如何将WordPress站群功能转换为Dedecms？

wordpress站群功能,wordpress 转dedecms,幕墙装饰工程网站模板,全景网站是怎么做的目录 一、zookeeper 1、zookeeper简介 2、zookeeper特点 3、zookeeper工作模式及机制 4、zookeeper应用场景及选举机制 5、zookeeper集群部署 ①实验环境 ②安装zookeeper 二、消息队列kafka 1、为什么要有消息队列 2、使用消息队列的好处 3、kafka简介 4、kafka…目录 一、zookeeper 1、zookeeper简介 2、zookeeper特点 3、zookeeper工作模式及机制 4、zookeeper应用场景及选举机制 5、zookeeper集群部署 ①实验环境 ②安装zookeeper 二、消息队列kafka  1、为什么要有消息队列 2、使用消息队列的好处 3、kafka简介 4、kafka特点 5、kafka系统架构名词介绍 6、Kafka架构及流程 7、kafka集群部署 8、kafka报错分析 一、zookeeper 1、zookeeper简介 Zookeeper开源分布式的服务为分布式框架提供协调服务的apache项目 2、zookeeper特点 ①、zookper是一个领导者多个跟随着组成 ②、集群中有半数以上节点存活集群正常服务奇数台最小3台 ③、全局数据一致每个server保存一份相同的数据副本client无论连接到那台server数据都一样 ④、更新请求顺序执行来自同一个client更新请求按照其发送顺序一次执行先进先出 ⑤、原子性要么成功要么失败 3、zookeeper工作模式及机制 Zookeeper工作模式文件系统通知机制 工作机制 1、每个服务端上线时需要到zookeeper集群注册信息 2、客户端从zookeeper集群获取在线服务端信息列表并监听 3、服务端上线下线时zookeeper需要更新列表信息并通知客户端 4、客户端接收到通知重新获取zookeeper在线服务器列表 4、zookeeper应用场景及选举机制 应用场景 统一命名服务、统一配置管理、统一集群管理、服务节点动态上下线、软负载均衡 选举机制 第一次启动选举机制 服务器1启动自己投自己一票myid(可以自己设置集群中不能重复)为1没有明确的leader处于locking状态 服务器2启动自己投自己一票myid为2服务器1因为2的myid大于1则投2一票处于locking状态 服务器3启动自己投自己一票myid为3服务器1和2myid小则投服务器3服务器3成为leader 服务器4启动已经有leader则加入leader中成为从follower。 非第一次启动选举机制 SID服务器id用来表示一台zookeeper集群汇总的机器每台机器不能重复和myid一致 ZXID事务idZXID是一个事务id用来标识服务器状态的变更。与服务器对客户端更新请求处理逻辑速度有关 Epoch每个leader任期的代号没有leader时同一轮投票过程中的值是一样的每投票一次这个数据增加 ①、Epoch值大的直接胜出成为leader ②、epoch值相同事务id大的胜出 ③、事务id相同则服务器id大的胜出 5、zookeeper集群部署 ①实验环境 ②安装zookeeper 三台机器执行 systemctl stop firewalld.service setenforce 0 #关闭防火墙和selinux cd /opt tar -zxvf apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz mv apache-zookeeper-3.5.7-bin /usr/local/zookeeper-3.5.7 #将zookeeper压缩包放入/opt目录并解压解压后的文件移动到/usr/local下改名为zookeeper-3.5.7 cd /usr/local/zookeeper-3.5.7/conf/ cp zoo_sample.cfg zoo.cfg vim zoo.cfg #进入配置文件路径备份配置文件然后修改配置文件内容如下 tickTime2000 #通信心跳时间Zookeeper服务器与客户端心跳时间单位毫秒 initLimit10 #Leader和Follower初始连接时能容忍的最多心跳数tickTime的数量这里表示为10*2s syncLimit5 #Leader和Follower之间同步通信的超时时间这里表示如果超过5*2sLeader认为Follwer死掉并从服务器列表中删除Follwer dataDir/usr/local/zookeeper-3.5.7/data #修改指定保存Zookeeper中的数据的目录目录需要单独创建 dataLogDir/usr/local/zookeeper-3.5.7/logs #添加指定存放日志的目录目录需要单独创建 clientPort2181 #客户端连接端口 server.1192.168.30.18:3188:3288 server.2192.168.30.19:3188:3288 server.3192.168.30.20:3188:3288 #添加集群信息 erver.AB:C:D #A是一个数字表示这个是第几号服务器。集群模式下需要在zoo.cfg中dataDir指定的目录下创建一个文件myid这个文件里面有一个数据就是A的值Zookeeper启动时读取此文件拿到里面的数据与zoo.cfg里面的配置信息比较从而判断到底是哪个server。 #B是这个服务器的地址。 #C是这个服务器Follower与集群中的Leader服务器交换信息的端口。 #D是万一集群中的Leader服务器挂了需要一个端口来重新进行选举选出一个新的Leader而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口。 mkdir /usr/local/zookeeper-3.5.7/data mkdir /usr/local/zookeeper-3.5.7/logs #创建指定的数据存放位置和日志存放位置 echo 1 /usr/local/zookeeper-3.5.7/data/myid #192.168.30.18上执行此命令规划时此机器的myid为1 echo 2 /usr/local/zookeeper-3.5.7/data/myid #192.168.30.19上执行此命令规划时此机器的myid为2 echo 3 /usr/local/zookeeper-3.5.7/data/myid #192.168.30.20上执行此命令规划时此机器的myid为3 vim /etc/init.d/zookeeper #!/bin/bash #chkconfig:2345 20 90 #description:Zookeeper Service Control Script ZK_HOME/usr/local/zookeeper-3.5.7 case $1 in start)echo ---------- zookeeper 启动 ------------$ZK_HOME/bin/zkServer.sh start ;; stop)echo ---------- zookeeper 停止 ------------$ZK_HOME/bin/zkServer.sh stop ;; restart)echo ---------- zookeeper 重启 ------------$ZK_HOME/bin/zkServer.sh restart ;; status)echo ---------- zookeeper 状态 ------------$ZK_HOME/bin/zkServer.sh status ;; *)echo Usage: $0 {start|stop|restart|status} esac #三台机器配置开启zookeeper脚本#脚本内容为当执行脚本位置变量1为starstoprestartstatus*时执行对应的服务管理脚本(安装时自带管理服务的脚本) chmod x /etc/init.d/zookeeper chkconfig --add zookeeper #设置开机自启并使用service管理服务 service zookeeper start service zookeeper status #开启并查看服务状态 二、消息队列kafka  1、为什么要有消息队列 高并发环境下同步请求来不及处理请求往往会发生阻塞比如大量请求并发访问数据库导致行锁表最后请求线程堆积过多引发雪崩。 雪崩高并发情况下redis服务器无法同时处理大量请求导致rdis崩溃直接查询数据库。 2、使用消息队列的好处 1解耦 允许独立的扩展或修改两边的处理过程只有确保他们遵守同样的接口约束 2可恢复性 系统一部分组件失效不会影响整个系统消息队列降低了过程的耦合度即使一个处理消息的进程挂掉了加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。 3缓存 有助于控制和优化数据流经过的速度解决生成消费信息的处理速度不一致的情况 4灵活性峰值处理能力 能够使关键组件顶住突发的访问压力而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃 5异步通信 允许用户把一个消息加入队列但并不立即处理它。想向队列中放多少消息就放多少在需要的时候去处理他们 3、消息队列的2种模式 点对点(一对一)消费者主动拉取数据消费者将生产者生成的数据拉取完成则消费者将消息删除。 发布/订阅模式(一对多也称为观察者模式)消费者消费数据之后不会清除消息 1、生产者发布消息到topic同时有多个消费者 2、观察者(实时观察消费者消费能力即处理数据能力)观察整个消息队列根据消费者的能力配置发送数据给消费者 3、kafka简介 kafka是一个分布式的支持分区的多副本基于发布/订阅模式的消息队列(MQ message quene)主要用于日志和大数据实时处理 4、kafka特点 1高吞吐量每秒钟可以处理几十万消息延迟最低只是几毫秒。 2持久性、可靠性完善的消息存储机制存储到磁盘保证数据的高效和持久化 3分布式生产者数据会存放在所有机器上挂一台数据不会丢失。 4容错性允许集群中节点失败允许副本-1个节点失败 5高并发支持千个客户端同时读写 5、kafka系统架构名词介绍 ①broker一台kafka服务器就是一个broker。一个集群由多个broker组成一个broker可以容纳多个topic ②Produer生产者。也就是写入消息的一方将消息写入broker中 ③Consumer消费者。也就是读取消息的一方从broker中读取消息 ④Zookeeperkafka使用zookeeper来管理集群的元数据以及控制器的选举等操作。 ⑤topic主题。每一个消息都属于某个主题kafka通过主题来划分消息是一个逻辑上的分类 ⑥partition即分区 同一个主题下的消息还可以继续分成多个分区一个分区只属于一个主题kafka只保证partition中的数据是有序的不保证topic中的不通partition数据是有序的每个topic至少有一个partition,每个 partition 中的数据使用多个 segment 文件存储。 partition数据路由规则 1.指定partition则直接使用、 2.未指定partition但指定了key根据key取模选择partition、3.都未指定则轮询选择partition 分区的原因为什么在topic下有多个partition 1.