zk 集群中有3种节点:leader,follower,observer,其中 observer 节点没有投票权,即它不参与选举和写请求的投票. 比较 Follower 和 Observer 的代码: //void org.apache.zookeeper.server.quorum.Observer.processPacket(QuorumPacket qp) throws IOException protected void processPacket(QuorumPacket qp) th

我们在使用jenkins的时候,一般来说肯定是有slave节点的,本来网上也有好多关于jenkins节点配置的教程,我也就不写了.简单说明一下:任务一般是在slave上面运行的.当然不是讲master节点不能跑任务,master节点主要是处理调度构建作业,把构建分发到slave节点进行实际执行,监视slave节点的状态(必要时让它们进行上线或者离线),记录和发布构建产物. 注意:构建结果和构建产物最后还是传回到master节点,比如说在jenkins工作目录下面的workspace里面的东西,其

ElasticSearch6.3.2源码分析之节点连接实现 这篇文章主要分析ES节点之间如何维持连接的.在开始之前,先扯一下ES源码阅读的一些心得:在使用ES过程中碰到某个问题,想要深入了解一下,可源码又太多了,不知道从哪里入手,怎么办?ES启动的入口类是Elasticsearch.java,顺着这个启动流程,到Node类的构造方法:org.elasticsearch.node.Node#Node(org.elasticsearch.env.Environment, java.util.Coll

一.概述 使用jdbc方式对数据进行同步时,由于设置了数据库登录超时时间是10s,结果发现有的服务器节点可以连接,有的服务器节点不能连接Mysql数据库.排查了好长原因,最后,自己写了一个jdbc的测试程序,发现正常节点连接只需要200ms左右,而其他节点却需要10400ms,而我们由于设置的10s超时时间,因此排除了网路后,终于找到原因了. 二.原因和解决方案 1.连接Mysql数据库很慢的原因 MySQL数据库对连接的客户端进行DNS反向解析.所谓反向解析是这样的:MySQL接受到连接请求后

zk从某种程度上说是kafka的单点失效组件. /brokers:里面保存了Kafk集群的所有信息,包括每台broker的注册信息,集群上所有topic的信息等. /controller:保存了Kafka controller组件(controller负责集群的领导者选举)的注册信息,同时也负责controller的动态选举. /admin:保存管理脚本的输出结果,比如删除topic,对分区进行重分配等操作. /isr_change_notification:保存isr列表发生变化的分区列表.c

启动连接:erl -setcookie abc -name xxx@192.168.x.x -remsh xxx@192.168.x.y 退出:ctrl + g,q 参考:http://www.cnblogs.com/me-sa/archive/2012/01/18/erlang0033.html 转:http://www.2cto.com/kf/201306/222781.html 1. 启动后台运行的erlang环境(remsh模式) 按以下命令: erl -detached -name a

dp[n][2],维护儿子的联通块数量和父亲的联通块数量. 第一遍dfs求儿子,第二遍dfs求爸爸. #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> #include<cmath> #include<algorithm> #include <string> #include<queue> #include<vector> #include<set

mongodb版本3.4.x 1.配置副本集 先配置副本集,可参考我之前写的文章:http://blog.csdn.net/fuck487/article/details/78287362 注意:必须配置仲裁节点,本来我以为仲裁节点作用不大,后来发现如果没配置仲裁节点,即使代码配置了多节点连接,一旦主节点关闭了,程序不会正常切到备用节点. 后来又验证了下: 要么1个主节点,1个从节点,1个仲裁 要么1个主节点,2个从节点 就是共大于等于3个节点,主节点关闭了,子节点 才能正常切换 2.sprin

一.Zookeeper原理简介 ZooKeeper是一个开放源码的分布式应用程序协调服务,它包含一个简单的原语集,分布式应用程序可以基于它实现同步服务,配置维护和命名服务等. Zookeeper设计目的 最终一致性:client不论连接到那个Server,展示给它的都是同一个视图. 可靠性:具有简单.健壮.良好的性能.如果消息m被到一台服务器接收,那么消息m将被所有服务器接收. 实时性:Zookeeper保证客户端将在一个时间间隔范围内获得服务器的更新信息,或者服务器失效的信息.但由于网络延时等

ZooKeeper的基本原理 ZNode的基本概念 ZooKeeper数据模型的结构与Unix文件系统很类似,整体上可以看作是一棵树,每个节点称做一个ZNode.每个ZNode都可以通过其路径唯一标识,在每个ZNode上可存储少量数据(默认是1M, 可以通过配置修改, 通常不建议在ZNode上存储大量的数据).另外,每个ZNode上还存储了其Acl信息,这里需要注意,虽说ZNode的树形结构跟Unix文件系统很类似,但是其Acl与Unix文件系统是完全不同的,每个ZNode的Acl是独立的,子结

