通常zookeeper在分布式服务中作为注册中心,实际上它还可以办到很多事.比如分布式队列.分布式锁 由于公司服务中有很多定时任务,而这些定时任务由于一些历史原因暂时不能改造成框架调用 于是想到用zookeeper特性来实现 首先我们先了解下zk工作原理 结构图解释:左侧树状结构为zookeeper集群,右侧为程序服务器.所有的服务器在启动的时候,都会订阅zookeeper中master节点的删除事件,以便在主服务器挂掉的时候进行抢主操作:所有服务器同时会在servers节点下注册一个临时节点(

在分布式系统设计中,选主是一个常见的场景.选主是一个这样的过程,通过选主,主节点被选择出来控制其他节点或者是分配任务. 选主算法要满足的几个特征: 1)各个节点均衡的获得成为主节点的权利,一旦主节点被选出,其他的节点可以感知到谁是主节点,被服从分配. 2)主节点是唯一存在的 3)一旦主节点失效,宕机或者断开连接,其他的节点能够感知,并且重新进行选主算法. zookeeper实现了安全可靠的选主机制. 作为zookeeper的高级api封装库curator选主算法主要有以下两个:Leader La

1.先上原理图 2.说明 两个mysql采用主主同步的方式进行部署. 在安装mysql的服务器上安装客户端(目前是这么做,以后想在zookeeper扩展集成),客户端实时监控mysql应用的可用性,可用时想zookeepercreateNode,当网络不可用或者mysql应用不可用时,建立的znode消失. 在客户端,通过改造proxool数据库连接池的方式,在建立连接之前,从zookeeper中去取真实的数据库URL,如果有多个URL,即有多个服务时,采用随机算法去拿连接(以后准备扩展权重).

Zab 协议:zookeeper 基于 Paxos 协议的改进协议 zookeeper atomic broadcast 原子广播协议. zookeeper 基于 Zab 协议实现选主及事务提交. 一.为什么需要选主? 选主是复杂分布式服务的一个特有机制,旨在保障系统数据的一致性. 分布式服务一般对于数据的存储形式是:每个节点都保存全量数据,每个节点都可以对外提供“一致”的服务,这就涉及到不同节点间的数据同步. 我们所说的可能的数据不一致主要是由数据变更过程引发,因为它涉及服务内所有节点的数据更

Zookeeper作为一个分布式协调系统提供了一项基本服务:分布式锁服务,分布式锁是分布式协调技术实现的核心内容.像配置管理.任务分发.组服务.分布式消息队列.分布式通知/协调等,这些应用实际上都是基于这项基础服务由用户自己摸索出来的. 1.Zookeeper在大数据系统中的常见应用 zookeeper作为分布式协调系统在大数据领域非常常用,它是一个很好的中心化管理工具.下面举几个常见的应用场景. 1.1.HDFS/YARN HA(分布式锁的应用):Master挂掉之后迅速切换到slave节点.

一.需求 在主从结构的集群中,我们假设硬件机器是很脆弱的,随时可能会宕机,当master挂掉之后需要从slave中选出一个节点作为新的master,使用zookeeper可以很简单的实现集群选主功能. 二.分析 下面为了方便叙述,将使用更通用的技术术语,即使用leader表示master,使用follower表示slave. 集群选主涉及到两个问题: 1. 谁来做leader 2. leader挂掉了怎么被follower感知到 首先是第一个问题,谁来做leader,其实可以将这个问题看做是多线

本文讲述基于zookeeper选主与故障切换的方法.我们的例子使用的是python. 使用的库是kazoo,安装方式 pip install kazoo  应用场景: 多个实例部署,但不是"去中心化"的部署方式: 有且只有一个节点作为master,履行master的职责,在例子中是注册调度器: 其他实例作为slave,不提供调度功能,但是在master节点挂掉之后,可以重新进行选主调度. 1.注册调度器 我们只给出伪代码,简单的打印调度器注册结果. # -*- coding:utf-8

0:说明 ActiveMQ 5.9.0新推出的主从实现,基于zookeeper来选举出一个master,其他节点自动作为slave实时同步消息.因为有实时同步数据的slave的存在,master不用担心数据丢失,所以leveldb会优先采用内存存储消息,异步同步到磁盘,所以该方式的activeMQ读写性能最好因为选举机制要超过半数,所以最少需要3台节点,才能实现高可用.如果集群是两台则master失效后slave会不起作用,所以集群至少三台.此种方式仅实现主备功能,避免单点故障,没有负载均衡功能

分布式锁?选主? 分布式锁可以保证当有多台实例同时竞争一把锁时,只有一个人会成功,其他的都是失败.诸如共享资源修改.幂等.频控等场景都可以通过分布式锁来实现. 还有一种场景,也可以通过分布式锁来实现,那就是选主,为了保证服务的可用性,我们都会以一主多从的方式去部署,特别是提供存储能力的服务.Leader服务来接收数据的写入,然后将数据同步给Follower服务.当Leader服务挂掉时,我们需要从Follower服务中重新选举一个服务来当Leader,复杂的方式是通过Raft协议去协商,简单点,

概述 基于ZooKeeper + ActiveMQ + replicatedLevelDB,在Windows平台的主从部署方案. 主从部署可以提供数据备份.容错[1]的功能,但是不能提供负载均衡的功能.   注: 容错:主服务器宕掉,再选出一台作为作为主服务器,来提供服务. 部署图   简单说明 ActiveMQ提供了队列.本地持久化的功能,ZooKeeper提供了主从选举的功能.Producers将消息发送给主从队列体系[1],Consumers从主从队列体系中获取消息. 注: [1] 主从队

