frankfan915
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无红墙：
另一种修改，请参考：https://github.com/ta ...
Dubbo不能优雅停机，导致停止服务的时候，业务掉单 -
fish_no7：
if (handler instanceof WrappedC ...
Dubbo不能优雅停机，导致停止服务的时候，业务掉单 -
frankfan915：
lizhou828 写道怎么解决？设置NetTimeoutFo ...
Communications link failure错误分析 -
lizhou828：
怎么解决？
Communications link failure错误分析 -
frankfan915：
ileson 写道 解决办法sh设置NetTimeoutFo ...
Communications link failure错误分析
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Zookeeper 源码分析-启动
- 博客分类：
- Zookeeper
本文主要介绍了zookeeper启动的过程
运行zkServer.sh start命令可以启动zookeeper。入口的main函数在类中QuorumPeerMain。
main函数主要调用了runFromConfig函数，创建了QuorumPeer对象，并且调用了start函数，从而启动了zookeeper。
public class QuorumPeerMain {
protected QuorumPeer quorumPeer;
/**
* To start the replicated server specify t ...
Sink 将从channel接收event，然后将event发往目标地址。
/**
*
* A simple sink which reads events from a channel and writes them to HBase.
* This Sink uses an aysnchronous API internally and is likely to
* perform better.
* The Hbase configution is picked up from the first <tt>hbase-site.xml</tt> ...
flume包括三种sink processor，DefaultSinkProcessor，FailoverSinkProcessor，LoadBalancingSinkProcessor
Default sink processor that only accepts a single sink, passing on process results without any additional handling. Suitable for all sinks that aren't assigned to a group.
public class DefaultSinkProce ...
flume自带两种channelSelector。一种是MultiplexingChannelSelector，另一种是ReplicatingChannelSelector。
ReplicatingChannelSelector是将event发送到每个channel
public class ReplicatingChannelSelector extends AbstractChannelSelector {
private final List<Channel> emptyList = Collections.emptyList();
@Overr ...
flume源码分析-channel
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- Flume
Channel 相当于一个管道，source写数据到channel中，sink从channel取数据。Channel有三类，memory，file，jdbc。memory速度最快，但是当机器宕机的时候数据会丢失，file数据不会丢失，jdbc速度最慢，一般选择fileChannel。
Source 中会调用ChannelProcessor的processEvent方法处理Log事件。对于每个channel都会获得一个Transaction， 然后调用tx.begin方法，put event 到channel，然后调用commit.如果有异常，调用transactoin的roll ...
flume源码分析-source
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- Flume
flume的source用于收集日志，父类为AbstractSource,下图中的其他类都继承于AbstractSource
AvroSource
lifecycleAware 会调用start方法启动avroSource。avroSource主要启动了一个NettyServer用于接收数据，然后交由avroSource处理。
@Override
public void start() {
logger.info("Starting {}...", this);
//when receive data, AvroSou ...
flume是一个高可靠性的分布式的大文件收集系统。它提供了transaction来保证数据不会丢失。
flume官网：http://flume.apache.org/
Flume文档：http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html，http://flume.apache.org/FlumeDeveloperGuide.html
安装：从官网下载flume，然后解压
启动：nohup bin/flume-ng agent --conf <conf_file_path> --conf-file <conf_file> ...
Zookeeper 学习
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- Zookeeper
现在有事件可以学习一下zookeeper。
link：http://www.blogjava.net/BucketLi/archive/2010/12/21/341268.html 这个链接主要讲了zookeeper的安装部署以及zookeeper的应用场景，zookeeper中znood的管理。
zookeeper的应用场景有：1. 配置信息的管理和同步（spark中用zookeeper来管理work，excutor，deriver的信息）
2. node状态的管理（spark中用zookeep ...
We can refer to the link http://spark.incubator.apache.org/docs/latest/tuning.html for detail tuning document.
After tuning, spark can process 200M logs every minutes in one single work with 1G memory. The time for finish process logs is about 35-40 seconds every duration.
There i ...
BlockManager主要在deriver和excutor构造。在deriver构造了一个BlockManagerMasterActor对象，主要负责收集block的info。在executor创建了BlockManagerMasterActor的ref，并且将ref封装到BlockManagerMaster中用于与BlockManagerMasterActor的通信。BlockManager封装了BlockManagerMaster，用于存储block，并调用BlockManagerMaster与master通信。
//BlockManagerMasterActor 处理的消息。 ...
Spark源码分析10-Schedualer
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- Spark
Spark很重要的一部分是Task的schedual，以下是具体的流程图。
SchedulableBuilder分为两种，分别是FairSchedulableBuilder和FIFOSchedulableBuilder。主要是pool的getSortedTaskSetQueue方法中调用不同的taskSetSchedulingAlgorithm去排序schedulableQueue
override def getSortedTaskSetQueue(): ArrayBuffer[TaskSetManager] = {
var sortedTaskSetQueue = ne ...
Excutor主要分为两部分，一是ExecutorBackend，二是Executor。ExecutorBackend用来接收信息，调用Executor执行task。我们以CoarseGrainedExecutorBackend为例介绍Excutor。
worker会调用java命令启动CoarseGrainedExecutorBackend。在run函数中创建了CoarseGrainedExecutorBackend和WorkerWatcher两个actor。WorkerWatcher用来监控worker的状态。
def main(args: Array[String]) {
...
spark中很重要的一点就是task具体分配到哪个excutor上执行，如果分配不合理，将会消耗很多额外的资源。例如:executor1用flume receiver接收到数据，并将数据保存到block1上，excutor2用flume receiver接收到数据，并将数据保存到block2上。RDD将有两个patition,将对应产生两个task. task1处理block1，task2处理block2.如果将 task1分配到excutor2上去处理，那么excutor2将需要从excutor1上拿到block1，然后再计算，这样就加重 了数据传输的消耗。那么spark是如何来选择的呢？ ...
spark用metrics-core这个jar包来做spark 各个部件metrics的管理
Metrics.properties.template文件是用来配置metrics的，metrics的配置分为两部分，一是source，二是sink。有些类似于flume的source和sink的概念。Source用来收集work，master，deriver，executor等的信息。Source有ApplicationSource，BlockManagerSource，DAGSchedulerSource，ExecutorSource，JvmSource，MasterSource，Worker ...