每隔单位时间执行一次任务，多节点需要同步 1 @Autowired 2 RedissonClient redissonClient; 3 4 /** 5 * 时间分片 6 */ 7 private final static long INTERVAL = 30_000L; 8 /** 9 * 对象名 10 */ 11 private final stati
分片：数据量大（分库分表等） 分片算法：范围分片，Hash分片 并发高：新增实例（业务维度拆分，同业务拆分） 高可用HA：主从复制 状态不一致：复制状态机技术（快照+日志） Grousip: 流言协议 冗余：增加副本 去中心化设计：无主模式 版本号技术：无主模式选举 Redis 元数据库：热点数据倾斜，文件存储 Raft： 复制状
1 选举机制 （1）半数机制：集群中半数以上机器存活，集群可用。所以Zookeeper适合安装奇数台服务器。 （2）Zookeeper虽然在配置文件中并没有指定Master和Slave。但是，Zookeeper工作时，是有一个节点为Leader，其他则为Follower，Leader是通过内部的选举机制临时产生的。 （3）以一个简单的例子来说明整
一、复制集的作用 （一）复制集的主要意义在于实现服务的高可用 （二）他的视线依赖于两个方面的功能 （1）数据写入时将数据迅速复制在另一个独立节点上 （2）再接受写入的节点发生故障时自动选举出一个新的替代节点 （三）在实现高可用的同时，复制集实现了其他的几个附加作用 （1）
代表最少一个哨兵判断主机挂了，就开始选举 这里“1”的意思是，判定客观下线票数临界点 这个“1”表示有“1”个哨兵认为主机宕机时，该主机才被判定为宕机 启动哨兵，选举有一个选举算法 大人，时代变了
什么是Zookeeper Zookeeper从设计模式角度来理解，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了变化，Zookeeper就负责 通知已经在Zookeeper上注册的那些观察者做出相应的反应。 Zookeeper选举机制
1、zk为什么设置奇数节点n？ zk容错+节省资源：zk选举master时的原则是存活的节点必须大于n/2节点。当有三台服务器存活是容错为1，四台服务器存活容错也是1，再最大容错的情况下，节省资源。再者多一台服务器计算和操作变得复杂耗时。 2、服务器选举leader实现 启动服务器时选举：
架构 复制集(replica set)提供了数据冗余和高可用。它是一组mongod进程。 一个复制集里面有很多数据节点（data bearing node）和一个可选择的仲裁节点（arbiter node）。数据节点的角色也分为主节点（primary node）和二级节点（secondary node）。所有写操作都是在主节点上的，并记录oplog（operatio
zk选举机制 sid:服务器id，用来唯一标识一台zookeeper集群中的机器，每台机器不能重复，和myid一致。 zxid：事务id，zxid是一个事务id，用来标识一次服务器状态的变更。在某一时刻，集群中的每台机器的zxid值不一定完全一致，这和zookeeper服务器对于客户端更新请求，的处理逻辑有关。 epoch:每个le
相信大家最近一定关注到一款重量级消息中间件Kafka发布了2.8版本，并且正式移除了对Zookeeper的依赖，背后的设计哲学是什么呢？仅仅只是减少了一个外部依赖吗？ 答案显然不会这么简单，容我慢慢道来。 在解答为什么之前，我觉得非常有必要先来阐述一下Zookeeper的经典使用场景。 Zookeeper
微信公众号：运维开发故事，作者：郑哥 集群概述 zookeper 在生产环境中通常都是通过集群方式来部署的，以保证高可用, 下面是 zookeeper 官网给出的一个集群部署结构图：从上图可以得出， zookeeper server 的每个节点都和主节点保持通讯的，每个节点上面都存储有数据和日志的备份，只有当
Master 选举 节点发现选举发起选举谁 Bully算法选举成功避免脑裂错误检测 图 https://pic2.zhimg.com/v2-7c4b590346650f5e32088458da5df48d_r.jpg ES自己实现的一套用于节点发现和选主等功能的模块：ZenDiscovery 当一个节点发现包括自己在内的多数派的master-eligible节点
