ZAB协议 概念 在深⼊了解zookeeper之前，很多同学可能会认为zookeeper就是paxos算法的⼀个实现，但事实上，zookeeper并没有完全采⽤paxos算法，⽽是使⽤了⼀种称为Zookeeper Atomic Broadcast（ZAB，Zookeeper原⼦消息⼴播协议）的协议作为其数据⼀致性的核⼼算法。 ZAB协议并不像
文章目录 流程图 why ？ How ? 何时触发数据同步的机制？ 同步哪些数据 同步方式 DIFF 同步 TRUNC+DIFF 同步 TRUNC 同步 SNAP 同步 同步后的处理 源码分析 流程图 在 Leader 节点选举后，还需要把 Leader 服务器和 Follow 服务器进行数据同步。在保证整个 ZooKeeper 集群中服
小灰 程序员小灰 ————— 第二天 —————————————————Zookeeper的数据模型Zookeeper的数据模型是什么样子呢？它很像数据结构当中的树，也很像文件系统的目录。树是由节点所组成，Zookeeper的数据存储也同样是基于节点，这种节点叫做Znode。但是，不同于树的节点，Zn
分布式协调技术 在给大家介绍ZooKeeper之前先来给大家介绍一种技术——分布式协调技术。那么什么是分布式协调技术？那么我来告诉大家，其实分布式协调技术主要用来解决分布式环境当中多个进程之间的同步控制，让他们有序的去访问某种临界资源，防止造成"脏数据"的后果。 zookeeper
前言 JVM对实际简单开发的来说关联的还是不多，一般工作个一两年（当然不包括爱学习的及专门做性能优化的什么的），很少有人能很好的去学习及理解什么是JVM，以及弄清楚JVM的工作原理，其实我个人认为这块还是非常有必要去认真了解及学习的，特别是刚入门或入门不久的Java开发来说，这是Java
Zookeeper概念 Zookeeper是分布式协调服务,用于管理大型主机,在分布式环境中协调和管理服务是很复杂的过程,Zookeeper通过简单的架构和API解决了这个问题 Zookeeper实现分布式锁 分布式锁三要素: 加锁 解锁 锁超时 Zookeeper数据结构类似树结构,由节点Znode组成 Znod
两阶段提交 Two-phase Commit（2PC）：保证一个事务跨越多个节点时保持 ACID 特性； 两类节点：协调者（Coordinator）和参与者（Participants），协调者只有一个，参与者可以有多个。 过程： 准备阶段：协调者询问参与者事务是否执行成功； 提交阶段：如果事务在每个参与者上都执行成功，协调者发送通知让参
一、Raft一致性算法 Eureka：Peer To Peer，每个节点的地位都是均等的，每个节点都可以接收写入请求，每个节点接收请求之后，进行请求打包处理，异步化延迟一点时间，将数据同步给 Eureka 集群当中的其他节点。任何一台节点宕机之后，理论上应该是不影响集群运行的，都可以从其他节点获取注册
害怕干不过SpringBoot？莫慌，我送你套神级pdf文档 随着 Spring Boot 使用越来越广泛，Spring Boot 已经成为 Java 程序员面试的知识点，很多同学对 Spring Boot 理解不是那么深刻，经常就会被几个连环追问就给干趴下了！ 今天小编就给大家整理了全套SpringBoot“神级PDF文档”： 面试篇：3
zookeeper是分布式协调系统，用来协调、同步多服务器之间的状态，容错能力强一个应用要保证HA，往往需要N个服务器（N>1)提供服务，其中有M台master，N-M台slave。这样一台挂了，另外N-1台也能提供服务。所以，数据也会备份成N份散布在这些服务器上。现在的问题变成了，如何管理这N台服务器？如何在mast
Raft 协议 开源代码： https://github.com/wenweihu86/raft-java Raft 协议是工程上使用比较广泛的一致性， 去中心化的，高可用的分布式协议。 raft 是一个共识算法， 所谓共识算法，是对某个事件达成一致的看法。 Raft 论文 http://thesecretlivesofdata.com/raft/ Raft 算法简介 问
1. ZAB协议 ZAB (Zookeeper Atomic BroadCast 简称)，zk原子消息广播协议，专为zookeeper设计的一种支持崩溃恢复的原子广播协议，在zookeeper中，主要依赖ZAB协议来实现分布式数据一致性。 zookeeper 使用一个单一主进程来接收并处理客户端的所有写请求当服
