读书笔记：《从Paxos到Zookeeper 分布式一致性原理与实践》选举的前提约定观察者不参与选举，只有跟随者才参与选举。优先选事务ID（ZXID）大的，事务Id相同再优先选服务器编号大的（myid或称sid）。超过半数的相同投票，那这个投票对应的SID（myid）机器即为Leader。（>= n/2 + 1 ）所有有效的投票都必须在同一个轮次中。选举过程术语sid或者myid（服务器Id
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2024-04-08 08:09:01
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ZooKeeper 特点顺序一致性： 从同一客户端发起的事务请求，最终将会严格地按照顺序被应用到 ZooKeeper 中去。原子性： 所有事务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，也就是说，要么整个集群中所有的机器都成功应用了某一个事务，要么都没有应用。单一系统映像 ： 无论客户端连到哪一个 ZooKeeper 服务器上，其看到的服务端数据模型都是一致的。可靠性： 一旦一次更改请
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2024-05-07 20:10:06
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# 实现Redis一主一从
## 流程步骤
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 安装Redis |
| 2 | 配置主从复制 |
| 3 | 启动Redis实例 |
| 4 | 检查主从复制状态 |
## 详细步骤
### 步骤1：安装Redis
首先，你需要安装Redis。可以通过以下代码在Linux系统中安装Redis：
```markdown
$ su
原创
2024-05-16 07:58:34
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# 如何实现“一主一丛 Redis”
在现代云计算架构中，Redis因为其高性能和灵活性被广泛使用。实现“一主一丛 Redis”即一个主Redis节点以及多个从节点（Replication），是Redis负载均衡和故障恢复的基本架构之一。本文将详细介绍如何搭建这一架构。
## 实现流程
以下是实现“一主一丛 Redis”的基本步骤：
| 步骤 | 操作
原创
2024-09-12 04:04:12
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## MySQL MHA：一主一丛的高可用架构
在现代企业中，数据库的高可用性是一个重要的需求。MySQL MHA（Master High Availability）是一种实现MySQL数据库高可用性的方法，常见的部署方式是“一主一丛”，即一个主数据库和多个从数据库。这种架构可以在主数据库故障时实现快速故障切换，确保业务的连续性。
### MySQL MHA的工作原理
MySQL MHA的核
1.1 问题数据库服务器192.168.4.51配置为主数据库服务器
数据库服务器192.168.4.52配置为从数据库服务器
客户端192.168.4.50测试配置1.2 方案使用2台虚拟机，如图-1所示。其中192.168.4.51是主服务器,另一台192.168.4.52作为从服务器，通过调取主服务器上的binlog日志，在本地重做对应的库、表，实现与主服务器的数据同步。 图-1主机51和主
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2023-09-05 07:26:27
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Redis哨兵模式集群（一主两从）0.说明1.准备：2.安装1.配置redis.conf2.配置sentinel.conf3.设置自启动1.设置redis自启动2.设置sentinel自启动4.查询同步状态5.测试集群6.集群操作 0.说明IP地址主机名别名说明192.168.1.117主机192.168.1.119从机192.168.1.121从机1.准备：添加用户权限# 创建一个gid为24
在Docker中搭建MySQL 一主两从复制搭建环境Centos 7.5 64位MySQL 5.7.13Docker 1.13.1接下来，我们将会在一台服务器上安装docker，并使用docker运行三个MySQL容器，分别为一主两从。安装docker执行命令yum install -y docker安装成功启动Docker后，查看版本出现版本信息，则安装成功[root@feiyu ~]# doc
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2024-06-20 17:57:20
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准备好两台测试服务器主10.0.0.3从10.0.0.4一、两台服务器安装mongodb数据库第一步：创建好目录mkdir-p/data_master/tools/cd/data_master/tools/第二步：下载完安装包并解压#下载curl-Ohttps://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-3.0.6.tgz#解压tar-zxvfm
原创
2018-06-06 11:21:36
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linux下mysql数据库同步 一主一丛服务器密码：root 123456root密码：123456访问策略(防火墙关闭，Selinux关闭)：hosts.allowmysqld:192.168.1.0/255.255.255.0sshd:192.168.1.0/255.255.255.0telnet:192.168.1.0/255.255.255.0hosts.de
原创
2013-06-21 16:23:51
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一.简介二.部署1.单机部署下载：3.5.5版本后下载 -bin文件 ：apache-zookeeper-3.5.9-bin.tar.gz 2021-01-15 03:46 9.2M进入配置文件夹 cd conf
