1. 集群节点之间的发现 发现是节点之间彼此发现，形成集群的一个过程。 咱们在配置集群的时候在配置文件中配置了一个discovery.seed_hosts，这个就是种子地址列表，集群中的节点都在这个地址列表中。 发现的过程分为两个阶段： 每一个节点都会去连接种子地址列表中的地址，并且去确认
Zookeeper的选举机制 可灵活回答： （1）Zookeeper的选举策略 （2）Zookeeper的选举过程 （3）Zookeeper的Leader选举是如何实现的 1、半数机制：集群半数以上机器存活，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
一、zookeeper集群 配置多个实例共同构成一个集群对外提供服务以达到水平扩展的目的，每个服务器上的数据是相同的，每一个服务器均可以对外提供读和写的服务，这点和redis是相同的，即对客户端来讲每个服务器都是平等的。 这篇主要分析leader的选择机制，zookeeper提供了三种方式： Le
必要小知识： 1）SID：服务武器ID。用来唯一标识服务器的id，和myid文件中的一致。 2）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不一定完全一致，和Zookeeper服务器对客户端的“更新请求”的处理逻辑有关。 3）Epoch：每个Leader
点赞再看，养成习惯，微信搜索「小大白日志」关注这个搬砖人。 文章不定期同步公众号，还有各种一线大厂面试原题、我的学习系列笔记。 说说zk的选举机制 基础概念 zxid=事务id=一个时间戳，代表当前事件发生的先后顺序，zxid越小代表事件发生的时间越早；zxid由64位数字组成=高32位的epoch
这一讲我们来聊聊如何在分布式数据库，乃至一般性的分布式系统内同步数据。 不知道你是否发现这样一种事实：同步数据是一种代价非常高昂的操作，如果同步过程中需要所有参与的节点互相进行操作，那么其通信开销会非常巨大。 如下图所示，随着参与节点的增加，其通信成本逐步提高，最终一定
本篇重点 哨兵机制的“监控”、“选主”、“通知” 0.0 背景 主从库采取“读写分离”模式，主库挂了，Redis读操作可以由从库执行，但写操作智能由主库执行后同步给从库，一旦主库挂了，写服务终端，从库无法进行数据同步 解决方案：运行新主库：即从从库中选举一个从库作为新主库，这种主库挂了
目前大多数项目都在往分布式上发展，一旦系统采用分布式系统，便会引入更多复杂场景和解决方案。比如，当你在系统中使用了Elasticsearch、ZooKeeper集群时，你是否了解过集群的“脑裂”现象？又是否知道它们是如何解决脑裂问题的？ 如果这些都还未了解，那么你对分布式的了解过于表象了，推荐你读
前段时间花了一周左右时间实现了raft,最后测试点全通过之后也是成就满满~ 虽然最后2C部分整得我头皮发麻.... 这里记录一下实现raft需要注意的点,避免大家踩相同的坑.... 指导老师在课程安排中明确指出让我们不要把源码公布到网上,希望大家能自己克服困难,自己实现
选举核心方法 lookForLeader() 业务逻辑分析 知道了选举相关的重要类及成员变量的作用以后，接下来我们开始分析真正执行选举逻辑的方法lookForLeader()： 1） 选举前的准备工作 2） 将自己作为初始leader投出去 3）循环交换投票直至选出Leader，循环交换投票过程中，根据收到的投票发送者
一、zookeeper集群 配置多个实例共同构成一个集群对外提供服务以达到水平扩展的目的，每个服务器上的数据是相同的，每一个服务器均可以对外提供读和写的服务，这点和redis是相同的，即对客户端来讲每个服务器都是平等的。 这篇主要分析leader的选择机制，zookeeper提供了三种方式： LeaderE
Zookeeper 是一个分布式服务框架，主要是用来解决分布式应用中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。 我们可以简单把 Zookeeper 理解为分布式家庭的大管家，那么管家团队是如何选出Leader的呢？好奇吗，接下来带领大家一探究竟。 人