一个客户端修改了某个节点的数据,其它客户端能够马上获取到这个最新数据吗 ZooKeeper不能确保任何客户端能够获取(即Read Request)到一样的数据,除非客户端自己要求:方法是客户端在获取数据之前调用org.apache.zookeeper.AsyncCallback.VoidCallback, java.lang.Object) sync. 通常情况下(这里所说的通常情况满足:1. 对获取的数据是否是最新版本不敏感,2. 一个客户端修改了数据,其它客户端是否需要立即能够获取最新),可

一.集群部署 1.准备三台机器,安装好ZK.强烈建议奇数台机器,因为zookeeper 通过判断大多数节点的存活来判断整个服务是否可用.3个节点,挂掉了2个表示整个集群挂掉,而用偶数4个,挂掉了2个也表示其并不是大部分存活,因此也会挂掉,这样反而觉得多浪费了一台机器资源. 2.修改配置文件 固定语法格式:server.节点ID=ip:数据同步端口:选举端口 节点ID:服务id手动指定1至125之间的数字,并写到对应服务节点的 {dataDir}/myid 文件中. IP地址:节点的远程IP地址

1.上传文件目录说明 上传的文件一般放在 /home/下 安装文件一般在 /usr/local/下 2. 安装zookeeper 2.1将zookeeper-3.4.11.tar.gz拷贝到/home/下 2.2解压.重命名.移动 tar -xvzf zookeeper-3.4.11.tar.gz mv zookeeper-3.4.11.tar.gz zookeeper mv zookeeper /usr/local 3. 配置环境变量 vim /etc/profile export ZOOKE

https://www.cnblogs.com/leeSmall/p/9563547.html 一.Zookeeper介绍 1. 介绍Zookeeper之前先来介绍一下分布式 1.1 分布式主要是下面两个方面: 1) 任务拆分 任务拆分指的是把传统的单节点服务拆分成多个节点服务部署到不同的机器上对外提供服务.比如一个传统服务有订单+支付+物流等3个模块,拆分成订单系统.支付系统.物流系统3个服务.2) 节点分工 如上面的服务拆分后,订单系统.支付系统.物流系统各司其职说明: 分布式解决高可用,高

在一台机器上配置 2 节点的 zk 集群,zk1 和 zk2 的 serverid 分别为 1 和 2,本机 ip 是 192.168.40.1 zk1 相关配置: dataDir=E:/test/zk_project/data dataLogDir=E:/test/zk_project/log clientPort=2181 server.1=192.168.40.1:2888:3888 server.2=192.168.40.1:2889:3889 zk2 相关配置: dataDir=E:/

Overview zk是一个典型的发布/订阅模式的分布式数据管理与协调框架,开发人员可以使用它来进行分布式数据的发布与订阅. 另一方面,通过对zk中丰富的数据节点进行交叉使用,配合watcher事件通知机制,可以非常方便地构建一系列分布式应用中都会涉及的核心功能,如数据发布/订阅.负载均衡.命名服务.分布式协调通知.集群管理.Master选举.分布式锁和分布式队列等. 典型应用场景及实现 zk是一个高可用的分布式数据管理与协调框架.基于对ZAB算法的实现,该框架能很好地保证分布式环境中数据的一致

1.实践场景 开始前的准备条件: 1) 确认各个节点的jdk版本,将jdk升级到和kafka配套的版本(解压既完成安装,修改/etc/profile下的JAVA_HOME,source /etc/profile,重启后jdk生效) 2.单节点kafka实践 1) 启动zookeeper集群 各个节点上启动zookeeper进程# bin/zkServer.sh start 启动后,查看各个节点的zookeeper状态 (leader, follower etc)#bin/zkServer.sh

上篇,本篇主要讲Apache开源的curator的使用,有了curator,利用Java对zookeeper的操作变得极度便捷. 其实在学之前我也有个疑虑,我为啥要学curator,撇开涨薪这些外在的东西,就单技术层面来讲,学curator能帮我做些什么?这就不得不从zookeeper说起,上篇我已经大篇幅讲了zk是做什么的了,但真正要靠zk去实现多服务器自动拉取更新的配置文件等功能是非常难的,如果没有curator,直接去写的话基本上能把你累哭,就好比连Mybatis或者jpa都没有,让你用原

    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. 1.PersistentEphemeralNode类     PersistentEphemeralNode类代表临时节点.其构造函数如下: /** * @param clien

针对分布式锁的实现,目前比较常用的有以下几种方案: 基于数据库实现分布式锁 基于缓存(redis,memcached,tair)实现分布式锁 基于Zookeeper实现分布式锁 在分析这几种实现方案之前我们先来想一下,我们需要的分布式锁应该是怎么样的?(这里以方法锁为例,资源锁同理) 可以保证在分布式部署的应用集群中,同一个方法在同一时间只能被一台机器上的一个线程执行. 这把锁要是一把可重入锁(避免死锁) 这把锁最好是一把阻塞锁(根据业务需求考虑要不要这条) 有高可用的获取锁和释放锁功能 获取锁