一、部署环境 1.基础环境：软件版本作用LinuxCentos7.1，8gJdk1.8.0_151canal1.1.1canal server端，与mysql和zookeeper交互Zookeeper3.4.5作为canal server端和client的一个代理者，canal1.1.1中依赖的zookeeper的版本为3.4.52.机器环境：canal client服务器2台,canal ser
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2023-08-17 09:31:45
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# MySQL高可用与Zookeeper集成
在现代业务中，数据库的高可用性至关重要。MySQL是广泛使用的数据库管理系统，而Zookeeper则是一种流行的分布式协调服务。将两者结合，可以实现更加可靠的数据库架构。本文将探讨如何使用Zookeeper提高MySQL的高可用性，并提供示例代码。
## 什么是Zookeeper？
Zookeeper是一个开源的分布式协调服务，主要用于管理大规模
一、使用zookeeper管理远程Mycat配置文件环境准备：虚拟机192.168.152.130：zookeeper，搭建dubbo+zookeeper+dubboadmin分布式服务框架(windows平台下)虚拟机192.168.152.128：安装好Mycat，具体参考前面文章Mysql系列五：数据库分库分表中间件mycat的安装和mycat配置详解本机：搭建好zookeeper的客户端工
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2024-01-21 00:27:17
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一、准备两台Haproxy服务器 图解说明： (1) HAProxy 实现了 Mycat 多节点的集群高可用和负载均衡， 而 HAProxy 自身的高可用则可以通过Keepalived 来实现。 因此， HAProxy 主机上要同时安装 HAProxy 和 Keepalived， Keepalived 负责为该服务器抢占 vip（虚拟 ip，图中的 192.168.9.190），抢占到
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2024-06-25 11:24:30
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# Zookeeper 实现 MySQL 高可用
在现代的互联网应用中，数据库的高可用性是一个非常重要的需求。MySQL 是一种广泛使用的开源关系型数据库管理系统，但是它本身并不提供高可用性解决方案。幸运的是，我们可以通过 Zookeeper 来实现 MySQL 的高可用性。
## 什么是 Zookeeper？
Zookeeper 是一个开源的分布式协调服务，它提供了一系列的分布式协调功能，
原创
2024-07-18 13:49:36
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在构建高可用的数据库服务时，选择合适的中间件至关重要。本文将详细讨论如何使用 Zookeeper 实现 MySQL 的高可用性，并展现相关的技术原理、架构解析以及源代码分析，展示各个部分如何综合协作，以实现一个高效且可恢复的数据库环境。
### 背景描述
在现代互联网架构中，数据库服务的可用性是决定系统稳定性与业务连续性的重要因素。MySQL 作为一个广泛使用的关系型数据库，由于在单点故障时容
zookeeper生产环境实用性集群部署
推荐
原创
2022-08-23 22:34:50
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一：分布式开发难度
“部分失败”-->信息在网络的两个节点之间传送出现故障，发送者无法知道接受者是否收到了这个信息。 Zookeeper可以解决上述问题，zookeeper不是让分布式系统避免“部分失败”问题，而是让分布式系统在碰到“部分失败”问题的时候，可以正确的处理解决此类问题，让分布式系统能够正常运行。二：zooke
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2024-02-26 12:03:44
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Zookeeper是一个高可用性，高性能的协调服务Zookeeper解决哪些问题在分布式应用中，经常会出现部分失败的情况，即当节点间传递消息的时候由于网络或者接收者进程死掉等原因，发送者无法知道接收者是否收到消息。由于部分失败是分布式系统固有的特征因此zookeeper并不能避免部分失败，但是它可以帮你在部分失败的时候进行正确处理为了解决这个问题Zookeeper具有以下特征：1：zookeepe
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2024-04-25 17:04:41
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致性协议点的调度，基于这个思想衍生了多种一致性协议:一、2PC 二阶段提交 顾名思义，二阶段提交叫事务的提交过程分为两个阶段：阶段一 提交事务请求1、协调者向所有的参与者节点发送事务内容，询问是否可以执行事务操作，并等待其他参与者节点的反馈2 、各参与者节点执行事务操作3、各参与者节点反馈给协调者，事务是否可以执行阶段二 事务提交 根据一阶段各个参与者节点反馈的ack,如果所有参与
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2023-11-13 10:28:35
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作为一个分布式架构中的协调组件，zookeeper起着举足轻重的作用。并且在多个分布式架构中，总是能够看到zookeeper的身影，例如dubbo+zookeeper通过rpc远程调用实现微服务架构，再比如kafka通过zookeeper作为元数据管理和协调。 那么下面我们就一起来探索一下如何搭建一个高可用的zookeeper集群以及zookeeper实现高可用的原理又是什么？什么是zookeep
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2023-11-09 10:05:24
