zookeeper主流应用场景有哪些

ZooKeeper用于为分布式应用程序提供分布式并且开源的协调服务。它公开了一组简单的原语，分布式应用程序可以基于这些原语来实现用于同步，配置维护以及组和命名的更高级别的服务。

应用场景很多：RPC服务发现，配置中心的配置分发等等。所谓集群管理无在乎两点：是否有机器退出和加入、选举 Master。 不就是ZK的发布订阅嘛，没啥好说的。

然后从Zookeeper获取新的配置信息应用到系统中，完成配置的集中统一管理。3. 集群管理 Zookeeper在集群管理中主要是集群监控和Leader选举。

第二类，和分布式锁服务中的控制时序场景基本原理一致，入列有编号，出列按编号。Zookeeper中的角色主要有以下三类：系统模型如图所示：Zookeeper的核心是原子广播，这个机制保证了各个Server之间的同步。

Zookeeper深入原理(3)

在Zookeeper当中依赖Zab协议来保证数据的一致性,基于这个协议,zookeeper实现了一种主备模型,(Leader+Follower)的架构在保证集群中各个副本之间数据的一致性。 Leader负责处理写事务请求,然后Leader将数据同步到Follower节点上。

Zookeeper服务自身组成一个集群,2n+1个(奇数)服务允许n个失效,集群内一半以上机器可用,Zookeeper就可用。

请求处理流程 3.1 请求处理的一般流程 这个过程对比Raft和ZooKeeper基本上是一致的,大致过程都是过半复制 先来看下Raft: 再来看看ZooKeeper: 备注:数据同步过程就有点类似于两阶段提交了。

第二类，和分布式锁服务中的控制时序场景基本原理一致，入列有编号，出列按编号。Zookeeper中的角色主要有以下三类：系统模型如图所示：Zookeeper的核心是原子广播，这个机制保证了各个Server之间的同步。

Zookeeper原理解析

《1》实时性:Zookeeper保证客户端将在一个时间间隔范围内获得服务器的更新信息,或者服务器失效的信息。但由于网络延时等原因,Zookeeper不能保证两个客户端能同时得到刚更新的数据,如果需要最新数据,应该在读数据之前调用sync()接口。

《2》在Zookeeper 中，事务是指能够改变 Zookeeper 服务器状态的操作，我们也称之为事务操作或更新操作，一般包括数据节点创建与删除、数据节点内容更新和客户端会话创建与失效等操作。

《3》ZooKeeper允许用户在指定节点上注册一些 Watcher，并且在一些特定事件触发的时候，ZooKeeper 服务端会将事件通知到感兴趣的客户端上去。该机制是 ZooKeeper 实现分布式协调服务的重要特性。

《4》ZooKeeper中的每个server,在某个electionEpoch轮次内,可以投多次票,只要遇到更大的票就更新,然后分发新的投票给所有人。这种情况下不存在split vote现象,同时有利于选出含有更新更多的日志的server,但是选举时间理论上相对Raft要花费的多。

《5》Zookeeper中引入了Watcher机制来实现这种分布式通知的功能。Zookeeper允许客户端向服务端注册一个Watcher监听。当服务端的一些事件出发了Watcher监听机制,就会向指定得客户端发送一个事件通知来实现分布式的通知功能。

《6》Zab协议全称是 Zookeeper Atomic BroadCast (Zookeeper 原子广播),Zookeeper是通过Zab协议来保证分布式事务的一致性。1.Zab协议是zookeeper专门设计的一种 支持崩溃恢复 的 原子广播协议, 是Zookeeper保证数据一致性的核心算法。

《7》第二类，和分布式锁服务中的控制时序场景基本原理一致，入列有编号，出列按编号。Zookeeper中的角色主要有以下三类：系统模型如图所示：Zookeeper的核心是原子广播，这个机制保证了各个Server之间的同步。