Zookeeper简介 这篇文章是旨在为那些想要利用Zookeeper协调服务能力进行分布式应用创建的开发者的入门指导，包括一些理论性和实践性的内容。 绑定关系 项目结构 常见问题及解决 一、zookeeper数据结构 zookeeper本身是一种层次性的命名空间结构，非常类似于分布式文件系统，不同之处在于zookeeper的每个节点都可以存储节点数据及拥有子节点 每个节点的路径都是用斜线分割，唯一，绝对的。没有相对路径： 二、ZNode zookeeper中的节点以ZNode的形式存在，ZNode结构存储数据及确认历史变化版本号并包含时间戳。 附注：在分布式应用机制中，一个node可以代表一个host地址，一台服务器，集合中的一员，一个客户端进程等，zookeeper中znodes代表数据节点，servers对应组成zookeeper服务的机器 容器节点：3.6.0之后增加 容器节点是专门为了应用于leader选举，分布式锁等而添加的特殊节点形式。
那么一般而言 Zookeeper 在分布式系统中扮演什么角色？目前 Zookeeper 都应用在哪些分布式架构中？ Zookeeper 能够为分布式应用提供一致性服务，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。 Zookeeper 应用非常广泛，应用场景主要包括： 数据发布订阅（配置中心） 命名服务（保存全局唯一ID） 分布式协调服务（Watcher、异步通知） 心跳检测（临时节点） 任务进度上报（临时节点） 写在最后 我们知道 Zookeeper 在分布式系统架构中使用广泛，本文重点介绍了 Zookeeper 在大数据领域分布式架构中的几个典型应用，除此之外，Zookeeper 还有更多的使用场景，包括在 Spring Cloud 微服务架构、Dubbo 分布式架构中都有应用，这里就不多赘言了。
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一、Zookeeper是什么 Zookeeper是一个高性能的分布式系统的协调服务。它在一个简单的接口里暴露公共服务：像命名、配置管理、同步、和群组服务，所以你没有必要从头开始实现它们。 二、Zookeeper分布式锁的实现原理 利用临时顺序节点实现Zookeeper分布式锁。 比如有两个客户端创建znode，那分别为/lock_node/lock-1、/lock_node/lock-2 3、进行lock操作时，获取对应lock根节点下的所有字节点，也即处于竞争中的资源标识 4 unlock过程 6、将自己id对应的节点删除即可，对应的下一个排队的节点就可以收到Watcher事件，从而被唤醒得到锁后退出 ZooKeeper的几个特性让它非常合适作为分布式锁服务 zookeeper 三、Zookeeper分布式锁应用 Curator是Netflix公司开源的一个Zookeeper客户端，与Zookeeper提供的原生客户端相比，Curator的抽象层次更高，简化了Zookeeper
缓存 Redis 最常使用的场景是作为缓存，缓存用户信息，会话信息，还有一些热点信息。 这个是默认的淘汰策略。 volatile-lru 尝试淘汰设置了过期时间的 key, 最少使用的 key 优先被淘汰。没有设置过期时间的 key 不会被淘汰。 key 分布式锁 分布式锁的 本质上是在 Redis 中占一个位置，当别的进程来占用时，发现已经被占用，只能放弃或者稍后重试。 下面给个正确使用实例： /** * 尝试获取分布式锁 * @param jedis Redis客户端 * @param lockKey 锁 * @param LOCK_SUCCESS.equals(result)) { return true; } return false; } /** * 释放分布式锁
Ehcache是一种广泛使用的开源Java分布式缓存。主要面向通用缓存,Java EE和轻量级容器。 ehcahe的优点 快速 简单 缓存数据有两级：内存和磁盘，因此无需担心容量问题 缓存数据会在虚拟机重启的过程中写入磁盘 可以通过RMI、可插入API等方式进行分布式缓存 具有缓存和缓存管理器的侦听接口 更何况在一些云计算的环境,集群的分布往往是跨网段的,甚至是跨地域的.这时更难以依赖这种初级的组播同步. 总之,分布式集群架构,建议使用Redis或者Memcache缓存实现。 方式三:JMS消息模式 原理：这种模式的核心就是一个消息队列，每个应用节点都订阅预先定义好的主题，同时，节点有元素更新时，也会发布更新元素到主题中去。 各个应用服务器节点通过侦听MQ获取到最新的数据，然后分别更新自己的Ehcache缓存，Ehcache默认支持ActiveMQ，我们也可以通过自定义组件的方式实现类似Kafka，RabbitMQ。
