节点服务器

1、Zookeeper基本知识 1.1、ZooKeeper集群搭建 Zookeeper集群搭建指的是ZooKeeper分布式模式安装。通常由2n+1台servers组成。这是因为为了保证Leader选举（基于Paxos算法的实现）能过得到多数的支持，所以ZooKeeper集群的数量一般为奇数。 Zookeeper运行需要java环境，所以需要提前安装jdk。对于安装leader+follower模式的集群，大致过程如下： 配置主机名称到IP地址映射配置 修改ZooKeeper配置文件 远程复制分发安装文件 设置myid 启动ZooKeeper集群 1.2、ZooKeeper概述 Zookeeper是一个 分布式协调服务的开源框架 。主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题。 ZooKeeper本质上是一个 分布式的小文件存储系统 。提供基于类似于文件系统的目录树方式的数据存储，并且可以对树中的节点进行有效管理。从而用来维护和监控你存储的数据的状态变化。通过监控这些数据状态的变化，从而可以达到基于 2、数据的集群管理。 ZooKeeper特性 1. 全局数据一致 ：集群中每个服务器保存一份相同的数据副本，client无论连接到哪个服务器，展示的数据都是一致的，这是最重要的特征； 2. 可靠性 ：如果消息被其中一台服务器接受，那么将被所有的服务器接受。 3. 顺序性

博文目录 一、LVS群集应用基础 二、LVS虚拟服务器 三、搭建NFS共享存储服务 一、LVS群集应用基础 根据实际企业环境的不同，群集所提供的功能也各不相同，采用的技术细节也可能各有千秋。然而从整体上来看，需要先了解一些关于群集的共性特征，这样才能在构建和维护群集的工作中做到心中有数，避免操作上的盲目性。 1、群集的类型 无论是哪种群集，都至少包括两台节点服务器，而对外表现为一个整体，只提供一个访问入口（域名或IP地址），相当于一台大型计算机。根据群集所针对的目标差异，可以分为以下三种类型。 负载均衡群集（Load Balance Cluster）：以提高应用系统的响应能力、尽可能处理更多的访问请求、较少延迟为目的，获得高并发、高负载的整体性能。例如，“DNS轮询” 、“应用层交换”、“反向代理”等都可用做负载均衡群集。LB的负载分配依赖于主节点的分流算法，将来自客户机的访问请求分担给多个服务器节点，从而缓解整个系统的负载压力。 高可用群集（High Availability Cluster）：以提高应用系统的可靠性，尽可能地减少中断时间为目标，确保服务的连续性，达到高可用（HA）的容错效果，例如，“故障切换”。“双机热备”、“多机热备”、等都属于高可用群集技术，HA的工作方式包括双工和主从两种模式。双工就是所有节点同时在线；主从则只有主节点在线

高可用背景介绍 高并发、高可用是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一。 首先来说说高并发，啥是高并发，怎样才算是高并发。个人认为在衡量一个业务系统的并发能力，需要有一个维度，其中最重要的两个衡量标准是业务复杂度和硬件配置（cpu、内存、磁盘、带宽、网卡）。高并发的本质并不是一个数字这么简单，而是需要我们针对现有的业务系统再遇到高并发带来的问题时如何从架构上、设计上、编码上解决问题。微门户系统日均PV 1300W，Node端请求量日均4亿级，Java后端单个服务系统请求量日均1500W，个人认为这个量级和大多数公司相比已经很不错了。 那什么是高可用呢？简单来说就是减少系统不能提供服务的时间。一个高可用的系统需要支持服务故障自动转移、服务精准熔断降级、服务治理、服务限流、服务可回滚、服务自动扩容/缩容等能力。相比高并发，我认为高可用更重要一些。 “硬”投入 F5 VS Array 产品体系架构区别 Array操作系统是ArrayOS，使用自己编制的硬件操作系统，从稳定性来说系统不依赖于底层操作系统的稳定性。从性能来说由于使用了SpeedStack技术，相应的速度要更高。 F5的操作系统是Linux操作系统上起的应用服务（TMOS），从稳定性来说系统以来linux的稳定性。在实际应用中，相应的稳定性会差。从性能来说，采用了分层的处理，降低了数据包处理的速度。 负载均衡功能比较

