引言之前就了解过kafka，看的似懂非懂，最近项目组中引入了kafka，刚好接着这个机会再次学习下。 Kafka在很多公司被用作分布式高性能消息队列，kafka之前我只用过redis的list来做简单的队列处理，也还算好用，可能数据量比较小，也是单机运行，未出现过问题，用作轻量级消息队列还是比较好用的。而redis的作者antirez，设计redis的初衷并不是用来做消息队列，但用它做消息队列的人
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2024-07-22 10:10:34
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zookeeper学习一zookeeper集群概念zookeeper分布式协调服务zookeeper结构zookeeper安装和集群配置zookeeper使用ZK目录结构可以应用于哪些功能 zookeeper集群概念首先redis是一个单实例的，底层使用的是多路复用，并且使用内存来存入数据（快），因redis有单点问题，衍生出复制集群，并从而衍生出高可用（靠sentinel，主机挂了以后选择相应
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2024-09-09 18:25:13
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1 redis只保证最终一致性,副本间的数据复制是异步进行(set是写,get是读,redis集群一般是读写分离架构,存在主从同步延迟情况),主从切换之后可能有部分数据没有复制过去的可能会丢失锁的情况,所以强一致性的业务不推荐使用redis,推荐使用zk.
2 redis集群个方法的响应时间比较低,但是随着并发量和业务数据的提升会影响其响应时间,zookeeper集群,锁原理是使用zk的临时顺
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2023-07-04 16:12:10
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redis分布式锁优缺点缺点：获取锁的方式简单粗暴，获取不到锁直接不断尝试获取锁，比较消耗性能；redis的设计定位决定了它的数据并不是强一致性的，在某些极端情况下，可能会出现问题。锁的模型不够健壮；使用redlock算法来实现，在某些复杂场景下，也无法保证其实现100%没有问题，关于redlock的讨论可以看 How to do distributed locking；redis分布式锁，其实需
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2023-06-14 17:39:58
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ZooKeeper 特点/设计目的ZooKeeper 作为一个集群提供数据一致的协调服务，自然，最好的方式就是在整个集群中的 各服务节点进行数据的复制和同步。数据复制的好处1、容错：一个节点出错，不至于让整个集群无法提供服务2、扩展性：通过增加服务器节点能提高 ZooKeeper 系统的负载能力，把负载分布到多个节点上3、高性能：客户端可访问本地 ZooKeeper 节点或者访问就近的节点，依次提
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2024-03-07 13:10:04
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zookeeper是著名hadoop的子项目,是一个开源的分布式的协调服务,这个是zk的大致样子zk可以数据发布订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、分布式锁、分布式队列等功能zk具有一下优点:顺序一致性:
从同一个客户端发起的事务请求，最终将会严格按照其发起顺序被应用到zookeeper中原子性:
所有事物请求的处理结果在整个集群中所有机器上的应用情况是一致的，即，要
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2024-04-16 14:04:05
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# Zookeeper与Redis的性能比较
在开展项目开发时，选择合适的分布式存储和协调工具至关重要。Zookeeper与Redis都是流行的选择，但是它们在性能和使用场景上有所不同。本文将指导新手开发者如何比较这两者的性能，帮助理解它们各自的优劣势。
## 整体流程图
以下表格展示了进行Zookeeper与Redis性能比较的主要步骤：
| 步骤 | 描述
hadoop-2.6.5+zookeeper3.4.6实现主备模型且 自动管理nameNode failover时替换的面向计算的dfs注：我的四台虚拟机中的/etc/hosts文件中填写了这四台机器各自ip与主机名的对应 这个模型需要001对002、003、004，002对001进行ssh免密钥操作 模型： node001 node002 node003 node004 namenode *(主
1.zookeeper不是为高可用性设计的o 由于要跨机房容灾，很多系统实际上是需要跨机房部署的。出于性价比的考虑我们通常会让多个机房同时工作，而不会搭建N倍的冗余。也就是说单个机房肯定撑不住全流量（你能设想谷歌在全球只剩下一个机房在干活吗）。由于zookeeper集群只能有一个master，因此一旦机房之间连接出现故障，zookeeper master就只能照顾一个机房，其他机房运
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2024-05-25 12:47:30
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Zookeeper概述Zookeeper是源代码开放的分布式协调服务，是一个高性能的分布式数据一致性的解决方案，它将那些复杂的，容易出错的分布式一致性服务封装起来。用户可以通过调用Zookeeper提供的接口来解决一些分布式应用中的实际问题。 ZooKeeper是一个开放源码的分布式协调服务，它是集群的管理者，监视着集群中各个节点的状态根据节点提交的反馈进行下一步合理操作。最终，将简单易用的接口和
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2024-08-19 10:37:38
