ZooKeeper

前言 微服务发展至今，因其高内聚、低耦合等特性，以及诸多开源方案带来的开放性，已成为提升架构效率的最佳实践之一。当一项技术或一个框架成为事实标准之后，我们会把更多的注意力聚焦在运维效率和应用可用性的持续提升上。相信下面这些场景大家或多或少都遇到过。 场景一： 当业务达到一定的规模之后，微服务的数量和单个微服务实例的数就会变的很多，从而导致微服务注册中心需要管理很多服务地址，同时还需要给所有的上下游提供服务注册和服务发现的能力。 场景二： 发布是天大的事情，每一次的发布，都会出现执行到一半的请求中断掉，上游继续调用已经下线的节点导致报错的现象。发布时收到各种报错，同时还影响用户的体验，发布后又需要修复执行到一半的脏数据。 上述场景还是在新版本没有任何问题的情况下，如果新版本有问题，则会导致大量业务直接请求到有问题的新版本，轻则修复数据，重则严重影响用户体验，甚至产生资损。最后不得不每次发版都安排在凌晨两三点发布，心惊胆颤，睡眠不足，苦不可言。 场景三： 大半夜某个服务节点出现异常，上游仍旧不断地调用，出现很多异常和各种报警短信。被报警吵醒后，想直接在线上修复，有点难，想保留现场又害怕拖垮整个应用，只好先重启为上。 但是这只是治标不治本的方式，因为很难复现从而无法有效定位，可能明天又被吵醒，继续重启。上述场景还是建立在报警系统比较完善的情况下，如果没有完善的报警系统

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一、Otter简介 1.1 otter是什么？ otter 译意： 水獭，数据搬运工 语言： 纯java开发 定位： 基于数据库增量日志解析，准实时同步到本机房或异地机房的mysql/oracle数据库. 一个分布式数据库同步系统。Ottter是由阿里开源的一个数据同步产品,它的最初的目的是为了解决跨国异地机房双A架构,两边可写的场景,开发时间从2011年7月份一直持续到现在，目前阿里巴巴B2B内部的本地/异地机房的同步需求基本全上了Otter。Otter基于数据库增量日志解析，支持mysql/oracle数据库进行同步,也有全量同步的，如果我们有全表更新或者想要历史数据的需求怎么办？这就涉及到otter的ziyou门功能。 1.2 otter工作原理 原理描述： 1. 基于Canal开源产品，获取数据库增量日志数据。 什么是Canal, 请 点击 2. 典型管理系统架构，manager(web管理)+node(工作节点) a. manager运行时推送同步配置到node节点 b. node节点将同步状态反馈到manager上 3. 基于zookeeper，解决分布式状态调度的，允许多node节点之间协同工作. 4.db : 数据源以及需要同步到的库 1.3 otter的特性 使用纯JAVA开发,占时资源比较高 基于Canal获取数据库增量日志,Canal是阿里爸爸另外一个开源产品

前言 .Net Core为我们提供了一套强大的Configuration配置系统，使用简单扩展性强。通过这套配置系统我们可以将Json、Xml、Ini等数据源加载到程序中,也可以自己扩展其他形式的存储源。今天我们要做的就是通过自定义的方式为其扩展Etcd数据源操作。 何为Etdc 在使用etcd之前我们先介绍一下Etcd，我相信很多同学都早有耳闻。 Etcd 是一款高可用、强一致的分布式KV存储系统，它内部采用 raft协议 作为一致性算法，本身也是基于GO语言开发的，最新版本为v3.4.9，具体版本下载地址可参阅 官方GitHub地址 。相信了解过K8S的同学对这个肯定不陌生，它是K8S的数据管理系统。官方地址为 https://etcd.io/ 。 在此之前，我相信大家已经了解过很多存储系统了,Etcd到底能实现了什么功能呢？其一用于配置中心和服务发现，再者也可以实现分布式锁和消息系统。它本身就是基于目录型存储,并且内部有一套强大的Watch机制可以监听针对节点和数据的操作变化，每次对节点的事务操作都会有对于的版本信息。 Etcd VS Zookeeper 通过上面的介绍是不是感觉和Zookeeper有点类似呢😂😂😂，网上有很多很多关于Etcd和Zookeeper的 对比文章 ,大致如下可以得到以下结论 功能 Etcd Zookeeper 分布式锁 有(采用节点版本号信息) 有