Zookeeper系列之高级篇 1. NIO、ZAB协议、2PC提交相关概念 2. Leader选举 3. 手写分布式锁，配置中心 ==================================== 一. NIO、ZAB协议、2PC提交相关概念 1 NIO NIO中的几个概念 Channel 可以将NIO中的Channel同传统IO中的Stream来类比，但是要注意，传统IO中，Stream是单向的，比如InputStream只能进行读取操作，OutStream只能写操作。而Channel是双向的，即可用来进行读操作，又可用来进行写操作 Buffer 在NIO中所有数据的读和写都离不开Buffer，读取的数据只能放在Buffer中，写入的数据也是先写入到Buffer中 Seletor 将Channel和Seletor配合使用，必须将channel注册到Seletor上，通过SelectableChannel.register()方法来实现 2 2PC （Two Phase Commitment Protocol）当一个事务操作需要跨越多个分布式节点的时候，为了保持事务处理的ACID 特性，就需要引入一个“协调者”（TM）来统一调度所有分布式节点的执行逻辑，这些被调度的分布式节点被称为AP。TM负责调度AP的行为，并最终决定这些AP是否要把事务真正进行提交

Zookeeper系列之基础篇 1. Zookeeper概述 2. Zookeeper必知必会 3. 集群介绍 ==================================== 一. Zookeeper概述 是一个开源的分布式应用的服务，提供了更高级别的服务，包括：同步、配置维护、分组和命名。 主要目标：通过与标准文件系统一致的组织结果的命名空间，允许分布式进程之间可以进行同步。 功能：提供了优质的高性能、高可用性、和严格有序的访问 二. Zookeeper必知必会 节点类型 持久节点：所谓持久节点，是指持久节点，是指在节点创建后，就一直存在，直到有删除操作来主动清除这个节点。 临时节点：和持久节点不同的是,临时节点的生命周期和客户端会话绑定。也就是说，如果客户端会话失效，那么这个节点就会自动被清除掉。注意，这里提到的会话失效，而非连接断开。另外，在临时节点下面不能创建子节点。 持久顺序节点：这类节点的基本特性和持久节点是一致的。额外的特性是，在ZK中，每个父节点会为他的第一级子节点维护一份时序，会记录每个子节点创建的先后顺序。基于这个特性，在创建子节点的时候，可以设置这个属性，那么在创建节点过程中，ZK会自动为给定节点名加上一个数字后缀，作为新的节点名。这个数字后缀的范围是整型的最大值。 临时顺序节点：类似临时节点和顺序节点

原贴在这里：http://blog.csdn.net/yangcs2009/article/details/39292097。我做了部分修改。 飞天是由阿里云开发的一个大规模分布式计算系统，其中包括 飞天内核 和 飞天开放服务 。 飞天内核负责管理 数据中心 Linux 集群 的 物理 资源，控制分布式程序运行， 隐藏下层 故障恢复 和 数据冗余 等细节，有效提供弹性计算和负载均衡。如图所示，飞天体系 架构 主要包含四大块： 1、资源管理、安全、远程过程调用等构建分布式系统常用的底层服务; 2、分布式文件系统; 3、任务调度; 4、集群部署和监控。 飞天开放服务为用户应用程序提供了 计算 和 存储 两方面的接口和服务，包括： 弹性计算服务(Elastic ComputeService，简称ECS) 开放存储服务(Open Storage Service，简称OSS) 开放结构化数据服务(Open Table Service，简称OTS) 关系型 数据库 服务(Relational Database Service，简称RDS) 开放数据处理服务(Open Data Processing Service，简称ODPS) 并基于弹性计算服务提供了云服务引擎(Aliyun Cloud Engine，简称ACE) 作为第三方应用开发和Web 应用运行和托管的平台 。反正左右的这些服务

ZooKeeper:为分布式应用提供的分布式协调服务 ZooKeeper提供一系列原语用于分布式应用构建更高层次的服务，如同步、配置维护、分组以及命名空间。 设计目标： ZooKeeper足够简单且可复制。 组成ZooKeeper服务当中的服务器知道彼此之间的存在。服务器在持久存储中维护状态内存映像以及事务日志和快照。只要大多数的服务是可用的，ZooKeeper服务也是可用的。 客户端连接一台ZooKeeper服务器，维护一个TCP连接，通过它连接请求、获取响应及通知事件，并发送心跳包。如果服务器端的TCP连接断开，客户端将连接到另一个服务器。 ZooKeeper是有序的 。ZooKeeper时间戳每次更新都会带一个编号用于反映ZooKeeper事务的顺序。后续操作可依据这个顺序用于实现更高层次的抽象，如同步原语。 ZooKeeper是快速的 。在用于读为主的应用场景特别快速。ZooKeeper应用运行于上千台机器，在读远多于写的场景上表现最佳，通常读写比例为10:1。 数据模型及分层命名空间 依托于ZooKeeper的命名空间有点类似标准的文件系统。名称是由“/”分隔组成的字符串。在ZooKeeper的命名空间中每个节点是用路径标识出来的。 节点以及临时节点 不像标准的文件系统，在ZooKeeper命令空间中每个节点都可以有数据关联到（类似子节点）。这就好像一个文件系统

