内容简介 Paxos到Zookeeper分布式一致性原理与实践从分布式一致性的理论出发,向读者简要介绍几种典型的分布式一致性协议,以及解决分布式一致性问题的思路,其中重点讲解了Paxos和ZAB协议.同时,本书深入介绍了分布式一致性问题的工业解决方案--ZooKeeper,并着重向读者展示这一分布式协调框架的使用方法.内部实现及运维技巧,旨在帮助读者全面了解ZooKeeper,并更好地使用和运维ZooKeeper.全书共8章,分为五部分:前一部分(第1章)主要介绍了计算机系统从集中式向分布式系统

一 本书作者介绍 此书名为从Paxos到ZooKeeper分布式一致性原理与实践,作者倪超,阿里巴巴集团高级研发工程师,国家认证系统分析师,毕业于杭州电子科技大学计算机系.2010年加入阿里巴巴中间件团队担任研发实习岗位,一直从事Zookeeper的开发与运维工作,从中学习与总结了不少分布式一致性相关的理论与实践经验,尤其对Zookeeper及其相关技术有非常深入的研究.目前在中间件团队专家组任职产品经理,负责分布式产品的产品化和云计算改造工作.这本书涉及分布式领域绝大多数系统和框架,适合刚入门

第一章 分布式架构 1.1 从集中式到分布式 集中式的特点: 部署结构简单(因为基于底层性能卓越的大型主机,不需考虑对服务多个节点的部署,也就不用考虑多个节点之间分布式协调问题) 分布式系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上,彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统. 分布式的特点: 分布性:在空间随意分布 对等性:没有主从之分,都是对等的 并发性 缺乏全局时钟:很难定义两个事件谁先谁后 故障总是会发生 分布式环境的各种问题: 通信异常:主要是因为网络本身的不可靠性 网络分区:当网

一.分布式架构 1.分布式特点 分布性 对等性.分布式系统中的所有计算机节点都是对等的 并发性.多个节点并发的操作一些共享的资源 缺乏全局时钟.节点之间通过消息传递进行通信和协调,因为缺乏全局时钟,很难定义两个事件谁先谁后 故障总是会发生.系统设计时,需要考虑到任何异常情况 2.分布式环境的各种问题 通信异常.分布式系统中的某些节点之间无法正常通信 网络分区.这有部分节点可以正常通信,有些无法正常通信.这种现象称为网络分区,也称为“脑裂” 三态.节点之间的一次通信存在三种状态:成功.失败.超时

从年后拿到这本书开始阅读,到准备系统分析师考试之前,终于读完了一遍,对Zookeeper有了一个全面的认识,整本书从理论到应用再到细节的阐述,内容安排从逻辑性和实用性上都是很优秀的,对全面认识Zookeeper很有帮助,建议大家阅读.本人看书秉承先把书看薄,再把书讲厚的原理,一般喜欢在看的过程中用笔在纸上勾勾画画,加点注释增强理解,看完后会从整体知识结构上整理出我的理解,不求详细,但求关键知识点的串联,最后通过整理的知识点想象自己给别人讲解一遍,对照书中目录,看是否也能像作者面面俱到,调理清晰,

zk的特点: 分布式一致性的解决方案,包括:顺序一致性,原子性,单一视图,可靠性,实时性 zk的基本概念: 集群角色:not Master/Slave,is Leader/Follower/Observer 会话:TCP长连接 数据节点(Znode) 版本 Watcher ACL 一致性协议Paxos算法: 未认真读 zk的使用: cli命令: ls /create /zk myDataget /zkset /zk youDatadelete /zk 四字命令:功能描述: conf:输出相关服务

Overview 在<一>有介绍到,一个分布式系统的架构设计,往往会在系统的可用性和数据一致性之间进行反复的权衡,于是产生了一系列的一致性协议. 为解决分布式一致性问题,在长期的探索过程中,涌现了一大批经典的一致性协议和算法,其中最著名的就是二阶段提交协议.三阶段提交协议和Paxos算法了. 2PC与3PC 分布式系统中,每个机器节点虽然都能明确知道自己在进行事务操作过程中的结果是失败or成功,但却无法直接获取到其他分布式节点的操作结果. 因此,当一个事务操作需要跨越多个分布式节点的时候,为了

1.1 从集中式到分布式 1 集中式特点 结构简单,无需考虑对多个节点的部署和节点之间的协作. 2  分布式特点 分不性:在时间可空间上随意分布,机器的分布情况随时变动 对等性:计算机之间没有主从之分,所有计算机之间是对等的.副本是分布式系统对数据和服务提供的一种冗余手段. 数据副本,是指在不同的节点上持久化同一份数据,只是解决分布式系统数据丢失的最有效手段. 服务副本,多个节点提供同样的服务,每个节点有能力接受外部的请求并进行处理. 并发性 缺乏全局时钟:很难定义两个事件的顺序谁先谁后,原因是

ZooKeeper 允许客户端向服务端注册一个 Watcher 监听,当服务端的一些指定事件触发了这个 Watcher,那么就会向指定客户端发送一个事件通知来实现分布式的通知功能. ZooKeeper 的 Watcher 机制主要包括客户端线程.客户端 WatchManager 和 ZooKeeper 服务器三部分.在具体工作流程上,简单地讲,客户端在向 ZooKeeper 服务器注册 Watcher 的同时,会将 Watcher 对象存储在客户端的 WatchManager 中.当 ZooKe

