作者:leesf    掌控之中,才会成功:掌控之外,注定失败.原创地址http://www.cnblogs.com/leesf456/p/6091208.html尊重作者原创,奇文共欣赏,大家共同学习: 一.前言 前面介绍了Zookeeper的系统模型,下面进一步学习Zookeeper的底层序列化机制,Zookeeper的客户端与服务端之间会进行一系列的网络通信来实现数据传输,Zookeeper使用Jute组件来完成数据的序列化和反序列化操作. 二.首先我们普及下序列化和反序列化的知识:  

一.前言 前面介绍了Zookeeper的系统模型,下面进一步学习Zookeeper的底层序列化机制,Zookeeper的客户端与服务端之间会进行一系列的网络通信来实现数据传输,Zookeeper使用Jute组件来完成数据的序列化和反序列化操作. 二.Jute Jute是Zookeeper底层序列化组件,其用于Zookeeper进行网络数据传输和本地磁盘数据存储的序列化和反序列化工作. 2.1 Jute序列化 MockReHeader实体类 package com.hust.grid.leesf.

一.到底在哪些地方需要使用序列化技术呢? 二.Zookeeper(分布式协调服务组件+存储系统) Java 序列化机制 Hadoop序列化机制 Zookeeper序列化机制 一.到底在哪些地方需要使用序列化技术呢? 1.当在网络中需要进行消息.数据.等的传输,那么这些数据就需要进行序列化和反序列化. 2.当数据需要从内存被持久化到磁盘的时候. 二.Zookeeper(分布式协调服务组件+存储系统) 任何一个分布式系统的底层,都必然会有网络通信,这就必然要提供一个分布式通信框架和序列化机制. Zo

一.前言 前篇博客分析了Zookeeper的序列化和通信协议,接着继续学习客户端,客户端是开发人员使用Zookeeper最主要的途径,很有必要弄懂客户端是如何与服务端通信的. 二.客户端 2.1 客户端组成 Zookeeper客户端主要由如下核心部件构成. 1. Zookeeper实例,客户端入口. 2. ClientWatchManager, 客户端Watcher管理器. 3. HostProvider,客户端地址列表管理器. 4. ClientCnxn,客户端核心线程,内部包含了SendTh

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

Zookeeper客户端对比选择 本文思维导图 使用框架的好处是自带一套实用的API,但是Zookeeper虽然非常强大,但是社区却安静的可怕,版本更新较慢,下面会先从zookeeper原生API的不足说起,然后引出现在流行的开源客户端工具. 1.原生API 1.创建连接的时候是异步的,所以我们在开发的时候需要人工的写代码等待创建节点的状态,如果需要的话. 2.连接时无超时重连机制.本人觉得这个非常重要,因为在现实使用中,网络是不可信的,在创建节点的时候要考虑到网络的不稳定性.因此,超时重连机制

作者:leesf    掌控之中,才会成功:掌控之外,注定失败.出处:http://www.cnblogs.com/leesf456/p/6098255.html 尊重原创,共同学习进步:  一.前言 前篇博客分析了Zookeeper的序列化和通信协议,接着继续学习客户端,客户端是开发人员使用Zookeeper最主要的途径,很有必要弄懂客户端是如何与服务端通信的. 二.客户端 2.1 客户端组成 Zookeeper客户端主要由如下核心部件构成. 1. Zookeeper实例,客户端入口. 2. 

1. storm 事务 对于容错机制,Storm通过一个系统级别的组件acker,结合xor校验机制判断一个msg是否发送成功,进而spout可以重发该msg,保证一个msg在出错的情况下至少被重发一次.但是在一些事务性要求比较高的场景中,需要保障一次只有一次的语义,比如需要精确统计tuple的数量等等,torm0.7.0实现了一个新特性---事务性拓扑,这一特性使消息在语义上确保你可以安全的方式重发消息,并保证它们只会被处理一次.在不支持事务性拓扑的情况下,你无法在准确性,可扩展性,以空错性上

1)底层通信数据封装与操作           BinaryInputArchive& BinaryOutputArchive底层通信数据封装与操作     BinaryInputArchive是对于DataInput的封装,用于处理基于zookeeper协议的底层数据,其实是从DataInputStream输入中读取数据. BinaryOutputArchive是对于DataOutput的封装,根据zookeeper协议将数据写入到DataOutputStream中去.    1.  读取in

一.前言 在完成了前面的理论学习后,现在可以从源码角度来解析Zookeeper的细节,首先笔者想从序列化入手,因为在网络通信.数据存储中都用到了序列化,下面开始分析. 二.序列化 序列化主要在zookeeper.jute包中,其中涉及的主要接口如下 · InputArchive · OutputArchive · Index · Record 2.1 InputArchive 其是所有反序列化器都需要实现的接口,其方法如下 public interface InputArchive { // 读

一.服务器角色 1. Leader 1)事务请求的唯一调度者和处理者.保证事务处理的顺序性 事务请求:导致数据一致性的请求(数据发生改变).如删除一个节点.创建一个节点.设置节点数据,设置节点权限就是一个事物请求,全局的事物id(zxid)只能由leader来分配 2)集群内部个服务器之间的调度者 2. Follower 1)处理客户端的非事务请求.事务请求必须转发给Leader服务器. 非事物请求:读取数据2)参与事务请求Proposal(议案)的投票3)参与Leader选举 3. Obser