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ZooKeeper面试题ZooKeeper文件系统Zookeeper提供一个多层级的节点命名空间（节点称为znode）。 与文件系统不同的是，这些节点都可以设置关联的数据，而文件系统中只有文件节点可以存放数据而目录节点不行。 Zookeeper为了保证高吞吐和低延迟，在内存中维护了这个树状的目录结构，这种特性使得Zookeeper不能用于存放大量的数据，每个节点的存放数据上限为1M。四种类型的zn
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2024-06-07 13:57:08
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Zookeeper高可用、高性能且一致的开源协调服务，它提供了一项基本服务：统一命名服务、布式协调、存储数据、监听与通知等功能分布式服务注册与订阅 在分布式环境中，为了保证高可用性，通常同一个应用或同一个服务的提供方都会部署多份，达到对等服务。而消费者就须要在这些对等的服务器中选择一个来执行相关的业务逻辑，比较典型的服务注册与订阅，消费端&生成端（负载均衡类似方案）总结：系统之间存在某种订
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2024-04-27 17:58:16
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官方文档地址Zookeeper介绍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。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。Zookeeper具有高性能，高可用性，严格排序的访问的特性。Zookeeper的高性能意味着它可以在大型的分布式系
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2024-04-16 12:12:15
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文章已经介绍过了，因此本文不赘述。 本次小编对单机部署的Zookeeper的读、写进行了一次简单
性能测试。 性能测试脚本由
java完成，具体请看代码清单：
package com.kiven.test;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.C
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2024-04-01 15:43:03
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浅谈Zookeeper、Eureka、Nacos概念及区别一、概念ZooKeeper是一个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。目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。 ZooKeeper包含一个简单的原语集，提供Java和C的接口。Eureka 是Spring Clou
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2024-02-19 07:06:33
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作为分布式系统的一个长久话题，协调中心的性能是一个很有意思的突破口。作为java的分布式协调中心，常见的有zookeeper，redis ，memcache等全局性功能的组件，也有MySQL，mongoDB之类的数据库形持久存储。两者之间的区别是显而易见的，全局功能组件更注重功能性，比如数据的全局一致性，方便调度等等。但是因为采用了类似树状的节点结构，每一个节点可以存储的数据量就有了上限，一般为1
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2024-04-13 00:18:59
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方案实现基于Redis实现分布式锁可以使用Redisson综合中间件框架, 基于Zookeeper实现分布式锁可以使用Curator框架两种方案的优缺点比较对于 Redis 的分布式锁而言，它有以下缺点：它获取锁的方式简单粗暴，获取不到锁直接不断尝试获取锁，比较消耗性能。另外来说的话，Redis 的设计定位决定了它的数据并不是强一致性的，在某些极端情况下，可能会出现问题。锁的模型不够健壮。即便使用
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2023-08-21 12:26:22
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一、简述Redis和Zookeeper分别是如何设计分布式锁的？Redis：客户端向Redis发送一个请求，请求获取锁Redis服务器尝试向Redis中写入一个key-value，（通过setnx()方法，key表示锁名称，value表示随机生成的唯一的标识符），若返回1则写入成功表明该客户端获取到了锁客户端获取锁之后需要在给锁设置一个过期时间（通过pexpire()方法，该方法可同时设置key值
zookeeper redis 分布式锁性能 差距
在使用分布式锁的过程中，选择合适的实现是至关重要的。常用的分布式锁库包括 Zookeeper 和 Redis，它们在性能和可靠性方面存在显著差距。本篇文章将围绕如何解决这些差距展开，分为环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧及生态集成六大模块。
## 环境配置
在进行 Zookeeper 和 Redis 的部署时，我首先进行了环境
1. 测试目的测试Cassandra集群读写TPS的极值，确定Cassandra读写性能。2. 测试环境2.1 硬件信息CPU8核 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v4 @ 2.20GHzRAM16G2.2 软件信息JDK1.8u151Cassandra3.11.1cassandra-driver-core3.3.2OSCentOS Linux release
