Apache ZooKeeper -从初始化到对外提供服务的过程解析（ 单机模式 ）
ZAB 协议，全称 Zookeeper Atomic Broadcast（Zookeeper 原子广播协议），是为分布式协调服务 ZooKeeper 专门设计的一种支持崩溃恢复的一致性协议。基于该协议，ZooKeeper 实现了一种主从模式的系统架构来保持集群中各个副本之间的数据一致性。
大部分分布式应用需要一个主控、协调器或者控制器来管理物理分布的子进程。目前，大多数都要开发私有的协调程序，缺乏一个通用机制，协调程序的反复编写浪费，且难以形成通用、伸缩性好的协调器，zookeeper提供通用的分布式锁服务，用以协调分布式应用。所以说zookeeper是分布式应用的协作服务。
集群是一种计算机系统，它通过一组松散集成的计算机软件和或硬件连接起来高度紧密地协作完成计算工作。集群系统中的单个计算机通常称为节点，通常通过局域网连接，但也有其它的可能连接方式。一般情况下集群计算机比单个计算机，比如工作站或超级计算机性能价格比要高得多。
栈长面试经常会遇到面试官问 Zookeeper 的选举原理，我心想，问这些有啥用吗？又不要我造火箭！
本文是参考官方的 IoTDB 集群版（1.0.0）的安装及启动教程：https://iotdb.apache.org/zh/UserGuide/V1.0.x/Cluster/Cluster-Setup.html ，在Windows Server 2019上部署集群的实践记录。
事务请求（写操作）的唯一调度者和处理者，保证集群事务处理的顺序性；集群内部各个服务器的调度者。对于create、setData、delete等有写操作的请求，则要统一转发给leader处理，leader需要决定编号、执行操作，这个过程称为事务。
MongoDB是一种可水平扩展的文档数据库，通过分片来实现水平扩展。分片是将数据库分成多个部分的过程，每个部分都被称为一个分片（shard），这些分片可以存储在不同的服务器上。
ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，ZooKeeper是以Fast Paxos算法为基础，实现同步服务，配置维护和命名服务等分布式应用。
Zookeeper 是一个分布式服务框架，主要是用来解决分布式应用中遇到的一些数据管理问题如：统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等。
Consul的简介和安装过程之前的文章中已经提及了，这次主要了解下consul的集群搭建过程，在搭建Consul集群之前，有必要先了解一下单个节点的consul环境部署。
先启动配置服务器和分片服务器,后启动路由实例启动路由实例:（mongo1,mongo2,mongo3）
类似于前面我们简单说了Zookeeper可能解决的问题,例如类似于实现分布式锁,控制任务执行
Leader选举是保证分布式数据一致性的关键所在。Leader选举分为Zookeeper集群初始化启动时选举和Zookeeper集群运行期间Leader重新选举两种情况。在讲解Leader选举前先了解一下Zookeeper节点4种可能状态和事务ID概念。
Zookeeper是一个开源的分布式的，为分布式应用提供协调服务的Apache项目。
Zookeeper基于观察者模式设计的组件，主要应用于分布式系统架构中的，统一命名服务、统一配置管理、统一集群管理、服务器节点动态上下线、软负载均衡等场景。
HA（High Availability）高可用集群，其特点为根据实际需求为前端Diretor,后端RS-server，数据库服务器，共享存储等集群节点做一个从备份服务器或者多个服务器互相备份，一旦主服务器挂掉，备份服务器能立马检测到并取代主服务器上的资源继续运行服务，从而最大限度避免了因服务器宕机造成的服务中止。 主节点（active/primary）备节点（passive/standby） 主调度器（Director）一般为集群中的关键节点，所以一般都有备份节点的存在；而后端RS-server可以
MongoDB 是一种 NoSQL 数据库，具有分布式的特点，可以通过部署集群来提高可用性和可扩展性。MongoDB 集群采用分片和复制两种方式实现数据的分布和复制。下面将详细介绍 MongoDB 集群的原理和实现方式。
1、redis的复制功能是支持多个数据库之间的数据同步。一类是主数据库（master）一类是从数据库（slave），主数据库可以进行读写操作，当发生写操作的时候自动将数据同步到从数据库，而从数据库一般是只读的，并接收主数据库同步过来的数据，一个主数据库可以有多个从数据库，而一个从数据库只能有一个主数据库。
