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Zookeeper由Yahoo Research Institute开发，后来捐赠给Apache.Zookeeper是一个，并且是一致性IS。它的主要功能包括：配置维护，域名服务，分布式同步，集群管理等，等等。：//zookeeeper.apache.org
ZK如何确保分布式系统的一致性？这是因为ZK具有以下特征：
ZK收到的N交易请求（写作操作请求）最终将严格按照其接收订单应用于ZK。
集群中每个ZK上的所有事务请求的结果一致。
无论哪种服务器连接到客户端，他们看到的服务器数据模型都是相同的，也就是说，ZK主机中的Znode是相同的，因此用户读取的数据是SALEESSENSENSENSENSENSENSENSENSENSENSENSENSENSENSENSENESENESENESENESENESENESENESENESENESENESENESENESENESENESENESENESENESENESENESENESENESENESENESENESENESENESENESENESENESENESENESENESENESENESENESENESTEATOMICITIOMITY旨在写作操作，并且一个视图是用于阅读操作。
一旦成功地应用了ZK，除非有另一笔交易可以更改，否则将保留由办公室引起的ZK状态更改（长时间截止节点上的更改）。
一旦成功应用了交易，ZK可以保证，在短时间内，客户最终可以从ZK读取最新数据状态。但是不能实时保证它。
ZK数据存储结构与标准UNIX文件系统非常相似，并且许多子节点悬挂在root节点下。在ZK中，使用数据节点的概念。Znode是ZK中最小的数据单元。数据可以保存在每个ZNODE上，并且可以将子节点安装为形成一个。
尽管数据可以存储在ZK中，但它通过在不同时间创建不同类型的Znode节点来描述和反映某种关系。
每个Znode节点都可以。
根据不同的节点类型，节点类型每个ZNODE具有不同的生命周期。
节点状态ZK通过观察器机制实现发布/订阅模式。
（1）守望者工作原理
（2）同一事件的观察者事件的含义在不同的通知中有所不同。客户在|事件类型（常数值）|触发条件|描述|| - | - | - | - ||Syncconnected |无（-1）|客户和服务器成功建立了会话|当客户端和服务器处于连接状态|||nodecreated（1）|Watcher Monitor侦听的相应数据节点是创建的||||骨骼骨骼（2）|||||||||||||Nodechildrenchanged（4）。||||断开连接（0）|无（-1）|披露客户和ZK |此时|目前，客户端会话无效，通常会接收Session ExpiredException异常||Authfailed |无（-1）|使用错误的方案权限检查|通常接收AuthfailDexception |
（3）观察者特征ZK的观察器机制具有三个重要特征：
ZK不适合在Watcher的回调中使用时间 - 耗尽IO操作。
Kafka的消费者办公室在0.8版之前存储在ZK中，随后的版本存储在经纪人中。
为了进一步加强对ZK的理解并了解ZK的作用，让我们在生产环境中详细介绍经典应用程序方案的设计。
在分布式系统中，许多（即多个服务器中的相同应用程序）扮演完全相同的角色。
如果需要修改群集中服务器的配置文件，则我们需要一一修改这些服务器中的配置文件。如果我们的群集服务器较少，那么这些修改就不会太麻烦了，但是如果有很多。群集服务器（例如一些大型互联网公司的Hadoop群集）具有数千台服务器，然后对这些配置文件的纯手工制作更改几乎是一个。过多的人员参与，错误的可能性大大提高，这对于群集的形成非常危险。
类似的产品包括春季云配置，NACOS配置，阿波罗等。
ZK可以通过“发布/订阅模型”管理集群配置文件的管理和维护。
为了区分其他元素。分布式系统中指定的实体可以是群集中的主机和服务地址。
uuid，guid，有两个明显的问题：太长，毫无意义。
命名服务是通过使用ZK Mid -node路径的难以复制特征来实现的。当然，也可以使用顺序节点的顺序来反映唯一标识的顺序。
对于群集，我们始终希望能够通过ZK进行随机监视群集。
以下使用分布式日志收集系统作为示例来分析集群的管理。
（1）系统组合必须首先清晰。分布式日志集合系统由四个部分组成：日志源群集，日志集群群集，ZK群集和监视系统。
（2）系统工作原理中分布式日志的工作步骤是以下步骤：
ZK DNS服务的功能主要是实现消费者和提供商的解耦。它可以防止提供商的一个问题问题，并实现提供商的负载平衡。
