分布式系统的运行是很复杂的,因为涉及到了网络通信还有节点失效等不可控的情况.下面介绍在最传统的master-workers模型,主要可以会遇到什么问题,传统方法是怎么解决以及怎么用zookeeper解决. Master节点管理集群当中最重要的是Master,所以一般都会设置一台Master的Backup. Backup会定期向Master获取Meta信息并且检测Master的存活性,一旦Master挂了,Backup立马启动,接替Master的工作自己成为Master,分布式的情况多种多样,因为

一.前言 在上一篇博客已经介绍了Zookeeper开源客户端的简单实用,本篇讲解Zookeeper的应用场景. 二.典型应用场景 Zookeeper是一个高可用的分布式数据管理和协调框架,并且能够很好的保证分布式环境中数据的一致性.在越来越多的分布式系统(Hadoop.HBase.Kafka)中,Zookeeper都作为核心组件使用. 2.1 数据发布/订阅 数据发布/订阅系统,即配置中心.需要发布者将数据发布到Zookeeper的节点上,供订阅者进行数据订阅,进而达到动态获取数据的目的,实现配

问题导读:1.zookeeper如何实现分布式锁?2.什么是羊群效应?3.zookeeper如何释放锁? 在zookeeper应用场景有关于分布式集群配置文件同步问题的描述,设想一下如果有100台机器同时对同一台机器上某个文件进行修改,如何才能保证文本不会被写乱,这就是最简单的分布式锁,本文介绍利用zk实现分布式锁.下面是写锁的实现步骤 分布式写锁create一个PERSISTENT类型的znode,/Locks/write_lock 客户端创建SEQUENCE|EPHEMERAL类型的znod

问题导读:1.本文三个角色之间是什么关系?2.三个角色的作用是什么?3.如何代码实现这三个角色的作用? 在 zookeeper适用场景:zookeeper解决了哪些问题有关于分布式集群配置文件同步问题的描述,本文介绍如何把zk应用到配置文件分发的场景.假设有三个角色 trigger:发布最新的配置文件数据,发送指令和数据给zk_agent,实现是下面的trigger.py zk_agent:接收来自trigger.py触发的指令和数据,并且把数据更新到zk service上,从而触发zk_app

问题导读:1.如何利用zookeeper保证集群Master可用性和唯一性?2.zookeeper竞选Master包含哪些过程?3.zookeeper竞选Master机制利用了zk哪些特性? 在zookeeper应用场景中提出了对于Master节点管理的问题,如何保证集群中Master可用性和唯一性,下面就利用zookeeper来实现.在确保zookeeper集群节点安装配置的前提下,假设zk已经对外提供了正常的服务,通过下面的步骤来实现Master竞选 Client连接到zk上,判断znode

问题导读:1.master挂机,传统做法备份必然是以前数据,该如何保证挂机数据与备份数据一致?2.分布式系统如何实现对同一资源的访问,保证数据的强一致性?3.集群中的worker挂了,传统做法是什么?zookeeper又是如何做的? 分布式系统的运行是很复杂的,因为涉及到了网络通信还有节点失效等不可控的情况.下面介绍在最传统的master-workers模型,主要可以会遇到什么问题,传统方法是怎么解决以及怎么用zookeeper解决. Master节点管理集群当中最重要的是Master,所以一般

Zookeeper应用场景 数据发布/订阅(配置中心) 我们平常的开发过程中,经常会碰到这样的需求:系统中需要一些通用的配置信息,如一些运行时的开关.前端需要展示的通知信息.数据库配置信息等等.这些需求通常都要求具备3个特性: 数据量比较小 数据内容在运行时会变化 集群中的所有机器共享,数据一致 我们假设把这些数据存储在应用的内存中,那么数据共享是一个问题,数据变更的通知又是一个问题. 那我们使用Zookeeper怎么实现呢? 配置存储 我们可以先把数据存储在Zookeeper的一个节点上.如/

zookeeper在分布式系统中作为协调员的角色,可应用于Leader选举.分布式锁.配置管理等服务的实现.以下我们从zookeeper提供的API.应用场景和监控三方面学习和了解zookeeper(以下简称ZK). ZK API ZK以Unix文件系统树结构的形式管理存储的数据,图示如下: 其中每个树节点被称为znode,每个znode类似一个文件,包含文件元信息(meta data)和数据. 以下我们用server表示ZK服务的提供方,client表示ZK服务的使用方,当client连接ZK

ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架.维护着一个树形层次结构,书中的节点被称为znode.znode可以用来存储数据,并且有一个与之相关联的ACL(权限),znode不能大于1M.基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题.网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将结合作者身边的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍. 值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的

分布式网站架构后续:zookeeper技术浅析   Zookeeper是hadoop的一个子项目,虽然源自hadoop,但是我发现zookeeper脱离hadoop的范畴开发分布式框架的运用越来越多.今天我想谈谈zookeeper,本文不谈如何使用zookeeper,而是zookeeper到底有哪些实际的运用,哪些类型的应用能发挥zookeeper的优势,最后谈谈zookeeper对分布式网站架构能产生怎样的作用. Zookeeper是针对大型分布式系统的高可靠的协调系统.由这个定义我们知道zo