需求描述，某分布式系统中，有多台主节点服务器，可以动态的上下线，要求服务器可以实时的监听到主节点服务器的上下线。
当你有两个数据中心，数千个物理机、虚拟机以及数十万个站点需要托管的时候，通过Kubernetes就可以很简单的实现上述需求。然而，使用Kubernetes，不仅可以声明式的描述应用，还可以声明式的描述基础设施。我在捷克最大的托管服务提供商 WEDOS Internet a.s工作，今天我将向您展示我的两个项目——Kubernetes-in-Kubernetes【1】 和 Kubefarm【2】。
ZooKeeper本身是分布式的，是一个为分布式应用提供协调服务的一个Apache项目，常用于注册中心
基于主从复制模式的集群在发生故障时可能会出现数据丢失等情况，因为当主服务器发生故障后，需要手动进行数据恢复动作，并要重新设置主从关系，比较麻烦。 可以在主从复制的基础上引入“哨兵(sentinel)”机制，一方面用哨兵远程监控主从服务器是否可用，另一方面当主服务器发生故障时通过哨兵机制可以实现“故障自动恢复”效果。 一般来说，哨兵机制会和主从复制模式整合使用，在基于哨兵的模式里会在一台或多台服务器上引入哨兵进程，这些节点也叫哨兵节点。 哨兵节点一般不存储数据，它的作用是监控主从模式里的主服务器节点。当哨兵节点监控的主服务器发生故障时，哨兵节点会主导“故障自动恢复”流程，具体来讲就是会在该主服务器下属的从服务器里选出一个新的主服务器，并完成响应的数据和配置更改等动作。 也就是说，如果采用这种模式，可以让故障自动修复，从而提升系统的可用性。在项目里，一般会配置多个主从模式集群，所以会引入多个哨兵节点。基于哨兵模式的集群效果如下图所示。
ZooKeeper 是一个开源的分布式协调框架，它的定位是为分布式应用提供一致性服务，是整个大数据体系的管理员。ZooKeeper 会封装好复杂易出错的关键服务，将高效、稳定、易用的服务提供给用户使用。
B、Zookeeper本身就是一个分布式程序（只要有半数以上节点存活，zk就能正常服务）
ZooKeeper的视图数据结构，很像Unix文件系统，也是树状的，这样可以确定每个路径都是唯一的。zookeeper的节点统一叫做「znode」，它是可以通过「路径来标识」，结构图如下：
当你拥有两个数据中心、数千台物理服务器、虚拟机和成千上万个站点的托管时，Kubernetes 实际上可以简化所有这些东西的管理。实践表明，通过使用 Kubernetes，你不仅可以声明式地描述和管理应用程序，还可以描述和管理基础设施本身。我为捷克最大的主机提供商 WEDOS Internet a.s 工作，今天我将向你们展示我的两个项目——Kubernetes-in-Kubernetes[1]和Kubefarm[2]。
在分布式架构设计中，Redis是一个非常流行的NoSQL数据库。它不仅具有高性能和可扩展性，而且支持主从复制模式来提高可用性和容错性。
单机 & 集群 单台 Elasticsearch 服务器提供服务，往往都有最大的负载能力，超过这个阈值，服务器 性能就会大大降低甚至不可用，所以生产环境中，一般都是运行在指定服务器集群中。 除了负载能力，单点服务器也存在其他问题：
Zookeeper是什么？想必马上想到的是一般在集群中监控集群的。那么zookeeper到底是什么？
集群通过不同服务器分发更改来为数据库添加高可用性。如果其中一个实例失败，则其他已可以的实例还能继续服务。
Zookeeper ⚡️1、 应用场景 ?应用场景 提供的服务包括：统一命名服务、统一配置管理、统一集群管理、服务器节点动态上下线、软负载均衡等。 ⚡️2、配置参数解读 ?Zookeeper
What's your worst habit ? Some times , the worst habit is procrastination, the best habit I always
在日常的集群系统架构中，一般用到Heartbeat的主要就2种: 1）高可用(High Availability)HA集群, 使用Heartbeat实现，也称为”双机热备”, “双机互备”, “双机”； 2）负载均衡群集(Load Balance Cluster)，使用Linux Virtual Server(LVS)实现;
之前写过关于zookeeper的一篇文章《zookeeper-paxos》，paxos太难理解了，当时理解了，但现在又忘记了，机械学习果然是不行的
