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如果是单独安装这个服务,请直接开始即可。如果是为了解决hadoop集群的时针偏差问题,配置ntp服务时,务必先关闭chd的相关服务。
Druid是一个高效的数据查询系统,主要解决的是对于大量的基于时序的数据进行聚合查询。数据可以实时摄入,进入到Druid后立即可查,同时数据是几乎是不可变。通常是基于时序的事实事件,事实发生后进入Druid,外部系统就可以对该事实进行查询。 Druid采用的架构: shared-nothing架构与lambda架构 Druid设计三个原则: 1.快速查询(Fast Query) : 部分数据聚合(Partial Aggregate) + 内存华(In-Memory) + 索引(Index) 2.水平拓展能力(Horizontal Scalability):分布式数据(Distributed data)+并行化查询(Parallelizable Query) 3.实时分析(Realtime Analytics):Immutable Past , Append-Only Future
使用Curator也可以简化Ephemeral Node (临时节点)的操作。 临时节点驻存在ZooKeeper中,当连接和session断掉时被删除。 比如通过ZooKeeper发布服务,服务启动时将自己的信息注册为临时节点,当服务断掉时ZooKeeper将此临时节点删除,这样client就不会得到服务的信息了。 PersistentEphemeralNode类代表临时节点。 通过下面的构造函数创建: public PersistentEphemeralNode(CuratorFramework clie
近日了解到 Kafka 正在酝酿重大更新,可能会提供自管理的元数据仲裁机制以消除对 Zookeeper 的依赖,社区呼吁也相当强烈。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?本文从 Zookeeper 可以聊起,盘点那些离不开 Zookeeper 的分布式技术架构!
早期我们是单一的应用架构,随着互联网的快速发展和体量的不断增长,后端的架构通过垂直伸缩的方式很难达到我们期望的性能要求,同时投入产出比也非常大,普通 PC 的性能也越来越高,所以通过水平伸缩的方式来提升性能成为了主流。
一、前言 最近在回顾数据结构与算法,有部分的算法题用到了栈的思想,说起栈又不得不说链表了。数组和链表都是线性存储结构的基础,栈和队列都是线性存储结构的应用~ 本文主要讲解单链表的基础知识点,做一个简单
Druid.io(以下简称Druid)是2013年底开源出来的, 主要解决的是对实时数据以及较近时间的历史数据的多维查询提供高并发(多用户),低延时,高可靠性的问题。
在分布式的项目中,指定的项目我们需要使用到锁的机制,但是在分布式下我们使用的内存锁都是相对独立的,因为每一个项目都有一个自己的JVM,而我们使用java类的锁都是受JVM控制的,这样在两台真实服务器上调用同一把锁的时候是没有办法进行锁操作,这个是我们就需要用到Zookeeper分布式锁了。
先来说说什么是分布式锁,简单来说,分布式锁就是在分布式并发场景中,能够实现多节点的代码同步的一种机制。从实现角度来看,主要有两种方式:基于redis的方式和基于zookeeper的方式,下面分别简单介绍下这两种方式: 一、基于redis的分布式锁实现 1.获取锁 redis是一种key-value形式的NOSQL数据库,常用于作服务器的缓存。从redis v2.6.12开始,set命令开始变成如下格式: SET key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX
作者 | Micah Lerner 译者 | 明知山 策划 | 蔡芳芳 本文对论文“Druid:一个实时分析数据存储系统”进行了概括总结,对 Druid 的架构、存储格式、查询 API 等进行了简要介绍。如需深入了解更多的细节,请查看论文原文。 这篇论文研究的是什么 Druid 是一个开源数据库,可以实现低延迟的近实时和历史数据分析。Druid 最初是由广告技术公司 MetaMarkets 开发的,后来被 Snap 收购,现在已被 Netflix、Confluent 和 Lyft 等公司应
数据发布和订阅(配置中心,config,disconf,diamond,appollo)
什么是分布式锁,以及分布式锁在日常工作的使用场景。明确了这些,我们才能设计出一个安全稳定的分布式锁。
一般工作中常用的分布式锁,就是基于 Redis 和 ZooKeeper,前面已经介绍完了 Redisson 锁相关的源码,下面一起看看基于 ZooKeeper 的锁。也就是 Curator 这个框架。
查看节点列表有 ls path 和 ls2 path 两个命令,后者是前者的增强,不仅可以查看指定路径下的所有节点,还可以查看当前节点的信息。
我们在开发应用的时候,如果需要对某一个共享变量进行多线程同步访问的时候,可以使用我们学到的Java多线程的18般武艺进行处理,并且可以完美的运行,毫无Bug!
ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是Google的Chubby一个开源的实现,是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。
这些问题可以统一归纳为多节点协调问题,如果靠节点自身进行协调这是非常不可靠的,性能上也不可取。必须由一个独立的服务做协调工作,它必须可靠,而且保证性能。
我们都知道Zookeeper的节点有两种类型,分别是持久节点和临时节点。临时节点有个特性,就是如果注册这个节点的机器失去连接(通常是宕机),那么这个节点会被zookeeper删除。选主过程就是利用这个特性,在服务器启动的时候,去zookeeper特定的一个目录下注册一个临时节点(这个节点作为master,谁注册了这个节点谁就是master),注册的时候,如果发现该节点已经存在,则说明已经有别的服务器注册了(也就是有别的服务器已经抢主成功),那么当前服务器只能放弃抢主,作为从机存在。同时,抢主失败的当前服务器需要订阅该临时节点的删除事件,以便该节点删除时(也就是注册该节点的服务器宕机了或者网络断了之类的)进行再次抢主操作。选主的过程,其实就是简单的争抢在Zookeeper注册临时节点的操作,谁注册了约定的临时节点,谁就是master。所有服务器同时会在servers节点下注册一个临时节点(保存自己的基本信息),以便于应用程序读取当前可用的服务器列表。
在Dubbo的学习中可以看到注册中心是Dubbo的核心组件,注册中心主要有以下作用:
在分布式系统中,分布式锁是为了解决多实例之间的同步问题。例如master选举,能够获取分布式锁的就是master,获取失败的就是slave。又或者能够获取锁的实例能够完成特定的操作。
Druid 是一个开源的,分布式的,列存储的,适用于实时数据分析的存储系统,能够快速聚合、灵活过滤、毫秒级查询、和低延迟数据导入。
我们如果在面试过程中,如果要是聊到Zookeeper,同时你有很懂Kafka,那么恭喜你就可以由此为切入点,然后开始大杀特杀了。
Apache DolphinScheduler(简称DS)是一个分布式去中心化,易扩展的可视化DAG工作流任务调度平台。在生产环境中需要确保调度平台的稳定可靠性及任务负载均衡,本篇文档主要针对DS集群的高可用及稳定性进行测试验证。
众所周知,hashmap和Arraylist作为java中非常重要的一种数据结构,应用场景非常广泛,这篇文章主要针对HashMap和ArrayList的扩容机制进行分析。
“Zookeeper是一个开源的,为了解决分布式应用协调的服务,具有低延迟、高可用等特点。”
这篇文章来写写我学习ZooKeeper的笔记,如果有错的地方希望大家可以在评论区指出。
业务要发展,功能要增强,基础设施要完善,变更就无法避免,带来新功能的同时也带来了风险。整理下近期碰到的和被问的几个问题。
这种创建方式创建出来的节点是持久化的,也就是持久节点(PERSISTENT)。所谓持久节点,是指在节点创建后,就一直存在,直到有删除操作来主动清除这个节点——不会因为创建该节点的客户端会话失效而消失。除了持久节点之外,我们还可以创建临时节点(EPHEMERAL),那么我们来看看如何创建临时节点:
ZooKeeper相信大家已经听过这个词了,不知道大家对他了解多少呢?ZooKeeper也可以作为注册中心。后面听到ZooKeeper的时候,是因为ZooKeeper可以作为分布式锁的一种实现。
朋友,如果喜欢,就去表白吧,不要因为害羞,更不要因为自卑,如果现在你都还不敢表白,那么多年后,再回头来看的时候,你可能会为曾经的胆小而后悔,也可能会为错过一个人而心中久久不能释怀,所以,大胆一点,即使失败也无所谓,至少我们曾经做过,做过了就无怨无悔,在人生这条道路上,时光稍纵即逝,我们应该把握好眼前的一切,爱是一种力量,更是一种内心的慰藉,冲吧!不要因为钱不够,不要因为容貌不出众,更不要因为身世不显赫,你只要足够勇敢,这一切都是附加品!
