表类型(存储引擎)的选择和大多数数据库不同,MySQL 中有一个存储引擎的概念,针对不同的存储需求可以选择最优的存储引擎。本章将详细介绍存储引擎的概念、分类以及实际应用中的选择原则。MySQL 存储引擎概述 插件式存储引擎是 MySQL 数据库最重要的特性之一,用户可以根据应用的需要选择如何存储和索引数据、是否使用事务等。MySQL 默认支持多种存储引擎,以适用于不同领域的数据库应用需要,用户可以            
                
         
            
            
            
            FastLeaderElectionZooKeeper 中一共有三个实现了Election接口的选举类,分别是 LeaderElection , AuthFastLeaderElection 和 FastLeaderElection。 前两个类已经在3.4.0版本之后被废弃掉,因此在本节中,我只会介绍LeaderElection 的选主算法。接下来我会以一个5台节点的集群为例,介绍 ZooKeep            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-06-07 07:51:03
                            
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            在多线程的web应用程序中,有时候同一时刻只允许一台服务器做某些操作,比如电商网站的库存加减,下单操作等,实现这样的业务,方法很多,一种是利用redis的setnx+expire实现(或者现在更成熟的redisson),一种是利用zk选主,让主服务器做这件事,其他服务器不操作(适合中小型应用,性能受限于单台机器,但中小企业足以应付),客户端调用方把所有需要主节点处理的请求全部转发到主节点上来。下面            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-04-03 16:18:28
                            
