Tech 导读 zookeeper是一个分布式服务框架，主要解决分布式应用中常见的多种数据问题，例如集群管理，状态同步等。为解决这些问题zookeeper需要Leader选举进行保障数据的强一致性机制和稳定性。本文通过集群的配置，对leader选举源进行解析，让读者们了解如何利用BIO通信机制，多线程多层队列实现高性能架构。
我记得第一次看到 Ruby on Rails 的演示时的情景。演示者花费很少的精力就创建了一个可用于实际业务目的的全栈 Web 应用程序。我印象深刻——尤其是当我想到使用 Seam 和 Struts 框架交付类似的解决方案需要花费多少时间时。
在3.4.10版本中，默认值为3，也即基于TCP的FastLeaderElection。另外三种算法已经被弃用，并且有计划在之后的版本中将它们彻底删除而不再支持。
Tech 导读 在分布式系统中， 什么是拜占庭将军问题？产生的场景和解决方案是什么？什么是 Raft 共识算法？Raft 算法是如何解决拜占庭将军问题的？其核心原理和算法逻辑是什么？除了 Raft，还有哪些共识算法？共识问题作为分布式系统的一大难点和痛点，本文主要介绍了其产生的背景、原因，以及通用的 Raft 算法解决方案。
众所周知，ZK是典型的Leader-Follower架构的分布式框架，通过ZooKeeper原子广播（ZooKeeper Atomic Broadcast, ZAB）协议来保证最终一致性。只有Leader能处理写请求，而Leader和Follower都能处理读请求。
原创文章，转载请务必将下面这段话置于文章开头处。 本文转发自技术世界，原文链接 http://www.jasongj.com/zookeeper/fastleaderelection/ Zookeeper是什么 Zookeeper是一个分布式协调服务，可用于服务发现，分布式锁，分布式领导选举，配置管理等。 这一切的基础，都是Zookeeper提供了一个类似于Linux文件系统的树形结构（可认为是轻量级的内存文件系统，但只适合存少量信息，完全不适合存储大量文件或者大文件），同时提供了对于每个节点的监控与
前面一篇文章我们已经给大家讲解了ZooKeeper的核心的原理，这一篇我们重点分析ZooKeeper的Leader选举算法。Leader的选举是ZooKeeper的最重要技术之一，也是保证分布式系统数据一致的关键。
[题目来源](408 时间复杂度为 O(n)、空间复杂度为 O(1) - 多数元素 - 力扣（LeetCode）)
QuorumCnxManager主要负责和其他节点数据传输 sendqueue：选票发送队列，用于保存待发送的选票。 recvqueue：选票接收队列，用于保存接收到的外部投票。 WorkerReceiver：选票接收器。其会不断地从QuorumCnxManager中获取其他服务器发来的选举消息，并将其转换成一个选票，然后保存到recvqueue中，在选票接收过程中，如果发现该外部选票的选举轮次小于当前服务器的，那么忽略该外部投票，同时立即发送自己的内部投票。 WorkerSender：选票发送器，不断地从sendqueue中获取待发送的选票，并将其传递到底层QuorumCnxManager中。 recvQueue：当前节点接受信息的列队 senderWorkerMap：每台节点对应的senderworker，<Long, SendWorker>，Long为服务器myid，SendWorker用于从queueSendMap存的Queue取数据发送给其他节点的，是个线程
对于Zookeeper集群，整个集群需要从集群节点中选出一个节点作为Leader，大体流程如下：
Hi，这里是 HelloGitHub 推出的 HelloZooKeeper 系列，免费开源、有趣、入门级的 ZooKeeper 教程，面向有编程基础的新手。
现在很多开发，都采用了前后端完全分离的模式，随着近几年前端工程化工具和MVC框架的完善，使得这种模式的维护成本逐渐降低。但是这种模式目前并不利于SEO（前后端分离的SEO问题会慢慢改善），而且某些场景使用模板引擎会更方便，比如说邮件模板以及数据变化不频繁的后台系统。 Spring，确切来说是Spring MVC除了可以实现RESTful web服务之外，还可以使用它提供动态HTML内容。Spring MVC支持多种模板技术，包括Thymeleaf、FreeMarker和JSP等。
在 zookeeper源码分析系列 中按照服务端客户端启动或交互等主线讲解了源码，但并没有将Zab协议的完整实现串起来。本文主要翻译自ZooKeeper’s atomic broadcast protocol: Theory and practice这篇论文，可完整的展现Zab协议的理论和实现。 Zab协议是zookeeper原子广播协议，依赖它选举出一个Leader，同步节点，通过Leader按顺序广播修改内容，并且从故障中快速恢复正常状态。在介绍上述实现之前，我们先了解下Zab协议的背景和协议的理论知识。
