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- CAP理论概述 一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三项中的两项。 CAP理论概述 一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三项中的两项。
- ZooKeeper 提供了一系列 API编程接口，这些API接口非常简单，就像一个可提供强一致性保证的分布式小文件系统。 ZooKeeper 提供了一系列 API编程接口，这些API接口非常简单，就像一个可提供强一致性保证的分布式小文件系统。
- ZooKeeper 安装部署分为三种模式 ZooKeeper 安装部署分为三种模式
- ZooKeeper 是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统；它提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等； 它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 已经成为 Hadoop 生态系统中的基础组件。 ZooKeeper 是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统；它提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等； 它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 已经成为 Hadoop 生态系统中的基础组件。
- 在许多场景中，数据一致性是一个比较重要的话题，在单机环境中，我们可以通过Java提供的并发API来解决；而在分布式环境(会遇到网络故障、消息重复、消息丢失等各种问题)下要复杂得多，常见的解决方案是分布式事务、分布式锁等。本文主要探讨如何利用Zookeeper来实现分布式锁。关于分布式锁分布式锁是控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式。在实现分布式锁的过程中需要注意的：锁的可重入性(递归... 在许多场景中，数据一致性是一个比较重要的话题，在单机环境中，我们可以通过Java提供的并发API来解决；而在分布式环境(会遇到网络故障、消息重复、消息丢失等各种问题)下要复杂得多，常见的解决方案是分布式事务、分布式锁等。本文主要探讨如何利用Zookeeper来实现分布式锁。关于分布式锁分布式锁是控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式。在实现分布式锁的过程中需要注意的：锁的可重入性(递归...
- 开发Nebula框架目的是致力于提供一种基于C++快速构建高性能的分布式服务。如果觉得本文对你有用，别忘了到Nebula的Github或码云给个star，谢谢。 开发Nebula框架目的是致力于提供一种基于C++快速构建高性能的分布式服务。如果觉得本文对你有用，别忘了到Nebula的Github或码云给个star，谢谢。
- 1.上传安装包下载的安装包一定要是对应cdh的版本，如cdh5.14.0，对应的是zookeeper-3.4.5-cdh5.14.0.tar.gz创建安装目录，将此安装包mv到此目录下2.解压安装包命令：tar -zxvf zookeeper-3.4.5-cdh5.14.0.tar.gz可在当前目录3.配置环境变量命令：vim ~/.bash_profile在文件末位追加，export Z... 1.上传安装包下载的安装包一定要是对应cdh的版本，如cdh5.14.0，对应的是zookeeper-3.4.5-cdh5.14.0.tar.gz创建安装目录，将此安装包mv到此目录下2.解压安装包命令：tar -zxvf zookeeper-3.4.5-cdh5.14.0.tar.gz可在当前目录3.配置环境变量命令：vim ~/.bash_profile在文件末位追加，export Z...
- 著名的CAP理论指出，一个分布式系统不可能同时满足C(一致性)、A(可用性)和P(分区容错性)。由于分区容错性P在是分布式系统中必须要保证的，因此我们只能在A和C之间进行权衡。因此Zookeeper保证的是CP。Eureka则是AP。1.Zookeeper保证CP当向注册中心查询服务列表时，我们可以容忍注册中心返回的是几分钟以前的注册信息，但不能接受服务直接down掉不可用。也就是说，服务注... 著名的CAP理论指出，一个分布式系统不可能同时满足C(一致性)、A(可用性)和P(分区容错性)。由于分区容错性P在是分布式系统中必须要保证的，因此我们只能在A和C之间进行权衡。因此Zookeeper保证的是CP。Eureka则是AP。1.Zookeeper保证CP当向注册中心查询服务列表时，我们可以容忍注册中心返回的是几分钟以前的注册信息，但不能接受服务直接down掉不可用。也就是说，服务注...
