1、角色1.1、集群模式1.1.1、简介基本上所有的集群模式中的主机都有自己的角色,最为典型的集群模式就是 M/S 主备模式。在这种模式下,我们把处于主要地位(处理写操作)的主机称为 Master 节点,处于次要地位(处理读操作)的主机称为 Slave 节点,生产中读取的方式一般是以异步复制方式来实现的。1.1.2、主备架构图Zookeeper集群就是这种M/S的模型,集群通常由2n+1台Serv
转载 2024-04-23 13:31:32
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## Hadoop MasterZookeeper Master的实现流程 为了让这位刚入行的小白能够理解如何实现Hadoop MasterZookeeper Master,我将按照以下步骤进行讲解: 1. 安装Hadoop和Zookeeper 2. 配置Hadoop Master 3. 配置Zookeeper Master 下面是整个流程的表格,展示了每个步骤所需做的事情: | 步骤
原创 2024-01-01 06:38:00
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引入Zookeeper<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.zookeeper/zookeeper --> <dependency> <groupId>org.apache.zookeeper</groupId> <artifactId>zoo
zookeeper 选举算法原理 文章目录zookeeper 选举算法原理服务器启动期间的Leader选举服务器运行期间的Leader选举Leader选举算法分析Leader选举实现细节ZooKeeper的脑裂的出现和解决方案 Leader选举 Leader选举是保证分布式数据一致性地方关键所在。当Zookeeper集群中一台服务器出现一下情况,就需要Leader选举1. 服务器初始化启动(集群
  ZooKeeper是一个开放源代码的分布式协调服务,设计目标是将那些复杂且容易出错的分布式一致性服务封装起来,构成一个高效可靠的原语集,并以一系列简单易用的接口提供给用户使用。  先来了解一些zookeeper的基本概念:   1、数据节点:      zookeeper中分为两类,一类是构成集群的机器,称为机器节点;第二类
转载 2024-09-06 07:30:10
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在分布式系统中,经常会碰到这样的场景:对于一个复杂的任务,仅需要从集群中选举出一台进行处理即可。诸如此类的分布式问题,我们统称为 “Master 选举” ,借助 ZooKeeper,我们可以比较方便的实现 Master选举的功能,其大体思路非常简单: 选择一个根节点,例如 /master_select ,多台机器同时向该节点创建一个 子节点 /master_select/lock,利用 ZooK
实际应用中发现,部分节点性能不足,某些较大的服务如果跑在这些机器上。会很快消耗该机器的内存和cpu资源,如果用uptime看一下的就会发现负载特别高(合理的范围这个值应该等于cpu个数),高到一定值就会导致该节点挂了。比较好的方式是0:节点超过110个pod怎么办?1:底层,采用性能高的服务器用openstack分出多个虚机,通过资源的自动伸缩,但是目前还没有这个条件。直接跑在低性能的裸机上。2:
转载 2024-09-28 18:44:57
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1、Zookeeper 的一致性1.1 Zookeeper 的来源对于 zookeeper 的一致性问题,先从来源层面梳理一遍一致性的问题。zookeeper 的来源,是来自于 google chubby。 为了解决在分布式环境下,如何从多个 server 中选举出 master server。那么这多个 server 就需要涉及到一致性问题,这个一致性体现的是多个 server 就 master
转载 2024-05-17 11:00:46
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1 基础命令1.1 启动1.1.1启动zookeeper./bin/zookeeper-server-start.sh -daemon config/zookeeper.properties1.1.2启动kafka先启动zookeeper到kafka安装目录执行:./bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties1.2查看top
转载 2024-03-07 08:26:05
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一、虚拟机创建成功 二、1.打开——>用root用户登陆修改虚拟机主机名为master   vim /etc/hostname esc shift+: wq 保存退出三:关闭防火墙1.查看防火墙状态systemctl status firewalld2.关闭防火墙systemctl stop firewalld3.关闭开机自启动systemctl
转载 2024-09-08 11:28:36
