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Zookeeper安装教程 目录
一、Zookeeper简介
二、Zookeeper的数据结构
三、CPA理论
四、BASE 理论
五、ZooKeeper的特性 前言 这是我的学习笔记#xff0c;以便后面翻阅。 一、Zookeeper简介
ZooKeeper是一个分布式的、开放源码的分布式应用程序协调服务以便后面翻阅。 一、Zookeeper简介
ZooKeeper是一个分布式的、开放源码的分布式应用程序协调服务它是Google的Chubby一个开源的实现是Hadoop和Hbase的重要组件。
ZooKeeper的目标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。它以Fast Paxos算法为基础通过选举产生一个领导者leader只有领导者才能提交提议从而解决了Paxos算法存在的问题。
ZooKeeper为分布式应用提供了一致性服务其功能包括配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。它还提供了分布式独享锁、选举、队列的接口其中分布锁和队列有Java和C两个版本选举只有Java版本
二、Zookeeper的数据结构
zookeeper 提供的名称空间类似于标准文件系统key-value 的形式存储。名称 key 由斜线 / 分割的一系列路径元素zookeeper 名称空间中的每个节点都是由一个路径标识。 三、CPA理论
CAP 理论指出对于一个分布式计算系统来说不可能同时满足以下三点
一致性Consistency在分布式环境中一致性是指数据在多个副本之间是否能够保持一致的特性等同于所有节点访问同一份最新的数据副本。在一致性的需求下当一个系统在数据一致的状态下执行更新操作后应该保证系统的数据仍然处于一致的状态。 可用性Availability每次请求都能获取到正确的响应但是不保证获取的数据为最新数据。 分区容错性Partition tolerance分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候仍然需要能够保证对外提供满足一致性和可用性的服务除非是整个网络环境都发生了故障。
一个分布式系统最多只能同时满足一致性、可用性和分区容错性这三项中的两项。但是P 是必须的因此只能在 CP 和 AP 中选择zookeeper 保证的是 CP对比 spring cloud 系统中的注册中心 eruka 实现的是 AP。
四、BASE 理论
BASE 理论是对 CAP 中的一致性和可用性进行一个权衡的结果理论的核心思想就是我们无法做到强一致但每个应用都可以根据自身的业务特点采用适当的方式来使系统达到最终一致性。 基本可用Basically Available在分布式系统出现故障允许损失部分可用性服务降级、页面降级。 软状态Soft-state允许分布式系统出现中间状态。而且中间状态不影响系统的可用性。这里的中间状态是指不同的 data replication数据备份节点之间的数据更新可以出现延时的最终一致性。 最终一致性Eventually Consistentdata replications 经过一段时间达到一致性。
五、ZooKeeper的特性
顺序一致性从一个客户端发起的事务请求最终都会严格按照其发起顺序被应用到ZooKeeper中。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都是一致的不存在部分机器应用了该事务而另一部分没有应用的情况。单一视图所有客户端看到的服务端数据模型都是一致的。可靠性一旦服务端成功应用了一个事务则其引起的改变会一直保留直到被另外一个事务所更改。实时性一旦一个事务被成功应用后ZooKeeper可以保证客户端立即可以读取到这个事务变更后的最新状态的数据。
此外ZooKeeper还具有简单的数据模型、构建集群和顺序访问等功能和特性。