在上篇文章《Zookeeper（二）集群工作原理入门》中简略介绍了Leader选举与节点间的数据同步，其本质还是基于Zookeeper特定的ZAP协议。在介绍ZAB定义前，我们先看看它用在了哪里？ 1. 写请求的事务性 我们不妨将客户端请求到服务端返回结果的过程称为一个事务。那么当Leader节点写入数
看到很多分布式框架有竞选leader的环节，就自己写代码演示一下 仅演示用，不能用于真实业务。 程序运行结果如下： 1 import java.util.ArrayList; 2 import java.util.List; 3 import java.util.Random; 4 5 //https://www.cnblogs.com/cheng2839/ 6 public class Node
复制集的作用 MongoDB 复制集的主要意义在于实现服务高可用。 它的现实依赖于两个方面的功能： 数据写入时将数据迅速复制到另一个独立节点上 在接受写入的节点发生故障时自动选举出一个新的代替节点 在实现高可用的同时，复制集实现了其他几个附加作用： 数据分发：将数据从一个区域
GitHub：https://github.com/wangzhiwubigdata/God-Of-BigData 关注公众号,内推,面试,资源下载,关注更多大数据技术~ 大数据成神之路~预计更新500+篇文章，已经更新50+篇~ 选举(election)是分布式系统实践中常见的问题，通过打破节点间的对等
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1.hadoop1和hadoop2的区别 2.HDFS架构 1.NameNode:存储文件的元数据，比如文件名、文件目录结构、文件属性、以及每个文件的块列表和所在的DataNode等。 2.DataNode： 在本地文件系统中存储文件块数据，以及块数据的校验和 3.SecondaryNameNode：用来监控HDFS状态和辅助后台运行，并非 Name
一，IS-IS中的DIS与OSPF中的DR的异同点 1，IS-IS广播网络中，优先级为0也会参与DIS的选举，OSPF中，优先级为0不参与选举。 2，OSPF中DR不支持抢占，即使新加入的路由器优先级更高，也不会抢占，以免引起网络 3
1、请简述Zookeeper的选举机制 假设有五台服务器组成的zookeeper集群，它们的id从1-5，同时它们都是最新启动的，也就是没有历史数据，在存放数据量这一点上，都是一样的。 假设这些服务器依序启动，来看看会发生什么。 （1）服务器1启动，此时只有它一台服务器启动了，它发出去的报没有任何
首先简单介绍下自己，之前是做 floodlight 控制器开发的，鉴于 ODL 和 onos 的如火如荼的发展，如果不对了解点就感觉自己 OUT 了，因此忙里偷闲，看了点 onos的源码收获颇丰，不敢私藏，也算是抛砖引玉。对于 onos，我认真读的也就是集群这块，也大概浏览了下其他模块的源码。onos中有些精巧的代码完
一、节点类型二、结构体三、监听器原理四、选举机制4.1 重要的参数。4.2 选举状态：4.3 服务器启动时的 leader 选举4.4 运行过程中的 leader 选举 作 者： 雨中散步撒哈拉来 源：https://liudongdong.top公众号：雨中散步撒哈拉备 注： 欢迎关注公众号，学习技术，一起成长！一、节
简单的描述下MongoDB选举流程 1、副本集中的主节点选举必须满足“大多数”的原则，所谓“大多数”是指副本中一半以上的成员。副本集中成员只有在得到大多数成员投票支持时，才能成为主节点。例如：有N个副本集成员节点，必须有N/2+1个成员投票支持某个节点，此节点才能成为主节点。注
调优 etcd中的默认设置对于在平均网络等待时间很短的本地网络上的安装应该可以很好地工作。但是，当在多个数据中心或具有高延迟的网络上使用etcd时，心跳间隔和选举超时设置可能需要调整。 网络不是延迟的唯一来源。引导者和跟随者上的慢速磁盘可能会影响每个请求和响应。这些超时
一 简介zookeeper是一个开源的分布式协调服务，它能为分布式的应用提供高效且可靠的分布式的协调服务，分布式应用可以基于 ZooKeeper 实现诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协 调/通知、集群管理、Master 选举、配置维护，名字服务、分布式同步、分布式锁和分布式队列 等