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基于Zookeeper搭建Kafka高可用集群一、Zookeeper集群搭建为保证集群高可用，Zookeeper 集群的节点数最好是奇数，最少有三个节点，所以这里搭建一个三个节点的集群。1.1 下载 & 解压下载对应版本 Zookeeper，这里我下载的版本 3.4.14。官方下载地址：https://archive.apache.org/dist/zookeeper/# 下载
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2024-03-19 01:47:22
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ooKeeper实验版本：3.4.6ZooKeeper下载地址：http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/zookeeper/ zookeeper是一个高可用性，高性能的协调服务。解决哪些问题在分布式应用中，经常会出现部分失败的情况，即当节点间传递消息的时候由于网络或者接收者进程死掉等原因，发送者无法知道接收者是否收到消息。由于部分失败是分布式系统固有的特
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2024-04-17 14:41:01
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1. Master选举在分布式系统中，Master往往用来协调集群中其他系统单元，具有对分布式系统状态变更的决定权，如在读写分离的应用场景中，客户端的写请求往往是由Master来处理，或者其常常处理一些复杂的逻辑并将处理结果同步给其他系统单元。利用Zookeeper的强一致性，能够很好地保证在分布式高并发情况下节点的创建一定能够保证全局唯一性，即Zookeeper将会保证客户端无法重复创建一个已经
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2024-04-10 12:18:41
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一、zookeeper为什么要奇数个集群中的zookeeper需要超过半数，整个集群对外才可用。这里所谓的整个集群对外才可用，是指整个集群还能选出一个Leader来，zookeeper默认采用quorums来支持Leader的选举。其实quorums机制有两个作用：1、可以保证集群中选举出leader，且是唯一的一个，不会出现脑裂(split-brain)。 2、当客户端更新数据时，当大多数节点更
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2024-03-26 13:58:32
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Zookeeper原理及部署Zookeeper介绍：ZooKeeper是一个开源分布式协调服务、分布式数据一致性解决方案。可基于ZooKeeper实现命名服务、集群管理、Master选举、分布式锁等功能。高可用：为了保证ZooKeeper的可用性，在生产环境中我们使用ZooKeeper集群模式对外提供服务，并且集群规模至少由3个ZooKeeper节点组成。集群至少由3个节点组成，ZooKeeper
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2024-01-18 21:53:16
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本文作者：HelloGitHub-老荀一、起因良好的开端，是成功的一半。我是作者老荀，一个普通的程序员，没有 985 和 211 的背景，也从没在大厂工作过。仅仅是喜欢研究技术，一直想做一个讲解技术的完整系列。然后我加入了 HelloGitHub 开源组织，在大家的鼓励和帮助下，我开启了讲解系列。经过和蛋蛋讨论，最终确定了这次系列的主题是顶级开源项目 ZooKeeper 以下简称 ZK。ZooKe
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2023-08-03 22:03:11
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文章目录一、前言二、分布式锁2.1 为何需要分布式锁2.2 分布式锁五个特点三、Mysql分布式锁3.1 MySQL加锁与解锁3.2 锁超时问题3.3 Mysql分布式锁小结3.4 基于MySQL版本号实现的乐观锁四、ZooKeeper分布式锁4.1 ZK加锁与解锁4.2 特殊的读写锁4.3 锁超时问题4.4 ZK分布式锁小结五、Redis分布式锁5.1 Redis分布式锁简单实现5.1.1 R
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2024-10-10 11:13:37
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目录一、概述二、节点类型三、节点特性四、总结一、概述zookeeper的数据节点可以视为树状结构（或者目录），树中的各节点被称为znode（即zookeeper node），一个znode可以有多个子节点，可以说 zookeeper 中的所有存储的数据是由 znode 组成的，并以 key/value 形式存储数据。整体结构类似于 linux 文件系统的模式以树形结构存储，其中根路径以
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2023-08-30 23:02:42
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大致来说，zookeeper 的使用场景如下，我就举几个简单的，大家能说几个就好了：分布式协调分布式锁元数据/配置信息管理HA高可用性分布式协调这个其实是 zookeeper 很经典的一个用法，简单来说，就好比，你 A 系统发送个请求到 mq，然后 B 系统消息消费之后处理了。那 A 系统如何知道 B 系统的处理结果？用 zookeeper 就可以实现分布式系统之间的协调工作。A 系统发送请求之后
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2024-02-21 15:26:25
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