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            zookeeper,一个致力于分布式应用程序协调服务的框架。  使用场景包括:  1、配置中心  2、命名服务(RPC的使用场景,Eureka也是个不错的选择)  3、通知协调(基于zk的发布订阅功能)  4、心跳检测  5、Master选举(抢占式,类似redis的setnx,只能创建一个,创建成功的抢占成功)  6、锁  上面很多场景都是基于zk的watcher监听机制,当监听的节点发生变更会            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            我们在前面介绍了 ZooKeeper 集群中的三个服务器角色:Leader、Follower 和 Observer。其中,Leader 选举是 ZooKeeper 中最重要的技术之一,也是保证分布式数据一致性的关键所在。本期内容将重点讲解 Leader 是如何被选举的。1. Leader 的选举机制Zookeeper 在配置文件中并没有指定 Master 和 Slave。但是,Zookeeper            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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               每个 sever 首先给自己投票,然后用自己的选票和其他 sever 选票对比,权重大的胜出,使用权重较大的更新自身选票箱。具体选举过程如下:  1.  
 每个 
  Server  
 启动以后都询问其它的 
  Server  
 它要投票给谁。对于其他 
  server  
 的询问, 
  server  
 每次根据自己的状态都回复自己推荐的 
  lead            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            zab协议Zookeeper的核心是原子广播,这个机制保证了各个Server之间的同步。实现这个机制的协议叫做Zab协议。Zab协议有两种模式,它们分别是恢复模式(选主)和广播模式(同步)。选主和同步的联系当服务启动或者在领导者崩溃后,Zab就进入了恢复模式,当领导者被选举出来,且大多数Server完成了和leader的状态同步以后,恢复模式就结束了。  因此,选主得到的leader保证了            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                生产环境中一般都要实现高可用,保证集群中其中一个节点down掉之后,集群还能正常运行,并且有些业务只能在主节点上运行,其他节点只是处于备用状态。    项目中的高可用是基于Zookeeper实现,采用的是主从方式,一台节点作为Master,另外几台节点作为Slave。实际使用ZK开发的话,一般会使用Curator框架,它是由Netflix公            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本文讲述基于zookeeper选主与故障切换的方法。我们的例子使用的是python。使用的库是kazoo,安装方式pip install kazoo应用场景:多个实例部署,但不是“去中心化”的部署方式;有且只有一个节点作为master,履行master的职责,在例子中是注册调度器;其他实例作为slave,不提供调度功能,但是在master节点挂掉之后,可以重新进行选主调度。 1、注册调度            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在分布式系统设计中,选主是一个常见的场景。选主是一个这样的过程,通过选主,主节点被选择出来控制其他节点或者是分配任务。选主算法要满足的几个特征:1)各个节点均衡的获得成为主节点的权利,一旦主节点被选出,其他的节点可以感知到谁是主节点,被服从分配。2)主节点是唯一存在的3)一旦主节点失效,宕机或者断开连接,其他的节点能够感知,并且重新进行选主算法。 zookeeper实现了安全可靠的选主机            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、说明在Redis中, 用户可以通过执行SLAVEOF命令或者设置slaveof选项, 让一个服务器去复制( replicate) 另一个服务器, 我们称呼被复制的服务器为主服务器( master) , 而对主服务器进行复制的服务器则被称为从服务器( slave)。数据的复制是单向的,只能由主节点到从节点。默认情况下,每台Redis服务器都是主节点;且一个主节点可以有多个从节点(或没有从节点),            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. 介绍在企业中,数据库高可用一直是企业的重中之重,中小企业很多都是使用mysql主从方案,一主多从,读写分离等,但是单主存在单点故障,从库切换成主库需要作改动。因此,如果是双主或者多主,就会增加mysql入口,增加高可用。不过多主需要考虑自增长ID问题,这个需要特别设置配置文件,比如双主,可以使用奇偶,总之,主之间设置自增长ID相互不冲突就能完美解决自增长ID冲突问题。2. MySQL主主My            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # MySQL实现Zookeeper选主
## 简介
在分布式系统中,Zookeeper是一种常用的协调服务,它提供了可靠的分布式协调功能。而MySQL是一种常用的关系型数据库,可以通过一些技巧来利用MySQL实现Zookeeper的选主功能。本文将教会你如何实现"MySQL实现Zookeeper选主"的功能。
## 流程图
```mermaid
journey
    title 实现M            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            MGR 的新主选举算法,在节点版本一致的情况下,其实也挺简单的。首先比较权重,权重越高,选为新主的优先级越高。如果权重一致,则会进一步比较节点的 server_uuid。server_uuid 越小,选为新主的优先级越高。所以,在节点版本一致的情况下,会选择权重最高,server_uuid 最小的节点作为新的主节点。节点的权重由 group_replication_member_weight 决定            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本文为《Raft实战》系列第2篇,讲述什么是选主,Raft为什么需要选主,以及Raft如何进行选主。什么是选主?选主(Leader election)就是在分布式系统内抉择出一个主节点来负责一些特定的工作。在执行了选主过程后,集群中每个节点都会识别出一个特定的、唯一的节点作为leader。我们开发的系统如果遇到选主的需求,通常会直接基于zookeeper或etcd来做,把这部分的复杂性收敛到第三方            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            实例化node后调用各个模块的 start方法,discovery模块调用startInitialJoin()->startNewThreadIfNotRunning()->innerJoinCluster()     /**
     * the main function of a join thread. This function is             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            初识MongoDBMongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。为什么选择MongoDB网上搜索的结果说mongodb插入效率比mysql高云云的。。不过主要应该是因为json的缘故,为什么json呢,因为围            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             Master选举可以说是ZooKeeper最典型的应用场景了。比如HDFS中Active NameNode的选举、YARN中Active ResourceManager的选举和HBase中Active HMaster的选举等。  针对Master选举的需求,通常情况下,我们可以选择常见的关系型数据库中的主键特性来实现:希望成为Master的机器都向数据库中插入一条相同主键ID的记录,数据库会帮我            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            FastLeader选主算法:       看网上关于 zookeeper选主节点fast算法的描述,虽然有几篇写的非常不错,但是总感觉描述的差一些,因此打算写一个我认为的较为详细的版本让大家提点意见。当然如果有Paxos基础那自然看起来非常很简单。        具体            
                
         
            
            
            
            1、ZooKeeper下Server工作状态 每个Server在工作中有三种状态a、LOOKING:当前Server不知道leader是谁,正在搜寻。
b、LEADING:当前Server即为选举出来的leader。
c、FOLLOWING:leader已经选举出来,当前Server与之同步。2、ZooKeeper选主流程(basic paxos) 当leader崩溃或者leader失去大多数的f            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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