使用ZooKeeper实现的FIFO队列,这个队列是分布式的. package fifo; import java.util.Collections; import java.util.List; import java.util.concurrent.CountDownLatch; import org.apache.zookeeper.CreateMode; import org.apache.zookeeper.WatchedEvent; import org.apache.zookeep

一.背景 有一些时候,多个团队需要共同完成一个任务,比如,A团队将Hadoop集群计算的结果交给B团队继续计算,B完成了自己任务再交给C团队继续做.这就有点像业务系统的工作流一样,一环一环地传下去,直到最后一部分完成.在业务系统中,我们经常会用SOA的架构来解决这种问题,每个团队在ESB(企业服务股总线)服务器上部署自己的服务,然后通过消息中间件完成调度任务.对亍分步式的多个Hadoop集群系统的协作,同样可以用这种架构来做只要把消息中间件引擎换成支持分步式的消息中间件的引擎就行了. 本文楼主将

一.背景 有一些时候,多个团队需要共同完成一个任务,比如,A团队将Hadoop集群计算的结果交给B团队继续计算,B完成了自己任务再交给C团队继续做.这就有点像业务系统的工作流一样,一环一环地传下 去,直到最后一部分完成.在业务系统中,我们经常会用SOA的架构来解决这种问题,每个团队在ESB(企业服务股总线)服务器上部署自己的服务,然后通过消息中间件完成调度任务.对亍分步式的多个 Hadoop集群系统的协作,同样可以用这种架构来做只要把消息中间件引擎换成支持分步式的消息中间件的引擎就行了. 本文楼

zookeeper 一直琢磨着分布式的东西怎么搞,公司也没有相关的项目能够参与,所以还是回归自己的专长来吧--基于ZooKeeper的分布式队列爬虫,由于没什么人能够一起沟通分布式的相关知识,下面的小项目纯属"胡编乱造". 简单介绍下ZooKeeper: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,它是集群的管理者,监视着集群中各个节点的状态根据节点提交的反馈进行下一步合理操作.最终,将简单易用的接口和性能高效.功能稳定

转载自http://blog.fens.me/zookeeper-queue/ 让Hadoop跑在云端系列文章,介绍了如何整合虚拟化和Hadoop,让Hadoop集群跑在VPS虚拟主机上,通过云向用户提供存储和计算的服务. 现在硬件越来越便宜,一台非品牌服务器,2颗24核CPU,配48G内存,2T的硬盘,已经降到2万块人民币以下了.这种配置如果简单地放几个web应用,显然是奢侈的浪费.就算是用来实现单节点的hadoop,对计算资源浪费也是非常高的.对于这么高性能的计算机,如何有效利用计算资源,就

使用场景  在传统的单进程编程中,我们使用队列来存储数据结构,用来在多线程之间共享或者传递数据.在分布式环境下,同样需要一个类似单进程的组件, 用来实现跨进程.跨主机.跨网络的数据共享和数据传递.这就是我们的分布式队列.Zookeeper可以通过顺序节点来实现分布式队列. 原理解析         架构图         右边是消费者和生产者.         生产者通过在queue创建节点来存储数据,消费者通过读取顺序节点来消费数据.         offer核心算法流程         

package com.ysl.zkclient.queue; import com.ysl.zkclient.ZKClient; import com.ysl.zkclient.exception.ZKNoNodeException; import com.ysl.zkclient.utils.ExceptionUtil; import org.apache.zookeeper.CreateMode; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.Logg

ZooKeeper实现分布式队列Queue 让Hadoop跑在云端系列文章,介绍了如何整合虚拟化和Hadoop,让Hadoop集群跑在VPS虚拟主机上,通过云向用户提供存储和计算的服务. 现在硬件越来越便宜,一台非品牌服务器,2颗24核CPU,配48G内存,2T的硬盘,已经降到2万块人民币以下了.这种配置如果简单地放几个web应用,显然是奢侈的浪费.就算是用来实现单节点的hadoop,对计算资源浪费也是非常高的.对于这么高性能的计算机,如何有效利用计算资源,就成为成本控制的一项重要议题了. 通过

1 场景描述 在分布式应用, 往往存在多个进程提供同一服务. 这些进程有可能在相同的机器上, 也有可能分布在不同的机器上. 如果这些进程共享了一些资源, 可能就需要分布式锁来锁定对这些资源的访问. 2 思路 进程需要访问共享数据时, 就在"/locks"节点下创建一个sequence类型的子节点, 称为thisPath. 当thisPath在所有子节点中最小时, 说明该进程获得了锁. 进程获得锁之后, 就可以访问共享资源了. 访问完成后, 需要将thisPath删除. 锁由新的最小的子

