zookeeper原理

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

Zookeeper 是Hadoop分布式调度服务，用来构建分布式应用系统。构建一个分布式应用是一个很复杂的事情，主要的原因是我们需要合理有效的处理分布式集群中的部分失败的问题。例如，集群中的节点在相互通信时，A节点向B节点发送消息。A节点如果想知道消息是否发送成功，只能由B节点告诉A节点。那么如果B节点关机或者由于其他的原因脱离集群网络，问题就出现了。A节点不断的向B发送消息，并且无法获得B的响应。B也没有办法通知A节点已经离线或者关机。集群中其他的节点完全不知道B发生了什么情况，还在不断的向B发送消息。这时，你的整个集群就发生了部分失败的故障。 Zookeeper不能让部分失败的问题彻底消失，但是它提供了一些工具能够让你的分布式应用安全合理的处理部分失败的问题。 Zookeeper基本 是什么 是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架，他负责存储和管理大家都关心的数据，然后接受管擦者的注册，一旦这些数据的状态发生了变化，Zookeeper就将负责通知已经在Zookeeper上注册的观察者做出相应的反应。 特点是什么 集群中半数以上的机器存活，Zookeeper集群就可以正常服务。 集群数据保持一致，每一个Server保存一分相同的数据副本，Client无论连接那个Server，数据都是一致的。 Zookeeper的工作机制 Zookeeper 特点 Zookeeper:

池化技术简介 在我们使用数据库的过程中，我们往往使用数据库连接池而不是直接使用数据库连接进行操作，这是因为每一个数据库连接的创建和销毁的代价是昂贵的，而池化技术则预先创建了资源，这些资源是可复用的,这样就保证了在多用户情况下只能使用指定数目的资源，避免了一个用户创建一个连接资源，造成程序运行开销过大。 关于Java并发编程的总结和思考 连接池实现原理 这里只实现一个简易的连接池，更多复杂的需求可根据该连接池进行改进，该连接池主要参数如下： 一个繁忙队列busy 一个空闲队列idle 连接池最大活动连接数maxActive 连接池最大等待时间maxWait 连接池的活动连接数activeSize 程序流程图如下： 代码实现 泛型接口ConnectionPool.java public interface ConnectionPool<T> { /** * 初始化池资源 * @param maxActive 池中最大活动连接数 * @param maxWait 最大等待时间 */ void init(Integer maxActive, Long maxWait); /** * 从池中获取资源 * @return 连接资源 */ T getResource() throws Exception; /** * 释放连接 * @param connection 正在使用的连接 */

Zookeeper是Hadoop分布式调度服务，用来构建分布式应用系统。构建一个分布式应用是一个很复杂的事情，主要的原因是我们需要合理有效的处理分布式集群中的部分失败的问题。例如，集群中的节点在相互通信时，A节点向B节点发送消息。A节点如果想知道消息是否发送成功，只能由B节点告诉A节点。那么如果B节点关机或者由于其他的原因脱离集群网络，问题就出现了。A节点不断的向B发送消息，并且无法获得B的响应。B也没有办法通知A节点已经离线或者关机。集群中其他的节点完全不知道B发生了什么情况，还在不断的向B发送消息。这时，你的整个集群就发生了部分失败的故障。 Zookeeper不能让部分失败的问题彻底消失，但是它提供了一些工具能够让你的分布式应用安全合理的处理部分失败的问题。 Zookeeper基本 是什么 是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架，他负责存储和管理大家都关心的数据，然后接受管擦者的注册，一旦这些数据的状态发生了变化，Zookeeper就将负责通知已经在Zookeeper上注册的观察者做出相应的反应。 特点是什么 集群中半数以上的机器存活，Zookeeper集群就可以正常服务。 集群数据保持一致，每一个Server保存一分相同的数据副本，Client无论连接那个Server，数据都是一致的。 Zookeeper的工作机制 Zookeeper 特点 Zookeeper:

关于分布式锁原理的一些学习与思考-redis分布式锁，zookeeper分布式锁 首先分布式锁和我们平常讲到的锁原理基本一样，目的就是确保，在多个线程并发时，只有一个线程在同一刻操作这个业务或者说方法、变量。 在一个进程中，也就是一个jvm 或者说应用中，我们很容易去处理控制，在jdk java.util 并发包中已经为我们提供了这些方法去加锁， 比如synchronized 关键字 或者Lock 锁，都可以处理。 但是我们现在的应用程序如果只部署一台服务器，那并发量是很差的，如果同时有上万的请求那么很有可能造成服务器压力过大，而瘫痪。 想想双十一 和 三十晚上十点分支付宝红包等业务场景，自然需要用到多台服务器去同时处理这些业务，那么这些服务可能会有上百台同时处理， 但是请我们大家想一想，如果有100台服务器 要处理分红包的业务，现在假设有1亿的红包，1千万个人分，金额随机，那么这个业务场景下是不是必须确保这1千万个人最后分的红包金额总和等于1亿。 如果处理不好~~每人分到100万，那马云爸爸估计大年初一，就得宣布破产了~~ 1，常规锁会造成什么情况？ 首先说一下我们为什么要搞集群，简单理解就是，需求量（请求并发量）变大了，一个工人处理能力有限，那就多招一些工人来一起处理。 假设1千万个请求平均分配到100台服务器上，每个服务器 接收10w的请求（这10w个请求并不是在同一秒中来的

