【转】zookeeper原理和使用

一个消息通过网络在两个节点之间传递时，网络如果发生故障，发送方并不知道接收方是否接收到了这个消息。有可能是收到消息以后发生了网络故障，也有可能是没有收到消息，又或者可能接收方的进程死了。发送方唯一的确认方法就是再次连接发送消息，并向他进行询问。就是因为这样

Zab协议是为分布式协调服务Zookeeper专门设计的一种 支持崩溃恢复 的 原子广播协议 ，是Zookeeper保证数据一致性的核心算法。在Zookeeper中主要依赖Zab协议来实现数据一致性，基于该协议，zk实现了一种主备模型的系统架构来保证集群中

　　Zab借鉴了Paxos算法，是特别为Zookeeper设计的支持崩溃恢复的原子广播协议。这里的主备系统架构模型，就是指只有一台客户端负责处理外部的写事务请求，然后Leader客户端将数据同步到其他Follower节点。Zab 协议需要确保丢弃那些只在

NameNode宕机，metadata数据消失；如果增加一个NameNode节点，会出现脑裂问题，如何解决？QJM是Hadoop转为为NameNode共享存储开发的组件。其集群运行一组Journal Node，每个Journal节点暴露一个简单的RPC接口

Zookeeper 我想大家都不陌生，在很多场合都听到它的名字。它是 Apache 的一个顶级项目，为分布式应用提供一致性高性能协调服务。有很多开源组件，尤其是中间件领域，使用 Zookeeper 作为配置中心或者注册中心。它是 Hadoop 和 HBas

最近加入了部门的技术兴趣小组，被分配了Zookeeper的研究任务。在研究过程当中，发现Zookeeper由于其开源的特性和其卓越的性能特点，在业界使用广泛，有很多的应用场景，而这些不同的应用场景实际上底层的原理都是差不多的，只要你真正理解了Zookeep

ZooKeeper是一个开源的分布式的，为分布式应用提供协调服务的Apache项目。

之前写过一篇文章，给大家说了一下Redisson这个开源框架是如何实现Redis分布式锁原理的，这篇文章再给大家聊一下ZooKeeper实现分布式锁的原理。同理，我是直接基于比较常用的Curator这个开源框架，聊一下这个框架对ZooKeeper分布式锁的

Zookeeper 作为一个分布式的服务框架，主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题，它能提供基于类似于文件系统的目录节点树方式的数据存储，但是 Zookeeper 并不是用来专门存储数据的，它的作用主要是用来维护和监控你存储的数据的状态变化。通过监

最近加入了部门的技术兴趣小组，被分配了Zookeeper的研究任务。在研究过程当中，发现Zookeeper由于其开源的特性和其卓越的性能特点，在业界使用广泛，有很多的应用场景，而这些不同的应用场景实际上底层的原理都是差不多的，只要你真正理解了Zookeep

存在这样的情况，只要成功执行了setData()方法，无论内容是否和之前一致，都会触发NodeDataChanged事件。

你在3个server的myid文件中分别写入了1，2，3，那么每个server中的zoo.cfg都配server.1,server.2,server.3就OK了。进入zookeeper-3.3.2/bin目录中，./zkServer.sh start启动一

同学们，在上一章中，我们主要讲了Zookeeper两种启动模式以及具体如何搭建。本章内容主要讲的是集群相关的原理内容，第一章可以当做是Zookeeper原理篇的基础部分，本章则是Zookeeper原理篇进阶部分，有关于Zookeeper集群的读写机制、ZA

Zookeeper是hadoop的一个子项目，其发展历程无需赘述。在分布式应用中，由于工程师不能很好地使用锁机制，以及基于消息的协调机制不适合在 某些应用中使用，因此需要有一种可靠的、可扩展的、分布式的、可配置的协调机制来统一系统的状态。本文简单分析 zo

ZooKeeper是Hadoop Ecosystem中非常重要的组件，它的主要功能是为分布式系统提供一致性协调服务，与之对应的Google的类似服务叫Chubby。今天这篇文章分为三个部分来介绍ZooKeeper，第一部分介绍ZooKeeper的基本原理，

Zookeeper的工作集群可以简单分成两类，一个是Leader，唯一一个，其余的都是follower，如何确定Leader是通过内部选举确定的。对于每个zk节点而言，可以看做每个zk节点的命名空间是一样的，也就是有同样的数据。如果Leader挂了，zk集

zk的原理Zookeeper从设计模式角度来看，是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架，它负责存储和管理大家都关心的数据，然后接受观察者的注册，一旦这些数据的状态发生变化，Zookeeper就将负责通知已经在Zookeeper上注册的那些观察者做出相

