Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Новый мастер не выбран автоматически при зеркальном отображении очереди

Я хочу настроить зеркальные очереди в своих приложениях, чтобы, если какой-либо узел вышел из строя, он смог пережить сбой и повторно подключиться к зеркальным узлам.

Сделано зеркалирование очередей. И я добавил IP-адрес и порт в файл application.properties, чтобы получать соединение при сбоях.

application.properties

spring.rabbitmq.host=localhost
spring.rabbitmq.port=5672
spring.rabbitmq.username=guest
spring.rabbitmq.password=guest
spring.rabbitmq.addresses=172.20.97.39:48442,172.20.97.144:57037,127.0.0.1:3962

Когда я останавливаю главный узел, я ожидаю, что очередь на других узлах продолжится. Что происходит прямо сейчас, я получаю сообщение об ошибке, в котором говорится, что невозможно поставить в очередь.

Может ли кто-нибудь помочь мне узнать, есть ли другие изменения, связанные с кодом, которые мне нужно сделать, чтобы настроить зеркальные очереди или что-то, чего мне не хватает.

Любая помощь будет оценена по достоинству.

Заранее спасибо.

rabbitmq spring-rabbit
11.09.2019

  • Можете ли вы пояснить, что вы сделали, когда заявляете, что зеркалирование очередей выполнено? 11.09.2019
  • Создал кластер из 3 узлов. Добавлены политики и инструкции ha в соответствии с документом rabbitmq.com/ha.html. 12.09.2019
  • А вы видели +1 (или + X) рядом с очередью в админке (или подтвердили завершение репликации другим способом)? 13.09.2019
  • да. он имеет +2 в столбце узлов. Когда узел запущен и я ставлю его в очередь, он реплицируется на всех узлах. Думаю, зеркальное отображение завершено. \ 16.09.2019
  • Приносим извинения за множество вопросов, но они необходимы для устранения неполадок. Не могли бы вы указать, как вы подтвердили, что невозможность поставить в очередь связана с использованием соединения с рабочим узлом? если вы используете консоль администратора с рабочего узла для публикации на бирже, возникает ли у вас такая же ошибка? 16.09.2019
  • Не стоит беспокоиться. То, что я сделал, было из моего приложения, я попал в api, который ставит данные в очередь после некоторых операций. Когда я ставлю в очередь, пока все узлы открыты, я получаю успешный ответ. Но при нажатии на api, когда главный узел закрыт, я получаю сообщение об ошибке с сообщением об ошибке постановки данных в очередь. (Это ошибка, которую я даю всякий раз, когда постановка в очередь не удалась). 16.09.2019
  • Из того, что вы описываете, похоже, что приложение-производитель не обнаружило, что его соединение с rabbitmq не удалось. Не могли бы вы попробовать установить свойство spring.rabbitmq.requested-heartbeat? из того, что я мог прочитать, здесь и здесь это может помочь в обнаружении сбоя 16.09.2019
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..