从3.4.0版本开始,zookeeper废弃了0.1.2这3种Leader选举算法,只保留了TCP版本的FastLeaderElection选举算法. 当ZooKeeper集群中的一台服务器出现以下两种情况之一时,就会开始进入Leader选举. 1.服务器初始化启动. 2.服务器运行期间无法和Leader保持连接. 而当一台机器进入Leader选举流程时,当前集群也可能会处于以下两种状态. 1.集群中本来就已经存在一个Leader. 2.集群中确实不存在Leader. Leader选举算法分析

文章目录 一.引言 二.从ACID到CAP/BASE 三.分布式一致性协议 1. 2PC和3PC 2PC 发起事务请求 事务提交/回滚 3PC canCommit preCommit doCommit 2. Paxos 3. ZAB协议 四.Zookeeper初探 1. 简介 2. Zookeeper的设计目标 简单的数据模型 可以构建集群 顺序访问 高性能 3. 基本概念 集群角色 会话 数据节点 版本 Watcher机制 ACL 4. Zookeeper一致性协议ZAB 实现原理 消息广播

分布式计数器的思路是:指定一个Zookeeper数据节点作为计数器,多个应用实例在分布式锁的控制下,通过更新该数据节点的内容来实现计数功能. Curator中封装了实现,例如 DistributedAtomicInteger 和 DistributedAtomicLong. 以下是我写的一个测试用例: package com.my.CuratorTest; import org.apache.curator.framework.CuratorFramework; import org.apach

一.什么是paxos算法 Paxos 算法是分布式一致性算法用来解决一个分布式系统如何就某个值(决议)达成一致的问题. 人们在理解paxos算法是会遇到一些困境,那么接下来,我们带着以下几个问题来学习paxos算法: 1.paxos到底在解决什么问题? 2.paxos到底如何在分布式存储系统中应用? 3.paxos的核心思想是什么? 二.paxos解决了什么问题 分布式的一致性问题其实主要是指分布式系统中的数据一致性问题.所以,为了保证分布式系统的一致性,就要保证分布式系统中的数据是一致的. 在

Raft 算法是可以用来替代 Paxos 算法的分布式一致性算法,而且 raft 算法比 Paxos 算法更易懂且更容易实现.本文对 raft 论文进行翻译,希望能有助于读者更方便地理解 raft 的思想.如果对 Paxos 算法感兴趣,可以看我的另一篇文章:分布式系列文章--Paxos算法原理与推导 摘要 Raft 是用来管理复制日志(replicated log)的一致性协议.它跟 multi-Paxos 作用相同,效率也相当,但是它的组织结构跟 Paxos 不同.这使得 Raft 比 Pa

编者按:这篇文章来自简书的一个位博主Jeffbond,读了好几遍,翻译的质量比较高,原文链接:分布式一致性算法:Raft 算法(Raft 论文翻译),版权一切归原译者. 同时,第6部分的集群成员变更读起来还不是很流畅,需要了解这一部分的童鞋可以找下其他的文章看一下. 另外,在转载文章的结尾,我贴了一些Raft算法的相关博文,在以下是转载原文: Raft 算法是可以用来替代 Paxos 算法的分布式一致性算法,而且 raft 算法比 Paxos 算法更易懂且更容易实现.本文对 raft 论文进行翻

Paxos算法是莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport)1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法.Paxos算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值(决议)达成一致.在工程实践意义上来说,就是可以通过Paxos实现多副本一致性,分布式锁,名字管理,序列号分配等.比如,在一个分布式数据库系统中,如果各节点的初始状态一致,每个节点执行相同的操作序列,那么他们最后能得到一个一致的状态.为保证每个节点执行相同的命令序列,需要在每一条指令上执行一个“一致性算法”以保证每个节点看到的指令一致.本

分布式一致性的基石---Paxos算法(1) Paxos算法是由微软的工程师Lamport提出,Lamport依靠Paxos算法获得图灵奖: Paxos算法旨在解决相互信任的分布式系统中,多个节点能快速达成一个一致的值: 目前,google的Chubby, 雅虎的Zookeeper, Oracle的MySql Replication Group, 腾讯的PhxSql,PhxQueue, 阿里的AliSql等都由Paxos算法作为一致性的基础: 在互联网公司的应用场景下,通常用Zookeeper作

Paxos,一言以蔽之,我们需要一种提交协议来确保分布式系统中的全局操作即使是在发生故障的情况下也能保证正确性. 跟拜占庭将军问题是不同的问题,虽然拜占庭也是Lamport提出的.拜占庭里面有叛徒,有坏人,而Paxos里面都是好人,都是期望达成一致的,只是有时候有故障或者有同步问题.要说有联系,那就是Lamport根据拜占庭将军问题的成功,也用了一个古代的例子,就是Paxos岛上的议会的问题来说明分布式一致性的问题. 跟两军问题更加不一样.两军问题强调的是信道的不稳定.虽然衍生出一个三军问题,可

1. zookeeper中的一致性协议-ZAB协议 在深入了解ZK之前,相信很多同学都会认为ZK就是Paxos算法的一个实现.但事实上,ZK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协议是为分布式协调服务ZooKeeper专门设计的一种支持崩渍恢复的原子广播协议.ZAB协议的开发设计人员在协议设计之初并没有要求其具有很好的扩展性,最初只是为雅虎公司内部

比较通俗易懂,可以入门,转载地址是http://www.cnblogs.com/linbingdong/p/6253479.html Paxos算法在分布式领域具有非常重要的地位.但是Paxos算法有两个比较明显的缺点:1.难以理解 2.工程实现更难. 网上有很多讲解Paxos算法的文章,但是质量参差不齐.看了很多关于Paxos的资料后发现,学习Paxos最好的资料是论文<Paxos Made Simple>,其次是中.英文版维基百科对Paxos的介绍.本文试图带大家一步步揭开Paxos神秘的