方便集群中扩展每个partition可以通过调整以适应它所在的机器而一个topic又可以有多个Partition组成因此整个集群就可以适应任意大小的数据了 2.可以提高并发因为可以以Partition为单位读写了 ⑦Replica副本。一个分区可以有多个副本来提高容灾性一般是设置一个分区2个副本 ⑧Offset偏移量。消费者存在zookeeper上的记录自己访问到什么地方 ⑨leader负责读写follow只负责复制和备份 6、Kafka架构及流程 1)、生产者生产数据传给broker即kafka服务器集群 2)、kafka集群将数据存储在topic主题中每个topic主题中有多个分片(分片做了备份在其他topic) 3)、分片中存储数据kafka集群注册在zookeeper中zookeeper通知消费者kafka服务器在线列表 4)、消费者收到zookeeper通知的在线列表从broker中拉取数据 5)、消费者保存偏移量到zookeeper中以便记录自己宕机消费到什么地方 7、kafka集群部署 基于zookeeper的三台机器操作 cd /opt/ tar zxvf kafka_2.13-2.7.1.tgz mv kafka_2.13-2.7.1 /usr/local/kafka #kafka安装包上传到/opt解压并移动到/usr/local中改名为kafka #下载地址wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/kafka/2.7.1/kafka_2.13-2.7.1.tgz cd /usr/local/kafka/config/ cp server.properties server.properties.bak vim server.properties #kafka主配置文件备份并编辑内容如下 broker.id0 #21行broker的全局唯一编号每个broker不能重复因此要在其他机器上配置 broker.id1、broker.id2 listenersPLAINTEXT://192.168.10.17:9092 #31行指定监听的IP和端口如果修改每个broker的IP需区分开来也可保持默认配置不用修改 num.network.threads3 #42行broker 处理网络请求的线程数量一般情况下不需要去修改 num.io.threads8 #45行用来处理磁盘IO的线程数量数值应该大于硬盘数 socket.send.buffer.bytes102400 #48行发送套接字的缓冲区大小 socket.receive.buffer.bytes102400 #51行接收套接字的缓冲区大小 socket.request.max.bytes104857600 #54行请求套接字的缓冲区大小 log.dirs/usr/local/kafka/logs #60行kafka运行日志存放的路径也是数据存放的路径 num.partitions1 #65行topic在当前broker上的默认分区个数会被topic创建时的指定参数覆盖 num.recovery.threads.per.data.dir1 #69行用来恢复和清理data下数据的线程数量 log.retention.hours168 #103行segment文件数据文件保留的最长时间单位为小时默认为7天超时将被删除 log.segment.bytes1073741824 #110行一个segment文件最大的大小默认为 1G超出将新建一个新的segment文件 zookeeper.connect192.168.30.18:2181,192.168.30.19:2181,192.168.30.20:2181 #123行配置连接Zookeeper集群地址保存后退出 vim /etc/profile #编辑全局变量文件添加kafka全局环境变量内容如下 export KAFKA_HOME/usr/local/kafka export PATH$PATH:$KAFKA_HOME/bin #export全局生效修改完后保存退出 source /etc/profile #刷新全局配置变量文件 #编写管理kafka服务的脚本 vim /etc/init.d/kafka #!/bin/bash #chkconfig:2345 22 88 #description:Kafka Service Control Script KAFKA_HOME/usr/local/kafka case $1 in start)echo ---------- Kafka 启动 ------------${KAFKA_HOME}/bin/kafka-server-start.sh -daemon ${KAFKA_HOME}/config/server.properties ;; stop)echo ---------- Kafka 停止 ------------${KAFKA_HOME}/bin/kafka-server-stop.sh ;; restart)$0 stop$0 start ;; status)echo ---------- Kafka 状态 ------------count$(ps -ef | grep kafka | egrep -cv grep|$$)if [ $count -eq 0 ];thenecho kafka is not runningelseecho kafka is runningfi ;; *)echo Usage: $0 {start|stop|restart|status} esac 脚本内容为当执行脚本位置变量1为starstoprestartstatus*时执行对应的服务管理脚本(安装时自带管理服务的脚本) chkconfig --add kafka #设置开机自启并使用service管理服务 service kafka start service kafka status #开启并查看服务状态###随便一台机器执行 kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.30.18:2181,192.168.30.19:2181,192.168.30.20:2181 --replication-factor 2 --partitions 3 --topic test #kafka创建topic即主题test #--zookeeper定义 zookeeper 集群服务器地址如果有多个 IP 地址使用逗号分割一般使用一个 IP 即可 #--replication-factor定义分区副本数1 代表单副本建议为 2 #--partitions定义分区数 #--topic定义 topic 名称 kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.30.18:2181,192.168.30.19:2181,192.168.30.20:2181 #查看当前服务器中的所有 topic kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.30.18:2181,192.168.30.19:2181,192.168.30.20:2181 #查看某个 topic 的详情 kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.30.18:9092,192.168.30.19:9092,192.168.30.20:9092 --topic test #进入test的topic主机发布消息输入完命令后输入123456 kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.30.18:9092,192.168.30.19:9092,192.168.30.20:9092 --topic test --from-beginning #在另外一台主机输入消费信息的命令查看是否可以收到发布的消息 #--from-beginning会把主题中以往所有的数据都读取出来即从最开始读取 kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.30.18:2181,192.168.30.19:2181,192.168.30.20:2181 --alter --topic test --partitions 6 #修改名为test的topic主题的分区数 kafka-topics.sh --delete --zookeeper 192.168.30.18:2181,192.168.30.19:2181,192.168.30.20:2181 --topic test #删除名为test的topic8、kafka报错分析 [2023-04-10 20:01:57,373] WARN [Producer clientIdconsole-producer] Bootstrap broker 192.168.30.18:2181 (id: -1 rack: null) disconnected (org.apache.kafka.clients.NetworkClient) [2023-04-10 20:01:57,475] WARN [Producer clientIdconsole-producer] Bootstrap broker 192.168.30.19:2181 (id: -2 rack: null) disconnected (org.apache.kafka.clients.NetworkClient) [2023-04-10 20:01:57,577] WARN [Producer clientIdconsole-producer] Bootstrap broker 192.168.30.20:2181 (id: -3 rack: null) disconnected (org.apache.kafka.clients.NetworkClient) [2023-04-10 20:01:57,679] WARN [Producer clientIdconsole-producer] Bootstrap broker 192.168.30.18:2181 (id: -1 rack: null) disconnected (org.apache.kafka.clients.NetworkClient) [2023-04-10 20:01:57,782] WARN [Producer clientIdconsole-producer] Bootstrap broker 192.168.30.19:2181 (id: -2 rack: null) disconnected (org.apache.kafka.clients.NetworkClient)###报错信息 ERROR org.apache.kafka.common.errors.InvalidReplicationFactorException: Replication factor: 2 larger than available brokers: 1(kafka.admin.TopicCommand$)##三台kafka只起来一台查看是否配置文件中的broker.id相同了或者其他俩台防火墙启动错误 安装zookeeper和kafka后启动报错查看日志显示有no route host 没有路由等信息则表示是三台中有防火墙未关闭