[源码解析] PyTorch 分布式(4)------分布式应用基础概念 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(4)------分布式应用基础概念 0x00 摘要 0x01 基本概念 0x02 设计思路 在这个简短的教程中，我们将介绍 PyTorch 的分布式包。我们将看到如何设置分布式，使用不同的通信策略，并了解包的一些内部结构。 0x06 分布式训练 注意：您可以在此 GitHub 存储库中找到本节的示例脚本。 现在我们了解了分布式模块的工作原理，让我们用它写一些有用的东西。 如果 GPU 主机 具有以太网互连 使用 NCCL，因为它目前提供了最好的分布式 GPU 训练性能，特别是对于多进程单节点或多节点分布式训练。 NCCL 高度优化和兼容了 MPI，并且可以感知 GPU 的拓扑，促进多 GPU 多节点的加速，最大化 GPU 内的带宽利用率，所以深度学习框架的研究员可以利用 NCCL 的这个优势，在多个结点内或者跨界点间可以充分利用所有可利用的
以商品超卖为例讲解Redis分布式锁 主要讲解Redis实现分布式锁的两种实现方式：Jedis实现、Redisson实现 一、Jedis实现 该方案只考虑Redis单机部署的场景 1.1 加锁 1.1.1 原因是分布式锁要满足 解铃还须系铃人：通过给 value 赋值为 requestId，我们就可知道这把锁是哪个请求加的，在解锁的时候要验证 value 值，不能误解锁； nxxx: 这个参数我传的是 与第四个参数相呼应，代表key的过期时间。 1.2 释放锁 释放锁时需要验证 value 值，也就是说我们在获取锁的时候需要设置一个 value，不能直接用 del key 这种粗暴的方式，因为直接 del key 任何客户端都可以进行解锁了，所以解锁时 ，我们需要判断锁是否是由当前客户端创建的（基于 value 值来判断） 具体操作步骤： 首先，写一个简单的 Lua 脚本代码，作用是：获取锁对应的 value 值，检查是否与 requestId 相同，
使用此种方式除了占用内存空间外，几乎没有其它缺点。 当数据量达到亿级别时，内存空间的占用显著表现出来，BitMap便是解决此类问题的一种途径。 如果要求严格的检查可靠性，则可以单独维护一个分布式定时任务，定期更新BitMap数据。 2、与布隆过滤器的区别 布隆过滤器与BitMap有相似的应用场景，但也有一定的区别。 布隆过滤器新建容易，剔除数据操作比较繁琐。 在一些需要精确判断的场景，优先选择BitMap，比如判断手机号是否已经注册。 四、小结 Redis BitMap不是一种新的数据结构，是利用字符串类型做的一层封装，看起来像一种新型数据结构。BitMap不像一种技术，更像是算法，在时间复杂度和空间复杂度之间寻找平衡点。 BitMap其它应用场景比如签到打卡，统计在线人数等等。 --- 喜欢本文点个♥️赞♥️支持一下，如有需要，可通过微信dream4s与我联系。
在分布式集群系统中，这种配置的过程就称为分布式配置中心，下面为大家简单介绍分布式配置中心作用是什么？以及分布式配置中心有哪些优点？ 3、如果系统程序的配置发生了变动，无需要重新重启服务器，就能够自动感知相应的变化，并将新的变化统一发送到相应程序上。 分布式配置中心作用有很多，上面指出了，大家简单罗列了几个最为常见的作用。 分布式配置中心优点有哪些 1、效率高。分布式配置中心能够对系统配置文件进行相应的修改和管理，即使系统文件产生了一定变化，也无需重启服务器，这样就大大提高了系统运行的效率。 2、管理方便。 分布式配置中心是基于分布式技术和互联网进行技术结合而产生的，它可以和云技术等互联网基金技术一起配合使用。 上面分别为大家介绍了分布式配置中心作用以及分布式配置中心优点有哪些，分布式配置中心的作用有很多，也有自己独特的优点，因而成为了较为常用的配置中心工具。
