内容简介 Paxos到Zookeeper分布式一致性原理与实践从分布式一致性的理论出发,向读者简要介绍几种典型的分布式一致性协议,以及解决分布式一致性问题的思路,其中重点讲解了Paxos和ZAB协议.同时,本书深入介绍了分布式一致性问题的工业解决方案--ZooKeeper,并着重向读者展示这一分布式协调框架的使用方法.内部实现及运维技巧,旨在帮助读者全面了解ZooKeeper,并更好地使用和运维ZooKeeper.全书共8章,分为五部分:前一部分(第1章)主要介绍了计算机系统从集中式向分布式系统

从年后拿到这本书开始阅读,到准备系统分析师考试之前,终于读完了一遍,对Zookeeper有了一个全面的认识,整本书从理论到应用再到细节的阐述,内容安排从逻辑性和实用性上都是很优秀的,对全面认识Zookeeper很有帮助,建议大家阅读.本人看书秉承先把书看薄,再把书讲厚的原理,一般喜欢在看的过程中用笔在纸上勾勾画画,加点注释增强理解,看完后会从整体知识结构上整理出我的理解,不求详细,但求关键知识点的串联,最后通过整理的知识点想象自己给别人讲解一遍,对照书中目录,看是否也能像作者面面俱到,调理清晰,

一 本书作者介绍 此书名为从Paxos到ZooKeeper分布式一致性原理与实践,作者倪超,阿里巴巴集团高级研发工程师,国家认证系统分析师,毕业于杭州电子科技大学计算机系.2010年加入阿里巴巴中间件团队担任研发实习岗位,一直从事Zookeeper的开发与运维工作,从中学习与总结了不少分布式一致性相关的理论与实践经验,尤其对Zookeeper及其相关技术有非常深入的研究.目前在中间件团队专家组任职产品经理,负责分布式产品的产品化和云计算改造工作.这本书涉及分布式领域绝大多数系统和框架,适合刚入门

第一章 分布式架构 1.1 从集中式到分布式 集中式的特点: 部署结构简单(因为基于底层性能卓越的大型主机,不需考虑对服务多个节点的部署,也就不用考虑多个节点之间分布式协调问题) 分布式系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上,彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统. 分布式的特点: 分布性:在空间随意分布 对等性:没有主从之分,都是对等的 并发性 缺乏全局时钟:很难定义两个事件谁先谁后 故障总是会发生 分布式环境的各种问题: 通信异常:主要是因为网络本身的不可靠性 网络分区:当网

Overview 在<一>有介绍到,一个分布式系统的架构设计,往往会在系统的可用性和数据一致性之间进行反复的权衡,于是产生了一系列的一致性协议. 为解决分布式一致性问题,在长期的探索过程中,涌现了一大批经典的一致性协议和算法,其中最著名的就是二阶段提交协议.三阶段提交协议和Paxos算法了. 2PC与3PC 分布式系统中,每个机器节点虽然都能明确知道自己在进行事务操作过程中的结果是失败or成功,但却无法直接获取到其他分布式节点的操作结果. 因此,当一个事务操作需要跨越多个分布式节点的时候,为了

zk的特点: 分布式一致性的解决方案,包括:顺序一致性,原子性,单一视图,可靠性,实时性 zk的基本概念: 集群角色:not Master/Slave,is Leader/Follower/Observer 会话:TCP长连接 数据节点(Znode) 版本 Watcher ACL 一致性协议Paxos算法: 未认真读 zk的使用: cli命令: ls /create /zk myDataget /zkset /zk youDatadelete /zk 四字命令:功能描述: conf:输出相关服务

一.分布式架构 1.分布式特点 分布性 对等性.分布式系统中的所有计算机节点都是对等的 并发性.多个节点并发的操作一些共享的资源 缺乏全局时钟.节点之间通过消息传递进行通信和协调,因为缺乏全局时钟,很难定义两个事件谁先谁后 故障总是会发生.系统设计时,需要考虑到任何异常情况 2.分布式环境的各种问题 通信异常.分布式系统中的某些节点之间无法正常通信 网络分区.这有部分节点可以正常通信,有些无法正常通信.这种现象称为网络分区,也称为“脑裂” 三态.节点之间的一次通信存在三种状态:成功.失败.超时