ZooKeeper ZooKeeper概念 Zookeeper是一个分布式协调服务的开源框架。主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题。 ZooKeeper本质上是一个分布式的小文件存储系统。提供基于类似于文件系统的目录树方式的数据存储，并且可以对树中的节点进行有效管理。从而用来维护和监控你存储的数据的状态变化。通过监控这些数据状态的变化，从而可以达到基于数据的集群管理。 ZooKeeper特性 1.全局数据一致：集群中每个服务器保存一份相同的数据副本，client无论连接到哪个服务器，展示的数据都是一致的，这是最重要的特征； 2.可靠性：如果消息被其中一台服务器接受，那么将被所有的服务器接受。 3.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。 4.数据更新原子性：一次数据更新要么成功（半数以上节点成功），要么失败，不存在中间状态； 5.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。 ZooKeeper集群角色 Leader: Zookeeper集群工作的核心 事务请求（写操作）的唯一调度和处理者，保证集群事务处理的顺序性； 集群内部各个服务器的调度者。

第1章 Zookeeper入门 1.1 概述 Zookeeper是一个开源的分布式的，为分布式应用提供协调服务的Apache项目。 1.2 特点 1.3 数据结构 1.4 应用场景 提供的服务包括：统一命名服务、统一配置管理、统一集群管理、服务器节点动态上下线、软负载均衡等。 1.5 下载地址 1 ．官网首页： https://zookeeper.apache.org/ 2．下载截图，如图5-5，5-6，5-7所示 图5-5 Zookeeper下载（一） 图5-6 Zookeeper下载（二） 图5-7 Zookeeper下载（三） 第2章 Zookeeper安装 2.1 本地模式安装部署 1．安装前准备 （1）安装Jdk （2）拷贝Zookeeper安装包到Linux系统下 （3）解压到指定目录 tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz -C /opt/module/ 2．配置修改 （1）将/opt/module/zookeeper-3.4.10/conf这个路径下的zoo_sample.cfg修改为zoo.cfg； mv zoo_sample.cfg zoo.cfg （2）打开zoo.cfg文件，修改dataDir路径： vim zoo.cfg 修改如下内容： dataDir=/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData （3

　　之前介绍了使用官方脚本自动化启动一个Fabric网络，并且所有的证书都是通过官方的命令行工具cryptogen直接生成网络中的所有节点的证书。在开发环境可以这么简单进行，但是生成环境下还是需要我们自定义对网络中的节点的证书进行配置。 　　 　　所以在本文中，将会详细介绍一个从手动生成证书一直到启动网络的整体步骤。本文只交代整体的搭建步骤。对于Fabric-Ca的讲解不在本文的范围内，将在另一篇文章中说明。 　　 　　正篇文章也是根据官方的文档进行的。但是由于官方的文档尚未完工，也是好多没有交代清楚的，并且有些地方是错误的，所以笔者也是一步一步摸索出来的，所以如果本文哪里没有交代清楚或者错误的地方，希望各位批评指正。 　　 　　在这里贴出官方文档地址. 　　 　　1.整体架构 　　 　　架构图直接贴过来好了： 　　 　　系统架构 　　 　　官方文档采用的是多机环境，这里简洁化一点，所有的操作都在一台机器上进行，至于多机环境，以后再补充好了。 　　 　　介绍一下本文所采用的整体架构： 　　 　　三个组织 　　 　　Org0 -> 组织0 　　 　　Org1 -> 组织1 　　 　　Org2 -> 组织2 　　 　　组织中的成员 　　 　　Org0 一个Orderer节点，一个Org0的Admin节点 　　 　　Org1 两个Peer节点，一个Org1的Admin节点