一.概述 清明节的时候写了一篇分布式锁概述,里面介绍了分布式锁实现的几种方式,其实那时候我一直沉迷于使用redis的悲观锁和乐观锁来实现分布式锁,直到一个血案的引发才让我重新认识了redis分布式锁的弊端,所以才痛定思痛潜心研究Zookeeper:自己装了三台Centos虚拟机,搭建了ZooKeeper集群.二.ZooKeeper基本概念1.前言 ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务,由雅虎创建,是 Google Chubby 的开源实现.分布式应用程序可以基于 ZooKeeper 实

分布式框架: Zookeeper与paxos算法 一.            zookeeper是什么 官方说辞:Zookeeper 分布式服务框架是Apache Hadoop 的一个子项目,它主要是用来解决分布式应用中经常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. 好抽象,我们改变一下方式,先看看它都提供了哪些功能,然后再看看使用它的这些功能能做点什么. 二.            zookeeper提供了什么 简单的说,zookeeper=文

Celery 是什么? Celery 是一个由 Python 编写的简单.灵活.可靠的用来处理大量信息的分布式系统,它同时提供操作和维护分布式系统所需的工具. Celery 专注于实时任务处理,支持任务调度. 说白了,它是一个分布式队列的管理工具,我们可以用 Celery 提供的接口快速实现并管理一个分布式的任务队列. 1.快速入门 (本文以 Celery4.0 为基础进行书写) 首先,我们要理解 Celery 本身不是任务队列,它是管理分布式任务队列的工具,或者换一种说法,它封装好了操作常见任

Zookeeper功能简介 ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务,由雅虎创建,是 Google Chubby 的开源实现. 分布式应用程序可以基于 ZooKeeper 实现诸如数据发布/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 等功能. Zookeeper基本概念 集群角色 Leader (领导) Follower (追随者) Observer (观察员) 一个 ZooKeeper 集群同一时刻只会有一个 Leader,其他都是

通常zookeeper在分布式服务中作为注册中心,实际上它还可以办到很多事.比如分布式队列.分布式锁 由于公司服务中有很多定时任务,而这些定时任务由于一些历史原因暂时不能改造成框架调用 于是想到用zookeeper特性来实现 首先我们先了解下zk工作原理 结构图解释:左侧树状结构为zookeeper集群,右侧为程序服务器.所有的服务器在启动的时候,都会订阅zookeeper中master节点的删除事件,以便在主服务器挂掉的时候进行抢主操作:所有服务器同时会在servers节点下注册一个临时节点(

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

原文:http://python.jobbole.com/87238/ 参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22304455 Celery 是什么? Celery 是一个由 Python 编写的简单.灵活.可靠的用来处理大量信息的分布式系统,它同时提供操作和维护分布式系统所需的工具. Celery 专注于实时任务处理,支持任务调度. 说白了,它是一个分布式队列的管理工具,我们可以用 Celery 提供的接口快速实现并管理一个分布式的任务队列. Celery的架构 Ce

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,

Celery是什么? Celery 是一个由 Python 编写的简单.灵活.可靠的用来处理大量信息的分布式系统,它同时提供操作和维护分布式系统所需的工具. Celery 专注于实时任务处理,支持任务调度. 说白了,它是一个分布式队列的管理工具,我们可以用 Celery 提供的接口快速实现并管理一个分布式的任务队列. 1.快速入门 首先,我们要理解 Celery 本身不是任务队列,它是管理分布式任务队列的工具,或者换一种说法,它封装好了操作常见任务队列的各种操作,我们用它可以快速进行任务队列的使

Zookeeper是一个高性能,分布式的应用协调服务. 提供服务: 1.集群成员的管理(Group Membership) 2.分布式锁(Locking) 3.选主(Leader Election) 4.同步(Synchronization) 5.发布/订阅(Publisher/Subsriber) 一.数据模型 分层结构 属性结构的中的每个节点叫做Znode 每个Znode都有数据(byte[]类型),也可以有子节点 节点路径: 斜线分割(/zoo/duck):没有相对路径 通过数据结构sta

如果缓存服务在本地的ehcache中都读取不到数据. 这个时候就意味着,需要重新到源头的服务中去拉去数据,拉取到数据之后,赶紧先给nginx的请求返回,同时将数据写入ehcache和redis中 分布式重建缓存的并发冲突问题 重建缓存:数据在所有的缓存中都不存在了(LRU算法弄掉了),就需要重新查询数据写入缓存,重建缓存 分布式的重建缓存,在不同的机器上,不同的服务实例中,去做上面的事情,就会出现多个机器分布式重建去读取相同的数据,然后写入缓存中 发生分布式重建缓存的并发冲突问题图片:   1.

异步分布式队列Celery 转载地址 Celery 是什么? 官网 Celery 是一个由 Python 编写的简单.灵活.可靠的用来处理大量信息的分布式系统,它同时提供操作和维护分布式系统所需的工具,实现的通讯协议也可以使用ruby,php,javascript等调用. Celery 专注于实时任务处理,支持任务调度. 它是一个分布式队列的管理工具,我们可以用 Celery 提供的接口快速实现并管理一个分布式的任务队列. 我们要理解 Celery 本身不是任务队列,它是管理分布式任务队列的工具