制配置文件 cluster.conf.example 并重命名为 cluster.conf，每行配置成 ip:port。（请配置 3 个或 3 个以上节点）

       四、配置 MySQL 数据库

       Nacos 在 0.7 版本之前，默认使用嵌入式数据库 Apache Derby 存储数据（内嵌的数据库会随 Nacos 一同启动，无需额外安装）；0.7 版本及以后，增加了对 MySQL 数据源的支持。

       五、MySQL 数据源

       环境要求：MySQL 5.6.5+（生产使用建议至少主备模式，或采用高可用数据库）

       1、初始化 MySQL 数据库

       创建数据库 nacos_config。

       SQL 源文件地址：github.com/alibaba/naco...，或在 nacos-server 解压目录 conf 下找到 nacos-mysql.sql 文件，运行该文件，结果如下：

       2、application.properties 配置

       修改 nacos/conf/application.properties 文件中的图片素材源码以下内容。

       最终修改结果如下：

       如果你和我一样使用的是 MySQL 8.0+ 版本，那么启动 Nacos 时肯定会报错。莫慌，在 Nacos 安装目录下新建 plugins/mysql 文件夹，并放入 8.0+ 版本的 mysql-connector-java-8.0.xx.jar，重启 Nacos 即可，启动时会提示更换了 MySQL 的 driver-class 类。

       六、启动服务器 Linux/Unix/Mac

       在 Nacos 的解压目录 nacos/bin 下启动。

       启动命令（无参数模式，为集群模式）：

       七、查看启动记录

       可通过 /nacos/logs/nacos.log（详细日志）或 /nacos/conf/start.out（启动记录）的输出内容查看是否启动成功。

       查看命令：

       启动成功输出结果：

       八、访问

       访问以下链接，默认用户名/密码是 nacos/nacos：

       从下图可以看出，集群节点共有三个，其中 ...: 为 leader。

       九、关闭服务器

       Linux/Unix/Mac

       十、测试

       1、直连 ip 模式

       发布配置

       选择配置管理的配置列表页面，点击最右侧 + 按钮新建配置。

       获取配置

       bootstrap.yml

       使用之前的商派oms 源码控制层代码，访问：es项目中，关键文件在cmd/kubeadm/app/preflight目录下，用于执行初始化前的预检逻辑。这些文件确保主节点满足集群最低要求。例如，checks.go文件实现预检功能，包含验证系统环境和配置的检查函数。在不同平台，如darwin、linux、unix、windows，特定的检查文件确保操作系统的配置和限制符合要求。同时，util目录中的文件提供通用的实用函数和工具，如apiclient子目录下的干跑客户端和等待函数，用于模拟API操作和资源就绪等待。

       preflight目录中的文件，如checks.go，执行一系列验证步骤，确保主节点满足Kubernetes的最低配置要求。这有助于在部署集群前发现问题，增强集群的新浪卡号管理源码稳定性和可靠性。而在util目录下，文件如arguments.go处理命令行参数，chroot_*文件在不同操作系统上实现类似chroot的功能，提供隔离环境，config目录下的文件管理集群配置，包括初始化和加入集群的配置。

       通过这些文件，Kubernetes在部署过程中的预检查和通用功能得到了有力支持，确保了集群部署的顺利进行和运行环境的优化。

ElasticSearch源码：Shard Allocation与Rebalance(1)

       ElasticSearch源码版本 7.5.2

       遇到ES中未分配分片的情况时，特别是在大型集群中，处理起来会比较复杂。Master节点负责分片分配，通过调用allocationService.reroute方法执行分片分配，这是关键步骤。

       在分布式系统中，诸如Kafka和ElasticSearch，平衡集群内的数据和分片分配是至关重要的。Kafka的leader replica负责数据读写，而ElasticSearch的主分片负责写入，副分片承担读取。如果集群内节点间的负载不平衡，会严重降低系统的健壮性和性能。主分片和副分片集中在某个节点的情况，一旦该节点异常，分布式系统的高可用性将不复存在。因此，分片的再平衡（rebalance）是必要的。

       分片分配（Shard Allocation）是指将一个分片指定给集群中某个节点的过程。这一决策由主节点完成，涉及决定哪个分片分配到哪个节点，以及哪个分片为主分片或副分片。

       分片分配（Shard Allocation）

       重要参数包括：cluster.routing.allocation.enable，该参数可以动态调整，控制分片的恢复和分配。重新启动节点时，此设置不会影响本地主分片的恢复。如果重新启动的节点具有未分配的主分片副本，则会立即恢复该主分片。

       触发条件

       分片分配的触发条件通常与集群状态有关，具体细节在后续段落中展开。

       分片再平衡（Shard Rebalance）

       重要参数包括：cluster.routing.rebalance.enable，用于控制整个集群的分片再平衡。再平衡的触发条件与集群分片数的变化有关，操作需要在业务低峰期进行，以减少对集群的影响。

