zookeeper分布式锁

这可能是把ZooKeeper概念讲的最清楚的一篇文章 相信大家对 ZooKeeper 应该不算陌生，但是你真的了解 ZooKeeper 是什么吗？如果别人/面试官让你讲讲 ZooKeeper 是什么，你能回答到哪个地步呢？ 作者：SnailClimb来源： 51CTO技术栈 |2018-09-12 09:34 收藏 分享 我本人曾经使用过 ZooKeeper 作为 Dubbo 的注册中心，另外在搭建 Solr 集群的时候，我使用到了 ZooKeeper 作为 Solr 集群的管理工具。 前几天，总结项目经验的时候，我突然问自己 ZooKeeper 到底是个什么东西？ 想了半天，脑海中只是简单的能浮现出几句话： Zookeeper 可以被用作注册中心。 Zookeeper 是 Hadoop 生态系统的一员。 构建 Zookeeper 集群的时候，使用的服务器最好是奇数台。 可见，我对于 Zookeeper 的理解仅仅是停留在了表面。所以，通过本文，希望带大家稍微详细的了解一下 ZooKeeper 。 如果没有学过 ZooKeeper，那么本文将会是你进入 ZooKeeper 大门的垫脚砖；如果你已经接触过 ZooKeeper ，那么本文将带你回顾一下 ZooKeeper 的一些基础概念。 最后，本文只涉及 ZooKeeper 的一些概念，并不涉及 ZooKeeper 的使用以及

1.ZooKeeper 面试题？ ZooKeeper 是一个开放源码的分布式协调服务，它是集群的管理者，监视着集群中各个节点的状态根据节点提交的反馈进行下一步合理操作。最终，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。 分布式应用程序可以基于 Zookeeper 实现诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master 选举、分布式锁和分布式队列等功能。 Zookeeper 保证了如下分布式一致性特性： 顺序一致性 原子性 单一视图 可靠性 实时性（最终一致性） 客户端的读请求可以被集群中的任意一台机器处理，如果读请求在节点上注册了监听器，这个监听器也是由所连接的 zookeeper 机器来处理。对于写请求，这些请求会同时发给其他 zookeeper 机器并且达成一致后，请求才会返回成功。因此，随着 zookeeper 的集群机器增多，读请求的吞吐会提高但是写请求的吞吐会下降。 有序性是 zookeeper 中非常重要的一个特性，所有的更新都是全局有序的，每个更新都有一个唯一的时间戳，这个时间戳称为 zxid（Zookeeper Transaction Id）。而读请求只会相对于更新有序，也就是读请求的返回结果中会带有这个zookeeper 最新的 zxid。 2. ZooKeeper 提供了什么？ 文件系统 通知机制 3. Zookeeper

一、分布式 1.1、分布式-事务 （1）产生背景/基本思想Base和CAP理论： https://blog.csdn.net/RuiKe1400360107/article/details/102711821 （2）分布式事务常见解决方案： https://blog.csdn.net/RuiKe1400360107/article/details/102730601 （3）RabbitMQ解决分布式事务： https://blog.csdn.net/RuiKe1400360107/article/details/102882978 1.2、分布式-分布式协调框架Zookeeper （1）基础概念及常用命令： https://blog.csdn.net/RuiKe1400360107/article/details/103709430 （2）集群搭建与代码整合： https://blog.csdn.net/RuiKe1400360107/article/details/103774721 （3）Zookeeper实现分布式锁： https://blog.csdn.net/RuiKe1400360107/article/details/103796419 （4）解决分布式Session一致性问题、实现哨兵机制（Master选举）： https://blog.csdn.net

1.Zookeeper概念简介： Zookeeper是一个分布式协调服务；就是为用户的分布式应用程序提供协调服务 A、zookeeper是为别的分布式程序服务的 B、Zookeeper本身就是一个分布式程序（只要有半数以上节点存活，zk就能正常服务） C、Zookeeper所提供的服务涵盖：主从协调、服务器节点动态上下线、统一配置管理、分布式共享锁、统一名称服务…… D、虽然说可以提供各种服务，但是zookeeper在底层其实只提供了两个功能： 管理(存储，读取)用户程序提交的数据； 并为用户程序提供数据节点监听服务； Zookeeper常用应用场景： 《见图》 Zookeeper集群的角色： Leader 和 follower（Observer） 只要集群中有半数以上节点存活，集群就能提供服务 2.zookeeper集群机制 半数机制：集群中半数以上机器存活，集群可用。 zookeeper适合装在奇数台机器上！！！ 3.安装 3.1. 安装 3.1.1.机器部署 安装到3台虚拟机上 安装好JDK 3.1.2.上传 上传用工具。 3.1.3.解压 su – hadoop（切换到hadoop用户） tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz（解压） 3.1.4.重命名 mv zookeeper-3.4.5 zookeeper（重命名文件夹zookeeper-3

