1.Redis 集群集群radix tree 源码解析
2.Nacos源码分析-集群间临时实例数据的一致性同步
3.一文读懂，硬核 Apache DolphinScheduler3.0 源码解析
4.浅析源码 golang kafka sarama包(一)如何生产消息以及通过docker部署kafka集群with kraft
5.Zookeeper源码集群启动
6.ZookeeperApach Curator 框架源码分析：初始化过程（一）Ver 4.3.0
Redis 源码源码radix tree 源码解析
Redis 实现了不定长压缩前缀的 radix tree，用于集群模式下存储 slot 对应的分析分析所有 key 信息。本文解析在 Redis 集群集群中实现 radix tree 的核心内容。
核心数据结构的源码源码定义如下：
每个节点结构体 (raxNode) 包含了指向子节点的指针、当前节点的分析分析vbs窗体吸附源码 key 的长度、以及是集群集群否为叶子节点的标记。
以下是源码源码插入流程示例：
场景一：仅插入 "abcd"。此节点为叶子节点，分析分析使用压缩前缀。集群集群
场景二：在 "abcd" 之后插入 "abcdef"。源码源码从 "abcd" 的分析分析父节点遍历至压缩前缀，找到 "abcd" 空子节点，集群集群插入 "ef" 并标记为叶子节点。源码源码
场景三：在 "abcd" 之后插入 "ab"。分析分析ab 为 "abcd" 的前缀，插入 "ab" 为子节点，并标记为叶子节点。同时保留 "abcd" 的前缀结构。
场景四：在 "abcd" 之后插入 "abABC"。ab 为前缀，创建 "ab" 和 "ABC" 分别为子节点，保持压缩前缀结构。
删除流程则相对简单，找到指定 key 的叶子节点后，向上遍历并删除非叶子节点。若删除后父节点非压缩且大小大于1，则需处理合并问题，以优化树的高度。
合并的条件涉及：删除节点后，检查父节点是否仍为非压缩节点且包含多个子节点，以此决定是否进行合并操作。
结束语：云数据库 Redis 版提供了稳定可靠、性能卓越、可弹性伸缩的数据库服务，基于飞天分布式系统和全SSD盘高性能存储，支持主备版和集群版高可用架构。提供全面的容灾切换、故障迁移、听书漫画源码下载在线扩容、性能优化的数据库解决方案，欢迎使用。
Nacos源码分析-集群间临时实例数据的一致性同步
Nacos集群在部署时，如何实现临时实例数据在集群间的同步？答案在于Distro一致性协议。Distro协议确保了Nacos注册中心的可用性，当临时实例注册到Nacos注册中心时，集群中的实例数据并不一致，通过Distro协议同步后才达到最终一致性状态。
Distro协议将数据分为多个blocks，每个Nacos集群节点负责一个block的数据处理，确保每个节点仅处理实例数据的一部分。同时，所有节点都会将数据同步到集群内其他节点。Distro协议的实现主要通过DistroProtocol类，包含sync方法，遍历除自身外的所有集群节点，封装Distro延迟任务DistroDelayTask，并通过任务引擎DistroTaskEngine进行执行。任务引擎的实现较为复杂，包括延迟任务处理器DistroDelayTaskProcessor，负责处理延迟任务。当将延迟任务添加到任务引擎中，DistroDelayTaskProcessor将根据任务类型执行相应的处理逻辑，如数据改变同步任务DistroSyncChangeTask。
DistroSyncChangeTask的run方法负责获取需要同步的数据，设置同步数据的类型，并进行临时实例数据的同步。如果同步失败或过程中发生异常，则进行重试处理，即将任务重新添加到任务执行引擎中。同步临时实例数据主要由DistroHttpAgent类的syncData方法负责，该方法通过HTTP请求将数据同步到其他节点。当其他节点接收到同步请求时，DistroController类的onSyncDatum方法处理同步过来的数据，首先验证数据是否为空，然后判断是否为临时实例数据，根据情况创建或更新服务实例，卡片滑动喜欢源码并将数据传递给distroProtocol的onReceive方法处理。