1）所谓HA，即高可用。2）实现高可用最关键的策略是消除单点故障。HA严格来说应该分成各个组件的HA机制：HDFS 的HA和YARN的HA。3）Hadoop2.0之前，在HDFS集群中NameNode存在单点故障。NameNode机器发生意外，如宕机，集群

通过zabbix trapper方式监控，之前看到网友们都是通过定时任务进行主动上传数据，但是，zabbix还有另外一神器--自动发现，也能达到同样的功能。Zookeeper version: 3.4.6-1569965, built on 02/20/2

Dubbo 通过注册中心在分布式环境中实现服务的注册与发现，而注册中心通常采用 ZooKeeper，研究注册中心相关源码绕不开 ZooKeeper，所以学习了 ZooKeeper 的基本概念以及相关 API 操作。客户端与服务端采用 TCP 长连接，服务端

namenode之间需要保持一样的元数据,包括fsimage和edits,edits文件会从active的namenode直接写在JN上。tail -100 hadoop-root-zkfc-node5.log 里面会详细的记录为什么zookeeper没有

Zookeeper是hadoop的一个子项目，其发展历程无需赘述。在分布式应用中，由于工程师不能很好地使用锁机制，以及基于消息的协调机制不适合在某些应用中使用，因此需要有一种可靠的、可扩展的、分布式的、可配置的协调机制来统一系统的状态。本文简单分析zook

公司的solr线上服务器，分成差不多10个core给不同的部门不同的业务需求来使用。我接手以来，问题多多，烦扰多多。有不少问题亟待解决，首当其冲的是搜索准确度、数据同步。搜索准确度已经通过改用ansj分词器和不断优化的个人词库和停用词库来解决，这是个不断优

利用ZooKeeper的强一致性，能够保证在分布式高并发情况下节点创建的全局唯一性，即：同时有多个客户端请求创建 /currentMaster 节点，最终一定只有一个客户端请求能够创建成功。在集群环境下，一定要考虑进程锁问题，不仅仅是负载均衡，zk恰恰处理

对需要锁控制先后的线程先在执行前先建立一个标记性的节点，最后根据节点的顺序，决定线程执行的先后顺序。每个进程连接好zk之后就安照先后顺序创建节点，然后判断该节点是不是最先序列，是的话就先执行，其他节点在其各自等待的节点（比自己小1的节点建立监听。，一旦自己

ZooKeeper是Hadoop的正式子项目，它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。本文仅阐述ZooKeeper集群的配置方法。开始配置其中命名为zookeeper-3.4.5 2181 ，打开

前言最近加入了部门的技术兴趣小组，被分配了Zookeeper的研究任务。在研究过程当中，发现Zookeeper由于其开源的特性和其卓越的性能特点，在业界使用广泛，有很多的应用场景，而这些不同的应用场景实际上底层的原理都是差不多的，只要你真正理解了Zooke

前言关于分布式锁，在互联网行业的使用场景还是比较多的，比如电商的库存扣减，秒杀活动，集群定时任务执行等需要进程互斥的场景。而实现分布式锁的手段也很多，大家比较常见的就是redis跟zookeeper，今天我们主要介绍的是基于zookeeper实现的分布式锁

Zookeeper分布式服务框架是ApacheHadoop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等。总结就是，这个类型的znode的生命周期是和Client建

Zookeeper是hadoop的一个子项目，其发展历程无需赘述。在分布式应用中，由于工程师不能很好地使用锁机制，以及基于消息的协调机制不适合在 某些应用中使用，因此需要有一种可靠的、可扩展的、分布式的、可配置的协调机制来统一系统的状态。本文简单分析 zo

Zookeeper是hadoop的一个子项目，其发展历程无需赘述。在分布式应用中，由于工程师不能很好地使用锁机制，以及基于消息的协调机制不适合在某些应用中使用，因此需要有一种可靠的、可扩展的、分布式的、可配置的协调机制来统一系统的状态。本文简单分析zook

而Zookeeper实际是结合了这两种的，Zookeeper中的数据即会存储在磁盘中以达到持久化的目的，也会同步到内存中以到达快速访问的目的。事实上，用过Zookeeper的同学应该知道，Zookeeper中有两种类型的节点： 持久化节点 和 临时节点 。

