一.简介 关于服务注册和服务发现介绍,我前面的文章有介绍过 - 服务注册和发现的文章. 作为服务中心的软件有很多,比如 etcd,consul,nacos,zookeeper 等都可以作为服务中心. go-kratos 把这些服务中心的功能作为插件,集成进了 kratos 中. 下面就用 etcd 作为服务中心来说说 kratos 里服务注册和服务发现功能的使用. 二.服务注册和服务发现 2.1 接口定义 从 go-kratos 服务注册和发现文档中,我们知道它的接口定义非常简单: 注册和反注册

今天在测试基于etcd的分布式锁过程中,在测试获取锁后,释放之前超出TTL时长的情况下自动延长TTL这部分功能,在延长指定key的TTL时总是返回404错误信息,在对目标KEY更新TTL时目标KEY已不存在. 最终问题排查为ETCD集群3个节点之间的系统时间不一致,因为TTL延长是在KEY创建后单独一个监听线程中进行,在TTL过半之后会更新TTL,因此可能出现更新TTL之前,由于集群中时间超前的节点将目标KEY删除,导致更新TTL时找不到目标KEY的错误. 同步集群所有节点系统时间后问题排除:

下面描述使用 Etcd 实现分布式锁的业务流程,假设对某个共享资源设置的锁名为:/lock/mylock 步骤 1: 准备 客户端连接 Etcd,以 /lock/mylock 为前缀创建全局唯一的 key,假设第一个客户端对应的 key="/lock/mylock/UUID1",第二个为 key="/lock/mylock/UUID2":客户端分别为自己的 key 创建租约 - Lease,租约的长度根据业务耗时确定,假设为 15s: 步骤 2: 创建定时任务作为租

package main import ( "context" "fmt" "time" "go.etcd.io/etcd/clientv3" ) func main() { var ( client *clientv3.Client cfg clientv3.Config err error lease clientv3.Lease ctx context.Context cancelFunc context.CancelF

ETCD分布式锁实现选主机制(Golang) 为什么要写这篇文章 做架构的时候,涉及到系统的一个功能,有一个服务必须在指定的节点执行,并且需要有个节点来做任务分发,想了半天,那就搞个主节点做这事呗,所以就有了这篇文章的诞生,我把踩的坑和收获记录下来,方便未来查看和各位兄弟们参考. 选主机制是什么 举个例子,分布式系统内,好几台机器,总得分个三六九等,发号施令的时候总得有个带头大哥站出来,告诉其他小弟我们今天要干嘛干嘛之类的,这个大哥就是master节点,master节点一般都是做信息处理分发,或

前言 分布式锁是控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式.在分布式系统中,常常需要协调他们的动作.如果不同的系统或是同一个系统的不同主机之间共享了一个或一组资源,那么访问这些资源的时候,往往需要互斥来防止彼此干扰来保证一致性,在这种情况下,便需要使用到分布式锁. etcd分布式锁设计 排他性:任意时刻,只能有一个机器的一个线程能获取到锁. 通过在etcd中存入key值来实现上锁,删除key实现解锁,参考下面伪代码: func Lock(key string, cli *clientv3.Cl

原文链接:https://www.yii-china.com/topic/detail/113 package main import ( "context" "fmt" "go.etcd.io/etcd/clientv3" "time" ) func main() { var ( config clientv3.Config client *clientv3.Client lease clientv3.Lease lease

分布式id生成器 有时我们需要能够生成类似MySQL自增ID这样不断增大,同时又不会重复的id.以支持业务中的高并发场景.比较典型的,电商促销时,短时间内会有大量的订单涌入到系统,比如每秒10w+.明星出轨时,会有大量热情的粉丝发微博以表心意,同样会在短时间内产生大量的消息. 在插入数据库之前,我们需要给这些消息.订单先打上一个ID,然后再插入到我们的数据库.对这个id的要求是希望其中能带有一些时间信息,这样即使我们后端的系统对消息进行了分库分表,也能够以时间顺序对这些消息进行排序. Twitt

