首先从kafka2.8开始，raft就出现替代ZooKeeper的，但是实际上还不建议生产使用。但是要了解一下kraft和ZooKeeper的区别，慢慢以后缺少的补充 文章目录1、选举的区别(1)raft(2)ZooKeeper2、leader和follower如何同步命令(1)raft(2)ZooKeeper 1、选举的区别(1)raft角色有三种:leader、candidate、follow
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2024-05-21 09:47:19
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Zookeeper简介：ZooKeeper是一个分布式协调服务，可用于服务发现、分布式锁、分布式领导选举、配置管理等。这一切的基础，都是ZooKeeper提供了一个类似于Linux文件系统的树形结构（可认为是轻量级的内存文件系统，但只适合存少量信息，完全不适合存储大量文件或者大文件），同时提供了对于每个节点的监控与通知机制。既然是一个文件系统，就不得不提ZooKeeper是如何保证数据的一致性的。
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2024-10-12 16:19:30
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ZAP（zookeeper）： 选举: 先去比较zxid zxid谁大谁就是领导角色，zxid相等就比较myid，谁的大谁就可能是领导角色，只要满足过半的机制就可以成为领导角色，后来启动的节点不参与选举的。 如何保持数据的一致性问题: 所有写的请求统一交给领导角色实现，领导角色写完数据之后，领导角色将每一个数据同步给每一个节点。 注意: 数据之间同步采用2pc两阶段提交协议。 Raft： 角色:状
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2024-07-16 17:39:46
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CAPBASEBASE：全称：Basically Available(基本可用)，Soft state（软状态）,和 Eventually consistent（最终一致性）。Base 理论是对 CAP 中一致性和可用性权衡的结果，其来源于对大型互联网分布式实践的总结，是基于 CAP 定理逐步演化而来的。其核心思想是：既是无法做到强一致性（Strong consistency），但每个应用都可以根
为什么转载？这篇关于raft算法的文章，介绍的也很清晰明了，易于理解，直接拿过来用了一致性问题在分布式系统中,一致性问题(consensus problem)是指对于一组服务器，给定一组操作，我们需要一个协议使得最后它们的结果达成一致。由于CAP理论告诉我们对于分布式系统，如果不想牺牲一致性，我们就只能放弃可用性，所以，数据一致性模型主要有以下几种：强一致性、弱一致性和最终一致性等，在本篇章中，我
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2024-03-19 19:38:26
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以下是一个简单的示例程序，用于发送和接收消息： import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import
[TOC] 平时经常用到的服务发现的产品进行下特性的对比，首先看下结论:FeatureConsulzookeeperetcdeuerka服务健康检查服务状态，内存，硬盘等(弱)长连接，keepalive连接心跳可配支持多数据中心支持———kv存储服务支持支持支持—一致性raftpaxosraft—capcacpcpap使用接口(多语言能力)支持http和dns客户端http/grpchttp（s
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2024-07-11 05:11:39
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# 实现docker kafka zookeeper Raft的流程及代码示例
## 1. 总体流程
首先，我们需要了解整个过程的实现流程，然后逐步指导小白开发者完成每一个步骤。下面是整个过程的流程图：
```mermaid
journey
title 实现docker kafka zookeeper Raft的流程
section 开发者指导
开发者->小白:
原创
2024-07-01 05:25:02
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zookeeper 的由来： 分布式系统的很多难题，都是由于缺少协调机制造成的。在分布式协调这块做得比较好的，有 Google 的 Chubby 以及 Apache 的 Zookeeper。Google Chubby 是一个分布式锁服务，通过 Google Chubby 来解决分布式协作、Master 选举等与分布式锁服务相关的问题。 Zookeeper 也是类似，因为当时在雅虎
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2024-05-08 14:20:10
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上一篇我们简单了解了Raft算法，本篇我们来深究Raft的领导者选举机制。基本流程前面说到Raft的执行是以一个个的任期为单位的，而一个任期是以投票选举领导者为起点的。选举领导者的过程：追随者没能收到领导者的心跳包，认为领导者宕机，于是转换为竞选者并发出投票请求（请求投自己一票） --> 其他追随者收到请求，发回选票 --> 竞选者收集选票 --> 选票数量过半，竞选者转换为领
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2024-06-18 14:59:32