- kakfa大规模集群能力在前面已给大家分享过，kafka作为消息总线，在支撑云千万tps上千节点的集群能力非常出色，本文继续对业界关于单机多topic的性能瓶颈点问题,国内某云使用RocketMQ，性能对比唱衰kafka 64分区时出现性能拐点，为此我们表示不服，从理论到实测数据，一步步揭开所谓单机性能拐点的秘密及解决之道。 kakfa大规模集群能力在前面已给大家分享过，kafka作为消息总线，在支撑云千万tps上千节点的集群能力非常出色，本文继续对业界关于单机多topic的性能瓶颈点问题,国内某云使用RocketMQ，性能对比唱衰kafka 64分区时出现性能拐点，为此我们表示不服，从理论到实测数据，一步步揭开所谓单机性能拐点的秘密及解决之道。
- 5.1.4 共享锁共享锁在同一个进程中很容易实现，但是在跨进程或者在不同 Server 之间就不好实现了。Zookeeper 却很容易实现这个功能，实现方式也是需要获得锁的 Server 创建一个 EPHEMERAL_SEQUENTIAL 目录节点，然后调用 getChildren方法获取当前的目录节点列表中最小的目录节点是不是就是自己创建的目录节点，如果正是自己创建的，那么它就获得 5.1.4 共享锁共享锁在同一个进程中很容易实现，但是在跨进程或者在不同 Server 之间就不好实现了。Zookeeper 却很容易实现这个功能，实现方式也是需要获得锁的 Server 创建一个 EPHEMERAL_SEQUENTIAL 目录节点，然后调用 getChildren方法获取当前的目录节点列表中最小的目录节点是不是就是自己创建的目录节点，如果正是自己创建的，那么它就获得
- 3.4 使用ACL的访问权限ZooKeeper使用ACL控制对节点的访问。ACL的实现同Unix文件访问权限非常相似：采用权限位来定义允许/禁止的各种节点操作，以及位应用的范围。与标准Unix权限不同的是，ZooKeeper节点不由用户(文件所有者)、组和其他这三个标准范围来限制。ZooKeeper没有节点所有者的概念。取而代之的是，ACL指定一个ID集合，以及与这些ID相关联的权 3.4 使用ACL的访问权限ZooKeeper使用ACL控制对节点的访问。ACL的实现同Unix文件访问权限非常相似：采用权限位来定义允许/禁止的各种节点操作，以及位应用的范围。与标准Unix权限不同的是，ZooKeeper节点不由用户(文件所有者)、组和其他这三个标准范围来限制。ZooKeeper没有节点所有者的概念。取而代之的是，ACL指定一个ID集合，以及与这些ID相关联的权
- 会话过期由ZooKeeper集群，而不是客户端来管理。客户端与集群建立会话时会提供上面讨论的超时值。集群使用这个值来确定客户端会话何时过期。集群在指定的超时时间内没有得到客户端的消息时发生会话过期。会话过期时集群将删除会话的所有临时节点，立即通知所有(观察节点的)客户端。此时已过期会话的客户端还是同集群断开连接的，不会被通知会话已经过期，直到(除非)客户端重新建立到集群的连接，这时候已过期会话的观 会话过期由ZooKeeper集群，而不是客户端来管理。客户端与集群建立会话时会提供上面讨论的超时值。集群使用这个值来确定客户端会话何时过期。集群在指定的超时时间内没有得到客户端的消息时发生会话过期。会话过期时集群将删除会话的所有临时节点，立即通知所有(观察节点的)客户端。此时已过期会话的客户端还是同集群断开连接的，不会被通知会话已经过期，直到(除非)客户端重新建立到集群的连接，这时候已过期会话的观
- 1 ZooKeeper容错（选主组件）mesos框架中，如果master节点失效，执行器中的当前现有任务将继续执行，但是framework无法获取新的资源，从而导致新的任务因没有资源而得不到执行。为了解决这种情况，需要采用了多master模式，即选取其中一个master作为有效的leader，其它master作为follower来避免master的故障。master的选主是通过ZooKe 1 ZooKeeper容错（选主组件）mesos框架中，如果master节点失效，执行器中的当前现有任务将继续执行，但是framework无法获取新的资源，从而导致新的任务因没有资源而得不到执行。为了解决这种情况，需要采用了多master模式，即选取其中一个master作为有效的leader，其它master作为follower来避免master的故障。master的选主是通过ZooKe
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