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【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> ZooKeeper还为客户端提供了Java API编程接口的方式。API接口主要是ZooKeeper类中的方法，下面列举几个常用的客户端操作的Java代码示例。 1、create 创建ZooKeeper路径节点，参数需提供路径名称和路径关联数据。对应create命令。 示例代码如下： ZooKeeper zk= new ZooKeeper("127.0.0.1",SESSION_TIME,this); zk.create("/test","Hello".getBytes(), null, CreateMode.PERSISTENT); 2、删除 删除路径，对应delete命令。 ZooKeeper zk= new ZooKeeper("127.0.0.1",SESSION_TIME,this); zk.delete("/test", -1); 3、getData 获取路径关联数据。对应get命令。 ZooKeeper zk= new ZooKeeper("127.0.0.1",SESSION_TIME,this); String data = zk.getData("/test", false,null); 4、setData 设置节点关联数据。对应set命令。 ZooKeeper zk= new

三个核心选举原则： （1）Zookeeper集群中只有超过半数以上的服务器启动，集群才能正常工作； （2）在集群正常工作之前，myid小的服务器给myid大的服务器投票，直到集群正常工作，选出Leader； （3）选出Leader之后，之前的服务器状态由Looking改变为Following，以后的服务器都是Follower。 下面以一个简单的例子来说明整个选举的过程： 假设有五台服务器组成的Zookeeper集群，它们的id从1-5，同时它们都是最新启动的，也就是没有历史数据，在存放数据量这一点上，都是一样的。 假设这些服务器从id1-5，依序启动： 因为一共5台服务器，只有超过半数以上，即最少启动3台服务器，集群才能正常工作。 （1）服务器1启动，发起一次选举。 服务器1投自己一票。此时服务器1票数一票，不够半数以上（3票），选举无法完成； 服务器1状态保持为LOOKING； （2）服务器2启动，再发起一次选举。 服务器1和2分别投自己一票，此时服务器1发现服务器2的id比自己大，更改选票投给服务器2； 此时服务器1票数0票，服务器2票数2票，不够半数以上（3票），选举无法完成； 服务器1，2状态保持LOOKING； （3）服务器3启动，发起一次选举。 与上面过程一样，服务器1和2先投自己一票，然后因为服务器3id最大，两者更改选票投给为服务器3； 此次投票结果：服务器1为0票

本文主要是对勇哥的simpleRpc进行了简单的剖析，用来学习rpc，加深对rpc的理解！ 源码地址： http://git.oschina.net/huangyong/rpc 勇哥博客：https://my.oschina.net/huangyong/blog/361751 rpc（Remote Procedure Call）主要是将远程服务调用包装成为本地服务调用，使用起来比较直观。以前，项目中有使用过将定时任务模块剥离出来，单独部署，定时任务模块使用rmi调用主系统的服务，使用起来和rpc应该是类似。 首先是down下源码，部署在本地IDE，具体过程参见gitee介绍吧！ 下面是eclipse的工程截图： 先试用下： 1：启动本地zk，使用默认配置（工程中的默认配置就是ZK的默认配置，基本不用改） 2：启动rpc-sample-server工程的RpcBootstrap.java 启动日志： start server connect zookeeper create address node: /registry/com.xxx.rpc.sample.api.HelloService-sample.hello2/address-0000000003 register service: com.xxx.rpc.sample.api.HelloService-sample

一、先安装jdk jdk 路径为/usr/local/java 二、再安装zookeeper zk路径为/use/local/zookeeper 三、创建zookeeper脚本 cd /etc/rc.d/init.d/ vim zookeeper # 添加如下脚本 #!/bin/bash ZK_PATH=/usr/local/zookeeper export JAVA_HOME=/usr/local/java case $1 in start) sh $ZK_PATH/bin/zkServer.sh start;; stop) sh $ZK_PATH/bin/zkServer.sh stop;; status) sh $ZK_PATH/bin/zkServer.sh status;; restart) sh $ZK_PATH/bin/zkServer.sh restart;; *) echo "require start|stop|status|restart" ;; esac 保存 #将脚本注册为service chkconfig --add zookeeper # 查看 chkconfig --list 四、zk 操作 #启动 service zookeeper start #停止 service zookeeper stop #重新启动 service zookeeper

Docker安装Kafka-Manager（docker-compose.yml） 前置条件 请先安装Docker 创建docker-compose.yml # Docker compose to have Zookeeper, Kafka, and Kafka Manager running for development. # Provided by @chris-zen zookeeper: image: confluent/zookeeper ports: - "2181:2181" kafka: image: wurstmeister/kafka:0.9.0.0-1 ports: - "9092:9092" links: - zookeeper:zk environment: - KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME - KAFKA_ADVERTISED_PORT=9092 - KAFKA_DELETE_TOPIC_ENABLE=true - KAFKA_LOG_RETENTION_HOURS=1 - KAFKA_MESSAGE_MAX_BYTES=10000000 - KAFKA_REPLICA_FETCH_MAX_BYTES=10000000 - KAFKA_GROUP_MAX_SESSION_TIMEOUT_MS=60000 - KAFKA_NUM

ZooKeeper分布式锁的实现原理 在分布式解决方案中，Zookeeper是一个分布式协调工具。当多个JVM客户端，同时在ZooKeeper上创建相同的一个临时节点，因为临时节点路径是保证唯一，只要谁能够创建节点成功，谁就能够获取到锁。没有创建成功节点，就会进行等待，当释放锁的时候，采用事件通知给客户端重新获取锁资源。如果请求超时直接返回给客户端超时，重新请求即可。 代码实现 为了更好的展现效果，我这里设置每个线程请求需要1s，请求超时时间为30s。 首先我们先写一个测试类，模拟多线程多客户端请求的情况： public class ZkLockTest implements Runnable { private ZkLock zkLock = new ZkDistributedLock(); public void run() { try { if (zkLock.getLock((long)30000,null)) { System.out.println("线程:" + Thread.currentThread().getName() + ",抢购成功:" + System.currentTimeMillis()); } else { System.out.println("线程:" + Thread.currentThread().getName() + "