Zookeeper是hadoop的一个子项目，其发展历程无需赘述。在分布式应用中，由于工程师不能很好地使用锁机制，以及基于消息的协调机制不适合在某些应用中使用，因此需要有一种可靠的、可扩展的、分布式的、可配置的协调机制来统一系统的状态。本文简单分析zook

分布式环境中大多数服务是允许部分失败，也允许数据不一致，但有些最基础的服务是需要高可靠性，高一致性的，这些服务是其他分布式服务运转的基础，比如naming service、分布式lock等，这些分布式的基础服务有以下要求：。ZooKeeper是一个分布式的

群首：作为中心点处理所有对ZooKeeper系统变更的请求，它就像一个定序器，建立了所有对ZooKeeper状态的更新的顺序。

由于手头机器不足，所以在一台机器上部署了3个server,如果你手头也比较紧，也可以这么做。最后几行唯一需要注意的地方就是server.X这个数字就是对应data/myid中的数字。你在3个server的myid文件中分别写入了1，2，3，那么每个serv

由于手头机器不足，所以在一台机器上部署了3个server,如果你手头也比较紧，也可以这么做。你在3个server的myid文件中分别写入了1，2，3，那么每个server中的zoo.cfg都配server.1,server.2,server.3就OK了。进

注册中心——zookeeper目标：解释以为zookeeper实现的注册中心原理，解读duubo-registry-zookeeper的源码这篇文章是讲解注册中心的最后一篇文章。这种实现注册中心的方法也是dubbo推荐的方法。为了能更加理解zookeepe

这一切需要归咎与zk的数据库为内存数据库，而非文件数据库。logCount置为0，“处理器链”将会继续传递，在FinalRequestProcessor将会把update请求变更位ZKDatabase数据。在高性能高可用cluster环境中，建议将ZK s

ZooKeeper是Hadoop的正式子项目，它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。本文仅阐述ZooKeeper工作原理，对于如何使用ZooKeeper本文不做讨论。

前言zookeeper本质上就是一个分布式协调服务，用来解决分布式一致性的问题。zookeeper的5个特性 1.顺序一致性：从同一个客户端发送的事务请求，最终将严格的按照其发起顺序被应用到Zookeeper中去。不过zookeeper选择将全量数据存

在ZooKeeper中，完全分布的锁是全局同步的。这也就是说，在同一时刻，不会有两个不同的客户端认为他们持有了相同的锁。b.在创建的锁节点上调用者getChildren()方法，以获取锁目录下的最小编号节点，并且不设置watch；d.客户端在锁目录上调用e

由于手头机器不足，所以在一台机器上部署了3个server,如果你手头也比较紧，也可以这么做。然后每个文件夹里面解压一个zookeeper的下载包，并且还建了几个文件夹，总体结构如下,最后那个是下载过来压缩包的解压文件。进入zookeeper-3.3.2/b

分布式服务框架Zookeeper

分布式环境中大多数服务是允许部分失败，也允许数据不一致，但有些最基础的服务是需要高可靠性，高一致性的，这些服务是其他分布式服务运转的基础，比如naming service、分布式lock等，这些分布式的基础服务有以下要求：。ZooKeeper是一个分布式的

Zookeeper选举原理作为一个分布式应用程序协调服务，在大型网站中，其本身也是集群部署的，安装zookeeper的时候最好是单数节点，因为要选举。Zookeeper的leader节点是集群工作的核心，用来更新并保证leader和server具有相同的系

由于手头机器不足，所以在一台机器上部署了3个server,如果你手头也比较紧，也可以这么做。你在3个server的myid文件中分别写入了1，2，3，那么每个server中的zoo.cfg都配server.1,server.2,server.3就OK了。进

zk详细介绍写在开始在上次关于zookeeper文章中给大家介绍了单节点情况下启动运行zk相关步骤，很简单，但是也很有必要。同样，Zookeeper选择领导者节点也是在超过一半节点同意时才有效。最后，Zookeeper是否正常是要根据是否超过一半的节点正常

不过比较肤浅，为了进一步加深对 Zookeeper 的认识，我利用空闲时间编写了本篇文章对应的 demo -- 基于 Zookeeper 的分布式锁实现。通过编写这个分布式锁 demo，使我对 Zookeeper 的 watcher 机制、Zookeepe