搞懂分布式技术9:Nginx负载均衡原理与实践 本篇摘自<亿级流量网站架构核心技术>第二章 Nginx负载均衡与反向代理 部分内容. 当我们的应用单实例不能支撑用户请求时,此时就需要扩容,从一台服务器扩容到两台.几十台.几百台.然而,用户访问时是通过如的方式访问,在请求时,浏览器首先会查询DNS服务器获取对应的IP,然后通过此IP访问对应的服务. 因此,一种方式是域名映射多个IP,但是,存在一个最简单的问题,假设某台服务器重启或者出现故障,DNS会有一定的缓存时间,故障后切换时间长,而且没有对

"一致性hash的设计初衷是解决分布式缓存问题,它不仅能起到hash作用,还可以在服务器宕机时,尽量少地迁移数据.因此被广泛用于状态服务的路由功能" 01分布式系统的路由算法 假设有一个消息推送系统,其简易架构如下 ) 设备接入层不仅要接收设备的登录.下线等状态命令,还要把开发者的消息推送给设备.这个时候设备接入层就需要维护设备的状态信息(当然可以专门拆一个状态服务去维护这些信息,要求这部分必须少有代码更新,具体原因自己去想哦=_=).这个时候设备接入层的每台server都保留一批设备

文章目录 一.引言 二.从ACID到CAP/BASE 三.分布式一致性协议 1. 2PC和3PC 2PC 发起事务请求 事务提交/回滚 3PC canCommit preCommit doCommit 2. Paxos 3. ZAB协议 四.Zookeeper初探 1. 简介 2. Zookeeper的设计目标 简单的数据模型 可以构建集群 顺序访问 高性能 3. 基本概念 集群角色 会话 数据节点 版本 Watcher机制 ACL 4. Zookeeper一致性协议ZAB 实现原理 消息广播

Redis与分布式锁的问题已经是老生常谈了,本文尝试总结一些Redis.Zookeeper实现分布式锁的常用方案,并提供一些比较好的实践思路(基于Java).不足之处,欢迎探讨. Redis分布式锁 单机Redis下实现分布式锁 方案1:使用SET命令. 假如当前客户端需要占有一个user_lock的锁,它首次需要生成一个token(一个随机字符串,例如uiid),并使用该token进行加锁. 加锁命令: redis> SET user_lock <token> EX 15 NX OK

转自:http://www.jianshu.com/p/453c6e7ff81c 分布式消息系统作为实现分布式系统可扩展.可伸缩性的关键组件,需要具有高吞吐量.高可用等特点.而谈到消息系统的设计,就回避不了两个问题: 消息的顺序问题 消息的重复问题 RocketMQ作为阿里开源的一款高性能.高吞吐量的消息中间件,它是怎样来解决这两个问题的?RocketMQ 有哪些关键特性?其实现原理是怎样的? 关键特性以及其实现原理 一.顺序消息 消息有序指的是可以按照消息的发送顺序来消费.例如:一笔订单产生了

分布式一致性协议Raft原理与实例 1.Raft协议 1.1 Raft简介 Raft是由Stanford提出的一种更易理解的一致性算法,意在取代目前广为使用的Paxos算法.目前,在各种主流语言中都有了一些开源实现,比如本文中将使用的基于JGroups的Raft协议实现.关于Raft的原理,强烈推荐动画版Raft讲解. 1.2 Raft原理 在Raft中,每个结点会处于下面三种状态中的一种: follower:所有结点都以follower的状态开始.如果没收到leader消息则会变成candid