在介绍Raft算法之前，请考虑一下如果有机会，你会怎么设计一个分布式系统？注意，这里所说的分布式系统是几台服务器组成的一个对外服务的系统，比如分布式KV系统、分布式数据库系统等。 如果是单机系统，数据一般都在本地，基本不需要与外部通信，比如单机数据库系统。但如果有一天你的系统遇到了单机系统难以承受的高请求量，为了防止系统宕机，也为了提高系统的可用性，可以搭建类似master-slave结构的系统，并且允许请求落到slave服务器上。 经过一段时间的设计和编码，你可能会发现这个系统没有想象中那么简单。首先，相比单机系统，分布式系统需要和多台服务器通信，而通信有超时的可能，此时发送方无法确定通信是成功还是失败。其次，一份数据被放到了多台服务器，数据更新有延迟。最后，一旦master服务器宕机，没有一个自动的机制可以立马提升slave服务器为master服务器。 这时你可能会想，是否有方法可以解决上述问题？或者说是否有框架可以解决分布式系统所面临的问题？答案是没有，依据是接下来要讲到的分布式系统领域的CAP定理。 分布式一致性算法开发实战 CAP定理 CAP分别是如下3个单词的首字母缩写。 Consistency：一致性 Availability：可用性 Partition-tolerance：分区容错性 CAP定理指出，在异步网络模型中，不存在一个系统可以同时满足上述3个属性。换句话说

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 简述 消息中间件作为分布式系统的重要成员，各大公司及开源均有许多解决方案。目前主流的开源解决方案包括RabbitMQ、RocketMQ、Kafka、ActiveMQ等。消息这个东西说简单也简单，说难也难。简单之处在于好用方便，接入简单使用简单，异步操作能够解耦系统间的依赖，同时失败后也能够追溯重试。难的地方在于，设计一套可以支撑业务的消息机制，并提供高可用架构，解决消息存储、消息重试、消息队列的负载均衡等一系列问题。然而难也不代表没有方法或者“套路”，熟悉一下原理与实现，多看几个框架的源码后多总结势必能找出一些共性。 消息框架大同小异，熟练掌握其原理、工作机制是必要的。就拿用的比较多的RocketMQ为引，来说说消息引擎的设计与实现。阿里的消息引擎经过了从Notify到Napoli、再到MetaQ三代的发展，现在已经非常成熟，在不同部门的代码中现在没准都还可以从代码里看到这一系列演进过程。当前的Apache RocketMQ 就是阿里将MetaQ项目捐赠给了Apache基金会，而内部还是沿用MetaQ的名称。 首先诠释几个消息相关的基本概念 每个消息队列都必须建立一个Topic。 消息可以分组，每个消息队列都至少需要一个生产者Producer和一个消费者Consumer