       再平衡策略的触发条件主要由以下几个参数控制：

       定义分配在节点的分片数的因子阈值。

       定义分配在节点某个索引的分片数的因子阈值。

       超出这个阈值时就会重新分配分片。

       从逻辑角度和磁盘存储角度考虑，再平衡可确保集群中每个节点的分片数均衡，避免单节点负担过重。同时，确保索引的分片均匀分布，避免集中在某一分片。

       再平衡决策

       再平衡决策涉及两个关键组件：分配器（allocator）和决策者（deciders）。

       分配器负责寻找最优节点进行分片分配，通过将拥有分片数量最少的节点列表按分片数量递增排序。对于新建索引，分配器的目标是以均衡方式将新索引的分片分配给集群节点。

       决策者依次遍历分配器提供的节点列表，判断是否分配分片，考虑分配过滤规则和是否超过节点磁盘容量阈值等因素。

       手动执行再平衡

       客户端可以通过发起POST请求到/_cluster/reroute来执行再平衡操作。此操作在服务端解析为两个命令，分别对应分片移动和副本分配。

       内部模块执行再平衡

       ES内部在触发分片分配时会调用AllocationService的reroute方法来执行再平衡。

       总结

       无论是手动执行再平衡命令还是ES内部自动执行，最终都会调用reroute方法来实现分片的再平衡。再平衡操作涉及两种主要分配器（GatewayAllocator和ShardsAllocator），每种分配器都有不同的实现策略，以优化分配过程。决策者（Deciders）在再平衡过程中起关键作用，确保决策符合集群状态和性能要求。再平衡策略和决策机制确保了ElasticSearch集群的高效和稳定运行。

一文读懂，硬核 Apache DolphinScheduler3.0 源码解析

       这篇文章深入解析了硬核Apache DolphinScheduler 3.0的源码设计和策略，让我们一窥其背后的分布式系统架构和容错机制。首先，DolphinScheduler采用去中心化设计，通过Master/Worker角色注册到Zookeeper，实现无中心的集群管理。API接口提供丰富的调度操作，MasterServer负责任务分发和监控，而WorkerServer负责任务执行和日志服务。

       容错机制是系统的关键，包括服务宕机容错和任务重试。服务宕机时，MasterServer通过ZooKeeper的Watcher机制进行容错处理，重新提交任务。任务失败则会根据配置进行重试，直至达到最大次数或成功。远程日志访问通过RPC实现，保持系统的轻量化特性。

       源码分析部分详细介绍了工程模块、配置文件、API接口以及Quartz框架的运用。Master的启动流程涉及Quartz的调度逻辑，Worker则负责执行任务并接收Master的命令。Master与Worker之间通过Netty进行RPC通信，实现了负载均衡和任务分发。

       加入社区讨论，作者鼓励大家参与DolphinScheduler的开源社区，通过贡献代码、文档或提出问题来共同提升平台。无论是新手还是经验丰富的开发者，开源世界都欢迎你的参与，为中国的开源事业贡献力量。

在Linux中进行nacos集群搭建（一台服务器）

       搭建nacos集群，无论是使用多台服务器还是在单台服务器上模拟多集群，都需要在公网IP为x.x.x.x的服务器上进行。下面将详细介绍在Linux环境下搭建nacos集群的步骤，包括环境准备、nacos安装与配置，以及最终启动集群。

       **环境准备

**

       推荐使用centos8版本的Linux系统。

       下载、安装及配置jdk1.8.0_。

       下载、安装及配置maven-3.6.3。

       下载、源码安装及配置mysql-boost-5.7.。

       下载、安装及配置nginx-1..0。

       **安装server-jre

**

       登录oracle官网下载server-jre-8u-linux-x.tar.gz安装包。

       将安装包通过WinSCP上传至/usr/local/src文件夹或使用wget命令下载。

       **解压与配置server-jre

**

       cd至/usr/local/src

       使用tar命令解压安装包

       使用source命令刷新profile文件

       **安装maven

**

       下载maven安装包

       解压maven安装包至指定目录

       **配置maven

**

       修改配置文件设置

       刷新profile文件

       **验证maven

**

       执行命令验证maven是否安装成功

       **安装mysql数据库

**

       安装mysql-boost-5.7.

       创建nacos数据库并执行建表脚本

       **安装nginx

**

       下载并安装nginx-1..0.tar.gz

       **nacos集群安装与配置

**

       下载nacos-server-2.1.2.tar.gz安装包

       解压nacos-server-2.1.2.tar.gz并复制三次至不同目录，更改目录名以添加端口号

       在各目录下创建cluster.conf配置文件并修改数据库源为mysql

       配置application.properties文件

       编辑启动脚本startup.sh

       启动nacos集群服务，注意查看启动日志

       **配置与测试Nginx

**

       编辑nginx.conf配置文件

       启动Nginx服务

       测试集群效果

       通过以上步骤，即可成功在单台服务器上搭建nacos集群，实现分布式服务配置与动态更新。