DNS，域名系统，域名系统可以用特定主机IP+port.zk绑定名称，可以充当DNS的角色，并完成域名的映射到地址。
假设提供商App1和App2用于提供两种服务：Service1和Service2。现在已注册到ZK。特定的实施原则如下图所示。
上述模型存在问题。如何获得每个提供商主机的健康和运行状态？您可以在每个域名节点中添加另一个状态节点，并且状态节点的数据内容为开发人员定义了良好的状态数据。如何获得这些状态数据？定期通过状态收集器（由他们自己开发的开发人员）定期写入ZK的节点。Ali的Dubbo使用Zookeeper作为域名服务器。
先前的计划无法监控提供商的生存状况。
群集是分布式系统不可或缺的一部分。它是解决分布式系统中计算单元的单点质质问题以及水平扩展中计算单元的处理能力的解决方案。
在正常情况下，将在集群中选出主人，以协调集群中的其他从属主机，该群集有权决定从属主机的状态。
（1）需求系统将根据用户肖像归因于不同类型。该系统将为不同类型的用户推荐不同的广告。每个用户的前端需要从广告推荐系统中获取不同的广告ID。
（2）分析为前端提供服务的广告推荐系统必须是一个集群，以便它可以更快，更有效地响应前端。ID是一个相对复杂的CPU和其他资源。如果集群中的每个主机都可以执行此计算逻辑，那么它将不可避免地会浪费资源并降低响应效率。这次，只有一个主机才能处理计算逻辑，然后将计算结果写入中间存储系统，并通知群集中的其他主机以共享中间存储系统的计算结果。主机是奴隶。
（3）建筑
（4）在这个广告推荐系统集群中，选举的总选如何使用？使用ZK完成。当使用ZK中的多个客户端创建相同的节点时，只能成功实现一个客户端。可以使用DBMS实施主选举？ney.let所有群集在同一表中同时编写同一主键的数据，只能成功编写一个。，Kafka集群中的经纪控制器是集群中的主人，该主体是通过ZK选举。经纪人分区分区中的领导者由经纪人控制器选举。
分布式同步（也称为分布式协调）是分布式系统中必不可少的链接。它是有机组合不同分布式组件的关键。对于在多个计算机上运行的应用程序，协调器通常需要控制整个系统的操作过程，例如执行序列，执行和非执行。
以下“ MySQL数据复制总线”用作分析ZK的分布式同步服务的示例。
（1）数据复制总线形成MySQL数据复制总线是一个真实的时间数据复制框架，用于输入不同的MySQL数据库实例之间的不同步骤数据复制。ITSCORE PART由三部分组成：生产者，复制通道，消费者。
那么，我需要在哪里需要在MySQL数据复制总线系统中使用ZK的分布式同步函数？在上面的结构中，您可以显示现有问题：复制器有一个点问题。解决此问题，多个热备用主机需要为他们设置。
（2）数据复制总线工作原理mysql复制公交工作步骤，通常分为三个步骤：
分布式锁是控制分布式系统同时访问共享资源的一种方法。Zookeeper可以实现分布式锁定函数。对用户操作的类型进行排序，可以将其分为锁（写作锁）和共享锁（读取锁）。
为了实现ZK上的分布式锁，临时的顺序节点类似于“/xs_lock/[hostName] -net类型serial number”。客户端发送读取和写入请求时，它将在zk中创建不同的节点。根据读取和写操作与当前节点与上一个节点的序列号之间的关系之间的不同关系，执行不同的逻辑。
具体实施步骤：
为了解决IT绩效的下降，存在先前的实施方法，可以改善上述分布式锁的实施。
发出客户端请求后，在ZK中创建相应的临时顺序节点后，获取当前/XS_LOCK的所有子节点的列表。
在分布式队列方面，我们可以立即想到分布式消息队列中间件产品（例如Rabbitmq和kafka.zk）也可以实现一个简单的消息队列。
ZK实现FIFO队列的想法是：为每个数据创建一个兼容的节点。然后注册观察器收听每个节点。一个节点被消耗，这将导致消费者消耗下一个节点，直到消耗完成为止。
屏障，障碍物，障碍物。屏障队列是分布式系统中的同步协调员。它规定，队列中的元素必须在继续执行后续任务之前完全收集，否则它们将始终等待。在大型分布式和计算计算的应用程序方案中，它很常见：最终的合并计算需要一个基于许多并行计算的子分子数量。
ZK到屏障的实现原理是在ZK中创建A/屏障节点。数据内容设置为打开阈值的障碍物，即，当下面的子节点达到阈值时，可以计算应用程序，否则它将始终始终处理。每个平行操作已完成，并且Sub sub sub- 节点将在/屏障下创建，直到完成所有并行操作。
Zookeeper介绍和用法场景
原始：https：//juejin.cn/post/7097778591517114375