领取本文资料直接扫码免费领取 这个人人都喊着“高并发”“高可用”的时代里，分布式系统的重要性不言而喻。从整个行业的招聘趋势就能看出来，大型互联网公司在招聘后端工程师的时候，都会要求候选人有分布式相关的工作经验。与其直接用些抽象、晦涩的技术名词去给分布式下一个定义，还不如从理解分布式的发展驱动因素开始，我们一起去探寻它的本质，自然而然地也就清楚它的定义了。 在今天这篇文章中，我将带你了解分布式的起源，是如何从单台计算机发展到分布式的,进而帮助你深入理解什么是分布式。为了方便你更好地理解这个演进过程，我将不考虑多核、多处理器的情况，假定每台计算机都是单核、单处理器的。 说明：完整的《分布式核心原理解析》学习文档篇幅较长，共有330页，这里限于篇幅，故只展示一部分的文档，有需要这份学习文档的朋友麻烦帮忙转发+转发+转发一下，然后再私信我【学习】即可免费获取这份《分布式核心原理解析》学习文档。 前言 一，分布式何而起 分布式起源 单兵模式:单机模式 游击队模式:数据并行或数据分布式 集团军模式:任务并行或任务分布式 分布式是什么? 总结 二，分布式系统的指标 分布式系统的指标 性能(Per formance) 资源占用(Resource Usage) 可用性( Availability) 可扩展性(Sealabi1ity) 不同场景下分布式系统的指标 总结与思考 三，分布式协调与同步

作者：林必昭 描述：该文章详细列举的服务技术栈的抓哟技术都有哪些，分别时用来做什么的 微服务开发技术栈 微服务“两大门派” 阿里系 Apache Dubbo Nacos Sentinel RocketMQ Spring Cloud Netflix Eureka Netflix Ribbon Netflix Hystrix Netflix Zuul Spring Cloud Config Spring Cloud Alibaba Spring Cloud Alibaba为分布式应用程序开发提供了一站式解决方案。它包含开发分布式应用程序所需的所有组件，使您可以轻松使用Spring Cloud开发应用程序。 使用Spring Cloud Alibaba，您只需添加一些注释和少量配置即可将Spring Cloud应用程序连接到Alibaba的分布式解决方案，并使用Alibaba中间件构建分布式应用程序系统。 官网 Github 特征： 流控制和服务降级 ：默认情况下，支持HTTP服务的流控制。您还可以使用注释来自定义流控制和服务降级规则。规则可以动态更改。 服务注册和发现 ：可以注册服务，并且客户可以使用Spring托管的bean（自动集成功能区）发现实例。 分布式配置 ：支持分布式系统中的外部配置，配置更改时自动刷新。 事件驱动 ：支持构建与共享消息系统连接的高度可扩展的事件驱动微服务。

1 概述 Spring Boot Actuator的关键特性是在应用程序里提供众多Web端点，通过它们了解应用程序运行时的内部状况，比如： Spring应用程序上下文里配置的Bean Bean在Spring应用程序上下文里是如何组装在一 起的 Spring Boot的自动配置做的决策 应用程序取到的环境变量、系统属性、配置属性和命令行参数 应用程序里线程的当前状态 应用程序最近处理过的HTTP请求的追踪情况 各种和内存用量、垃圾回收、Web请求以及数据源用量相关的指标…… Spring Boot Actuator提供的端点，可以查看官方文档： https://docs.spring.io/spring-boot/docs/2.0.0.M4/reference/htmlsingle/#production-ready-endpoints 2 启用Actuator 要启用Actuator的端点，只需在项目中引入Actuator的起步依赖即可 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> </dependency> 同时在properties里面设置management.security.enabled=false

基础命令操作 启动zk服务 ./zkServer.sh start [root@localhost bin]# ./zkServer.sh ZooKeeper JMX enabled by default Using config: /usr/home/zookeeper-3.4.11/bin/../conf/zoo.cfg Usage: ./zkServer.sh {start|start-foreground|stop|restart|status|upgrade|print-cmd} # 提示要以./zkCli.sh start 启动zk ./zkCli.sh start 复制代码 查看zk的运行状态 ./zkServer.sh status 由于我已经配置了 zk 的集群，所以此处显示状态为 leader [root@localhost bin]# ./zkServer.sh status ZooKeeper JMX enabled by default Using config: /usr/home/zookeeper-3.4.11/bin/../conf/zoo.cfg Mode: leader 复制代码 客户端链接zk [root@localhost bin]# ./zkCli.sh ...... WatchedEvent state:SyncConnected