ZooKeeper 集群读写性能及生产环境参数配置zk 中的 Observer 节点在集群中到底发挥着什么作用？zk 集群其实是适合 写少读多 场景的，因为整个集群只有 1 个 Leader 可以写，对于集群的读性能，可以通过 添加 Observer 节点来增强Observer 节点Observer 是只读的、不参与 Leader 选举、也不参与 ZAB 协议同步时过半 Ack 的环节，只是单纯的
你知道的越多，不知道的就越多，业余的像一棵小草！你来，我们一起精进！你不来，我和你的竞争对手一起精进！编辑：业余草0.概要锁，分为「互斥锁」和「共享锁」：互斥锁：写锁，是互斥锁共享锁：读锁，是共享锁互斥锁，保证了资源的串行有序访问，但，系统并发性能较低，在「高频读-低频写」的场景中，一般采用「读写锁」方案，ReadWriteLock，支持共享读操作。下文从几个方面展开：读写锁的特性ZooKeepe
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2024-05-23 22:35:25
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Zookeeper的节点都是存放在内存中的，所以读写速度很快。更新日志被记录到了磁盘中，以便用于恢复数据。在更新内在中节点数之前，会先序列化到磁盘中。为避免单点失效，zookeeper的数据是在多个server上留有备份的。不管客户端连接到的是哪个server，它看到的数据都是一致的。如果client和一个server的TCP连接失效，它会尝试连接另一个server。众多server中有一个是le
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2024-03-11 22:03:55
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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
摘要： 随着企业的发展，用户访问量迅猛增加，业务类型和业务量增加。企业对整个应用系统提出高性能，高可用，高吞吐量，7*24小时等等。然而企业（公司）的单台数据库无法响应用户请求，用户量对响应速度提出更高的要求，开发代码管理不当，开发效率低，业务逻辑混乱。为了解决以上问题，本文提出一种以Docker容器为基础的高性能架构。主要使用一个
大多数应用程序在大部分时间都是在响应数据读取事件，而数据的读写并发可能会带来数据脏读(读线程在读取的数据，写线程已经修改但未提交)等问题，基于类似的可能会发生对同一个资源进行读写操作的场景，我们需要实现读写锁来保证数据准确，读写锁是指读线程之间不存在互斥，读写及写写之间存在互斥我们可以用一个表格来列举两个线程并发时的所有情况:线程A线程B通过性读读√读写×写读×写写× &
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2024-06-17 17:33:36
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一、zookeeper 与kafka保持数据一致性的不同点：(1)zo
原创
2021-08-10 09:48:00
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一、zookeeper 与kafka保持数据一致性的不同点：
(1)zookeeper使用了ZAB(Zookeeper Atomic Broadcast)协议，保证了leader,follower的一致性，leader 负责数据的读写，而follower只负责数据的读，如果follower遇到写操作，会提交到leader;
当leader宕机的话，使用 Fast Leader Electio
原创
2021-08-10 09:48:05
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基于zookeeper 实现分布式读写锁 分布式锁 如果不同的系统或一个系统的不同主机共享了一组资源，那么访问这些资源的时候，就需要通过一些互斥的手段来防止彼此之间的干扰，以保证一致性，在这种情况下，就需要使用分布式锁了。读写锁 读写锁是同一时刻可以允许多个读操作访问，但是在写操作访问时，所有的读操作和其他写操作均被阻塞。Java 并发包提供的读写锁实现是ReentantReadWriteLock
一、zoo
原创
2022-02-13 15:13:48
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1、Zookeeper内部选举机制1、半数机制： 集群中必须要有半数以上机器存活，集群才可以正常使用。 （Zookeeper适合安装奇数台服务器）2、Zookeeper虽然在配置文件中并没有指定Master和Slave。但是，Zookeeper工作时，是有一个节点为Leader，其他则为Follower，Leader是通过内部选举机制临时产生的3、以一个简单的例子来说明整个选举的过程 假设有五台服
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2024-06-27 09:09:21
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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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3.4 Kafka高效读写数据1）顺序写磁盘 Kafka 的 producer 生产数据，要写入到 log 文件中，写的过程是一直追加到文件末端，为顺序写。官网有数据表明，同样的磁盘，顺序写能到 600M/s，而随机写只有 100K/s。这与磁盘的机械机构有关，顺序写之所以快，是因为其省去了大量磁头寻址的时间。2）零复制技术 正常的读取文件：先将文件读进操作系统（kernel space），然后到
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2024-05-29 00:57:14
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很多文档说Zookeeper是强一致性保证，事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336 Zookeeper的数据同步协议Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数，3台能够满足数据可靠性同时有很高读写
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2024-04-17 09:05:08
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引言：在实际生产中，为了实现服务高可用，则会搭建Zookeeper集群，避免因单台节点宕机而导致的生产事故。Zookeeper则提供了非常友好支持了集群的搭建Zookeeper集群Leader选举ServiceID：服务器ID
比如有三台服务器，编号分别为1、2、3，4，5编号越大在选择算法中的权重越大Zxid：数据ID
服务器存放的最大数据ID，值越大说明数据越新选举算法中数据越新及
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2024-06-12 14:08:22
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角色leader 负责进行投票的发起和决议，更新系统状态learner 包括follower和observerfollower用于接受客户端请求并向客户端返回结果，在选举过程中参与投票observer可以接受客户端连接，并将请求转发给leader,但observer不参加投票过程，只同步 leader的状态，observer是为了扩展系统，提高读取速度client 请求发起方
原创
2022-12-09 11:41:03
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绩效我应该如何对etcd进行基准测试？试试基准测试工具。当前的基准测试结果可供比较。etcd警告 "应用条目耗时过长 "是什么意思？在大多数etcd成员同意提交请求后，每个etcd服务器将请求应用于其数据存储，并将结果持久化到磁盘。即使是慢速的机械磁盘或虚拟化的网络磁盘，如亚马逊的EBS或谷歌的PD，应用一个请求的时间通常应少于50毫秒。如果平均应用时间超过100毫秒，etcd将警告说条目应用时间
内存数据和持久化-第352篇ZooKeeper集群搭建-第354篇ZooKe...
原创
2023-06-26 15:38:04
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1. Zookeeper 保证 CP当想注册中心查询服务列表式，我们可以容忍注册中心返回的是几分钟以前的注册信息，但是不能接受直接 down 掉了服务器不可用。也就是说，服务注册功能对可用性的要求高于一致性。但是 ZK 会出现这样一种情况，当 master 节点因为网络故障与其他节点失去联系时，剩余节点会重新进行 leader 选举。问题在于，选举 leader 的时间太长，30~120s，且选举
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2024-06-12 14:07:21
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一、使用ZooKeeper实现Java跨JVM的分布式锁二、使用ZooKeeper实现Java跨JVM的分布式锁(优化构思)三、读写锁：本文在前面俩片的基础之上介绍如何 使用ZooKeeper实现Java跨JVM的分布式锁(读写锁)。简单介绍一下读写锁，在使用读写锁时
原创
2022-02-14 18:26:21
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