RocketMQ作为阿里开源的一款高性能.高吞吐量的消息中间件,它是怎样来解决这两个问题的?RocketMQ 有哪些关键特性?其实现原理是怎样的? 关键特性以及其实现原理 一.顺序消息 消息有序指的是可以按照消息的发送顺序来消费.例如:一笔订单产生了 3 条消息,分别是订单创建.订单付款.订单完成.消费时,要按照顺序依次消费才有意义.与此同时多笔订单之间又是可以并行消费的.首先已两笔消息来看如下示例: 假如生产者产生了2条消息:M1.M2,要保证这两条消息的顺序,应该怎样做?你脑中想到的可能是这

搞懂分布式技术10:LVS实现负载均衡的原理与实践 浅析负载均衡及LVS实现 原创: fireflyc 写程序的康德 2017-09-19 负载均衡 负载均衡(Load Balance,缩写LB)是一种网络技术,它在多个备选资源中做资源分配,以达到选择最优.这里有三个关键字: 网络技术,LB要解决的问题本质上是网络的问题,所以它实际上就是通过修改数据包中MAC地址.IP地址字段来实现数据包的“中转”: 资源,这里的资源不仅仅是计算机也可以是交换机.存储设备等: 最优,它则是针对业务而言最优,所以

工作中用到了Consul来做服务发现,之后一段时间里,我会陆续发一些文章来讲述Consul实现原理.在前一篇文章中,我介绍了Raft算法.这篇文章会讲讲Consul是如何使用Raft算法来实现分布式一致性的. Consul中的Raft 只有以server模式运行的Consul节点,才会被认为是Raft节点集的一部分.所有的client节点会把收到的请求转发到server节点中.这么设计的原因主要是出于性能方面的考虑:节点集中的个数越多,那么法定个数的值也就越大,这会导致leader节点可能需要等

zookeeper是什么 zookeeper是一个典型的分布式数据一致性的解决方案,分布式应用程序可以基于它实现诸如: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功能.zookeeper可以保证如下分布式一致性特性. 顺序一致性 从同一个客户端发起的事务请求,最终将会严格的按照发起顺序被应用到zookeeper中去. 原子性 所有的事务请求的处理结果在整个集群中所有机器上的应用情况是一致的,也就是说,要么整个集群所有机器都成功应用了某

Raft 算法是可以用来替代 Paxos 算法的分布式一致性算法,而且 raft 算法比 Paxos 算法更易懂且更容易实现.本文对 raft 论文进行翻译,希望能有助于读者更方便地理解 raft 的思想.如果对 Paxos 算法感兴趣,可以看我的另一篇文章:分布式系列文章--Paxos算法原理与推导 摘要 Raft 是用来管理复制日志(replicated log)的一致性协议.它跟 multi-Paxos 作用相同,效率也相当,但是它的组织结构跟 Paxos 不同.这使得 Raft 比 Pa

MQ背景&选型 消息队列作为高并发系统的核心组件之一,能够帮助业务系统解构提升开发效率和系统稳定性.主要具有以下优势: 削峰填谷(主要解决瞬时写压力大于应用服务能力导致消息丢失.系统奔溃等问题) 系统解耦(解决不同重要程度.不同能力级别系统之间依赖导致一死全死) 提升性能(当存在一对多调用时,可以发一条消息给消息系统,让消息系统通知相关系统) 蓄流压测(线上有些链路不好压测,可以通过堆积一定量消息再放开来压测) 目前主流的MQ主要是Rocketmq.kafka.Rabbitmq,Rocketmq

Paxos算法是莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport)1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法.Paxos算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值(决议)达成一致.在工程实践意义上来说,就是可以通过Paxos实现多副本一致性,分布式锁,名字管理,序列号分配等.比如,在一个分布式数据库系统中,如果各节点的初始状态一致,每个节点执行相同的操作序列,那么他们最后能得到一个一致的状态.为保证每个节点执行相同的命令序列,需要在每一条指令上执行一个“一致性算法”以保证每个节点看到的指令一致.本