zookeeper原理

由于公司缓存方案改进，准备采用codis集群作为主要的缓存解决方案（codis：国内豌豆荚开发的redis集群解决方案，已开源，github地址：https://github.com/CodisLabs/codis），codis集群依赖于zookeeper集群，本文介绍zookeeper集群的实现。 一、Zookeeper原理简介 ZooKeeper是一个开放源码的分布式应用程序协调服务，它包含一个简单的原语集，分布式应用程序可以基于它实现同步服务，配置维护和命名服务等。 Zookeeper设计目的 最终一致性：client不论连接到那个Server，展示给它的都是同一个视图。 可靠性：具有简单、健壮、良好的性能、如果消息m被到一台服务器接收，那么消息m将被所有服务器接收。 实时性：Zookeeper保证客户端将在一个时间间隔范围内获得服务器的更新信息，或者服务器失效的信息。但由于网络延时等原因，Zookeeper不能保证两个客户端能同时得到刚更新的数据，如果需要最新数据，应该在读数据之前调用sync()接口。 等待无关（wait-free）：慢的或者失效的client不得干预快速的client的请求，使得每个client都能有效的等待。 原子性：更新只能成功或者失败，没有中间状态。 顺序性：包括全局有序和偏序两种：全局有序是指如果在一台服务器上消息a在消息b前发布

一、Zookeeper原理简介 ZooKeeper是一个开放源码的分布式应用程序协调服务，它包含一个简单的原语集，分布式应用程序可以基于它实现同步服务，配置维护和命名服务等。 Zookeeper设计目的 最终一致性：client不论连接到那个Server，展示给它的都是同一个视图。 可靠性：具有简单、健壮、良好的性能、如果消息m被到一台服务器接收，那么消息m将被所有服务器接收。 实时性：Zookeeper保证客户端将在一个时间间隔范围内获得服务器的更新信息，或者服务器失效的信息。但由于网络延时等原因，Zookeeper不能保证两个客户端能同时得到刚更新的数据，如果需要最新数据，应该在读数据之前调用sync()接口。 等待无关（wait-free）：慢的或者失效的client不得干预快速的client的请求，使得每个client都能有效的等待。 原子性：更新只能成功或者失败，没有中间状态。 顺序性：包括全局有序和偏序两种：全局有序是指如果在一台服务器上消息a在消息b前发布，则在所有Server上消息a都将在消息b前被发布；偏序是指如果一个消息b在消息a后被同一个发送者发布，a必将排在b前面。 Zookeeper工作原理 1、在zookeeper的集群中，各个节点共有下面3种角色和4种状态： 角色：leader,follower,observer 状态：leading

集群管理 Zookeeper 能够很容易的实现集群管理的功能，如有多台 Server 组成一个服务集群，那么必须要一个“总管”知道当前集群中每台机器的服务状态，一旦有机器不能提供服务，集群中其它集群必须知道，从而做出调整重新分配服务策略。同样当增加集群的服务能力时，就会增加一台或多台 Server，同样也必须让“总管”知道。 Zookeeper 不仅能够帮你维护当前的集群中机器的服务状态，而且能够帮你选出一个“总管”，让这个总管来管理集群，这就是 Zookeeper 的另一个功能 Leader Election。 它们的实现方式都是在 Zookeeper 上创建一个 EPHEMERAL 类型的目录节点，然后每个 Server 在它们创建目录节点的父目录节点上调用 getChildren ( String path, boolean watch) 方法并设置 watch 为 true，由于是 EPHEMERAL 目录节点，当创建它的 Server 死去，这个目录节点也随之被删除，所以 Children 将会变化，这时 getChildren 上的 Watch 将会被调用，所以其它 Server 就知道已经有某台 Server 死去了。新增 Server 也是同样的原理。 Q：是在server节点的上一层阶段创建EPHEMERAL 类型的目录节点

Kafka Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源 项目。 1.前言 消息队列的性能好坏，其文件存储机制设计是衡量一个消息队列服务技术水平和最关键指标之一。下面将从Kafka文件存储机制和物理结构角度，分析Kafka是如何实现高效文件存储，及实际应用效果。 1.1 Kafka的特性: - 高吞吐量、低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒，每个topic可以分多个partition, consumer group 对partition进行consume操作。 - 可扩展性：kafka集群支持热扩展 - 持久性、可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失 - 容错性：允许集群中节点失败（若副本数量为n,则允许n-1个节点失败） - 高并发：支持数千个客户端同时读写 1.2 Kafka的使用场景： - 日志收集

elastic job demo 一、zookeeper要有 上一篇文章写过了。。 二、maven引入 < dependency > < groupId > com . dangdang < / groupId > < artifactId > elastic - job - lite - core < / artifactId > < version > 2.1 .5 < / version > < / dependency > < ! -- 使用springframework自定义命名空间时引入 -- > < dependency > < groupId > com . dangdang < / groupId > < artifactId > elastic - job - lite - spring < / artifactId > < version > 2.1 .5 < / version > < / dependency > < dependency > < groupId > org . apache . zookeeper < / groupId > < artifactId > zookeeper < / artifactId > < version > 3.4 .9 < / version > < / dependency > 三、demo开发 package