深入了解Zookeeper核心原理 ZNode 这个应该算是Zookeeper中的基础，数据存储的最小单元。在Zookeeper中，类似文件系统的存储结构，被Zookeeper抽象成了树，树中的每一个节点(Node)被叫做ZNode。ZNode中维护了一个数据结构，用于记录ZNode中数据更改的版本号以及ACL(Access Control Lis
ODL控制器的分布式集群底层采用raft协议实现，为啥使用raft协议还没有明确说明，但是我们看内存数据库redis的集群也是才raft协议，因为其能够保证redis的高可用性，也许是ODL的架构师从redis使用经验中总结出来的，毕竟redis内存数据库经过了市场的考验与认可。本章主要是结合自己在研究ODL
前言hello小伙伴们，今天王子又来继续和大家聊RocketMQ了，之前的文章我们一直说Broker的主从切换是可以基于Dledger实现自动切换的，那么小伙伴们是不是很好奇它究竟是如何实现的呢？今天我们就来聊一聊这个话题。首先我们回顾一下上一篇文章深入研究Broker是如何持久化的中，producer发送消
1 ZAB介绍 ZAB协议全称就是ZooKeeper Atomic Broadcast protocol，是ZooKeeper用来实现一致性的算法，分成如下4个阶段。 先来解释下部分名词 electionEpoch：每执行一次leader选举，electionEpoch就会自增，用来标记leader选举的轮次 peerEpoch：每次leader选举完成之后，都会选举出一个新
一文搞懂Raft算法 正文 raft是工程上使用较为广泛的强一致性、去中心化、高可用的分布式协议。在这里强调了是在工程上，因为在学术理论界，最耀眼的还是大名鼎鼎的Paxos。但Paxos是：少数真正理解的人觉得简单，尚未理解的人觉得很难，大多数人都是一知半解。本人也花了很多时间、看了
前言 Spring框架自2002年诞生以来一直备受开发者青睐，它包括SpringMVC、SpringBoot、Spring Cloud、Spring Cloud Dataflow等解决方案。有人亲切的称之为：Spring 全家桶。 很多研发人员把spring看作心目中最好的java项目，没有之一。所以这是重点也是难点，工作中必须会，面试时肯定
zookeeper是分布式协调系统，用来协调、同步多服务器之间的状态，容错能力强一个应用要保证HA，往往需要N个服务器（N>1)提供服务，其中有M台master，N-M台slave。这样一台挂了，另外N-1台也能提供服务。所以，数据也会备份成N份散布在这些服务器上。现在的问题变成了，如何管理这N台服务器？如何在mast
我们暂且不考虑写磁盘的具体过程，先大致看看下面的图，这代表了 Kafka 的核心架构原理。 Kafka 分布式存储架构 那么现在问题来了，如果每天产生几十 TB 的数据，难道都写一台机器的磁盘上吗?这明显是不靠谱的啊!所以说，这里就得考虑数据的分布式存储了，我们结合 Kafka 的具体情况来说说
之前Zookeeper通过过半选举来选出主节点，如果3节点的集群，挂掉的是主节点该如何是好呢？这个问题之前没有深入学习，在此查阅资料笔记下。 ZAB Zookeeper采用了ZAB算法来解决选举的问题。 ZAB（Zookeeper Atomic Broadcast，zookeeper原子广播），ZAB协议用来保证zookeeper各个节点之间数据的一
一、Raft 算法概述 是分布式系统开发首选的共识算法Raft算法是经过一切以领导者为准的方式，实现一系列值的共识和各节点日志的一致。用于管理日志一致性的协议。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
让分布式系统的操作变得简单，在某种程度上是一种艺术，通常这种实现都是从大量的实践中总结得到的。Apache Kafka 的受欢迎程度在很大程度上归功于其设计和操作简单性。随着社区添加更多功能，开发者们会回过头来重新思考简化复杂行为的方法。Apache Kafka 中一个更细微的功能是它的
1. 复制状态机 一致性算法是在复制状态机的背景下产生的。在这种方法下，一组服务器的状态机计算相同状态的相同副本，即使某些服务器宕机，也可以继续运行。 复制状态机通常使用复制日志实现，每个服务器存储一个包含一系列命令的日志，每个日志中命令相同并且顺序也相同。因此每个状态机可
ack（acknowledgemen 确认收到） A1 目的 为了保证producer发送的数据能可靠的发送到指定的topic。 A2 过程 topic的每个partition收到producer发送的数据后，都需向producer发送ack，如果producer收到ack，就会进行下一轮的发送，否则重新发送。 A3 穿插 ISR机制： Leader维护了一个动态
