zookeeper,已经被很多人所熟知,主要应用场景有(数据订阅/发布 ,负载均衡, 命名服务, 分布式协调/通知,集群管理,Master选举,分布式锁,分布式队列). C接口的描述  主要参考 Haippy 的文章 :Zookeeper C API 指南 (感谢大神) 但是网上的C++版 示例代码少之又少,作为一个小白,自己摸索,给大家参考. Master选举的需求主要如下: 1.多台机器同时进行选举,产生唯一的一台机器作为Master,其它的机器作为slave. 2.当Master宕机后,需

原文地址: http://www.cnblogs.com/nevermorewang/p/5611807.html 选主原理介绍:zookeeper的节点有两种类型,持久节点跟临时节点.临时节点有个特性,就是如果注册这个节点的机器失去连接(通常是宕机),那么这个节点会被zookeeper删除.选主过程就是利用这个特性,在服务器启动的时候,去zookeeper特定的一个目录下注册一个临时节点(这个节点作为master,谁注册了这个节点谁就是master),注册的时候,如果发现该节点已经存在,则说明

对于zookeeper这种东西,仅仅知道怎么安装是远远不够的,至少要对其几个典型的应用场景进行了解,才能比较全面的知道zk究竟能干啥,怎么玩儿,以后的日子里才能知道这货如何能为我所用.于是,有了如下的学习: 我们知道zookeeper可以用于搭建高可用服务框架,主要先看以下几个应用场景:1. master的选举基本思路和编码实现2. 数据的发布和订阅3. 软负载均衡4. 分布式队列5. 分布式锁6. 命名服务 目前zookeeper常用的开发包有zkclient跟curator,后者更为方便,日

1. 集群机器监控 这通经常使用于那种对集群中机器状态,机器在线率有较高要求的场景,可以高速对集群中机器变化作出响应.这种场景中,往往有一个监控系统,实时检測集群机器是否存活. 利用ZooKeeper有两个特性(读可监控,暂时节点),就能够实现一种集群机器存活性监控系统: 1. client在节点 x 上注冊一个Watcher.那么假设x的子节点变化了,会通知该client 2. 创建EPHEMERAL类型的节点.一旦client和server的会话结束或过期,那么该节点就会消失 利用这两个特性

使用场景         有一个向外提供的服务,服务必须7*24小时提供服务,不能有单点故障.所以采用集群的方式,采用master.slave的结构.一台主机多台备机.主机向外提供服务,备机负责监听主机的状态,一旦主机宕机,备机要迅速接代主机继续向外提供服务.从备机选择一台作为主机,就是master选举. 原理解析          右边三台主机会尝试创建master节点,谁创建成功了,就是master,向外提供.其他两台就是slave.         所有slave必须关注master的删除

一.Master选举 1. master选举原理: 有多个master,每次只能有一个master负责主要的工作,其他的master作为备份,同时对负责工作的master进行监听,一旦负责工作的master挂掉了,其他的master就会收到监听的事件,从而去抢夺负责工作的权利,其他没有争夺到负责主要工作的master转而去监听负责工作的新master. 本质其实是利用zookeeper的临时节点的特性:临时节点随着会话的消亡二消亡,同一个临时节点只能创建一个,创建失败的节点(从master)对创

考虑7*24小时向外提供服务的系统,不能有单点故障,于是我们使用集群,采用的是Master+Slave.集群中有一台主机和多台备机,由主机向外提 供服务,备机监听主机状态,一旦主机宕机,备机必需迅速接管主机继续向外提供服务.在这个过程中,从备机选出一台机作为主机的过程,就是Master选 举. 架构图: 左边是ZooKeeper集群,右边是3台工作服务器.工作服务器启动时,会去ZooKeeper的Servers节点下创建临时节点,并把基本信息写入 临时节点.这个过程叫服务注册,系统中的其他服务可

master选举 1.使用场景及结构 现在很多时候我们的服务需要7*24小时工作,假如一台机器挂了,我们希望能有其它机器顶替它继续工作.此类问题现在多采用master-salve模式,也就是常说的主从模式,正常情况下主机提供服务,备机负责监听主机状态,当主机异常时,可以自动切换到备机继续提供服务(这里有点儿类似于数据库主库跟备库,备机正常情况下只监听,不工作),这个切换过程中选出下一个主机的过程就是master选举. 对于以上提到的场景,传统的解决方式是采用一个备用节点,这个备用节点定期给当前主

1.模拟选举机器类 package com.karat.cn.zookeeperAchieveLock.zkclient; import java.io.Serializable; /** * 选举的机器 */ public class UserCenter implements Serializable{ private static final long serialVersionUID = -1776114173857775665L; private int id; //机器信息 priv

master选举使用场景及结构 现在很多时候我们的服务需要7*24小时工作,假如一台机器挂了,我们希望能有其它机器顶替它继续工作.此类问题现在多采用master-salve模式,也就是常说的主从模式,正常情况下主机提供服务,备机负责监听主机状态,当主机异常时,可以自动切换到备机继续提供服务(这里有点儿类似于数据库主库跟备库,备机正常情况下只监听,不工作),这个切换过程中选出下一个主机的过程就是master选举. 对于以上提到的场景,传统的解决方式是采用一个备用节点,这个备用节点定期给当前主节点发