这个时候分布式配置中心的作用也就体现了出来，那么分布式配置中心有什么作用？ 下面为大家简单介绍分布式配置中心有什么作用。 分布式配置中心有什么作用 1、可以对需要配置的文件进行统一的管理，不管是在同一环境还是在不同环境，都可以直接一键对文件进行部署或者是更新等操作。 2、即使在程序的运行期间也可以对程序实现动态化的管理，这样就不需要依次在每个服务器上进行文件的修改，只需要在总服务器上进行修改就可以了。 分布式配置中心有哪些优点 1、效率比较高。 使用分布式配置中心可以集中对系统程序进行管理，而不需要逐个对系统程序进行维护。 3、分布式配置中心还可以和云技术等其他互联网技术结合起来使用。 以上为大家简单介绍了分布式配置中心有什么作用？ 其实除了上面所介绍的几个作用以外，分布式配置中心的作用还有很多，比如可以实现统一的管理，能够自动感知变化等，对于目前的分布式技术来说，分布式配置中心具有非常优秀的作用。
1.分布式应用的概念和优势 分布式数据库是指利用高速网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。 分布式数据库系统的主要目的是容灾、异地数据备份，并且通过就近访问原则，用户可以就近访问数据库节点，这样就实现了异地的负载均衡。 分布式数据库应用的优势如下： （1）适合分布式数据管理，能够有效提高系统性能。 （2）系统经济性和灵活性好。 （3）系统的可靠性和可用性强。 2.mysql分布式应用的主要技术 （1）mysql数据切割 数据切割（sharding）是指通过某种特定的条件，将存放在同一数据库中的数据分散存放到多个数据库（主机）上面，以达到分散单台设备负载的效果 多个节点之间可以分布在不同的地理位置，因此也是一个实现分布式数据库的方案。
微服务架构已成为构建云原生应用程序的标准,微服务架构提供了令人信服的好处，包括可伸缩性，松散的服务耦合和独立部署，但是这种方法的成本很高，需要了解和熟练掌握分布式系统。 为了使用所有开发人员能够使用任何语言和任何框架轻松地构建便携式微服务应用程序，无论是开发新项目还是迁移现有代码 Dapr 介绍 Github: https://github.com/dapr/dapr Dapr是一种可移植的，事件驱动的，无服务器运行时，用于构建跨云和边缘的分布式应用程序。 其中提到了多语言和多开发者框架，我认为这是他选择的通过通信共享信息，即 HTTP 和 GRPC 支持多语言等特性。微软想通过这个设定一个构建微服务应用的规则。从根本上确立你开发的每一个应用的独立性。 例如，在Dapr .NET SDK中，您将找到ASP.NET Core集成，该集成带来了可响应其他服务的发布/订阅事件的状态路由控制器，从而使ASP.NET Core成为构建微服务Web应用程序的更好框架
很多企业开始使用分布式配置中心来对自己的系统进行管理，它不仅可以提高我们的工作效率，也会让企业的系统资源得到合理分配。它可以让服务繁琐的配置变得易于管理，企业在运维工作中变得更加轻松。 那么，到底分布式配置中心怎么做？请看下文。 分布式配置中心怎么做？ 可以将配置文件放置在配置服务的内存内，或者是直接放入git远程仓库中。通过分布式配置中心可以对所有的配置文件进行管理。 正常情况下配置服务中心是可以从远程程序直接获取配置信息的，可以通过请求地址和资源文件来验证判断。 分布式配置中心的优点是什么？ 分布式配置中心最突出的优势就在于它的效率非常高，它可以直接对系统存在的配置文件进行管理。系统中的配置文件如果发生更改，分布式配置中心可以直接运行，无需重启。 高效率的同时，分布式配置中心管理起来也非常方便，可以对所有的服务器进行管理。 关于分布式配置中心怎么做，上文做了一些简单的介绍。
1.分布式系统中的单点故障：分布式系统通常都会使用主从模式，就是一个主节点计算机连接多个处理从节点。 主节点负责分发任务，从节点负责处理任务，但是一旦主节点宕机时，那么整个系统瘫痪，此时这就是我们所说的单点故障 ? 2.传统形式解决方案（备胎模式）：采用一个备用节点，这个备用节点以心跳机制定期给当前主节点发送ping包，主节点收到ping包以后向备用节点发送回复，备用节点收到回复表明当前的主节点还存活，此时整个系统正常运行 注册完后分别为“master-1001”，“ master-1002”，注册完后进行选举，编号最小的节点将在选举中获胜获得锁成为主节点，“主节点-A“成为master，然后”备用主节点-B”将被阻塞成为一个备用的节点 ，这时候“主节点-B”选举获胜继续担任“主节点”，“主节点-A”会担任备用节点，后续加入的节点也仍然是备用节点，此时赞的单点故障就解决了 ?
