zookeeper集群

目录 6.2 Zookeeper在大型分布式系统中的应用 6.2.1 Hadoop YARN介绍 如何解决ResourceManager单点问题，实现高可用？ 6.2.3 Kafka 术语介绍 问题 Kafka与Zookeeper Broker注册管理 Topic注册管理 生产者负载均衡 消费者负载均衡 消费分区与消费者关系 消息消费进度Offset记录 消费者注册 负载均衡 1）Range策略 2）RoundRobin策略 资料 6.3 Zookeeper在阿里巴巴的实践与应用 6.3.2 案例二 RPC服务框架：Dubbo 服务提供者 服务消费者 监控中心 6.3.3 案例三 基于MySQL Binlog的增量订阅和消费组件：Canal Canal基本工作原理 Canal Server主备切换设计 Canal Client的HA设计 6.3.4 案例四 分布式数据库同步系统：Otter 分布式SEDA模型 数据模型 任务处理流程(多阶段任务协调处理) 6.2 Zookeeper在大型分布式系统中的应用 6.2.1 Hadoop YARN介绍 YARN是Hadoop为了提高计算节点的扩展性，同时为了支持多计算模型和提供资源的细粒度调度而引入的全新一代分布式协调框架。 核心为ResourceManager，资源管理中心，负责集群中所有资源的统一管理和分配。 （可理解为YARN的大脑

Zookeeper是一个为分布式应用提供一致性协调服务的中间件，主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些一致性问题，如：统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等。本文主要包括Zookeeper简介、安装、命令行操作、java操作Zookeeper等，文中所使用到的软件版本：Java 1.8.0_191、Zookeeper 3.6.0、junit 4.13、Centos 7.6。 1、简介 1.1、设计目标 ZooKeeper is simple. ZooKeeper is replicated. ZooKeeper is ordered. ZooKeeper is fast. ZooKeeper是简单、可复制、有序、快速的。 1.2、数据模型和层次命名空间 ZooKeeper提供的命名空间与标准文件系统的命名空间非常类似。命名空间由一系列路径组成，用/分隔。ZooKeeper命名空间中的每个节点使用一个具体路径来标识。ZooKeeper的层次命名空间结构如下： 1.3、节点 与标准文件系统不同的是，ZooKeeper命名空间的每个节点可以保存数据，就像一个文件系统中的文件，它既是文件也是目录。ZooKeeper用来存储状态信息、配置、位置信息等，因此存储在每个节点上的数据通常很小，在字节到千字节范围内。有四种类型的节点： 临时节点(EPHEMERAL)

如下： 集群管理：监控节点存活状态，运行请求等。 主节点选举：主节点挂掉了之后可以从备用的节点开始新一轮选主，主节点选举说的就是这个选举的过程，使用 zookeeper 可以协助完成这个过程。 分布式锁：zookeeper提供两种锁：独占锁、共享锁。独占锁即一次只能占有一个线程使用资源，共享锁是读写共享，读写互斥，即可以有多线程同时读取一个资源，如果要使用写锁也只能有一个线程使用。zookeeper可以对分布式锁进行控制。 统一命名服务：在分布式系统中，通过使用命名服务，客户端应用能够根据指定名字来获取资源或者服务的地址，提供者信息等。 配置管理：将配置信息保存在Zookeeper的某个目录节点中，一旦配置信息发生变化,每台应用机器就会收到 ZooKeeper 的通知，然后从Zookeeper获取新的配置信息应用到系统中。 队列管理：当一个队列的成员都聚齐时，这个队列才可用，否则一直等待所有成员到达，这种是同步队列。队列按照 FIFO 方式进行入队和出队操作，例如实现生产者和消费者模型。 来源： https://www.cnblogs.com/lijiahaoAA/p/12576522.html

3 月，跳不动了？>>> 环境介绍: 1:机器三台 ,IP/hostname 如下, hostname的设置很重要zookeeper / codis的通信都会用到,所以要配置好三台机器的hosts文件. 10.221.8. 220 机器的hostname为 Redis1 10.221.8 .221 机器的hostname为 Redis2 10.221.8 .222 机器的hostname为 Redis3 三台机器的/etc/hosts 文件添加如下解析 10.221.8. 220 Redis1 10.221.8.1. 221 Redis2 10.221.8.1. 222 Redis3 2: 三台机器的系统都是centos 6.5 已经安装基本服务. yum -y install gcc gcc-c++ make glibc glibc-devel glib2 glib2-devel patch autoconf automake（安装基本编译工具） yum -y install ntp wget unzip vixie-cron ntsysv openssh-clients sysstat irqbalance subversion（安装常用系统软件，按需） yum update -y （更新软件包） 3:使用三台机器做codis集群的服务部署如图: 服务的部署 第一步:

zookeeper 注册中心 Zookeeper 是 Apacahe Hadoop 的子项目，是一个树型的目录服务，支持变更推送，适合作为 Dubbo 服务的注册中心，工业强度较高，可用于生产环境，并推荐使用 [1]。 流程说明： 服务提供者启动时: 向 /dubbo/com.foo.BarService/providers 目录下写入自己的 URL 地址 服务消费者启动时: 订阅 /dubbo/com.foo.BarService/providers 目录下的提供者 URL 地址。并向 /dubbo/com.foo.BarService/consumers 目录下写入自己的 URL 地址 监控中心启动时: 订阅 /dubbo/com.foo.BarService 目录下的所有提供者和消费者 URL 地址。 支持以下功能： 当提供者出现断电等异常停机时，注册中心能自动删除提供者信息 当注册中心重启时，能自动恢复注册数据，以及订阅请求 当会话过期时，能自动恢复注册数据，以及订阅请求 当设置 <dubbo:registry check="false" /> 时，记录失败注册和订阅请求，后台定时重试 可通过 <dubbo:registry username="admin" password="1234" /> 设置 zookeeper 登录信息 可通过 <dubbo:registry

