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本地缓存中没有，则会向其他机器请求数据。由于数据存在多台机器上，所以需要一种机制来保证数据的一致性，否则会导致数据不一致的问题。常用的解决方案有两种，一种是缓存失效机制，一种是缓存更新机制。 缓存失效机制是指在缓存数据的过期时间到达时，将缓存数据删除。这样可以保证数据的一致性，但来自：专题![]()
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通过多台syslog服务器和elb实现负载均衡。 目前采集单台syslog服务器处理日志能力为10MB/s，如果客户日志业务量较大，可以使用多台syslog服务器和elb实现扩容和负载均衡。 创建syslog汇聚服务器和安装ICAgent。 请参考实现单个Web应用的负载均衡创建负载均衡器。 分别为TC来自：百科![]()
源。在高可用场景，不同的AZ的时延也存在差异。资源不对等场景触发故障的主要原因是处理能力比较弱的实例会拖慢系统总体的处理能力，需要有合理的机制在实例之间调度请求的执行。 业务逻辑差异 提供者通常存在非常多的业务接口，每个业务接口处理的逻辑不同，这些接口的处理时延也是不一样的。部分来自：百科![]()
者缺省值，防止雪崩效应。 熔断配置示例 负载均衡 微服务一般会部署多个实例，负载均衡控制微服务消费者访问微服务提供者的多个实例的策略，以达到流量均衡的目的。策略包括轮询、随机、响应时间权值、会话粘滞等。 微服务一般会部署多个实例，负载均衡控制微服务消费者访问微服务提供者的多个实例来自：专题![]()
apr-util是什么 apr-util是什么 时间：2020-11-13 15:34:07 简介 完整的APR(Apache portable Run-time libraries，Apache可移植运行库)实际上包含了三个开发包：apr、apr-util以及apr-iconv，每一个开发包分来自：百科![]()
以及数据驱动的自定义窗口，可以通过灵活的触发条件定制，实现复杂的流式计算模式。 容错机制 分布式系统，单个task或节点的崩溃或故障，往往会导致整个任务的失败。Flink提供了任务级别的容错机制，保证任务在异常发生时不会丢失用户数据，并且能够自动恢复。 Checkpoint：Fl来自：专题![]()
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Kafka如何实现负载均衡 Kafka如何实现负载均衡 Kafka的消费者可以通过分组(group)来实现负载均衡。在同一个分组中的消费者会共享主题中的分区，每个消费者只能处理分配给它的分区。Kafka会根据消费者的数量和分区的数量来进行分配，在分配时会尽量实现负载均衡。 Kafka来自：专题
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