在DistroProtocol的onReceive方法中，首先根据资源类型找到处理实例数据的处理器，然后调用DistroConsistencyServiceImpl处理器的processData方法处理数据，该方法负责反序列化数据，并调用onPut方法进行临时数据缓存并通知变更。
当Nacos集群中有新节点加入时，新节点需要从其他节点拉取全量数据。DistroProtocol初始化时，调用startDistroTask方法启动全量拉取数据任务。DistroLoadDataTask负责加载全量数据，通过load方法从远程加载数据，并在检测到加载完成或异常时进行相应的回调。服务启动时，新节点会等待服务地址和数据存储类型不为空，之后遍历数据存储类型，加载未完成的数据，处理全量数据。
综上所述，Nacos通过Distro一致性协议实现了集群间临时实例数据的同步，确保了注册中心的可用性和一致性。新节点加入时，通过全量拉取数据来更新集群状态，实现数据的一致性。
一文读懂，硬核 Apache DolphinScheduler3.0 源码解析
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一、DolphinScheduler设计与策略
了解DolphinScheduler，首先需要对调度系统有基础的了解，本文将重点介绍流程定义、流程实例、任务定义与任务实例。DolphinScheduler在设计上采用去中心化架构，集群中没有Master与Slave之分，提高系统的稳定性和可用性。
1.1 分布式设计
分布式系统设计分为中心化与去中心化两种模式，每种模式都有其优势与不足。中心化设计的抢九价源码集群中Master与Slave角色明确，Master负责任务分发与监控Slave健康状态，Slave执行任务。去中心化设计中，所有节点地位平等，无“管理者”角色，减少单点故障。
1.1.1 中心化设计
中心化设计包括Master与Slave角色，Master监控健康状态，均衡任务负载。但Master的单点故障可能导致集群崩溃，且任务调度可能集中于Master，产生过载。
1.1.2 去中心化设计
去中心化设计中，所有节点地位平等，通过Zookeeper等分布式协调服务实现容错与任务调度。这种设计降低了单点故障风险，但节点间通信增加了实现难度。
1.2 架构设计
DolphinScheduler采用去中心化架构，由UI、API、MasterServer、Zookeeper、WorkServer、Alert等组成。MasterServer与WorkServer均采用分布式设计，通过Zookeeper进行集群管理和容错。
1.3 容错问题
容错包括服务宕机容错与任务重试。Master容错依赖ZooKeeper，Worker容错由MasterScheduler监控“需要容错”状态的任务实例。任务失败重试需区分任务失败重试、流程失败恢复与重跑。
1.4 远程日志访问
Web(UI)与Worker节点可能不在同一台机器上，远程访问日志需要通过RPC实现，确保系统轻量化。
二、源码分析
2.1 工程模块介绍与配置文件
2.1.1 工程模块介绍
2.1.2 配置文件
配置文件包括dolphinscheduler-common、API、MasterServer与WorkerServer等。定制照片书源码
2.2 API主要任务操作接口
API接口支持流程上线、定义、查询、修改、发布、下线、启动、停止、暂停、恢复与执行功能。
2.3 Quaterz架构与运行流程
Quartz架构用于调度任务，Scheduler启动后执行Job与Trigger。基本流程涉及任务初始化、调度与执行。
2.4 Master启动与执行流程
Master节点启动与执行流程涉及Quartz框架、槽（slot）与任务分发。容错代码由Master节点监控并处理。
2.5 Worker启动与执行流程
Worker节点执行流程包括注册、接收任务、执行与状态反馈。负载均衡策略由配置文件控制。
2.6 RPC交互
Master与Worker节点通过Netty实现RPC通信，Master负责任务分发与Worker状态监控，Worker接收任务与反馈执行状态。
2.7 负载均衡算法