学校正在选举学生会成员，有ｎ（ｎ＜＝９９９）名候选人，每名候选人编号分别从1到 n，现在收集到了ｍ（ｍ＜＝２００００００）张选票，每张选票都写了一个候选人编号。现在想把这些堆积如山的选票按照投票数字从小到大排序。输入 nn 和 mm 以及 mm 个选票上的数字，求出排序后的选票编号。
学习ZAB，非常有必要聊聊它诞生的背景。因为在paxos的光芒下，还有必要折腾这样类似的算法吗？这个问题是我们初步了解ZAB关键。
最近在工作中重构一个老系统，烂的地方有很多，但是对于后台的页面模板（我指的是 JSP、FreeMarker、Velocity 这样的后台模板，JavaScript 前端模板不在此讨论范围内），却是我要说的部分，这似乎是一个被人遗忘的小角落。你可以很轻易地找到怎样重构 Java 类和方法的材料，你的 Java 代码可以写得很优雅；去搜搜 “重构”，到处是怎样重构你的 Java 代码、C++代码，我们也能找到许多前端设计师对于页面结构的重构，但是重构的范围远非至此。
jsp没有明显缺点，非要挑点骨头那就是，由于可以编写java代码，如使用不当容易破坏mvc结构。
Thymeleaf 的出现是为了取代 JSP，虽然 JSP 存在了很长时间，并在 Java Web 开发中无处不在，但是它也存在一些缺陷：
LerxCMS最新版本后台在加载模板时存在SSRF漏洞，通过深入利用该漏洞可以通过远程加载指定的模板文件来Getshell~
种族 这届美国大选中白人选民的占比是70%，相比于2012年又低了2个百分点。 有人说川普的胜利应该归功于白人，但是从统计看，川普在白人选民中获得的投票比重比希拉里高21个百分点（58%-37%）。而
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。
之前讲过，springboot项目源码里面有一个index.html页面，这个名字是固定的，项目一启动就会跳转到这个页面，没有的话那么就报错。
该系列博文会告诉你什么是分布式系统，这对后端工程师来说是很重要的一门学问，我们会逐步了解常见的分布式技术、以及一些较为常见的分布式系统概念，同时也需要进一步了解zookeeper、分布式事务、分布式锁、负载均衡等技术，以便让你更完整地了解分布式技术的具体实战方法，为真正应用分布式技术做好准备。
学习raft之前，给大家推荐一个网站，这个网站动画描述raft运行过程。在看文章时对照该网站，可以帮助更好的理解raft。http://thesecretlivesofdata.com/raft/
通过《zookeeper知识结构1》了解了zookeeper是什么？为什么使用zookeeper? 以及zookeeper内部数据结构，选举机制 zab定义 ZAB全称ZooKeeper Atomic
此章研究WorkerReceiver和FastLeaderElection的响应模式， 进而分析其选举机制。面对其他服务器发来的不同数据，我们要判断其状态，并以此调整自己的状态、返回消息。我们要研究zookeeper选举时是如何根据消息进行响应的。 我们要研究，主线程在FastLeaderElection::lookForLeader以及WorkerReceiver::run是如何根据输入数据的不同进行响应的，图形化表示就是如下部分：
在研究模板引擎Freemarker生成Word文件相关知识，博主采用的Eclipse进行开发，使用自带的JSP框架来编辑ftl文件，
虽然现在很多开发，都采用了前后端完全分离的模式，即后端只提供数据接口，前端通过AJAX请求获取数据，完全不需要用的模板引擎。这种方式的优点在于前后端完全分离，并且随着近几年前端工程化工具和MVC框架的完善，使得这种模式的维护成本相对来说也更加低一点。但是这种模式不利于SEO，并且在性能上也会稍微差一点，还有一些场景，使用模板引擎会更方便，比如说邮件模板。这篇文章主要讨论Spring boot与模板引擎Thymeleaf、Freemaker以及JSP的集成。 一、集成Thymeleaf 第一步：引入j
点对特征是一种广泛应用的检测点云中三维物体的方法，但在存在传感器噪声和背景杂波的情况下，它们很容易失效。本文引入了新的采样和投票方案，可以很好地降低杂波和传感器噪声的影响。我们的实验表明，随着我们的改进，ppfs变得比最先进的方法更有竞争力，因为它在几个具有挑战性的基准上优于它们，成本很低。
SpringBoot之模板引擎 概念: 所谓的模板引擎其实我感觉就是动态的HTML,JSP就是模板引擎的一种,但是SpringBoot并不友好,那么我们该则么办呢?其实SpringBoot 推
当然，可以通过spring.resources.static-locations配置指定静态文件的位置。但是要特别注意，一旦自己指定了静态资源目录，系统默认的静态资源目录就会失效。所以系统默认的就已经足够使用了，尽量不要自定义。