Zookeeper 作为一个分布式的服务框架，主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题。ZooKeeper提供的服务包括：分布式消息同步和协调机制、服务器节点动态上下线、统一配置管理、负载均衡、集群管理等。
在互联网的高速发展下，如果服务器不使用个集群模式，自己都不好意思出去面试。目前所知的大部分集群模式都是基于中心化思想来部署，而中心化的思想是建立在服务器选举Leader规则之上，著名的一致性算法Raft可以实现集群的选举工作，不过Raft算法也不是一般程序员可以掌握的。
1. ZooKeeper 集群 可靠的 ZooKeeper 服务。 只要集群的大多数都准备好了，就可以使用这项服务。 容错集群设置至少需要三个服务器，强烈建议使用奇数个服务器。 建议每个服务运行在单独
ZooKeeper是一个开放源码的分布式协调服务，它是集群的管理者，监视着集群中各个节点的状态根据节点提交的反馈进行下一步合理操作。最终，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。
/usr/local/mongodb/bin/mongod --configsvr--dbpath /data/mongodb/config/data --port 21000 --logpath/data/mongodb/config/log/config.log --fork
作者最近打算学一下zookeeper，但是不了解市场上zookeeper用的还多么。这样想其实也不对。对于一个github标星近1W的项目，肯定在可靠性上没有问题。其一定有很多独特的功能，但是我们潜在的可能只是使用了其中的注册和发现，如果我们能够对zookeeper的理解达到融会贯通，是否就可以在解决复杂业务场景的重要问题，这是作者的想法。因为看源码还是比较辛苦的，作者在博客园上找到了一篇详细的zookeeper面试题。做面试题就想高考刷题一般，其作用就是通过做题来全方位的理解一个事情。所以题的质量很重要。以下是作者查阅到的资料。我们一起学习一下吧！
设计集群方案时，至少要考虑以下因素： （1）高可用要求：根据故障转移的原理，至少需要3个主节点才能完成故障转移，且3个主节点不应在同一台物理机上；每个主节点至少需要1个从节点，且主从节点不应在一台物理机上；因此高可用集群至少包含6个节点。 （2）数据量和访问量：估算应用需要的数据量和总访问量(考虑业务发展，留有冗余)，结合每个主节点的容量和能承受的访问量(可以通过benchmark得到较准确估计)，计算需要的主节点数量。 （3）节点数量限制：Redis官方给出的节点数量限制为1000，主要是考虑节点间通信带来的消耗。在实际应用中应尽量避免大集群；如果节点数量不足以满足应用对Redis数据量和访问量的要求，可以考虑：
一、节点类型二、结构体三、监听器原理四、选举机制4.1 重要的参数。4.2 选举状态：4.3 服务器启动时的 leader 选举4.4 运行过程中的 leader 选举
上一篇介绍了伪分布式集群的搭建，其实在我们的生产环境中我们肯定不是使用只有一台服务器的伪分布式集群当中的。接下来我将给大家分享一下全分布式集群的搭建！
集群是一种计算机系统， 它通过一组松散集成的计算机软件和/或硬件连接起来高度紧密地协作完成计算工作。在某种意义上，他们可以被看作是一台计算机。集群系统中的单个计算机通常称为节点，通常通过局域网连接，但也有其它的可能连接方式。集群计算机通常用来改进单个计算机的计算速度和/或可靠性。一般情况下集群计算机比单个计算机，比如工作站或超级计算机性能价格比要高得多。
通过 VMware ，我们安装了三台虚拟机，用来搭建 zookeeper 集群，虚拟机网络地址如下：
Elasticsearch是一种流行的开源搜索服务器，用于实时分布式搜索和数据分析。当用于开发以外的任何其他任务时，Elasticsearch应作为集群跨多个服务器部署，以获得最佳性能，稳定性和可伸缩性。
1. Keepalived 简介 ---- 1. keepalived 的作用 Keepalived 的作用是检测服务器的状态。如果有一台 web 服务器宕机，或工作出现故障，Keepalived 将检测到，并将有故障的服务器从系统中剔除，同时使用其他服务器代替该服务器的工作，当服务器工作正常后 Keepalived 自动将服务器加载到服务器群中，这些工作全部自动完成，不需要人工干涉，需要人工做的只是修复故障的服务器。 2. Keepalived 的特性 配置文件简单：配置文件比较简单，可通过简单配置实现高
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