etcd raft选举机制 etcd 是一个分布式的k/V存储系统.核心使用了RAFT分布式一致性协议.一致性这个概念,它是指多个服务器在状态达成一致,但是在一个分布式系统中,因为各种意外可能,有的服务器可能会崩溃或变得不可靠,它就不能和其他服务器达成一致状态.这样就需要一种Consensus协议,一致性协议是为了确保容错性,也就是即使系统中有一两个服务器当机,也不会影响其处理过程. 为了以容错方式达成一致,我们不可能要求所有服务器100%都达成一致状态,只要超过半数的大多数服务器达成一致就可以

转自:http://www.cnblogs.com/mindwind/p/5231986.html Raft 协议的易理解性描述 虽然 Raft 的论文比 Paxos 简单版论文还容易读了,但论文依然发散的比较多,相对冗长.读完后掩卷沉思觉得还是整理一下才会更牢靠,变成真正属于自己的.这里我就借助前面黑白棋落子里第一种极简思维来描述和概念验证下 Raft 协议的工作方式. 在一个由 Raft 协议组织的集群中有三类角色: Leader(领袖) Follower(群众) Candidate(候选人

根据二)中的分析,如果一台zookeeper服务器成为集群中的leader,那么一定是当前所有服务器中保存数据最多的服务器,所以在这台服务器成为leader之后,首先要做的事情就是与集群中的其它服务器(现在是follower)同步数据,保证大家的数据一致,这个过程完毕了才开始正式处理来自客户端的连接请求. 首先来看Leader做的工作:二)中提到的同步数据时使用的逻辑时钟,它的初始值是0,每次选举过程都会递增的,在leader正式上任之后做的第一件事情,就是根据当前保存的数据id值,设置最新的逻

zookeeper集群启动的时候,首先读取配置,接着开始选举,选举完成以后,每个server根据选举的结果设置自己的角色,角色设置完成后leader需要和所有的follower同步.上面一篇介绍了leader选举过程,这篇接着介绍启动过程中的leader和follower同步过程. 本文结构如下: 同步过程 总结 同步过程 设置server当前状态 server刚启动的时候都处于LOOKING状态,选举完成后根据选举结果和对应配置进入对应的状态,设置状态的方法是: private void se

来源于:https://www.cnblogs.com/aspirant/p/9179045.html 一.zookeeper 与kafka保持数据一致性的不同点: (1)zookeeper使用了ZAB(Zookeeper Atomic Broadcast)协议,保证了leader,follower的一致性,leader 负责数据的读写,而follower只负责数据的读,如果follower遇到写操作,会提交到leader; 当leader宕机的话,使用 Fast Leader Election

本次将记录[利用etcd选主sdk实践master/slave高可用], 并利用etcdctl原生脚本验证选主sdk的工作原理. master/slave高可用集群 本文目标 在异地多机房部署节点,slave作为备用实例启动,但不接受业务流量, 监测到master宕机,slave节点自动提升为master并接管业务流量. 基本思路 各节点向etcd注册带租约的节点信息, 并各自维持心跳保活,选主sdk根据目前存活的.最早创建的节点信息键值对 来判断leader, 并通过watch机制通知业务代码

简介 在分布式计算中,主节点选举是为了把某个进程作为主节点来控制其它节点的过程.在选举结束之前,我们不知道哪个节点会成为主节点.curator对于主节点选举有两种实现方式,本文示例演示Latch的实现示例. 官方文档:http://curator.apache.org/curator-recipes/leader-latch.html javaDoc:http://curator.apache.org/apidocs/org/apache/curator/framework/recipes/le

用3个zookeeper搭建一个zookeeper集群,首先配置好一个zookeeper1,其余两个都是按照zookeeper1复制过来,然后稍微修改 运行集群成功,查看zookeeper状态 可以看出,zookeeper2是从节点,zookeeper3是主节点,但是zookeeper1是单机模式状态 因为都是由1复制过去的,联想到在修改zoo.cfg时,其他节点都修改了端口号,但是考虑zookeeper1是第一个节点,所以就没有修改1的默认端口号 然后想到我原来用dubbo分布式框架的时候用到

分布式键值存储系统ETCD调研 简介 etcd是一个开源的分布式键值存储工具--为CoreOS集群提供配置服务.发现服务和协同调度.Etcd运行在集群的每个coreos节点上,可以保证coreos集群的稳定,可靠的运行.当集群网络出现动荡,或者当前master节点出现异常时,etcd可以进行master节点的选举工作,同时恢复集群中损失的数据.   目的: 一个高可用的 Key/Value 存储系统,主要用于分享配置和服务发现 接口: REST接口(HTTP+JSON)方便集群中每一个主机访问

原文来自于:http://www.infoq.com/cn/articles/etcd-interpretation-application-scenario-implement-principle 随着CoreOS和Kubernetes等项目在开源社区日益火热,它们项目中都用到的etcd组件作为一个高可用强一致性的服务发现存储仓库,渐渐为开发人员所关注.在云计算时代,如何让服务快速透明地接入到计算集群中,如何让共享配置信息快速被集群中的所有机器发现,更为重要的是,如何构建这样一套高可用.安全.

etcd:从应用场景到实现原理的全方位解读 从etcd的架构开始,深入到源码中解析etcd 1 架构 从etcd的架构图中我们可以看到,etcd主要分为四个部分. HTTP Server: 用于处理用户发送的API请求以及其它etcd节点的同步与心跳信息请求. Store:用于处理etcd支持的各类功能的事务,包括数据索引.节点状态变更.监控与反馈.事件处理与执行等等,是etcd对用户提供的大多数API功能的具体实现. Raft:Raft强一致性算法的具体实现,是etcd的核心. WAL:Wri

