zookeeper集群

实现分布式锁目前有三种流行方案，分别为基于数据库、Redis、Zookeeper的方案，其中前两种方案网络上有很多资料可以参考，本文不做展开。我们来看下使用Zookeeper如何实现分布式锁。 什么是Zookeeper? Zookeeper(业界简称zk)是一种提供配置管理、分布式协同以及命名的中心化服务，这些提供的功能都是分布式系统中非常底层且必不可少的基本功能，但是如果自己实现这些功能而且要达到高吞吐、低延迟同时还要保持一致性和可用性，实际上非常困难。因此zookeeper提供了这些功能，开发者在zookeeper之上构建自己的各种分布式系统。 虽然zookeeper的实现比较复杂，但是它提供的模型抽象却是非常简单的。Zookeeper提供一个多层级的节点命名空间(节点称为znode)，每个节点都用一个以斜杠(/)分隔的路径表示，而且每个节点都有父节点(根节点除外)，非常类似于文件系统。例如，/foo/doo这个表示一个znode，它的父节点为/foo，父父节点为/，而/为根节点没有父节点。与文件系统不同的是，这些节点都可以设置关联的数据，而文件系统中只有文件节点可以存放数据而目录节点不行。Zookeeper为了保证高吞吐和低延迟，在内存中维护了这个树状的目录结构，这种特性使得Zookeeper不能用于存放大量的数据，每个节点的存放数据上限为1M。 而为了保证高可用

SolrCloud简介 SolrCloud(solr 云)是Solr提供的分布式搜索方案，当你 需要大规模，容错，分布式索引和检索能力 时使用 SolrCloud。当一个系统的索引数据量少的时候是不需要使用SolrCloud的，当索引量很大，搜索请求并发很高，这时需要使用SolrCloud来满足这些需求。 SolrCloud是基于Solr和Zookeeper的分布式搜索方案，它的主要思想是使用Zookeeper作为集群的配置信息中心。 它有几个特色功能： 1）集中式的配置信息 2）自动容错 3）近实时搜索 4）查询时自动负载均衡 Solr集群的系统架构 1.1. 物理结构 三个 Solr 实例（ 每个实例包括两个 Core ），组成一个 SolrCloud 。 1.2. 逻辑结构 索引集合包括两个 Shard （ shard1 和 shard2 ）， shard1 和 shard2 分别由三个 Core 组成，其中一个 Leader 两个 Replication ， Leader 是由 zookeeper 选举产生， zookeeper 控制每个 shard 上三个 Core 的索引数据一致，解决高可用问题。 用户发起索引请求分别从 shard1 和 shard2 上获取，解决高并发问题。 1.2.1. collection Collection 在 SolrCloud

一、确定安装storm版本，这里默认安装storm2.1.0 二、搭建storm集群步骤开始（Here's a summary of the steps for setting up a Storm cluster : ） 安装一个Zookeeper集群（一般3台足够)( Set up a Zookeeper cluster ) （ 问题：单机需要装Zookeeper么 ） Zookeeper需要加入监控（ It’s critical that you run Zookeeper under supervision, since Zookeeper is fail-fast and will exit the process if it encounters any error case. See here for more details. ） Zookeeper需要安装压缩Zookeeper数据和日志（ It’s critical that you set up a cron to compact Zookeeper’s data and transaction logs. The Zookeeper daemon does not do this on its own, and if you don’t set up a cron, Zookeeper will

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)

前言 ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、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 1.最终一致性：client不论连接到哪个Server，展示给它都是同一个视图，这是zookeeper最重要的性能。 2.可靠性：具有简单、健壮、良好的性能，如果消息m被到一台服务器接受，那么它将被所有的服务器接受。 3.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。 4.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。 5.原子性：更新只能成功或者失败

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

一 什么是 ZooKeeper ZooKeeper 的由来 下面这段内容摘自《从Paxos到Zookeeper 》第四章第一节的某段内容，推荐大家阅读以下： Zookeeper最早起源于雅虎研究院的一个研究小组。在当时，研究人员发现，在雅虎内部很多大型系统基本都需要依赖一个类似的系统来进行分布式协调，但是这些系统往往都存在分布式单点问题。所以， 雅虎的开发人员就试图开发一个通用的无单点问题的分布式协调框架，以便让开发人员将精力集中在处理业务逻辑上。 关于“ZooKeeper”这个项目的名字，其实也有一段趣闻。在立项初期，考虑到之前内部很多项目都是使用动物的名字来命名的（例如著名的Pig项目),雅虎的工程师希望给这个项目也取一个动物的名字。时任研究院的首席科学家RaghuRamakrishnan开玩笑地说：“在这样下去，我们这儿就变成动物园了！”此话一出，大家纷纷表示就叫动物园管理员吧一一一因为各个以动物命名的分布式组件放在一起， 雅虎的整个分布式系统看上去就像一个大型的动物园了，而Zookeeper正好要用来进行分布式环境的协调一一于是，Zookeeper的名字也就由此诞生了。 1.1 ZooKeeper 概览 ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务，ZooKeeper框架最初是在“Yahoo!"上构建的，用于以简单而稳健的方式访问他们的应用程序。 后来，Apache

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 1、Zookeeper的角色 　　» 领导者（leader），负责进行投票的发起和决议，更新系统状态 　　» 学习者（learner），包括跟随者（follower）和观察者（observer），follower用于接受客户端请求并想客户端返回结果，在选主过程中参与投票 　　» Observer可以接受客户端连接，将写请求转发给leader，但observer不参加投票过程，只同步leader的状态，observer的目的是为了扩展系统，提高读取速度 　　» 客户端（client），请求发起方 　　• Zookeeper的核心是原子广播，这个机制保证了各个Server之间的同步。实现这个机制的协议叫做Zab协 　　 议。Zab协议有两种模式，它们分别是恢复模式（选主）和广播模式（同步）。当服务启动或者在领导者 　　　崩溃后，Zab就进入了恢复模式，当领导者被选举出来，且大多数Server完成了和leader的状态同步以后 　　 ，恢复模式就结束了。状态同步保证了leader和Server具有相同的系统状态。 　　• 为了保证事务的顺序一致性，zookeeper采用了递增的事务id号（zxid）来标识事务。所有的提议（ 　　　proposal）都在被提出的时候加上了zxid。实现中zxid是一个64位的数字