Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Поведение службы Hazelcast Executor после выхода из строя какого-либо узла

У меня есть вопрос относительно поведения службы Hazelcast Executor, когда какой-либо узел выходит из строя.

Конфиг исполнителя:

ExecutorConfig ecfg = new ExecutorConfig();
ecfg.setPoolSize(24);
ecfg.setName("exec");
config.addExecutorConfig(ecfg);

Я использую Hazelcast 3.3.1 на 4 узлах, и каждый узел добавляет новые задачи в Executor Service.

Добавление задачи:

IExecutorService exec = hazelcastInstance.getExecutorService("exec");
exec.execute(new Task())

Предположим, что все узлы имеют отложенные задачи, что произойдет, если один узел выйдет из строя? Задачи этого узла будут перераспределены или будут потеряны?


Ответы:


1

Задача будет потеряна. В hazelcast есть открытая проблема для улучшения/обработки этого сценария: см. github.com/hazelcast/hazelcast/issues/944.

09.10.2014
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..