说明：由于官方对jsp不友好，在内嵌的servlet容器中运行一个Spring Boot应用时（并打包成一个可执行的存档archive），容器对JSP的支持有一些限制。
调用链对于理解业务流程和请求处理的关系非常重要。在一个典型的业务场景中，可以将调用链视为请求在不同组件之间传递的过程，每个组件负责执行特定的任务。下面用一个弱智的小故事解释他们之间的关系
节点状态：所有节点具有3种状态：Leader, Follower, Candidate。
1、集群的角色： Leader 和 Follower （半数存活机制）(一个Leader多个Follower)；
为什么会有这一些列的文章呢？因为我发现网上没有成系列的文章或者教程，基本上是 Java 代码审计中某个点来阐述的，对于新人来说可能不是那么友好，加上本人也在学习 Java 审计，想做个学习历程的记录和总结，因此有了本系列的文章。
使用由多个子视图组成的复合视图。整个模板的每个子视图可以整体动态地包括在内，并且可以独立于内容来管理页面的布局。
在最早的Java Web应用中，最为广泛使用的就是JSP，但是JSP已经是陈旧的技术了，ken.io觉得JSP主要有三个问题： 1、视图代码不能与Java代码完全分离，如果再JSP页面写Java代码维护成本高 2、无法实现页面继承工程，实现模板页的方式蹩脚 3、由于一些已知问题，Spring Boot官方不建议，比如：Spring Boot+JSP打成jar包会有问题
年底将至，JavaScript 开发者调查也已经结束，此次调查总共有 5000 份回复，我真的迫不及待要分享这次调查的细节，感谢所有的参与者，这是 JavaScript 社区伟大的时刻。 1、你写什么类型的 JavaScript？ 97.4% 的受访者写 JavaScript 的 Web 浏览器，其中有 37% 写移动 Web 应用。 一些参与者回复，他们会在其他地方用 JavaScript，特别是在开发中的 CLI 和桌面应用。有少部分还会在 Pebble 和 Apple TV 上开发。这些归类到其他类别
此问题一经提出，得到众多网友回答；其中对这位网友还在使用jsp开发表示同情和不看好jsp的还是比较多的：
每个CNCF项目都有成熟度。拟议的CNCF项目应说明他们的首选成熟度。一个孵化或毕业项目需要三分之二的绝对多数选票。如果没有绝对多数选票作为毕业项目，那么毕业选票会被计算为孵化选票。如果没有绝对多数选票作为孵化项目，则任何毕业或孵化选票都会被计算为赞助沙箱。如果没有足够的赞助作为沙箱阶段项目，该项目将被拒绝。此投票过程称为后备投票。
点。如果从节点与主节点断线时间超过 cluster-node-time*cluster-slavevalidity-factor，则当前从节点不具备故障转移资格。参数 cluster-slavevalidity-factor 用于从节点的有效因子，默认为 10。
模板套用 1、在项目中创建模版对应的jsp文件， 将jsp文件中的basepath代码移动到其他位置 2、将模版中1的前端资源文件复制到webRoot下。 3、将模版中的HTML代码整个复制到对应的j
上两篇介绍了ZK的基础信息以及如何使用ZK实现分布式锁，今儿就来看看ZK是如何保持数据一致性以及ZK中Leader是如何进行选举的。
JSP全名为Java Server Pages，中文名叫java服务器页面，其根本是一个简化的Servlet设计，它是由Sun Microsystems公司倡导、许多公司参与一起建立的一种动态网页技术标准。JSP技术有点类似ASP技术，它是在传统的网页HTML（标准通用标记语言的子集）文件(*.htm,*.html)中插入Java程序段(Scriptlet)和JSP标记(tag)，从而形成JSP文件，后缀名为(*.jsp)。 用JSP开发的Web应用是跨平台的，既能在Linux下运行，也能在其他操作系统上运行。
在Zookeeper集群正常运行期间，一旦选举出Leader，所有服务器的集群状态一般不会发生改变，即使是新机器加入、非Leader机器挂了，也不会影响Leader。但是一旦Leader挂了，那么整个集群将暂时无法对外服务，而是进入新的一轮Leader选举。服务器运行期间的Leader选举和服务器启动期间的Leader选举基本过程是一致的。
写在前面：大名鼎鼎的Paxos算法我们在前一节已经说过了，有不清楚的可以再度一些其他网页理解一下。Paxos算法是一种没有实现的理论，且太难以理解了，而且难以实现。因此斯坦福大学的两位教授Diego Ongaro和John Ousterhout决定设计一种更容易理解的一致性算法，最终在论文"In search of an Understandable Consensus Algorithm"中提出了Raft算法！
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