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rabbitmq集群，zookeeper集群1、rabbitmq集群部署1.1 全部设备都初始化1.2 全部设备下载rpm包1.3 设置hosts，然后再安装rpm包1.4 设置集群为镜像模式，集群节点互为对方节点的主节点1.5 确认集群是否同步2、Zookeeper集群部署2.1 全部设备初始化2.2 配置zookeeper-1332.3 配置zookeeper-134和zookeeper-1
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2024-09-24 07:50:46
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在学习完 paxos , zab , 协议后，我们接下来对 比较火的 分布
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2022-12-14 11:04:38
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对于Thrift服务化的改造，主要是客户端，可以从如下几个方面进行：1.服务端的服务注册，客户端自动发现，无需手工修改配置，这里我们使用zookeeper，但由于zookeeper本身提供的客户端使用较为复杂，因此采用curator-recipes工具类进行处理服务的注册与发现。2.客户端使用连接池对服务调用进行管理，提升性能，这里我们使用Apache Commons项目commons-pool，
Google的三篇论文影响了很多很多人，也影响了很多很多系统。这三篇论文一直是分布式领域传阅的经典。根据MapReduce，于是我们有了 Hadoop；根据GFS，于是我们有了HDFS；根据BigTable，于是我们有了HBase。而在这三篇论文里都提及Google的一个lock service---Chubby，哦，于是我们有了Zookeeper。随着大数据的火热，Hxx们已经变得耳熟能详，现在
分布式系统的一致性和性能常常是鱼和熊掌不可兼得。追求高的一致性，必然会带来性能的损失，而想要追求高的性能，也只能妥协于一定程度的非一致性。以下图中的数据写入为例，不同的一致性级别要求写入的节点个数是不同的， 写入节点个数越多，显然客户端需要等待的时间就会越久。一致性差异：Raft中采用的是QUORUM， 即确保至少大部分节点(n/2+1)都接收到写操作之后才会返回结果给Client， 而Redis
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2023-06-14 22:23:53
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分布式系统中，如何保证多个节点的状态一致？Raft 一致性算法与 Paxos 不同，号称简单易学，且已经广泛应用在生产中。例如 k8s 和 CoreOS 中使用的 etcd；tikv 中使用 Raft 完成分布式同步；Redis Cluster 中使用类似 Raft 的选主机制等等。今天我们来一探究竟吧。复制状态机/Replicated state machines复制状态机的想法是将服务器看成一
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2023-12-19 21:33:13
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一、什么是Zookeeper?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Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。二、Zookeeper能干什么？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：配置管理，名字服务，提供分布式同步以及集群管理等。1、配置管理在我们的应用中除了代码外，还有一些就是各种配置。 比如数据库连接等。
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2024-04-04 08:21:11
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一致性的由来数据不能存在单个节点（主机）上，否则可能出现单点故障。多个节点（主机）需要保证具有相同的数据。为了解决以上两个问题，就出现了一致性算法。一致性的分类强一致性算法，保证系统改变提交后立即改变集群的状态。主要模型有：Paxos，Raft（muti-paxos），ZAB（muti-paxos）协议。弱一致性算法，也叫最终一致性，系统不保证改变提交以后立即改变集群中的状态，但能保证最终状态是一
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2024-07-25 14:22:44
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orch:https://github.com/github/orchestrator/releasesraft基本角色：Leader，foller,Candidate详细选举过程：1 follower一段时间没有收到心跳，自动变成候选人
2 候选人向其他节点发起投票
3 只要获得了大多数节点(包含自己在内的)的选票，则成为新的 Leader
引入 在主从模型中讲到一旦Master宕机失效，需要手动将Slave角色提升为Master，否则这个子集群将不可用。 这个缺陷使得系统可用性大大降低。因此Redis专门提供了一个哨兵机制来实现自动故障检测和转移。什么是哨兵 哨兵（Sentinel）是一种特殊的Redis实例，与Redis存储实例一样，哨兵同样是基于配置的。 你可以通过以下两种方式启动哨兵：redis-sentinel /
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2023-10-08 22:50:14
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