1 ZAB介绍ZAB协议全称就是ZooKeeper Atomic Broadcast protocol，是ZooKeeper用来实现一致性的算法，分成如下4个阶段。先来解释下部分名词electionEpoch：每执行一次leader选举，electionEpoch就会自增，用来标记leader选举的轮次peerEpoch：每次leader选举完成之后，都会选举出一个新的peerEpoch
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。
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2024-07-16 10:19:49
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zookeeper# 为什么要用zookeeper
像公司当中就是将单体应用架构进行拆分，拆分成一个一个个服务，然后部署在不同服务器中，这个叫分布式架构
# 官网:https://zookeeper.apache.org/
zoopeeper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
Paxos分布式一致性算法
Paxos是一个基于消息传递的一致性算法，近几年被广泛应用于分布式计算中，Google的Chubby，Apache的Zookeeper都是基于它的理论来实现的，Paxos还被认为是到目前为止唯一的分布式一致性算法，其它的算法都是Paxos的改进或简化。Paxos只有在一个可信的计算环境中才能成立，这个环境是不会被入侵所破坏的。
Paxos描述了
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
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2024-09-12 10:05:12
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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
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2024-03-31 08:31:52
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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
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
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2024-04-03 19:54:28
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ZK的两个状态可用状态，不可用状态。ZK号称200ms即可快速选出新主的高可用性ZK的角色Leader，Follower，Observer。为了可以快速选主，主从角色要小，查询角色可以很多。ZK重点是在读取上，而不是写ZK节点ZK节点类文件系统的形式，包括持久节点，临时节点，序列节点。ZK的特征及保障ZK相关idcZxid,mZxid,pZxid分别时创建，修改，最后一次操作的事务id,前32位代
1 Zookeeper的数据同步协议Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数，3台能够满足数据可靠性同时有很高读写性能，5台在数据可靠性和读写性能方面平衡最好)，那么用户的一个写操作，首先同步到N/2 + 1台服务器上，然后返回给用户，提示用户写成功。基于Quorum Based Pr
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
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2024-08-03 17:28:56
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# MySQL主从复制的一致性验证
## 概述
MySQL的主从复制是一种常见的数据备份和读写分离方案。在主从复制的过程中，主库（Master）会将数据变更操作记录到二进制日志（Binary Log），从库（Slave）通过读取并解析主库的二进制日志来实现数据同步。为了保证主从复制的一致性，需要验证主库和从库之间的数据是否完全一致。
## 主从复制的一致性验证方法
### 1. 数据库一致性验
原创
2023-10-01 08:15:31
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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
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2024-04-18 08:28:55
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单机、单点、单实例缺点：1.单点故障 2.容量有限 3. 压力强一致性主从复制、读写分离会带来数据一致性问题1.通过强一致性来解决，即主redis 进行阻塞，直到从redis写成功。弱一致性强一致性带来阻塞问题，可能会等待很久1.通过异步方式解决强一致性问题，但是会丢失一部分数据最终数据一致性弱一致性会带来数据丢失问题1.通过类似kafka 可靠集群来保证最终数据一致性&n
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2023-09-03 11:43:29
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初识Zookeeperzookeeper为分布式应用提供了高效且可靠的分布式协调服务，提供了诸如统一命名服务、配置管理和分布式锁等分布式的基础服务。在解决分布式数据一致性方面，zk没有直接采用Paxos算法，而是采用了一种被称为ZAB(Zookeeper Atomic Broadcast)的一致性协议。zk可以保证如下分布式一致性特性：
顺序一致性：从同一个client发起的事务请求，最终会被严格
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）
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2024-05-29 00:07:01
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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
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2024-05-01 19:59:29
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首先需要明确的是，Redis是不能保证强一致性的。原因有以下两点： （1）Redis集群是异步复制，为了保证性能，客户端请求写入master后，master先回复客户端，然后才将写操作复制给slave。同步期间如果master宕机，slave升为主的期间就会丢失部分数据。 &n
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2023-05-25 16:59:05
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@Author : Spinach | GHB 文章目录0 前言1 ZK数据一致性1.1 ZK选举1.2 ZK原子广播机制(ZAB协议)1.2.1 广播模式1.2.2 恢复模式1.2.3 Paxos与Zab一致性对比1.3 ZK数据同步机制1.3.1 同步准备1.3.2 同步初始化1.3.3 数据同步场景ZK读写机制 0 前言为了高可用和数据安全起见，zk集群一般都是由几个节点构成(由n/2+1
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2024-02-20 10:14:03
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文章目录一、程序运行读取缓存流程二、redis、数据库双写一致性1、先更新数据库、在更新缓存2、先删除缓存、在更新数据库3、先更新数据库、在删除缓存4、什么是延时双删除？三、最终解决数据一致性问题1、在业务代码中消息队列2、使用消息队列+订阅 一、程序运行读取缓存流程获取缓存流程及访问数据库流程。对于先更新数据库、还是先更新缓存、后删除缓存之间的顺序存在不同，不同的顺序会出现不同的情况。这些问题
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2023-07-07 15:12:58
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