复制配置文件cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
修改配置文件tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/usr/loc
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2024-10-09 12:09:50
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一 ，leader 与 follower1 ，架构图 ：2 ，zk 集群一个什么类型的集群 ：主备集群 1 个主节点，其它全是备份节点。3 ，过半原则 ： 在 zk 的框架中，要想做点什么，不是看一台机器，而是看全体机器，需要有一半以上的机器同意才能办。例如新增数据，是否新增成功，不是看一台两台机器是否
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2024-04-16 16:49:20
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Zookeeper:是分布式协调服务的开源框架，用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题。例如怎样避免同时操作统一数据造成脏读的问题本质是一个分布式小文件存储系统自己可以进行分布式的部署暂时把分布式理解为多台机器同时干活主从集群（常见一主多从）主从各司其职 但是从角色受到主角色管理 主备集群（常见一主一备）解决单点故障，但是同一时间有且只有一个主可以工作，当主挂
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2024-04-21 18:33:37
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前言zookeeper 相信大家都不陌生，很多分布式中间件都利用 zk 来提供分布式一致性协调的特性。dubbo 官方推荐使用 zk 作为注册中心，zk 也是 hadoop 和 Hbase 的重要组件。其他知名的开源中间件中也都出现了 zk 的身影。有很多童鞋认识 zk 很久了，知道其基本理念，知道如何使用。但当面试时问到集群 zk 之间的选举和数据同步机制时，就陷入了盲区。其实很多的分布式中间件
FastLeaderElectionZooKeeper 中一共有三个实现了Election接口的选举类，分别是 LeaderElection , AuthFastLeaderElection 和 FastLeaderElection。 前两个类已经在3.4.0版本之后被废弃掉，因此在本节中，我只会介绍LeaderElection 的选主算法。接下来我会以一个5台节点的集群为例，介绍 ZooKeep
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2024-06-07 07:51:03
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在多线程的web应用程序中，有时候同一时刻只允许一台服务器做某些操作，比如电商网站的库存加减，下单操作等，实现这样的业务，方法很多，一种是利用redis的setnx+expire实现（或者现在更成熟的redisson），一种是利用zk选主，让主服务器做这件事，其他服务器不操作（适合中小型应用，性能受限于单台机器，但中小企业足以应付），客户端调用方把所有需要主节点处理的请求全部转发到主节点上来。下面
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2024-04-03 16:18:28
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一般在这种构架中。主节点进程负责跟踪从节点状态和任务的有效性，并分配任务到从节点。对Zookeeper来说，这个构架风格具有代表性，阐述了大多数流行的任务，如果选举主节点，跟踪有效的从节点，维护应用元数据。一个重要例子：HBase---Google的数据存储系统（BigTable）模型的实现，在最高层，主节点服务器（Hmaster）负责跟踪区域服务器（HRegionServer）是否可用，并分派区
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2024-01-08 17:05:13
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1、ZooKeeper下Server工作状态 每个Server在工作中有三种状态a、LOOKING：当前Server不知道leader是谁，正在搜寻。
b、LEADING：当前Server即为选举出来的leader。
c、FOLLOWING：leader已经选举出来，当前Server与之同步。2、ZooKeeper选主流程(basic paxos) 当leader崩溃或者leader失去大多数的f
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2024-03-29 11:17:30
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环境：192.168.1.248 HE1 主库192.168.1.249 HE2 主库192.168.1.250 HE3 从库 主库授权备份账户mysql> grant SELECT,RELOAD,SHOW DATABASES,SUPER,LOCK TABLES,REPLICATION CLIEN
原创
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2016-07-27 15:35:51
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一 ZooKeeper的工作原理 ZooKeeper 是以Fast Paxos算法为基础的，并做了一些优化，解决了活锁（有多个交错提交情况时，会出现相互排斥无法成功提交）的问题。 Zookeeper 基本运转流程， 1. 选举 leader 2. 同步数据 3. 选举 leader 标准的一致性 4. leader 要有最高的 zxid（事务id号） 5. 集群中大多数机器得到响应并 follow