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# Redissentinel 查看master流程 在开始之前,我们首先需要明确几个概念: - Redissentinel:Redis Sentinel 是 Redis 的高可用性解决方案,可以用于监控 Redis 实例的健康状态,并在主节点宕机时自动进行切换。 - Master:在 Redis Sentinel 中,Master 即为 Redis 实例的主节点,负责处理读写请求。 - 小白
原创 2023-11-03 07:38:38
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# Redis查看Master [Redis]( 在Redis中,主从复制是实现高可用性和数据冗余的重要机制之一。主从复制通过将主节点的数据复制到多个从节点实现数据的备份和读取负载均衡。在这种架构中,主节点负责写入操作,而从节点则用于读取操作。 本篇文章将介绍如何使用Redis命令查看Redis中的主节点。 ## 获取主节点信息 要查看Redis中的主节点信息,我们可以使用 `INFO`
原创 2023-11-08 12:22:08
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查看 Redis Master 在现代应用中,Redis 是一个极为流行的内存数据存储解决方案,它不仅支持高效的数据存取,也常被用于缓存、会话管理和实时数据分析等场景。然而,在分布式系统中,管理和监控 Redis 主从架构显得尤为重要。今天,我将分享如何解决“查看 Redis Master”的问题。 > **引用块** > Redis 是一个开源的(BSD许可),高性能的键值存储,支持丰富
ZooKeeper安装和运行Zookeeper是一个高性能、分布式的、开源分布式应用协调服务,具有命名服务、配置管理、同步和组服务等基本功能。Zookeeper服务自身组成一个集群(2n+1个服务允许n个失效)。Zookeeper服务有两个角色,一个是leader,负责写服务和数据同步,剩下的是follower,提供读服务,leader失效后会在follower中重新选举新的leader。ZooK
转载 2023-09-01 08:03:43
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Zookeeper实现Master选举(哨兵机制)master选举使用场景及结构 现在很多时候我们的服务需要7*24小时工作,假如一台机器挂了,我们希望能有其它机器顶替它继续工作。此类问题现在多采用master-salve模式,也就是常说的主从模式,正常情况下主机提供服务,备机负责监听主机状态,当主机异常时,可以自动切换到备机继续提供服务(这里有点儿类似于数据库主库跟备库,备机正常情况下只监听,不
转载 2024-04-10 12:12:16
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ZooKeeper 典型应用场景-Master选举 master选举1、使用场景及结构  现在很多时候我们的服务需要7*24小时工作,假如一台机器挂了,我们希望能有其它机器顶替它继续工作。此类问题现在多采用master-salve模式,也就是常说的主从模式,正常情况下主机提供服务,备机负责监听主机状态,当主机异常时,可以自动切换到备机继续提供服务(这里有
转载 2023-09-20 16:32:28
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三个核心选举原则三个核心选举原则:(1)Zookeeper集群中只有超过半数以上的服务器启动,集群才能正常工作;(2)在集群正常工作之前,myid小的服务器给myid大的服务器投票,直到集群正常工作,选出Leader;(3)选出Leader之后,之前的服务器状态由Looking改变为Following,以后的服务器都是Follower。选举过程选举状态:Looking :选举状态。Followin
转载 2024-03-24 11:04:47
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通过源码一步步的了解Zookeeper选举Leader的整个流程,结合图解说明  开始分析  【1】分析入口类做了什么//org.apache.zookeeper.server.quorum包下QuorumPeerMain类 public static void main(String[] args) { QuorumPeerMain
转载 2024-09-26 13:59:39
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一、Zookeeper提供了分布式环境的注册表服务ZooKeeper 典型的应用场景,限于篇幅就不详细展开,百度或https://www.jianshu.com/p/1e052bddba80命名服务配置管理集群管理分布式锁队列管理当你了解了这些应用场景,会不会明白作者将zookeeper和注册表对标的想法?二、Zookeeper Api1.pom.xml写作日期为2018.6.17,zookeep
相关Linux命令总结: echo ${JAVA_HOME}   显示出jdk的安装目录 echo 2 > myid       把2写到myid文件(覆盖原内容) cat myid            查看myid文件的内容 zkServe
转载 2024-04-19 16:40:36
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