ZooKeeper在分布式系统中的应用

一.前言 上一篇博文讲解了Zookeeper的典型应用场景,在大数据时代,各种分布式系统层出不穷,其中,有很多系统都直接或间接使用了Zookeeper,用来解决诸如配置管理.分布式通知/协调.集群管理和Master选举等一系列分布式问题. 二. Hadoop Hadoop的核心是HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce,分别提供了对海量数据的存储和计算能力,后来,Hadoop又引入了全新MapReduce框架YARN(Yet Another R

1,一致性协议 两阶段提交协议与Raft协议.Paxos协议 ①两阶段提交协议 在分布式系统中,每个节点虽然可以知晓自己的操作时成功或者失败,却无法知道其他节点的操作的成功或失败.当一个事务跨越多个节点时,为了保持事务的ACID特性,需要引入一个作为协调者的组件来统一掌控所有节点(称作参与者)的操作结果并最终指示这些节点是否要把操作结果进行真正的提交(比如将更新后的数据写入磁盘等等).因此,二阶段提交的算法思路可以概括为: 参与者将操作成败通知协调者,再由协调者根据所有参与者的反馈情报决定各参与

首先什么是一致性? 一致性就是分布式系统中相互独立多个节点就某个值达成一致. 具体可分为强一致性和弱一致性. 强一致性:在任意时刻,所有节点中的数据是一样的.同一时间点,你在节点A中获取到key1的值与在节点B中获取到key1的值应该都是一样的. 弱一致性:不保证任意时刻所有节点数据一样,有很多不同实现.最广泛实现的是最终一致性.所谓最终一致性,就是不保证在任意时刻任意节点上的同一份数据都是相同的,但是随着时间的迁移,不同节点上的同一份数据总是在向趋同的方向变化.也可以简单的理解为在一段时间后,

1.1. 分布式系统基础知识 一个tomcat打天下的时代,不能说完全淘汰了,在一个管理系统,小型项目中还经常使用,这并不过分,出于成本的考虑,这反而值得提倡. 1.1.1.   分布式系统是什么 分布式系统:一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上,彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统 这是分布式系统,在不同的硬件,不同的软件,不同的网络,不同的计算机上,仅仅通过消息来进行通讯与协调 这是他的特点,更细致的看这些特点又可以有:分布性.对等性.并发性.缺乏全局时钟. 故障随时会发生.

写在前面 在当今信息爆炸的时代,单台计算机已经无法负载日益增长的业务发展,虽然也有性能强大的超级计算机,但是这种高端机不仅费用高昂,也不灵活,一般的企业是负担不起的,而且也损失不起,那么将一群廉价的普通计算机组合起来,让它们协同工作就像一台超级计算机一样地对外提供服务,就成了顺其自然的设想,但是这又增加了软件的复杂度,要求开发的软件需要具备横向扩展能力,比如:Kafka.Elasticsearch.Zookeeper等就属于这一类软件,它们天生都是"分布式的",即可以通过添加机器节点来

分布式系统中的CAP原理,布布扣,bubuko.com

本文是<缓存在分布式系统中的应用>第三篇文章. 上次主要给大家分享了,缓存在分布式系统中的应用,主要从不同的场景,介绍了CDN,反向代理,分布式缓存,本地缓存的常规架构和基本原理. 因为时间关于,原计划分享<缓存常见问题>的内容,没有讲.本次主要针对缓存的常见个问题,做一个介绍.主要有以下议题: 一.分享大纲 分享大纲 数据一致性 缓存高可用 缓存雪崩 缓存穿透 参考资料 分享总结 二.数据一致性 缓存是在数据持久化之前的一个节点,主要是将热点数据放到离用户最近或访问速度更快的介质

进程 虽然进程构成了分布式系统中的基本组成单元,但是操作系统提供的用于构建分布式系统的进程在粒度上还是太大了,而就粒度而言,将每个进程细分为若干控制线程的形式则更加合适. 为了程序执行的需要,操作系统创建多个虚拟处理器,每个虚拟处理器运行一个程序.为了保持对这些虚拟处理器的跟踪,操作系统中有一张进程表.其包含的条目中存储着CPU寄存器值.内存映像.打开的文件.统计信息.特权信息等. 操作系统特别注意确保独立的进程不会有意或无意地破坏其他独立进程运行的正确性.也就是说,多个进程并发地共享同一个CP

原文:http://blog.codinglabs.org/articles/consistent-hashing.html 本文将会从实际应用场景出发,介绍一致性哈希算法(Consistent Hashing)及其在分布式系统中的应用.首先本文会描述一个在日常开发中经常会遇到的问题场景,借此介绍一致性哈希算法以及这个算法如何解决此问题:接下来会对这个算法进行相对详细的描述,并讨论一些如虚拟节点等与此算法应用相关的话题. 分布式缓存问题 假设我们有一个网站,最近发现随着流量增加,服务器压力越来越