Zookeeper 是来自于google chubby。 为了解决在分布式环境下，如何从多个server中选举出master server。 那么这多个 server 就需要涉及到一致性问题，这个一致性体现的是多个 server 就 master 这个投票在分布式环境下达成一致性。简单来说就是最终听谁的。但是在网络环境中由于网络的不可靠性，会存在消息丢失和或者被篡改等问题。所以，如何在这样一个环境
zookeeper概述： zookeeper是一个开源的分布式协调服务，提供分布式数据一致性解决方案，分布式应用程序可以实现数据发布订阅、负载均衡、命名服务、集群管理分布式锁、分布式队列等功能。
zookeeper提供了分布式数据一致性解决方案，那什么是分布式数据一致性？首先我们谈谈什么叫一致性？
观察下图：
如图在上图中有用户user在DB
数据一致性保证
一致性定义：若某条消息对client可见，那么即使Leader挂了，在新Leader上数据依然可以被读到
HW-HighWaterMark: client可以从Leader读到的最大msg offset，即对外可见的最大offset， HW=max(replica.offset)
对于Leader新收到的msg，client不能立刻消费，Leader会等待该消息被所有ISR中
# Java注册中心是最终一致性还是强一致性
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## 1. 理论基础
在分布式系统中，注册中心是一种关键的组件，用于管理服务的注册和发现。Java注册中心通常采用最终一致性来保证多个服务节点之间的一致性。
最终一致性是指在分布式系统中，经过一段时间的同步后，最终会达到一致的状态。与之相对的是强一致性，强一致性要求所有节点在同一时间达到一致状态。
在实际应用中，由于网络延迟、节点故障
1. 简介Zookeeper是一个高可用的分布式数据管理和协调框架，并且能够很好的保证分布式环境中数据的一致性。在越来越多的分布式系统（Hadoop、HBase、Kafka）中，Zookeeper都作为核心组件使用。典型应用场景数据发布/订阅负载均衡命名服务分布式协调/通知集群管理Master选举分布式锁分布式队列2. 数据发布/订阅数据发布/订阅系统，即配置中心。需要发布者将数据发布到Zooke
分布式环境中大多数服务是允许部分失败，也允许数据不一致，但有些最基础的服务是需要高可靠性，高一致性的，这些服务是其他分布式服务运转的基础，比如naming service、分布式lock等，这些分布式的基础服务有以下要求：高可用性高一致性高性能对于这种有些挑战CAP原则 的服务该如何设计，是一个挑战，也是一个不错的研究课题，Apache的ZooKeeper也许给了我们一个不错的答案。ZooKeep
一、zookeeper简介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。简单地说，zookeeper维护了一个类似于文件系统的树状结构，结构上的节点znode可以自由地增删，当节点发生变动时，zookeeper会通知客户端。为了解释zook
zookeeper简介Apache zookeeper是一个高性能的分布式协调中间件。设计思想只要源于google chubby，是chubby的一个开源实现，google chubby是一个用来解决分布式一致性的组件，同时也是一个粗粒度的分布式锁服务组件，但是由于google chubby不开源，所以雅虎组织开发了zookeeper用来解决分布式一致性问题。什么是分布式一致性？简单来说，就是在一
1. 不得不说的CAP原理要介绍分布式中的一致性，肯定会关联出CAP原理，那什么是CAP呢？一致性（C）：分布式系统更新操作之后，所有的节点数据一致。可用性（A）：每一个非故障的节点必须对每一个请求作出响应。分区容错性（P）：分区容错性。以实际效果而言，分区相当于对通信的时限要求。系统如果不能在时限内达成数据一致性，就意味着发生了分区的情况，必须就当前操作在C和A之间做出选择，也就是说无论任何消息
在世界范围构建可靠的分布式系统往往要求在一致性和可用性之间进行权衡。上个月，亚马逊公司的CTO Werner Vogels发表了一篇文章，描述在大型分布式系统中容忍最终数据一致性的方法。正如InfoQ之前的一篇文...
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2013-04-30 13:34:00
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Redis的高可靠性包含两方面： 1 数据尽量少丢失：使用AOF或者RDB保障 2 服务尽量少中断: 增加副本冗余 Redis提供了主从模式来保障服务尽量少中断 多个副本之间需要数据的一致性，Redis的主从采用读写分离的模式 读操作：主库，从库都可以接收 写操作：首先到主库执行，然后主库将数据操作同步给从库 在serverCron中，每隔1秒会执行replicationCron 这是主从复制的核
CAP原理与最终一致性 强一致性 弱一致性介绍CAP原理中，有三个要素...
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2019-11-07 09:39:00
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CAP原理与最终一致性 强一致性 弱一致性介绍内容转载自：://.blogjava.net/hello-yun/archive/2012/04/27/376744.html CAP原理中，有三个要素...
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2019-11-07 09:39:00
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zookeeper概述： zookeeper是一个开源的分布式协调服务，提供分布式数据一致性解决方案，分布式应用程序可以实现数据发布订阅、负载均衡、命名服务、集群管理分布式锁、分布式队列等功能。 数据一致性分为强一致性和最终一致性，强一致性指的如果数据不一致，就不对外提供数据服务，保证用户读取的数据始终是一致的。数据强一致性只需要通过锁机制即可解决，只有当同步完成以后才对外提供服务。而最终一致
Kafka的也存在Leader和Follow节点，这样就会有一致性问题。 文章目录一、kafka是什么？二、kafka生产者和消费者如何保证消息不丢失和重复1.kafka的ack机制2.kafka的三种消费策略3.什么是ISR总结 一、kafka是什么？Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以
一致性保证:
ZooKeeeper 是一个高性能的,可扩展的服务。不管是读和写操作是被设计成快速,虽然读比写快。
这样做的原因是在读的情况下,Zookeeper 可以提供旧的数据,
反过来又是由于Zookeeper的一致性保证；
顺序一致性；
从客户端更新会按他们发送的顺序应用
原子性；
更新成功还是失败 不会有部分的结果
单系统镜像
一个客户端可以看到相同的试图
1. 一致性（Consistency）一致性（Consistency）是指多副本（Replications）问题中的数据一致性。可以分为强一致性、顺序一致性与弱一致性。1.1 强一致性（Strict Consistency）也称为：**原子一致性（Atomic Consistency）**线性一致性（Linearizable Consistency）强一致性有两个要求：任何一次读都能读到某个数据的
强一致性2PC（prepare + commit） 解决不同数据库的事务一致性问题。由协调者和参与者两个角色完成。 第一阶段：先执行DML语句，锁定资源，但是不提交。 第二阶段：根据第一阶段的返回结果，决定是commit还是rollback。 缺点：1、同步阻塞的性能问题，锁定资源后要等待所有节点返回，不适合高并发场景。 2、单点故障问题，二阶段时，如果协调者挂掉，存在悬而不决的问题，虽然协调者会
------------------------------------------------------------------------------------------------------慢慢来，一切都来得及CAP 原理
网络分区发生时，一致性和可用性两难全 C - Consistent ，一致性 A - Availability
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2023-10-26 13:29:01
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首先什么是一致性？一致性就是分布式系统中相互独立多个节点就某个值达成一致。 具体可分为强一致性和弱一致性。强一致性：在任意时刻，所有节点中的数据是一样的。同一时间点，你在节点A中获取到key1的值与在节点B中获取到key1的值应该都是一样的。弱一致性：不保证任意时刻所有节点数据一样，有很多不同实现。最广泛实现的是最终一致性。所谓最终一致性，就是不保证在任意时刻任意节点上的同一份数据都是相
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2023-08-25 19:14:36
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