一.前言 在完成了前面的理论学习后,现在可以从源码角度来解析Zookeeper的细节,首先笔者想从序列化入手,因为在网络通信.数据存储中都用到了序列化,下面开始分析. 二.序列化 序列化主要在zookeeper.jute包中,其中涉及的主要接口如下 · InputArchive · OutputArchive · Index · Record 2.1 InputArchive 其是所有反序列化器都需要实现的接口,其方法如下 public interface InputArchive { // 读

Zookeeper 源码(二)序列化组件 Jute 一.序列化组件 Jute 对于一个网络通信,首先需要解决的就是对数据的序列化和反序列化处理,在 ZooKeeper 中,使用了Jute 这一序列化组件来进行数据的序列化和反序列化操作.同时,为了实现一个高效的网络通信程序,良好的通信协议设计也是至关重要的.Zookeeper 团队曾想过将 Jute 替换成 Apache 的 Avro 或是 Google 的 protobuf 但是考虑到新老版本序列化组件的兼容性和当前 Jute 的序列化能力并不

读完这篇文章你将会收获到 在 Zookeeper 源码项目中新建模块,使用 Jute 进行序列化和反序列化 修改 Jute 中的 buffer size 来序列化/反序列化大对象 序言 从 前面的文章 我们得知.ZK 的客户端和服务端会通过网络进行一系列的数据交互(节点中的数据内容.ACL 信息),而我们知道从一个内存对象到网络传输,那么就会涉及到序列化和反序列化操作.ZK 使用到是一个叫 Jute 的序列化组件(对不起,我真的没听过,尴尬了) Jute 介绍 Jute 是 ZK 中序列化的组件

上文: zookeeper源码分析之一服务端启动过程 中,我们介绍了zookeeper服务器的启动过程,其中单机是ZookeeperServer启动,集群使用QuorumPeer启动,那么这次我们分析各自一下消息处理过程: 前文可以看到在 1.在单机情况下NettyServerCnxnFactory中启动ZookeeperServer来处理消息: public synchronized void startup() { if (sessionTracker == null) { createSe

znode 可以被监控,包括这个目录节点中存储的数据的修改,子节点目录的变化等,一旦变化可以通知设置监控的客户端,这个功能是zookeeper对于应用最重要的特性,通过这个特性可以实现的功能包括配置的集中管理,集群管理,分布式锁等等. 知识准备: zookeeper定义的状态有: Unknown (-1),Disconnected (0),NoSyncConnected (1),SyncConnected (3),AuthFailed (4),ConnectedReadOnly (5),Sasl

zookeeper简介 zookeeper是为分布式应用提供分布式协作服务的开源软件.它提供了一组简单的原子操作,分布式应用可以基于这些原子操作来实现更高层次的同步服务,配置维护,组管理和命名.zookeeper的设计使基于它的编程非常容易,若我们熟悉目录树结构的文件系统,也会很容易使用zookeeper的数据模型样式.它运行在java上,有java和c的客户端. 协作服务因难于获取正确而臭名远扬,他们特别易于出错如竞争条件和死锁.zookeeper的动机是减轻分布式应用中从零开始实现协作服务的

在本人写的前一篇文章中,谈及有关如何利用Netty开发实现,高性能RPC服务器的一些设计思路.设计原理,以及具体的实现方案(具体参见:谈谈如何使用Netty开发实现高性能的RPC服务器).在文章的最后提及到,其实基于该方案设计的RPC服务器的处理性能,还有优化的余地.于是利用周末的时间,在原来NettyRPC框架的基础上,加以优化重构,本次主要优化改造点如下: 1.NettyRPC中对RPC消息进行编码.解码采用的是Netty自带的ObjectEncoder.ObjectDecoder(对象编码

在深入学习zookeeper我想先给大家介绍一个和zookeeper相关的应用实例,我把这个实例命名为远程调用服务.通过对这种应用实例的描述,我们会对zookeeper应用场景会有深入的了解. 远程调用是系统与系统之间的通信机制,它的另一种理解就是进程间的通信.做分布式系统的开发,远程调用技术是其核心技术.远程调用技术可以将一组计算机系统形成一个网络系统,对外提供整体服务,那么这一群的计算机系统就构成了一个更大型,性能更高的计算机系统. 我在前面的博客里介绍了一种分布式网站的架构设计,其中就有一

Zookeeper的目录整理如下 1. [分布式]分布式架构 2. [分布式]一致性协议 3. [分布式]Chubby与Paxos 4. [分布式]Zookeeper与Paxos 5. [分布式]Zookeeper使用--命令行 6. [分布式]Zookeeper使用--Java API 7. [分布式]Zookeeper使用--开源客户端 8. [分布式]Zookeeper应用场景 9. [分布式]Zookeeper在大型分布式系统中的应用 10. [分布式]Zookeeper系统模型 11.