DolphinScheduler提供多种负载均衡算法，包括加权随机、平滑轮询与线性负载，通过配置文件选择算法。
2.8 日志服务
日志服务通过RPC与Master节点通信，实现日志的远程访问与查询。
2.9 报警
报警功能基于规则筛选数据，并调用相应报警服务接口，如邮件、微信与短信通知。
本文提供了DolphinScheduler的核心设计与源码分析，涵盖了系统架构、容错机制、任务调度与日志管理等方面，希望对您的学习与应用有所帮助。
浅析源码 golang kafka sarama包(一)如何生产消息以及通过docker部署kafka集群with kraft
本文将深入探讨Golang中使用sarama包进行Kafka消息生产的过程，以及如何通过Docker部署Kafka集群采用Kraft模式。首先，我们关注数据的生产部分。
在部署Kafka集群时，我们将选择Kraft而非Zookeeper，通过docker-compose实现。集群中，理解LISTENERS的含义至关重要，主要有几个类型：
Sarama在每个topic和partition下，会为数据传输创建独立的goroutine。生产者操作的起点是创建简单生产者的方法，接着维护局部处理器并根据topic创建topicProducer。
在newBrokerProducer中，run()方法和bridge的匿名函数是关键。它们反映了goroutine间的巧妙桥接，通过channel在不同线程间传递信息，体现了goroutine使用的精髓。
真正发送消息的过程发生在AsyncProduce方法中，这是数据在三层协程中传输的环节，虽然深度适中，但需要仔细理解。
sarama的架构清晰，但数据传输的核心操作隐藏在第三层goroutine中。输出变量的使用也有讲究：当output = p.bridge，它作为连接内外协程的桥梁；output = nil则关闭channel，output = bridge时允许写入。
Zookeeper源码集群启动
Zookeeper集群启动分为两步，首先确定集群模式，然后启动集群。
在启动时，需调用org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerMain#main方法，这是启动入口。
main方法初始化QuorumPeerMain对象，并加载配置文件。配置文件决定Zookeeper是单机模式还是集群模式。
在加载配置文件后，程序判断集群模式。在单机模式下，Zookeeper将直接启动并进入运行状态。在集群模式下，Zookeeper会进一步执行runFromConfig方法。
runFromConfig方法负责创建集群实例，确定角色分配（Leader、Follower、Observer）。每个实例独立运行，通过心跳机制保持状态同步。
Leader负责发起维护集群状态，处理写操作，将写操作广播至所有服务器。Follower直接处理读请求，将写请求转发给Leader。Observer与Follower类似，但无投票权。
在集群中，同一时间只有一个Leader，其它服务器扮演Follower或Observer角色。集群中的角色状态动态调整，确保高可用性。
通过以上步骤，Zookeeper成功启动集群，实现分布式系统中的主从复制与高可用性。
ZookeeperApach Curator 框架源码分析：初始化过程（一）Ver 4.3.0
Curator是由Netflix开源的一款用于简化Zookeeper客户端开发的工具，它提供了一套高级别API，使得开发者可以更简单易懂地实现分布式应用程序。Curator构建在Zookeeper原生客户端之上，提供了连接重试、异常处理、节点监听等常见功能，减轻了开发者的工作负担。Curator由多个模块组成，其中curator-framework和curator-recipes是最常用的部分，此外还提供了分布式锁等功能。
Curator的最新版本为5.X系列，不再支持ZK 3.4.X及之前的版本。主要的改动在5.X系列中，原因包括代码重构、API调整等，导致不兼容之前的版本。
Curator的下载地址可以通过Maven依赖管理或Apache官方网站获取。要开始使用Curator，需要搭建Zookeeper集群环境，详细部署过程可参考其他文章。
