下面内容主要摘抄于<<Hadoop实战>>,红色高亮部分是本人添加的白话注释. Zookeeper 是一种高性能、可扩展的服务。 Zookeeper 的读写速度非常快，并且读的速度要比写的速度更快。另外，在进行读操作的时候， ZooKeeper 依然能够为旧的数据提供服务。这些都是由于 ZooKeepe 所提供的一致性保证，它具有如下特点：【Zooke
Zookeeper- Server工作状态•LOOKING•LEADING•FOLLOWINGZookeeper- Paxos算法 分布式一致性算法（Consensus Algorithm）是一个分布式计算领域的基础性问题，其最基本的功能是为了在多个进程之间对某个（某些）值达成一致（强一致）；进而解决分布式系统的可用性问题（高可用）。Paxos
目录一、Zab协议的定义和作用？一种支持崩溃恢复的原子广播协议，保证分布式事务的最终一致性二、Zab协议实现单一主进程处理事务请求与原子广播协议 + 保证一个全局的变更序列被顺序引用 + 当主进程出现异常的时候，整个zk集群依旧能正常工作三、Zab协议实现的leader三阶段：发现、同步、广播四、Zab协议核心：定义了事务请求的处理方式五、Zab协议内容：原子广播+崩溃恢复1）
@T- CZookeeper集群一致性原理(强一致性)强一致性,弱一致性,最终一致性概念强一致性概念步骤1修改了userName为beid- uxing,步骤2读到的结果也一定是为beid- uxing实现方式mysql主从复制非常迅速,同步锁机制,必须等待mysql1数据同步到mysql2的时候,这个时候才可以读取注意:在分布式领域中是很难保证强一致性弱一致性概念允许数据库之间同步存在短暂延迟,
1.什么是zookeeper？zookeeper是一个开源的分布式协调服务，由雅虎创建的，基于google chubby.是一个分布式数据一致性的解决方案2.特性顺序一致性：在一个客户端发起的事务请求（写请求），会严格按照请求顺序在zk中执行。 原子性：所有的事务请求在集群中的所有节点的处理结果是一致的，要么都成功，要么都失败。 可靠性：一旦服务器成功的处理了某个事务请求，并且对客户端做了响应，那
Zookeeper 是一种高性能、可扩展的服务。 Zookeeper 的读写速度非常快，并且读的速度要比写的速度更快。另外，在进行读操作的时候， ZooKeeper 依然能够为旧的数据提供服务。这些都是由于 ZooKeepe 所提供的一致性保证，它具有如下特点：【Zookeeper提供的一致性是弱一致性,首先数据的复制有如下规则:zookeeper确保对znode树的每一个修改都会被复
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
一、概述 ZAB全称Zookeeper Atomic Broadcast（Zookeeper原子消息广播协议），是Zookeeper数据一致性的核心算法。Zookeeper通过该协议实现了一种主备模式的系统架构来保持集群中各副本之间数据的一致性。二、协议介绍  
初识简介Zookeeper是一个分布式协调服务的开源框架，它是由Google的Chubby开源实现。Zookeeper主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题和单点故障问题，例如如何避免同时操作同一数据造成脏读的一致性问题等。特性Zookeeper具有全局数据一致性、可靠性、顺序性、原子性以及实时性，可以说Zookeeper的其他特性都是为满足Zookeeper全局数据一致性这一特性全局一致性
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
zookeeper（简称zk），顾名思义，为动物园管理员的意思，动物对应服务节点，zk是这些节点的管理者。在分布式场景中，zk的应用非常广泛，如：数据发布/订阅、命名服务、配置中心、分布式锁、集群管理、选主与服务发现等等。这不仅得益于zk类文件系统的数据模型和基于Watcher机制的分布式事件通知，也得益于zk特殊的高容错数据一致性协议。 这里
Zookeeper原理剖析1. 理论分析一个分布式架构的目标，就是保证集群内数据的一致性，那么zookeeper保证了什么样的数据一致性？又是怎么保证的呢？1.1 数据一致性数据一致性一般包含三种：强一致性、弱一致性和最终一致性强一致性所谓强一致性，就是集群内每一个节点读取时都要保证是最新的数据，所以要实现强一致性就会使得每一次写操作执行后集群都会被阻塞来进行同步，效率较低。弱一致性在弱一致性下，
我们知道可以通过ZooKeeper对分布式系统进行Master选举，来解决分布式系统的单点故障，如图所示。
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2021-07-06 17:11:33
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zk是什么样的一致性呢？强一致还是最终一致性。官方的答案是顺序一致性。顺序一致属于最终一致，但是要不普通的最终一致性要好。是因为Leader一定会保证所有的Proposal同步到follower上都是按照顺序来的，保证了数据顺序不会错乱。强一致性：只要写入一条数据，无论从那台机器上都可以读到这条数据。这样会导致，你写一条数据，Leader会和全部的Follower都同步完成数据才能让写操作成功返回
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2023-07-18 14:16:40
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一、ZooKeeper 的实现1.1 ZooKeeper处理单点故障我们知道可以通过ZooKeeper对分
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2023-06-01 16:10:02
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ZAB（Zookeeper Atomic Broadcast） 协议是为分布式协调服务 ZooKeeper 专门设计的一种支持崩溃恢复的原子广播协议。在 ZooKeeper 中，主要依赖 ZAB 协议来实现分布式数据一致性，基于该协议，ZooKeeper 实现了一种主备模式的系统架构来保持集群中各个副本之间的数据一致性。ZAB协议包括两种基本模式，分别是：崩溃恢复和消息广播。崩溃恢复：当整个集群在
一致性协议为了解决分布式系统中存在的一致性问题，提出了一些经典的一致性协议和算法。其中著名的有：二阶段提交协议、三阶段提交协议和 Paxos 算法。 2PC 与 3PC2PC2pc（Two-Phase Commit），即二阶段提交，是为了分布式系统架构下所有节点在进行事物处理过程中能够保持原子性和一致性而设计的一种算法。二阶段提交协议也被认为是一种一致性协议，用来保证分布式系统数据的一致
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
前言 在分布式场景中，ZooKeeper 的应用非常广泛，比如数据发布和订阅、命名服务、配置中心、注册中心、分布式锁等。文件系统的数据模型和基于 Watcher 机制的分布式事件通知，这些特性都依赖 ZooKeeper 的高容错数据一致性协议。 &
Paxos算法基础1.简介1.1一致性1.2Paxos算法1.2.1算法简介1.2.2算法描述1.2.2.1三种角色1.2.2.2Paxos 算法的一致性 1.简介zookeeper原由雅虎研究院开发，后捐赠予apache基金会。zk是一个开源的分布式 应用程序协调服务器，它为分布式的系统提供了一致性的服务。如何保证一致性？其一致性是基于 Paxos 算法的 ZAB协议完成的。zk可以做什么？主