1,master选举使用场景及结构 现在很多时候我们的服务需要7*24小时工作,假如一台机器挂了,我们希望能有其它机器顶替它继续工作.此类问题现在多采用master-salve模式,也就是常说的主从模式,正常情况下主机提供服务,备机负责监听主机状态,当主机异常时,可以自动切换到备机继续提供服务(这里有点儿类似于数据库主库跟备库,备机正常情况下只监听,不工作),这个切换过程中选出下一个主机的过程就是master选举.对于以上提到的场景,传统的解决方式是采用一个备用节点,这个备用节点定期给当前主节点

本文为原创文章,转载请注明出处,谢谢 Master 选举 1.原理 服务器争抢创建标志为Master的临时节点 服务器监听标志为Master的临时节点,当监测到节点删除事件后展开新的一轮争抢 某个服务器成功创建则为Master 2.架构图 Master:服务器争抢节点 Servers:服务器列表节点 work Server:服务器节点 3.流程图 4.核心代码 workServer监听 public WorkServer(final ServerData serverData) { this.s

1. master选举(LeaderSelector) 1)LeaderSelector构造函数 在leaderPath上建立分布式锁:mutex = new InterProcessMutex(client, leaderPath) 2)LeaderSelector.start 当前WorkServer参与master选举 若autoRequeue为ture,则当前WorkServer在未能获取leadership || 获取并释放leadership时,将自动进入下一轮master选举 3)

面试也经常问kafka的原理,以及zookeeper与kafka原理的区别:kafka 数据一致性-leader,follower机制与zookeeper的区别: zookeeper是如何实现负载均衡的,参考:zookeeper如何实现负载均衡的?(具体连接哪一个zookeeper服务器的选择?)阿里面试 Zookeeper是Hadoop下的一个子项目,它是一个针对大型分布式系统的可靠的协调系统,提供的功能包括命名服务.配置维护.分布式同步.集群服务等. Zookeeper是可以集群复制的,集群

master作为cluster的灵魂必须要有,还必须要唯一,否则集群就出大问题了.因此master选举在cluster分析中尤为重要.对于这个问题我将分两篇来分析.第一篇也就是本篇,首先会简单说一说mater选举的一些算法,及elasticsearch的选举原理.第二篇也就是下一篇,会结合zenDiscovery代码为仔细分析elasticsearch的master选举的实现. 简单来说master的作用跟单个jvm中的同步关键字synchronized相同,集群中多节点协调工作必须要保证数据的

zookeeper的选举过程大致如下: zookeeper的选举过程,就是选出一个在n/2+1个节点中选出一个节点为主节点的过程.比如,当我们启动一个有5个节点的zookeeper集群的时候.首先启动server1,然后server1选举自己为leader,但是现在只有1个节点,所以无法确定leader,server1就处于looking状态; 然后启动server2,这个时候server2也是选举自己为leader,和server1比较一下id,发现server2的id大,所以选举server

品味Zookeeper之选举及数据一致性 本文思维导图 前言 为了高可用和数据安全起见,zk集群一般都是由几个节点构成(由n/2+1,投票机制决定,肯定是奇数个节点).多节点证明它们之间肯定会有数据的通信,同时,为了能够使zk集群对外是透明的,一个整体对外提供服务,那么客户端访问zk服务器的数据肯定是要数据同步,也即数据一致性. zk集群是Leader/Follower模式来保证数据同步的.整个集群同一时刻只能有一个Leader,其他都是Follower或Observer.Leader是通过选举

假如: 9 shard,3 node Elasticsearch容错机制:master选举,replica容错,数据恢复 最佳分配情况: 这样分配之后,不管其中哪个node 宕机这个es 依然可以提供完整的share 返回: 假如出现了宕机情况: 这时候宕机了第一个: 容错机制: 开始进行master进行选举,重新选择一个master; 担当master的职责:

上一篇通过 ElectMasterService源码,分析了master选举的原理的大部分内容:master候选节点ID排序保证选举一致性及通过设置最小可见候选节点数目避免brain split.节点排序后选举只能保证局部一致性,如果发生节点接收到了错误的集群状态就会选举出错误的master,因此必须有其它措施来保证选举的一致性.这就是上一篇所提到的第二点:被选举的数量达到一定的数目同时自己也选举自己,这个节点才能成为master.这一点体现在zenDiscovery中,本篇将结合节点的发现过程

前言 zookeeper相信大家都不陌生,很多分布式中间件都利用zk来提供分布式一致性协调的特性.dubbo官方推荐使用zk作为注册中心,zk也是hadoop和Hbase的重要组件.其他知名的开源中间件中也都出现了zk的身影. 有很多童鞋认识zk很久了,知道其基本理念,知道如何使用.但当面试时问到集群zk之间的选举和数据同步机制时,就陷入了盲区. 其实很多的分布式中间件的选举和同步,都和zk有异曲同工之妙.这篇文章我就来重点聊下关于zk集群之间的选举和同步机制. ZK集群的部署 首先我们来看下半