首先分布式锁和我们平常讲到的锁原理基本一样，目的就是确保，在多个线程并发时，只有一个线程在同一刻操作这个业务或者说方法、变量。 在一个进程中，也就是一个jvm 或者说应用中，我们很容易去处理控制，在jdk java.util 并发包中已经为我们提供了这些方法去加锁， 比如synchronized 关键字 或者Lock 锁，都可以处理。 但是我们现在的应用程序如果只部署一台服务器，那并发量是很差的，如果同时有上万的请求那么很有可能造成服务器压力过大，而瘫痪。 想想双十一 和 三十晚上十点分支付宝红包等业务场景，自然需要用到多台服务器去同时处理这些业务，那么这些服务可能会有上百台同时处理， 但是请我们大家想一想，如果有100台服务器 要处理分红包的业务，现在假设有1亿的红包，1千万个人分，金额随机，那么这个业务场景下是不是必须确保这1千万个人最后分的红包金额总和等于1亿。 如果处理不好~~每人分到100万，那马云爸爸估计大年初一，就得宣布破产了~~ 1，常规锁会造成什么情况？ 首先说一下我们为什么要搞集群，简单理解就是，需求量（请求并发量）变大了，一个工人处理能力有限，那就多招一些工人来一起处理。 假设1千万个请求平均分配到100台服务器上，每个服务器 接收10w的请求（这10w个请求并不是在同一秒中来的，可能是在1,2个小时内，可以联想下我们三十晚上开红包，等到10.20开始

zookeeper分布式锁原理： https://my.oschina.net/u/3492343/blog/2992492 zookeeper的树形结构 zookeeper节点特性 1.同级节点唯一性 2.临时节点和持久化节点 3.有序节点和无序节点 4.临时节点下不能存在子节点 集群搭建 server.id = ip:port:port 在zoo.cfg里面加入以下 server.1=192.168.182.128:2888:3888 server.2=192.168.182.129:2888:3888 server.3=192.168.182.130:2888:3888 192.168.182.128:2888是完成数据同步的节点 192.168.182.128:3888是选举leader的节点 自己练习的话关闭防火墙service iptables stop，生产就开放相关端口， 在data目录下创建myid（id一定要和上面id对应的ip对应） vim /tmp/zookeeper/myid 里面加入：1或2或3 zoo.cfg里面的参数 1.tickTime=2000 心跳时间 2.initLimit=10 初始化同步数据的时候10个心跳时间 3.syncLimit=5 心跳检测的最大延迟 4.dataDir = /x 同步数据存储的位置 5.clientPort

本篇文章主要讲述怎么通过zookeeper作为注册中心实现分布式系统中服务注册与发现的具体实现（具体的细节可能因不同的框架而不同，但原理其实都是一样的） 本文章设计的主要思路： 利用zookeeper临时顺序节点的性质，为每个应用服务在zookeeper上创建临时顺序的节点就（这个节点成为服务节点），而实现注册功能；服务消费者去相应服务节点下取出服务节点的信息，从而实现服务发现功能。具体实现如下： zookeeper的环境搭建在这就不累述了大家可以在网上轻松的找到相关的文档 本实例采用zookeeper-java客户端原生api设计（大家额可以使用封装过的开源框架zkClient,apache 的Curator框架） 1 搭建项目（采用的开发工具是intellij IDEA）-- 用什么开发工具都无所谓啦 ①我们采用spring boot项目快速搭建项目 ②建立spring boot项目后添加zookeeper的maven依赖，创建zookeeper–java客户端 这里我们使用的3.4.8版本的，同学也可以随意但建议使用3.3以上的版本，因为3.3.6以后版本变更较大。 org.apache.zookeeper zookeeper 3.4.8 @Service public class Zook { public static ZooKeeper zooKeeper ; /

一、部署前准备： 　　1、下载ZooKeeper的安装包： 　　　　http://zookeeper.apache.org/releases.html 我下载的版本是zookeeper-3.4.9。 　　2、将下载的zookeeper-3.4.9包放到/opt目录下，目录结构如下图所示： 　 3、在/tmp目录下新建一个zookeeper目录，并在zookeeper目录下新建一个data目录。 　 4、三台linux系统的ip： 　　　　　　ip1:10.43.98.6 　　　　　　ip2:10.43.98.8 　　　　　　ip3:10.43.98.18 　　 　　5、安装jdk8： 　　　　下载路径：http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html，我选择的是jdk-8u112-linux-i586.tar.gz（Linux x64）。 　　下载下来后拷贝到/usr/java目录下，然后：tar-zxvf jdk-8u112-linux-i586.tar.gz解压后目录下有一个jdk1.8.0_111文件下。然后通过vi /etc/profile命令来设置环境变量： 　　　　export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_111 　　　

之前我们在搭建hadoop分布式环境的时候用到过Zookeeper注册hadoop服务。那么到底Zookeeper在分布式环境中发挥了什么作用呢，这次我们就来讨论这个问题。 在分布式系统中通常都会有多台机器构成一个集群来对外提供服务，对外来说有几台机器在提供服务它并不关心，那么对内而言组成集群的机器如何互相协调保持一致这是个问题。Zookeeper将提供这样的一个功能–分布式协调技术。 1. Zookerrper概述 ZooKeeper是一种为分布式应用所设计的高可用、高性能且一致的开源协调服务，它提供了一项基本服务：分布式锁服务。由于ZooKeeper的开源特性，后来我们的开发者在分布式锁的基础上，摸索了出了其他的使用方法：配置维护、组服务、分布式消息队列、分布式通知/协调等。 ZooKeeper性能上的特点决定了它能够用在大型的、分布式的系统当中。从可靠性方面来说，它并不会因为一个节点的错误而崩溃。除此之外，它严格的序列访问控制意味着复杂的控制原语可以应用在客户端上。ZooKeeper在一致性、可用性、容错性的保证，也是ZooKeeper的成功之处，它获得的一切成功都与它采用的协议——Zab协议是密不可分的。 ZooKeeper在实现这些服务时，首先它设计一种新的数据结构——Znode，然后在该数据结构的基础上定义了一些原语，也就是一些关于该数据结构的一些操作