搞懂分布式技术6:Zookeeper典型应用场景及实践 一.ZooKeeper典型应用场景实践 ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架.基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题.网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将介绍比较常用的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍. 值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利用其提…

<从Paxos到Zookeeper 分布式一致性原理与实践>读书笔记 本文:总结脑图地址:脑图 前言 所有的典型应用场景,都是利用了ZK的如下特性: 强一致性:在高并发情况下,能够保证节点的创建一定是全局唯一的. Watcher机制和异步通知:可以对指定节点加上监听,当节点变更时,会收到ZK的通知. 数据发布订阅(配置中心) 常见的应用就是配置中心,发布者将数据发布到ZooKeeper的一个或多个节点上,供订阅者进行数据订阅,进而达到动态获取数据的目的,实现配置信息的集中式管理和数据的动态更新…

1. 传统数据湖存在的问题与挑战 传统数据湖解决方案中,常用Hive来构建T+1级别的数据仓库,通过HDFS存储实现海量数据的存储与水平扩容,通过Hive实现元数据的管理以及数据操作的SQL化.虽然能够在海量批处理场景中取得不错的效果,但依然存在如下现状问题: 问题一:不支持事务 由于传统大数据方案不支持事务,有可能会读到未写完成的数据,造成数据统计错误.为了规避该问题,通常控制读写任务顺序调用,在保证写任务完成后才能启动读任务.但并不是所有读任务都能够被调度系统约束住,在读取时仍存在该问题.…

阿里巴巴 GRTN 是面向流媒体云原生设计的,方便客户构建自己的流媒体云原生应用,让流媒体服务无处不在. 在近期召开的分布式云主题报告会上,阿里云资深技术专家卢日发表了题为<GRTN 打造阿里云边缘云最佳流媒体场景实践>的精彩演讲. 卢日分享了他对分布式云的见解,他表示,Gartner 连续两年将分布式云列为全球 10 大最顶级技术趋势,并预测到 2025 年超过 50% 的企业将会使用分布式云,分布式云代表了云计算的未来. 分布式云可以分为本地公共云.城域区域云.5G 移动边缘云.IoT 边…

ZooKeeper典型应用场景一览 数据发布与订阅(配置中心) 发布与订阅模型,即所谓的配置中心,顾名思义就是发布者将数据发布到ZK节点上,供订阅者动态获取数据,实现配置信息的集中式管理和动态更新.例如全局的配置信息,服务式服务框架的服务地址列表等就非常适合使用. 应用中用到的一些配置信息放到ZK上进行集中管理.这类场景通常是这样:应用在启动的时候会主动来获取一次配置,同时,在节点上注册一个Watcher,这样一来,以后每次配置有更新的时候,都会实时通知到订阅的客户端,从来达到获取最新配置信息的…

ZooKeeper是一个典型的发布/订阅模式的分布式数据管理与协调框架,开发人员可以使用它来进行分布式数据的发布与订阅.另一方面,通过对ZooKeeper中丰富的数据节点类型进行交叉使用,配合Watcher事件通知机制,可以非常方便的构建一系列分布式应用中都会涉及的核心功能,如数据发布/订阅.负载均衡.命名服务.分布式协调/通知.集群管理.Master选举.分布式锁和分布式队列等. 一.典型应用场景及实现 1.1 数据发布/订阅 数据发布/订阅(Publish/Subscribe)系统,即所谓的…

原文地址:http://jm-blog.aliapp.com/?p=1232 ZooKeeper典型应用场景一览 数据发布与订阅(配置中心) 发布与订阅模型,即所谓的配置中心,顾名思义就是发布者将数据发布到ZK节点上,供订阅者动态获取数据,实现配置信息的集中式管理和动态更新.例如全局的配置信息,服务式服务框架的服务地址列表等就非常适合使用. 应用中用到的一些配置信息放到ZK上进行集中管理.这类场景通常是这样:应用在启动的时候会主动来获取一次配置,同时,在节点上注册一个Watcher,这样一来,以…

ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架.基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题.网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将结合作者身边的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍. 值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利用其提供的一系列API接口(或者称为原语集),摸索出来的典型使用方法.因此,也非常欢迎读者分享你在ZK…

原创 BOOT Redis简介 Redis是目前业界使用最广泛的内存数据存储.相比memcached,Redis支持更丰富的数据结构,例如hashes, lists, sets等,同时支持数据持久化.除此之外,Redis还提供一些类数据库的特性,比如事务,HA,主从库.可以说Redis兼具了缓存系统和数据库的一些特性,因此有着丰富的应用场景.本文介绍Redis在Spring Boot中两个典型的应用场景. 场景1:数据缓存 第一个应用场景是数据缓存,最典型的当属缓存数据库查询结果.对于高频读低频…

Deployment 部署的副本 Pod 会分布在各个 Node 上,每个 Node 都可能运行好几个副本.DaemonSet 的不同之处在于:每个 Node 上最多只能运行一个副本. DaemonSet 的典型应用场景有: 在集群的每个节点上运行存储 Daemon,比如 glusterd 或 ceph. 在每个节点上运行日志收集 Daemon,比如 flunentd 或 logstash. 在每个节点上运行监控 Daemon,比如 Prometheus Node Exporter 或 coll…