PartitionStateMachine分区状态转换实现 1 我为何读这源码？ PartitionStateMachine，分区状态机负责管理Kafka分区状态的转换，类似ReplicaStateMachine。 很多面试官都爱问Leader选举策略。学完本文，你不但能说出4种Leader选举场景，还能总结出它们的共性。 2 简介 PartitionStateM
Raft算法概述 1、三种角色 Raft是一个用于管理日志一致性的协议。它将分布式一致性分解为多个子问题：Leader选举（Leader election）、日志复制（Log replication）、安全性（Safety）、日志压缩（Log compaction）等。同时，Raft算法使用了更强的假设来减少了需要考虑的状态，使之变的易于理解和
Leader选举 1、Leader选举的过程 Raft 使用心跳（heartbeat）触发Leader选举。当服务器启动时，初始化为Follower。Leader向所有Followers周期性发送heartbeat。如果Follower在选举超时时间内没有收到Leader的heartbeat，就会等待一段随机的时间后发起一次Leader选举。 每一个followe
关于Raft的一些问题 1、Raft分为哪几个部分？ 主要是分为leader选举、日志复制、日志压缩、成员变更等。 2、Raft中任何节点都可以发起选举吗？ Raft发起选举的情况有如下几种： " 刚启动时，所有节点都是follower，这个时候发起选举，选出一个leader； " 当leader挂掉后，时钟最先跑完的foll
1 Master选举核心设计思想 Discovery模块：负责发现集群中的节点，以及选择主节点。ES支持多种不同Discovery类型选择，内置的实现称为Zen Discovery。 Zen Discovery封装了节点发现（Ping）、选主等实现过程。 Master选举核心设计思想：所有分布式系统都需要以某种方式处理数据一致性问题。
设有3个候选人名字为（”Li”，”Zhang”,”Sun”），最终只能有1人当选为领导。今有5个人参加投票，从键盘先后输入这5个人所投的候选人的名字，要求最后输出这3个候选人的得票结果 输入:输入有5行，每行输入3个候选人名字（”Li”，”Zhang”,”Sun”）中的一个。 输出:输出有三行，分别是3个候选人
分区 leader 副本的选举由控制器负责具体实施。当创建分区（创建主题或增加分区都有创建分区的动作〉或分区上线（比如分区中原先的 leader 副本下线，此时分区需要选举 个新的leader 上线来对外提供服务）的时候都需要执行 leader 的选举动作，对应的选举策略为OfftlinePartitionLeader
1.什么是哨兵选举？ 当主服务挂掉以后，哨兵自动选择从服务器上位 2.哨兵选举策略 1.优先选择优先级靠前的 2.优先选择偏移量最大 3.优先选择runid最小的 备注：
文 / 王不留（微信公众号：考研英语笔记） 来自“英语大航海”的学习广播 At last: Germany’s new government After almost two months of talks following the narrow victory of Germany’s Social Democrats (SPD) at the federal elections, a deal on forming a new
一 zookeeper介绍 ZooKeeper是一个开源的分布式应用程序协调系统。简称ZK，ZK是一个典型的分布式数据一致性解决方案，分布式应用程序可以基于它实现数据的发布/订阅、负载均衡、名称服务、分布式协调/通知、集群管理、Master选举、分布式锁盒分布式队列等等功能。它运行在JAVA环境之
原文网址：注册中心--Eureka、Zookeeper、Nacos、Consul--选型/区别_IT利刃出鞘的博客-CSDN博客 简介 本文介绍分布式中常用的注册中心，包括：Eureka、Zookeeper、Nacos、Consul。会介绍他们之间的区别。 注册中心对比 对比项 项EurekaZookeeperNacosConsulCAP理论保证项
环境： 拥有三台服务器，假设三台服务器的Ip地址为 172.18.19.143，172.18.19.15，172.18.19.129开放三台服务器的2287，3387端口 集群搭建步骤： 1. 修改zookeeper服务器对应的配置文件：添加 server.1=172.18.19.143:2287:3387 server.2=172.18.19.15:2287:3387 server.3=172.18.19.129:228