随着CoreOS和Kubernetes等项目在开源社区日益火热,它们项目中都用到的etcd组件作为一个高可用强一致性的服务发现存储仓库,渐 渐为开发人员所关注.在云计算时代,如何让服务快速透明地接入到计算集群中,如何让共享配置信息快速被集群中的所有机器发现,更为重要的是,如何构建这样 一套高可用.安全.易于部署以及响应快速的服务集群,已经成为了迫切需要解决的问题.etcd为解决这类问题带来了福音,本文将从etcd的应用场景开 始,深入解读etcd的实现方式,以供开发者们更为充分地享用etcd所带

1 架构 从etcd的架构图中我们可以看到,etcd主要分为四个部分. HTTP Server: 用于处理用户发送的API请求以及其它etcd节点的同步与心跳信息请求. Store:用于处理etcd支持的各类功能的事务,包括数据索引.节点状态变更.监控与反馈.事件处理与执行等等,是etcd对用户提供的大多数API功能的具体实现. Raft:Raft强一致性算法的具体实现,是etcd的核心. WAL:Write Ahead Log(预写式日志),是etcd的数据存储方式.除了在内存中存有所有数据的

1 Paxos算法 1.1 基本定义 算法中的参与者主要分为三个角色,同时每个参与者又可兼领多个角色: ⑴proposer 提出提案,提案信息包括提案编号和提议的value; ⑵acceptor 收到提案后可以接受(accept)提案; ⑶learner 只能"学习"被批准的提案; 算法保重一致性的基本语义: ⑴决议(value)只有在被proposers提出后才能被批准(未经批准的决议称为"提案(proposal)"); ⑵在一次Paxos算法的执行实例中,只批准

键值存储仓库,用于配置共享和服务发现. A highly-available key value store for shared configuration and service discovery. 基本介绍 服务发现 要解决服务发现的问题,需要有下面三大支柱,缺一不可. 一个强一致性.高可用的服务存储目录.基于Raft算法的etcd天生就是这样一个强一致性高可用的服务存储目录. 一种注册服务和监控服务健康状态的机制.用户可以在etcd中注册服务,并且对注册的服务设置key TTL,定时保

1 zookeeper选主机制 1.1 LeaderElection选举算法 选举线程由当前Server发起选举的线程担任,他主要的功能对投票结果进行统计,并选出推荐的Server.选举线程首先向所有Server发起一次询问(包括自己),被询问方,根据自己当前的状态作相应的回复,选举线程收到回复后,验证是否是自己发起的询问(验证xid 是否一致),然后获取对方的id(myid),并存储到当前询问对象列表中,最后获取对方提议 的 leader 相关信息(id,zxid),并将这些 信息存储到当次选

一.事务 1. 事务简介 1.1 事务场景 producer发的多条消息组成⼀个事务这些消息需要对consumer同时可⻅或者同时不可⻅ producer可能会给多个topic,多个partition发消息,这些消息也需要能放在⼀个事务⾥⾯,这就形成了⼀个典型的分布式事务 kafka的应⽤场景经常是应⽤先消费⼀个topic,然后做处理再发到另⼀个topic,这个consume-transform-produce过程需要放到⼀个事务⾥⾯,⽐如在消息处理或者发送的过程中如果失败了,消费偏移量也不能提

一.前言 前面已经了解了Zookeeper会话相关知识点,接着来学习Zookeeper服务端相关细节. 二.服务端 服务端整体架构如下 Zookeeper服务器的启动,大致可以分为以下五个步骤 1. 配置文件解析. 2. 初始化数据管理器. 3. 初始化网络I/O管理器. 4. 数据恢复. 5. 对外服务. 2.1 单机版服务器启动 单机版服务器的启动其流程图如下 上图的过程可以分为预启动和初始化过程. 1. 预启动 1. 统一由QuorumPeerMain作为启动类.无论单机或集群,在zkSe

以下摘自http://www.tvtv223.com/so/8/default/8.html#36-数据库的分库分表mycat java技术栈 参考了众多资料,这里就不再详细列举了,可以自行去搜索 1 java基础: 1.1 算法 1.1 排序算法:直接插入排序.希尔排序.冒泡排序.快速排序.直接选择排序.堆排序.归并排序.基数排序 1.2 二叉查找树.红黑树.B树.B+树.LSM树(分别有对应的应用,数据库.HBase) 1.3 BitSet解决数据重复和是否存在等问题 1.2 基本 2.1

算法摘要 安装 配置 监控 创建节点 二阶段提交(Two-Phase Commit) 投票和执行 协调者向参与者发送事务内容,询问是否可以提交,各参与者节点执行事务并向协调者反馈 如果所有参与者反馈yes,那么提交事务:如果有no或者超时,中断事务回滚.参与者执行完操作后再向协调者发送ack消息: 协调者收到ack消息,完 Paxos算法 提高分布式系统容错性的一致性算法 三个角色 Proposer(提案人),Acceptor(接收人),Learner(学习人) 一个提案被选定需要被半数以上的A

JAVA是一个面向对象的编程语言,由SUN公司的程序员所开发.它不仅吸收了C++的各种优点,而且还撇弃了C++中难以理解的概念,如多继承.指针等:因此JAVA语言具有功能强大且简单易用两个特征, JAVA作为静态面向对象语言的代表,是全世界最受欢迎的计算机语言 Java包含四个独立却又彼此相关的技术 1. JVM,Java的虚拟机,在JVM上运行Java的bytecode(字节码) 2. Java的程序编程语言 3. Java Class,Java的类文件格式:其决定Java程序编译出的字节码应