ZooKeeper是Hadoop Ecosystem中非常重要的组件，它的主要功能是为分布式系统提供一致性协调(Coordination)服务，与之对应的Google的类似服务叫Chubby。今天这篇文章分为三个部分来介绍ZooKeeper，第一部分介绍ZooKeeper的基本原理，第二部分介绍ZooKeeper提供的Client API的使用，第三部分介绍一些ZooKeeper典型的应用场景。 ZooKeeper基本原理 1. 数据模型 如上图所示，ZooKeeper数据模型的结构与Unix文件系统很类似，整体上可以看作是一棵树，每个节点称做一个ZNode。每个ZNode都可以通过其路径唯一标识，比如上图中第三层的第一个ZNode, 它的路径是/app1/c1。在每个ZNode上可存储少量数据(默认是1M, 可以通过配置修改, 通常不建议在ZNode上存储大量的数据)，这个特性非常有用，在后面的典型应用场景中会介绍到。另外，每个ZNode上还存储了其Acl信息，这里需要注意，虽说ZNode的树形结构跟Unix文件系统很类似，但是其Acl与Unix文件系统是完全不同的，每个ZNode的Acl的独立的，子结点不会继承父结点的，关于ZooKeeper中的Acl可以参考之前写过的一篇文章《 说说Zookeeper中的ACL 》。 2.重要概念 2.1 ZNode 前文已介绍了ZNode,

转：http://blog.csdn.net/xinguan1267/article/details/38422149 ZooKeeper是 Hadoop Ecosystem中非常重要的组件，它的主要功能是为分布式系统提供一致性协调(Coordination)服务，与之对应的Google的类似服务叫Chubby。今天这篇文章分为三个部分来介绍ZooKeeper，第一部分介绍ZooKeeper的基本原理，第二部分介绍ZooKeeper提供的Client API的使用，第三部分介绍一些ZooKeeper典型的应用场景。 ZooKeeper基本原理 1. 数据模型 如上图所示，ZooKeeper数据模型的结构与Unix文件系统很类似，整体上可以看作是一棵树，每个节点称做一个ZNode。每个ZNode都可以通过其路径唯一标识，比如上图中第三层的第一个ZNode, 它的路径是/app1/c1。在每个ZNode上可存储少量数据(默认是1M, 可以通过配置修改, 通常不建议在ZNode上存储大量的数据)，这个特性非常有用，在后面的典型应用场景中会介绍到。另外，每个ZNode上还存储了其Acl信息，这里需要注意，虽说ZNode的树形结构跟Unix文件系统很类似，但是其Acl与Unix文件系统是完全不同的，每个ZNode的Acl的独立的，子结点不会继承父结点的

ZooKeeper是Hadoop Ecosystem中非常重要的组件，它的主要功能是为分布式系统提供一致性协调(Coordination)服务，与之对应的Google的类似服务叫Chubby。今天这篇文章分为三个部分来介绍ZooKeeper，第一部分介绍ZooKeeper的基本原理，第二部分介绍ZooKeeper提供的Client API的使用，第三部分介绍一些ZooKeeper典型的应用场景。 ZooKeeper基本原理 1. 数据模型 如上图所示，ZooKeeper数据模型的结构与Unix文件系统很类似，整体上可以看作是一棵树，每个节点称做一个ZNode。每个ZNode都可以通过其路径唯一标识，比如上图中第三层的第一个ZNode, 它的路径是/app1/c1。在每个ZNode上可存储少量数据(默认是1M, 可以通过配置修改, 通常不建议在ZNode上存储大量的数据)，这个特性非常有用，在后面的典型应用场景中会介绍到。另外，每个ZNode上还存储了其Acl信息，这里需要注意，虽说ZNode的树形结构跟Unix文件系统很类似，但是其Acl与Unix文件系统是完全不同的，每个ZNode的Acl的独立的，子结点不会继承父结点的，关于ZooKeeper中的Acl可以参考之前写过的一篇文章《 说说Zookeeper中的ACL 》。 2.重要概念 2.1 ZNode 前文已介绍了ZNode,