问题导读： 1.master挂机，传统做法备份必然是以前数据，该如何保证挂机数据与备份数据一致？ 2.分布式系统如何实现对同一资源的访问，保证数据的强一致性？ 3.集群中的worker挂了，传统做法是什么？zookeeper又是如何做的？ 分布式系统的运行是很复杂的，因为涉及到了网络通信还有节点失效等不可控的情况。下面介绍在最传统的 master -workers 模型 ，主要可以会遇到什么问题，传统方法是怎么解决以及怎么用zookeeper解决。 Master节点管理 集群当中最重要的是Master，所以一般都会设置一台Master的Backup。 Backup会定期向Master获取Meta信息并且检测Master的存活性，一旦Master挂了，Backup立马启动，接替Master的工作自己成为Master，分布式的情况多种多样，因为涉及到了网络 通信 的抖动，针对下面的情况: Backup检测Master存活性传统的就是定期发包，一旦一定时间段内没有收到响应就判定Master Down了，于是Backup就启动，如果Master其实是没有down，Backup收不到响应或者收到响应延迟的原因是因为网络阻塞的问题呢？Backup也启动了，这时候集群里就有了两个Master，很有可能部分workers汇报给Master，另一部分workers汇报给后来启动的Backup

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 　

目前几乎很多大型网站及应用都是分布式部署的，分布式场景中的数据一致性问题一直是一个比较重要的话题。分布式的CAP理论告诉我们“任何一个分布式系统都无法同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance），最多只能同时满足两项。”所以，很多系统在设计之初就要对这三者做出取舍。在互联网领域的绝大多数的场景中，都需要牺牲强一致性来换取系统的高可用性，系统往往只需要保证“最终一致性”，只要这个最终时间是在用户可以接受的范围内即可。 在很多场景中，我们为了保证数据的最终一致性，需要很多的技术方案来支持，比如分布式事务、分布式锁等。有的时候，我们需要保证一个方法在同一时间内只能被同一个线程执行。在单机环境中， Java 中其实提供了很多并发处理相关的API，但是这些API在分布式场景中就无能为力了。也就是说单纯的 Java Api并不能提供分布式锁的能力。所以针对分布式锁的实现目前有多种方案。 针对分布式锁的实现，目前比较常用的有以下几种方案： 基于 数据库 实现分布式锁 基于缓存（ Redis ，memcached，tair）实现分布式锁 基于Zookeeper实现分布式锁 在分析这几种实现方案之前我们先来想一下，我们需要的分布式锁应该是怎么样的？（这里以方法锁为例，资源锁同理） 可以保证在分布式部署的应用集群中

目录 一、前言 二、具体实现 1、基于Zookeeper的实现 2、基于Apache Ignite的实现(分布式缓存) 3、方案对比 三、惯例 一、前言 之前的文章我们介绍了 基于定时任务的统一配置中心 实现，本文将介绍另外两种实现，分别是基于Zookeeper的实现和基于Ignite的实现。 二、具体实现 1、基于Zookeeper的实现 本文并不打算讲解zookeeper的原理或者使用，只是提供一种基于zookeeper的实现方案和思路。 众所周知，Zookeeper的客户端可以读取其对应节点下的数据(任意字符串)，同时能够对该节点进行监听，当存在数据变更的时候，其能够通知到所有的客户端。且Zookeeper本身就支持集群和数据持久化，因此我们就可以利用这些特性实现基于Zookeeper的统一配置中心。具体实现如下： 应用集群的每个节点启动的时候直接连接Zookeeper集群，并读取config节点下的数据，同时对config节点进行监听 管理人员直接通过客户端修改(增删改)Zookeeper集群中config的数据。修改之后Zookeeper能够自动将数据同步到file中持久化。 配置数据修改之后Zookeeper会通知所有的应用集群节点。节点就能够得到配置数据的最新数据。 2、基于Apache Ignite的实现(分布式缓存)

目录 简述 zookeeper安装 zookeeper启动原理 hadoop HA参照： https://blog.csdn.net/qq_36632174/article/details/79794754 简述 zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现。它是一个针对大型分布式系统的可靠 协调 系统，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，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。 zookeeper重在协调，是分布式服务的一个基础；要构建hadoop离线分析，首先要安装zookeeper。 zookeeper安装 安装包：zookeeper-3.4.11.tar.gz 选择版本：zookeeper--release 3.4.11，修复了53个问题，支持Java9，2017-11月9日发布 1)zookeeper安装包放到：/usr/software/zookeeper-3.4.11.tar.gz目录下，解压： tar -zxvf zookeeper-3.4.11.tar.gz cd zookeeper-3.4.11/conf 拷贝 cp zoo_sample.cfg 改名成 zoo.cfg cp -r zoo_sample.cfg zoo.cfg 2)创建data目录：the