引入Curator依赖后，开发者可以使用CuratorFrameworkFactory构建实例，通过此实例连接Zookeeper集群并执行分布式操作，如分布式锁等。Curator内部实现了重试策略、连接管理等，使得操作更为便捷且稳定。
Curator提供了可重入锁（公平锁）的示例，开发者可以通过简单的代码实现分布式锁功能。初始化CuratorFramework实例的过程包括设置连接参数、构建实例、启动连接等步骤，内部会处理网络重连、异常处理等逻辑。
在Curator的初始化过程中，CuratorFrameworkImpl是核心类，它负责构建与Zookeeper集群的连接，并封装了一系列关键组件，如连接管理、异常检测、负载均衡等。CuratorZookeeperClient类负责Zookeeper客户端的封装和调用。
CuratorFrameworkImpl的启动过程涉及初始化连接状态管理器、启动客户端连接、执行后台操作等关键步骤。通过CAS操作确保线程安全，并在异常情况下自动重试连接。
连接状态管理器（ConnectionStateManager）负责维护连接状态并处理状态变更通知，确保在状态改变时能够及时通知到监听器。通知机制包括注册一次性监听器、注册CuratorListener和ConnectionStateListener，以及处理未处理的错误。
Curator的会话管理机制包括连接状态检查和重连策略，确保在连接断开后能够自动恢复连接。在状态变更时，连接状态管理器会通知所有注册的监听器，执行相应的回调逻辑。
Curator还提供了缓存机制，用于保存节点数据并在数据发生变化时进行更新。此外，Curator支持多次注册监听器，确保在连接断开后能够重新注册监听器，以避免丢失监听事件。
通过上述分析，Curator为开发者提供了高效、稳定的Zookeeper客户端实现，简化了分布式应用程序的开发过程。在实际应用中，开发者需要根据项目需求选择合适的版本和功能模块，以充分利用Curator提供的便利性。
RocketMQ4.9.1源码分析-Namesrv服务注册&路由发现
路由中心在消息队列系统中的作用在于管理和提供路由信息，以简化消息的路由过程。在传统的模型中，生产者直接连接消息队列服务器，但随着集群扩展，需要更灵活的路由管理机制。路由中心引入，负责监控和管理集群中的实例，实现动态路由发现和实例状态感知。其核心功能包括实例注册、路由信息更新与实例状态监控。
路由中心通过心跳机制感知实例数量的变化，确保路由信息的实时更新。常见的路由中心系统包括zookeeper、consul和etcd，它们支持分布式系统中的服务发现和配置管理。
在RocketMQ中，Namesrv扮演着路由中心的角色，提供关键功能包括服务注册、路由信息管理和实例状态监控。Namesrv的核心在于保存和维护路由元信息，如topic、队列、broker地址等，并支持查询和更新操作。
在RocketMQ源码中，服务注册功能通过`processRequest()`方法实现，根据请求类型执行相应的逻辑。对于注册broker的请求，通过`registerBrokerWithFilterServer()`或`registerBroker()`方法处理，具体实现细节在源码中体现。注册流程涉及多个步骤，确保broker信息的正确记录和更新。
路由信息的删除主要涉及两种情况：broker正常停止或异常。当broker正常停止时，它会向Namesrv发送注销消息，Namesrv接收到此消息后，从相关数据结构中移除该broker的信息。当broker异常时，Namesrv通过心跳机制检测实例状态，并在超时后主动删除相关路由信息，以保持路由信息的准确性和实时性。
RocketMQ的设计中，Namesrv采用定时任务监控实例状态，通过发送心跳包或记录最后心跳时间，来检测异常实例并及时更新路由信息。这一机制确保了系统在实例动态变化时，能够高效地管理路由，提供稳定和可靠的消息传输服务。
通过上述描述和分析，可以清晰地了解到路由中心在消息队列系统中的重要作用，以及Namesrv在RocketMQ中如何实现关键功能以支持动态路由管理和实例状态监控。