一.数据发布与订阅(配置中心) 发布与订阅模型,即所谓的配置中心,顾名思义就是发布者将数据发布到ZK节点上,供订阅者动态获取数据,实现配置信息的集中式管理和动态更新.例如全局的配置信息,服务式服务框架的服务地址列表等就非常适合使用.       应用中用到的一些配置信息放到ZK上进行集中管理.这类场景通常是这样:应用在启动的时候会主动来获取一次配置,同时,在节点上注册一个Watcher,这样一来,以后每次配置有更新的时候,都会实时通知到订阅的客户端,从来达到获取最新配置信息的目的.      分

ZooKeeper典型应用场景一览   数据发布与订阅(配置中心) 发布与订阅模型,即所谓的配置中心,顾名思义就是发布者将数据发布到ZK节点上,供订阅者动态获取数据,实现配置信息的集中式管理和动态更新.例如全局的配置信息,服务式服务框架的服务地址列表等就非常适合使用. 应用中用到的一些配置信息放到ZK上进行集中管理.这类场景通常是这样:应用在启动的时候会主动来获取一次配置,同时,在节点上注册一个Watcher,这样一来,以后每次配置有更新的时候,都会实时通知到订阅的客户端,从来达到获取最新配置信

应用场景1 .统一命名服务 » 分布式应用中,通常需要有一套完整的命名规则,既能够产生唯一的名称又便于人识别和记住,通常情况 下用树形的名称结构是一个理想的选择,树形的名称结构是一个有层次的目录结构,既对人友好又不会重复. » Name Service 是 Zookeeper 内置的功能,只要调用 Zookeeper 的 API 就能实现 应用场景2 .配置管理 » 配置的管理在分布式应用环境中很常见,例如同一个应用系统需要多台 PC Server 运行,但是它们运行的应用系统的某些配置项是相同

声明,本文是复制别人的文章,感觉还行,原文:http://www.cnblogs.com/xymqx/p/4465610.html 本人热爱技术,跪求有好的技术文章希望大家多多分享,谢谢.... Zookeeper 分布式服务框架是 Apache Hadoop 的一个子项目,它主要是用来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等.本文将从使用者角度详细介绍 Zookeeper 的安装和配置文件中各个配置项的意义,以及分析 Zoo

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.

7.ZooKeeper应用举例 为了方便大家理解ZooKeeper,在此就给大家举个例子,看看ZooKeeper是如何实现的他的服务的,我以ZooKeeper提供的基本服务分布式锁为例. 7.1 分布式锁应用场景 在分布式锁服务中,有一种最典型应用场景,就是通过对集群进行Master选举,来解决分布式系统中的单点故障.什么是分布式系统中的单点故障: 通常分布式系统采用主从模式,就是一个主控机连接多个处理节点.主节点负责分发任务,从节点负责处理任务,当我们的主节点发生故障时,那么 整个系统就都瘫痪

大致来说,zookeeper 的使用场景如下,我就举几个简单的,大家能说几个就好了: 分布式协调 分布式锁 元数据/配置信息管理 HA高可用性 分布式协调 这个其实是 zookeeper 很经典的一个用法,简单来说,就好比,你 A 系统发送个请求到 mq,然后 B 系统消息消费之后处理了.那 A 系统如何知道 B 系统的处理结果?用 zookeeper 就可以实现分布式系统之间的协调工作.A 系统发送请求之后可以在 zookeeper 上对某个节点的值注册个监听器,一旦 B 系统处理完了就修改

Zookeeper典型应用场景汇总 数据发布与订阅(配置中心) 发布与订阅模型,即所谓的配置中心,顾名思义就是发布者将数据发布到ZK节点上,供订阅者动态获取数据,实现配置信息的集中式管理和动态更新.例如全局的配置信息.服务式服务框架的服务地址列表等就非常适合使用. 应用中用到的一些配置信息放到ZK上进行集中管理.这类场景通常是这样的:应用在启动的时候会主动来获取一次配置,同时,在节点上注册一个 Watcher,这样一来,以后每次配置有更新的时候,都会实时通知到订阅的客户端,从而达到获取最新配置信

Zookeeper主要可以干哪些事情:配置管理,名字服务,提供分布式同步以及集群管理. 一 .配置管理 在我们的应用中除了代码外,还有一些就是各种配置.比如数据库连接,远程服务访问地址等.一般我们都是使用配置文件的方式,在代码中引入这些配置文件.当我们只有一种配置,只有一台服务器,并且不经常修改的时候,使用配置文件是一个很好的做法,但是如果我们配置非常多,有很多服务器都需要这个配置,而且还可能是动态的话使用配置文件就不是个好主意了,这会导致维护配置信息的一致性相当的困难与烦琐. 这个时候往往需要

在寻常的高并发的程序中.为了保证数据的一致性.因此都会用到锁.来对当前的线程进行锁定.在单机操作中.非常好做到,比方能够採用Synchronized.Lock或者其它的读写多来锁定当前的线程.可是在分布式的系统中,就非常难做到这一点.因此能够採用zookeeper中节点的特性来满足这一点. 大致实现的思路例如以下. 1.每一个客户端都去zookeeper上创建暂时的顺序节点 2.客户端推断当前自己创建的节点是不是最小的 3.假设是的话,就获得了运行当前任务的锁 4.假设不是的话.就找到比自己小的