Kafka【第一篇】Kafka集群搭建 Kafka初识 1、Kafka使用背景 在我们大量使用分布式数据库、分布式计算集群的时候，是否会遇到这样的一些问题： 我们想分析下用户行为（pageviews），以便我们设计出更好的广告位 我想对用户的搜索关键词进行统计，分析出当前的流行趋势 有些数据，存储数据库浪费，直接存储硬盘效率又低 这些场景都有一个共同点： 数据是由上游模块产生，上游模块，使用上游模块的数据计算、统计、分析，这个时候就可以使用消息系统，尤其是分布式消息系统！ 2、Kafka的定义 What is Kafka：它是一个分布式消息系统，由linkedin使用scala编写，用作LinkedIn的活动流（Activity Stream）和运营数据处理管道（Pipeline）的基础。具有高水平扩展和高吞吐量。 3、Kafka和其他主流分布式消息系统的对比 定义解释： 1、Java 和 scala都是运行在JVM上的语言。 2、erlang和最近比较火的和go语言一样是从代码级别就支持高并发的一种语言，所以RabbitMQ天生就有很高的并发性能，但是 有RabbitMQ严格按照AMQP进行实现，受到了很多限制。kafka的设计目标是高吞吐量，所以kafka自己设计了一套高性能但是不通用的协议，他也是仿照AMQP（ Advanced Message Queuing

1 为什么需要kafka （1）在我们大量使用分布式数据库、分布式计算集群的时候，是否会遇到这样的一些问题： 我们想分析下用户行为（pageviews），以便我们设计出更好的广告位 我想对用户的搜索关键词进行统计，分析出当前的流行趋势 有些数据，存储数据库浪费，直接存储硬盘效率又低 这些场景都有一个共同点： 数据是由上游模块产生，上游模块，使用上游模块的数据计算、统计、分析，这个时候就可以使用消息系统，尤其是分布式消息系统！ （2）具有高水平扩展和高吞吐量。 （3）动态扩容 （4）zk完美结合，分布式调用，应用于soa架构 2 kafka概念 Broker Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为broker [5] Topic 每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处） Partition Partition是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Partition. Producer 负责发布消息到Kafka broker Consumer 消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端。 Consumer Group

1 zookeeper如何实现高可用 1 zookeeper 多台构成集群实现高可用，有三种角色群首（leader），追随者（follower），观察者（observer）。 Leader作为整个ZooKeeper集群的主节点，负责响应所有对ZooKeeper状态变更的请求。它会将每个状态更新请求进行排序和编号，以便保证整个集群内部消息处理的FIFO Follower的逻辑就比较简单了。除了响应本服务器上的读请求外，follower还要处理leader的提议，并在leader提交该提议时在本地也进行提交。，leader和follower构成ZooKeeper集群的法定人数，也就是说，只有他们才参与新leader的选举、响应leader的提议。 如果ZooKeeper集群的读取负载很高，或者客户端多到跨机房，可以设置一些observer服务器，以提高读取的吞吐量。Observer和Follower比较相似，只有一些小区别：首先observer不属于法定人数，即不参加选举也不响应提议；其次是observer不需要将事务持久化到磁盘，一旦observer被重启，需要从leader重新同步整个名字空间。 2 zookeeper如何实现负载均衡？ 以前接触的负载均衡是通过VIP调度到各个节点。如：nginx+keepalived实现负载均衡和高可用

原创文章，转载请务必将下面这段话置于文章开头处。（已授权 InfoQ中文站发布 ） 　　本文转发自 Jason's Blog ， 原文链接 　 http://www.jasongj.com/2015/08/09/KafkaColumn4 摘要 本文主要介绍了Kafka High Level Consumer，Consumer Group，Consumer Rebalance，Low Level Consumer实现的语义，以及适用场景。以及未来版本中对High Level Consumer的重新设计--使用Consumer Coordinator解决Split Brain和Herd等问题。 High Level Consumer 很多时候，客户程序只是希望从Kafka读取数据，不太关心消息offset的处理。同时也希望提供一些语义，例如同一条消息只被某一个Consumer消费（单播）或被所有Consumer消费（广播）。因此，Kafka Hight Level Consumer提供了一个从Kafka消费数据的高层抽象，从而屏蔽掉其中的细节并提供丰富的语义。 Consumer Group High Level Consumer将从某个Partition读取的最后一条消息的offset存于Zookeeper中( Kafka从0.8.2版本

Hadoop集群搭建-05安装配置YARN Hadoop集群搭建-04安装配置HDFS Hadoop集群搭建-03编译安装hadoop Hadoop集群搭建-02安装配置Zookeeper Hadoop集群搭建-01前期准备 HDFS是配合Hadoop使用的分布式文件系统，分为 namenode: nn1.hadoop nn2.hadoop datanode: s1.hadoop s2.hadoop s3.hadoop (看不明白这5台虚拟机的请看前面 01前期准备 ) 解压配置文件 [hadoop@nn1 hadoop_base_op]$ ./ssh_all.sh mv /usr/local/hadoop/etc/hadoop /usr/local/hadoop/etc/hadoop_back [hadoop@nn1 hadoop_base_op]$ ./scp_all.sh ../up/hadoop.tar.gz /tmp/ [hadoop@nn1 hadoop_base_op]$ #批量将自定义配置 压缩包解压到/usr/local/hadoop/etc/ #批量检查配置是否正确解压 [hadoop@nn1 hadoop_base_op]$ ./ssh_all.sh head /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh [hadoop