1. session 一个客户端连接一个会话,由 zk 分配唯一会话 id; 客户端以特定的时间间隔发送心跳以保持会话有效:tickTime; 超过会话超时时间未收到客户端的心跳,则判定客户端死了;(
上次写了一篇 什么是消息队列?以后,本来想入门一下Kafka的(装一下环境、看看Kafka一些概念啥的)。后来发现Kafka用到了ZooKeeper,而我又对ZooKeeper不了解,所以想先来学学什么是ZooKeeper,再去看看什么是Kafka。
导读 真是有人(锁)的地方就有江湖(事务),今天不谈江湖,来撩撩人。 分布式锁的概念、为什么使用分布式锁,想必大家已经很清楚了。前段时间作者写过Redis是如何实现分布式锁,今天这篇文章来谈谈Zookeeper是如何实现分布式锁的。 陈某今天分别从如下几个方面来详细讲讲ZK如何实现分布式锁: ZK的四种节点 排它锁的实现 读写锁的实现 Curator实现分步式锁 ZK的四种节点 持久性节点:节点创建后将会一直存在 临时节点:临时节点的生命周期和当前会话绑定,一旦当前会话断开临时节点也会删除,当然可以主动删除
当添加一个分区或分区增加副本的时候,都要从所有副本中选举一个新的Leader出来。
对于顺序发送,我们需要知道,当数据写入一个partition时,可以保证顺序性,所以如果有一批数据需要保证顺序,那么给这批数据指定一个key即可。
保存的是Kafka的Broker信息,/brokers/ids/[0…N],每个临时节点对应一个在线Broker,Broker启动后会创建一个临时节点,代表Broker已经加入集群,可提供服务了,节点名称就是BrokerID,节点内保存了包括Broker的地址、版本号、启动时间等信息。若Broker宕机或与zk集群失联,该临时节点也会消失。
initLimit=10 follower节点启动后与leader节点完成数据同步的时间
Secondary-Only:不能成为primary节点,只能作为secondary副本节点,防止一些性能不高的节点成为主节点。
完成了 ZooKeeper 服务器集群的部署,本文以官方 API 和 zkClient 两种方式,演示了 ZooKeeper 数据的修改和状态监视。并以代码模拟了 ZooKeeper 在 Dubbo 中的作用。
前面已经讲解了Redis的客户端Redission是怎么实现分布式锁的,大多都深入到源码级别。
zoo.cfg配置文件分析 tickTime=2000 zookeeper中最小的时间单位长度 (ms) initLimit=10 follower节点启动后与leader节点完成数据同步的时间 syncLimit=5 leader节点和follower节点进行心跳检测的最大延时时间 dataDir=/tmp/zookeeper 表示zookeeper服务器存储快照文件的目录 dataLogDir 表示配置 zookeeper事务日志的存储路径,默认指定在dataDir目录下 clientPort
为了解决多线程并发场景下的资源占用问题,引入了锁的概念,使用锁可以保证一个资源在同一时刻只能被一个线程访问。随着业务的高速发展,业务系统会快速迭代拆分成多个子服务,同时,为了应对大流量,同一个子服务又会部署多个实例,部署在不同的机器上,单进程中已经被解决的并发问题又会重新出现,而分布式锁就是解决这些问题的有效方案。
ZooKeeper是一款分布式协调框架,它可以为分布式系统提供一致性服务。ZooKeeper最初由Yahoo开发,后来捐献给了Apache基金会,现已成功Apache的顶级项目,目前在Github上有9.5k+Star。
ZooKeeper作为顶级分布式开源项目,应用非常广泛,Dubbo和Kafka这些知名的开源项目都在使用。之前只是听说过它,并没有仔细研究过。
爱奇艺目前使用到的大数据相关技术有Druid、Impala、Kudu、Kylin、Presto、ElasticSearch等,并且随着各技术框架的版本升级而升级。比如:
在多线程环境下,由于上下文的切换,数据可能出现不一致的情况或者数据被污染,我们需要保证数据安全,所以想到了加锁。
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