如果Spark的部署方式选择Standalone,一个采用Master/Slaves的典型架构,那么Master是有SPOF(单点故障,Single Point of Failure).Spark可以选用ZooKeeper来实现HA. ZooKeeper提供了一个Leader Election机制,利用这个机制可以保证虽然集群存在多个Master但是只有一个是Active的,其他的都是Standby,当Active的Master出现故障时,另外的一个Standby Master会被选举出来.由于

ActiveMQ从5.9.0版本开始,集群实现方式取消了传统的Master-Slave方式,增加了基于ZooKeeper+LevelDB的实现方式. 本文主要介绍了在Windows环境下配置基于ZooKeeper的ActiveMQ高可用性集群,集群实现了主备功能,实现了单点故障时的高可用性,并不涉及负载均衡技术. 从整体上看,整个安装配置过程主要有以下几个步骤: 1. Windows Server环境搭建.端口配置2. Jre安装配置3. Zookeeper安装配置4. ActiveMQ安装配置

项目,要用到消息队列,这里采用activemq,相对使用简单点.这里重点是环境部署. 0. 服务器环境 RedHat710.90.7.210.90.7.1010.90.2.102 1. 下载安装zookeeper 地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.3.6/zookeeper-3.3.6.tar.gz zookeeper的安装,采用一台机器装3个实例,伪集群.其实,搭建真集群,也是没问题的.在7

参考文档: mesos:http://mesos.apache.org/ mesosphere社区版:https://github.com/mesosphere/open-docs mesosphere仓库:https://github.com/mesosphere/open-docs/blob/master/downloads/mesos.md docker-ce安装:https://docs.docker.com/engine/installation/linux/docker-ce/cen

一.背景 在电商系统中,库存的概念一定是有的,例如配一些商品的库存,做商品秒杀活动等,而由于库存操作频繁且要求原子性操作,所以绝大多数电商系统都用Redis来实现库存的加减,最近公司项目做架构升级,以微服务的形式做分布式部署,对库存的操作也单独封装为一个微服务,这样在高并发情况下,加减库存时,就会出现超卖等问题,这时候就需要对库存操作做分布式锁处理.最近对分布式锁的实现以及性能做了对比分析,今天记录下来,与君共勉. 二.分布式锁介绍 分布式锁主要用于在分布式环境中保护跨进程.跨主机.跨网络的共享

原地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1410569018211.html 自从activemq5.9.0开始,activemq的集群实现方式取消了传统的 Master-Slave方式,增加了基于zookeeper+leveldb的实现方式,其他两种方式:目录共享和数据库共享依然存在.本文主要阐述基 于zookeeper和leveldb搭建activemq集群,这里需要特别提醒,本文实现的集群仅提供主备功能,避免单点故障,没有负载均衡功能. 下面开始

最近在学习zookeeper,发现zk真的是一个优秀的中间件.在分布式环境下,可以高效解决数据管理问题.在学习的过程中,要深入zk的工作原理,并根据其特性做一些简单的分布式环境下数据管理工具.本文首先对zk的工作原理和相关概念做一下介绍,然后带大家做一个简单的分布式配置中心. zookeeper介绍 zookeeper是一个分布式协调框架,主要是解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务.状态同步服务.集群管理.分布式应用配置项的管理.分布式锁等. zookeeper使用 查看

假设Spark的部署方式选择Standalone,一个採用Master/Slaves的典型架构,那么Master是有SPOF(单点故障,Single Point of Failure).Spark能够选用ZooKeeper来实现HA. ZooKeeper提供了一个Leader Election机制,利用这个机制能够保证尽管集群存在多个Master可是唯独一个是Active的.其它的都是Standby.当Active的Master出现问题时,另外的一个Standby Master会被选举出来. 因

由于小编是在windows环境下搭建的,故该示例均为在windows下操作,这里只是提供一个快速搭建思路,linux操作也基本上差不多. 首先本示例的dubbo是基于zookeeper发布订阅消息的,所以需要先下载zookeeper,下载地址http://mirror.bit.edu.cn/apache/zookeeper/current/ 下载完成后加压之后目录结构如图所示: 进入\zookeeper\conf目录下,修改zoo.cfg配置文件如下:(此处有注释,可视具体情况配置) 修改完配置

目录 前文 Hadoop3.3.1 HA 高可用集群的搭建 QJM 的 NameNode HA Hadoop HA模式搭建(高可用) 1.集群规划 2.Zookeeper集群搭建: 3.修改Hadoop集群配置文件 修改 vim core-site.xml 修改 hadoop-env.sh 修改 hdfs-site.xml workers Yarn高可用 修改 mapred-site.xml 修改 yarn-site.xml 启动zookeeper集群 在每台机器上启动: 格式化namenode

zookeeper 是什么? ZooKeeper由雅虎研究院开发,是Google Chubby的开源实现,后来托管到Apache,于2010年11月正式成为Apache的顶级项目.ZooKeeper是一个经典的分布式数据一致性解决方案,致力于为分布式应用提供一个高性能.高可用,且具有严格顺序访问控制能力的分布式协调服务.分布式应用程序可以基于ZooKeeper实现数据发布与订阅.负载均衡.命名服务.分布式协调与通知.集群管理.Leader选举.分布式锁.分布式队列等功能. 在Zookeeper的