引言 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的架构通过冗余服务实现高可用性.因此,如果第一次无应答,客户端就可以询问另一台ZooKeeper主机.ZooKeeper节点将它们的数据存储于一个分层的命名空间,非常类似于一个文件系统或一个前缀树结构.客户端可以在节点读写,…

写在最前面 前几周写了篇 利用Redis实现分布式锁 ,今天简单总结下ZooKeeper实现分布式锁的过程.其实生产上我只用过Redis或者数据库的方式,之前还真没了解过ZooKeeper怎么实现分布式锁.这周简单写了个小Demo,更坚定了我继续使用Redis的信心了. ZooKeeper分布式锁的实现原理 在分布式解决方案中,Zookeeper是一个分布式协调工具.当多个JVM客户端,同时在ZooKeeper上创建相同的一个临时节点,因为临时节点路径是保证唯一,只要谁能够创建节点成功,谁就能够…

转: 分布式锁与实现(一)——基于Redis实现 概述 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“…

目录 前言 设计实现 一.基本算法 二.关键点 临时有序节点 监听 三.代码实现 Curator源码分析 一.基本使用 二.源码分析 后记 前言 紧跟上文的:分布式锁实现(一):Redis ,这篇我们用Zookeeper来设计和实现分布式锁,并且研究下开源客户端工具Curator的分布式锁源码 设计实现 一.基本算法 1.在某父节点下创建临时有序节点 2.判断创建的节点是否是当前父节点下所有子节点中序号最小的 3.是序号最小的成功获取锁,否则监听比自己小的那个节点,进行watch,当该节点被删除…

zookeeper 一直琢磨着分布式的东西怎么搞,公司也没有相关的项目能够参与,所以还是回归自己的专长来吧--基于ZooKeeper的分布式队列爬虫,由于没什么人能够一起沟通分布式的相关知识,下面的小项目纯属"胡编乱造". 简单介绍下ZooKeeper: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,它是集群的管理者,监视着集群中各个节点的状态根据节点提交的反馈进行下一步合理操作.最终,将简单易用的接口和性能高效.功能稳定…

分布式锁实现的几种方式 基于数据库实现分布式锁(表.数据库排他锁) 基于缓存(redis,memcached,tair) 基于Zookeeper实现分布式锁 关注点: 单点问题?(集群) 失效时间?(锁的释放 VS 失效) 非阻塞?(while自旋 || wacther通知) 非可重入?(记录当前获得锁的机器的主机信息和线程信息:三种方式都是) 根据不同的应用场景正确选择: ———————————————————— 从理解的难易程度角度(从低到高) 数据库 > 缓存 > Zookeeper —…

点赞再看,养成习惯,微信搜索[三太子敖丙]关注这个互联网苟且偷生的工具人. 本文 GitHub https://github.com/JavaFamily 已收录,有一线大厂面试完整考点.资料以及我的系列文章. 前言 锁我想不需要我过多的去说,大家都知道是怎么一回事了吧? 在多线程环境下,由于上下文的切换,数据可能出现不一致的情况或者数据被污染,我们需要保证数据安全,所以想到了加锁. 所谓的加锁机制呢,就是当一个线程访问该类的某个数据时,进行保护,其他线程不能进行访问,直到该线程读取完,其他线程…

概述 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…

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…

php的完整流程,包护队列操作:http://www.cnblogs.com/candychen/p/5736128.html 概述 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…