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,

转载自:etcd实现分布式锁 当并发的访问共享资源的时候,如果没有加锁的话,无法保证共享资源安全性和正确性.这个时候就需要用到锁 1.需要具备的特性 需要保证互斥访问(分布式环境需要保证不同节点.不同线程的互斥访问) 需要有超时机制,防止锁意外未释放,其他节点无法获取到锁:也要保证任务能够正常执行完成,不能超时了任务还没结束,导致任务执行一般被释放锁 需要有阻塞和非阻塞两种请求锁的接口 2.本地锁 当业务执行在同一个线程内,也就是我初始化一个本地锁,其他请求也认这把锁.一般是服务部署在单机环境下

etcd是一个高可用的键值存储系统,主要用于共享配置和服务发现.etcd是由CoreOS开发并维护的,灵感来自于 ZooKeeper 和 Doozer,它使用Go语言编写,并通过Raft一致性算法处理日志复制以保证强一致性.Raft是一个来自Stanford的新的一致性算法,适用于分布式系统的日志复制,Raft通过选举的方式来实现一致性,在Raft中,任何一个节点都可能成为Leader.Google的容器集群管理系统Kubernetes.开源PaaS平台Cloud Foundry和CoreOS的

背景 最近写了一个定时任务,期望是同一时间只有一台机器运行即可.因为是应用是在集群环境下跑的,所以需要自己实现类一个简陋的Redis单机锁. 原理 主要是使用了Redis的SET NX特性,成功设置的那个客户端则被认为拿到了锁,没有设置成功的其他客户单则认为没有拿到锁. 在分布式环境下使用锁是挺危险的一件事情,我们可能会遇到一些问题: Redis单点故障: 应用与Redis网络不通: 应用异常导致锁没有得到释放: 误操作锁. 对于问题1,避免Redis单点故障,可以使用Redis分布式锁的实现,

抄自这里 ************************************************************************************************ 网上找来找去都是zk和etcd的比较,和consul的比较很少,这个感觉还算靠谱,也在别的地方看到过对consul的吐槽,记录下 ***********************************************************************************

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.

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

1. ETCD是什么 ETCD是用于共享配置和服务发现的分布式,一致性的KV存储系统.该项目目前最新稳定版本为2.3.0. 具体信息请参考[项目首页]和[Github].ETCD是CoreOS公司发起的一个开源项目,授权协议为Apache. 提供配置共享和服务发现的系统比较多,其中最为大家熟知的是[Zookeeper](后文简称ZK),而ETCD可以算得上是后起之秀了.在项目实现,一致性协议易理解性,运维,安全等多个维度上,ETCD相比Zookeeper都占据优势. 2. ETCD vs ZK

etcd作为一个受到ZooKeeper与doozer启发而催生的项目,除了拥有与之类似的功能外,更专注于以下四点. 简单:基于HTTP+JSON的API让你用curl就可以轻松使用. 安全:可选SSL客户认证机制. 快速:每个实例每秒支持一千次写操作. 可信:使用Raft算法充分实现了分布式. 分布式系统中的数据分为控制数据和应用数据.etcd的使用场景默认处理的数据都是控制数据,对于应用数据,只推荐数据量很小,但是更新访问频繁的情况. 应用场景有如下几类:场景一:服务发现(Service Di

原文地址:http://bridgeforyou.cn/2018/09/01/Redis-Dsitributed-Lock-1/ 为什么要使用分布式锁 这个问题,可以分为两个问题来回答: 为什么要使用锁? 分布式锁和本地锁的区别是什么? 1.为什么要使用锁?Martin Kleppmann在他的文章How to do distributed locking里,把使用锁的目的,总结为两个. 第一个是正确性,这个众人皆知.就像Java里的synchronize,就是用来保证多线程并发场景下,程序的正

1. 前言 关于分布式锁的实现,目前常用的方案有以下三类: 数据库乐观锁: 基于分布式缓存实现的锁服务,典型代表有 Redis 和基于 Redis 的 RedLock: 基于分布式一致性算法实现的锁服务,典型代表有 ZooKeeper.Chubby 和 ETCD. 关于 Redis 实现分布式锁,网上可以查到很多资料,笔者最初也借鉴了这些资料,但是,在分布式锁的实现和使用过程中意识到这些资料普遍存在问题,容易误导初学者,鉴于此,撰写本文,希望为对分布式锁感兴趣的读者提供一篇切实可用的参考文档.

etcd介绍 GitHub:https://github.com/coreos/etcd 官网:https://coreos.com/etcd/ 下载:https://github.com/coreos/etcd/releases/ 概念:高可用的分布式key-value存储,可以用于配置共享和服务发现. 具有以下优点: 简单 : 相比于晦涩难懂的paxos算法,etcd基于相对简单且易实现的raft算法实现一致性,并通过gRPC提供接口调用 安全:支持TLS通信,并可以针对不同的用户进行对ke

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