利用Redis在分布式项目中实现数据缓存 介绍 使用步骤 前提 步骤 1. 添加Jedis坐标 2. 创建 cache.properties 3. 创建jedis 配置值文件 4. 主要用于在大型分布式项目中对数据库查询到的结果进行缓存 . 减轻数据库压力, 提升项目响应速度 . 利用Redis 将查询到的将查询到的结果进行缓存 .每次通过访问它的key ,如果键存在,则将键所对应的的值返回 ; 如果不存在 , 则将值放入 redis的数据库中进行缓存 . 修改 Dao层实现类 使用方式 通过@value使用el表达式注入cache.properties 配置文件中的key 注入jedis集群对象 对返回结果进行判断 ,jeids数据库中查询是否有该缓存 ();//获取查询到的结果,list集合 //2 创建catResult对象, 封装响应到前台数据格式 CatResult result = new CatResult(); //3 将list
，使其能够运行 5、将 solrHome 中的 solrCore 拷贝一份，重新命名为 szxy（改名为以后的分片名） 6、拷贝四份solrhome到solr集群目录下，修改solrhome下每一个 catlina.sh #第一个tomcat（写在开头即可,分别是zookeeper集群的ip+port,分片片名,总分骗术,总分组数） JAVA_OPTS="-DzkHost=192.168.179.131 4 个 solrHome 中的 solr.xml, 依次对应 4 个 tomcat 的访问端口号 9、关闭防火墙，打开四个tomcat测试 。 ，数据库和索引库文档的映射关系，数据库的列明和索引库的字段完成映射（导入数据库表到solr中） solr在分布式项目中的应用 前提： 搭建一个mvc环境 步骤: 1、添加solr和zookeeper public void setCategory_name(String category_name) { this.category_name = category_name; } /** * 用于将获取到的
接收应答 客户端接收消息的模式默认是自动应答，但是通过设置autoAck为false可以让客户端主动应答消息。 事务：和confirm模式不能同时使用，而且会带来大量的多余开销，导致吞吐量下降很多，故而不推荐。 结合Docker使用 集群版本的实现：详见我自己写的一个例子 rabbitmq-server-cluster 消息队列中间件的比较 RabbitMQ： 优点：支持很多协议如：AMQP，XMPP，STMP Redis： 优点：比较轻量级，易上手 缺点：单点问题，功能单一 Kafka： 优点：高吞吐；分布式；快速持久化；负载均衡；轻量级 缺点：极端情况下会丢消息 最后附一张网上截取的测试结果: ? 如果设置了autoAck=false，那么可以实现公平分发（即对于某个特定的消费者，每次最多只发送指定条数的消息，直到其中一条消息应答后，再发送下一条）。
节点的树型分层结构和子节点的次序维护能力，为分布式系统中的资源命名与标识能力。 zookeeper的分布式命名服务，典型的应用场景有： （1）提供分布式JNDI的API目录服务功能。 可以把系统中各种API接口服务的名称、链接地址放在zookeeper的树形分层结果中，提供分布式的API调用能力。著名的分布式框架，就是应用了zookeeper的分布式的JNDI能力。 但是如果节点数据量太大，或者说变动频繁，手动命名是不现实的，这就需要用到分布式节点的命名服务。 疯狂创客圈的分布式IM实战项目，也会使用分布式命名服务，为每一个IM节点动态命名。 分布式唯一ID生成分案有很多种： （1） java的UUID （2） 利用分布式缓存Redis生成ID 利用Redis的原子操作INCR和INCRBY，生成全局唯一的ID。
云原生分布式云中心（Tencent Kubernetes Engine Distributed Cloud Center, TDCC）面向多云多集群场景的应用管理平台，支持将云原生化的应用扩展到分布式
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