读累了就看看实操 https://www.cnblogs.com/huasky/p/10214642.html 一、SOA 概念：SOA：Service-Oriented Architecture，面向服务的架构，将应用程序的不同功能(服务)通过定义的接口来实现数据通信；服务治理；服务调度中心和治理中心； 架构演变：单一应用架构ORM | 垂直应用架构MVC | 分布式服务架构RPC | 流动计算架构SOA ORM ：流量小，单一应用，部署一起；关注于简化增删改查的对象关系映射， MVC ：流量增加，应用拆分；关注于提高前端开发速度； RPC ：远程过程调用；通过网络进行远程计算机服务的请求；核心业务抽取；关注于业务的复用和整合； 由统一到分布式： 使用场景由混乱到统一： SOA又叫服务治理，SOA就是帮助我们把服务之间调用的乱七八糟的关系给治理起来，然后提供一个统一的标准； 统一标准：各系统的协议、地址、交互方式。 新的交互方式：各个系统分别根据统一标准向数据总线进行注册，各子系统调用其他子系统时，我们并不关心如果找到其他子系统，我们只招数据总线，数据总线再根据统一标准找其他子系统，所以数据总线在这里充当一个只路人的作用。 数据总线是起到调度服务的作用，数据总线不是集成服务，数据总线更新一个调度框架，每个服务需要根据约定向数据总线注册服务；服务不是经过总线的

设计理念 1 时间换空间 1.1 多级缓存，静态化 客户端页面缓存（http header中包含Expires/Cache of Control，last modified(304，server不返回body，客户端可以继续用cache，减少流量)，ETag）， 反向代理缓存，应用端的缓存(memcache)，内存数据库，Buffer、cache机制（数据库，中间件等）。 1.2 索引 哈希、B树、倒排、bitmap 哈希索引:适合综合数组的寻址和链表的插入特性，可以实现数据的快速存取。 B树索引:适合于查询为主导的场景，避免多次的IO，提高查询的效率。 倒排索引:实现单词到文档映射关系的最佳实现方式和最有效的索引结构，广泛用在搜索领域。 Bitmap:是一种非常简洁快速的数据结构，他能同时使存储空间和速度最优化（而不必空间换时间），适合于海量数据的的计算场景。 2. 并行与分布式计算 2.1 任务切分、分而治之(MR) 在大规模的数据中，数据存在一定的局部性的特征，利用局部性的原理将海量数据计算的问题分而治之。 MR模型是无共享的架构，数据集分布至各个节点。处理时，每个节点就近读取本地存储的数据处理(map)，将处理后的数据进行合并(combine)、排序(shuffle and sort)后再分发(至reduce节点)，避免了大量数据的传输，提高了处理效率。 2.2 多进程

一、写在前面 之前写过一篇文章（《 拜托，面试请不要再问我Redis分布式锁的实现原理 》），给大家说了一下Redisson这个开源框架是如何实现Redis分布式锁原理的，这篇文章再给大家聊一下ZooKeeper实现分布式锁的原理。 同理，我是直接基于比较常用的 Curator 这个开源框架，聊一下这个框架对ZooKeeper（以下简称zk）分布式锁的实现。 一般除了大公司是自行封装分布式锁框架之外，建议大家用这些开源框架封装好的分布式锁实现，这是一个比较快捷省事儿的方式。 二、ZooKeeper分布式锁机制 接下来我们一起来看看， 多客户端获取及释放zk分布式锁的整个流程及背后的原理。 首先大家看看下面的图，如果现在有两个客户端一起要争抢zk上的一把分布式锁，会是个什么场景？ 如果大家对zk还不太了解的话，建议先自行百度一下，简单了解点基本概念，比如zk有哪些节点类型等等。 参见上图。zk里有一把锁，这个锁就是zk上的一个节点。然后呢，两个客户端都要来获取这个锁，具体是怎么来获取呢？ 咱们就假设客户端A抢先一步，对zk发起了加分布式锁的请求，这个加锁请求是用到了zk中的一个特殊的概念，叫做 “临时顺序节点”。 简单来说，就是直接在"my_lock"这个锁节点下，创建一个顺序节点，这个顺序节点有zk内部自行维护的一个节点序号。 比如说，第一个客户端来搞一个顺序节点