ZK如何保证数据的一致性

最新推荐文章于 2025-07-05 10:15:00 发布
转载 最新推荐文章于 2025-07-05 10:15:00 发布 · 1.4k 阅读 · 4 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://my.oschina.net/u/4045381/blog/3069068
文章标签：

#java

        保证数据同步有两种情况：第一种重新选取leader之后的数据同步，第二种leader处理事务请求后与follower的数据同步

        当leader收到请求后，将事务请求转化成事务proposal，由于leader为每一个follower创建一个队列，并把该事务放入响应队列中，保证事务的顺序性。之后在队列中顺序地向follower广播该提案。follower接收到提案后，以事务的形式写入本地日志中，并向leader发送ack。当超过半数的follower向leader发送恢复，leader会向其他节点发送commit消息，同时leader提交该事务。

 

转载于:https://my.oschina.net/u/4045381/blog/3069068

chrml927423
关注
Zookeeper如何保证数据一致性
我能在河边钓一整天的鱼
08-22 869
目录 前言 ZK是事务处理模式 什么是ZAB协议 Zab协议中的Zxid 消息广播阶段工作流程 崩溃恢复阶段工作流程 ZAB和Paxos算法的联系与区别 前言 在分布式场景中，zk应用非常广泛：比如发布订阅、命名服务、配置中心、注册中心、分布式锁等。 zk提供了一个类似Linux文件系统的数据模型，和基于Watcher机制的分布式事件通知，这些特性都依赖zk的高容错数据一致性协议 ZK是事务处理模式 zk通过ZAB协议保证分布式事务的最终一致性。Z...
Zookeeper 是如何保证数据一致性的
qq798280904的博客
04-05 762
Zookeeper通过ZAB原子广播协议来实现数据的最终顺序一致性，他是一个类似2PC两阶段提交的过程。由于Zookeeper只有Leader节点可以写入数据，如果是其他节点收到写入数据的请求，则会将之转发给Leader节点。
【Zookeeper】集群模式：ZK 集群到底是什么一致性？如何保证一致性？
A minor
11-12 4834
zookeeper 是来自于google chubby。 为了解决在分布式环境下，如何从多个server中选举出master server。 那么这多个 server 就需要涉及到一致性问题，这个一致性体现的是多个 server 就 master 这个投票在分布式环境下达成一致性。简单来说就是最终听谁的。但是在网络环境中由于网络的不可靠性，会存在消息丢失和或者被篡改等问题。 所以，如何在这样一个环境中快速并且正确的在多个 server中对某一个数据达成一致性并且保证不论发生任何异常，都不会破坏整个系统一致性
ZooKeeper自身数据一致性
GSpinach的博客
10-07 3631
@Author : Spinach | GHB @Link : http://blog.youkuaiyun.com/bocai8058 文章目录0 前言1 ZK数据一致性1.1 ZK选举1.2 ZK原子广播机制(ZAB协议)1.2.1 广播模式1.2.2 恢复模式1.2.3 Paxos与Zab一致性对比1.3 ZK数据同步机制1.3.1 同步准备1.3.2 同步初始化1.3.3 数据同步场景ZK...
深入理解 ZooKeeper：ZooKeeper集群如何保证数据一致性？
最新发布
mf97532的博客
07-05 763
只有当服务端的ZK存在多台时,才会出现数据一致性的问题, 服务端存在多台服务器,他们被划分成了不同的角色,只有一台Leader,多台Follower和多台Observer, 他们中的任意一台都能响应客户端的读请求,任意一台也都能接收写请求,不同的是,Follower和Observer接收到客户端的写请求后不能直接处理这个请求而是将这个请求转发给Leader,由Leader发起原子广播完成数据一致性理论上ZK集群中的每一个节点的作用都是相同的,他们应该和单机时一样,各个节点存放的数据保持一致才行。
Zookeeper 集群如何实现数据一致性和顺序性原理？
欢迎来到我的技术分享博客！这里将带你深入了解AI技术、Java架构设计、系统开发与优化等前沿技术内容。我专注于从实战经验
06-19 2119
一致性保证：通过领导节点的统一处理，保证了所有写请求的顺序性和一致性。事务确认机制：通过多数派确认（majority acknowledgment）机制，确保事务在提交前已被大多数节点接受，从而保证了数据的强一致性。高可用性：即使在部分节点故障的情况下，只要大多数节点存活，集群仍然能够继续服务。通过上述机制，Zookeeper 能够在分布式环境下实现数据的完整性和一致性，确保系统在面对网络分区和节点故障时仍然能够稳定运行。重试机制。
ZK分布式一致性原理与实践
12-07
《ZK分布式一致性原理与实践》是一本深入探讨分布式一致性解决方案的著作，主要围绕PAXOS算法和Zookeeper（ZK）系统展开。在分布式计算领域，一致性是保证系统可靠性和正确性的关键因素，而Zookeeper作为Apache软件...
Zookeeper如何保证数据的一致性
chenghuipo3622的博客
07-29 529
保证数据一致性有两种情况：第一重新选举leader之后的数据同步；第二leader处理完事务请求后与follower保持同步 首先分为三个角色，事务请求全部由leader处理；当leader收到请求后，将请求事务转化为事务proposal，由于leader会为每一个follow...
ZooKeeper 如何保证数据一致性？
欢迎朋友，我是一名十多年开发经验的新手，希望多多指教。
12-02 2069
ZooKeeper 如何保证数据一致性？
ZooKeeper如何保证数据的一致性？
m0_51697147的博客
10-26 2148
保证数据的一致性有两种情况，一种是重新选取出新leader后的数据同步，还有一种是leader处理完事务请求后与follow保持数据一致。
ZooKeeper 如何保证数据一致性(1)
afsdfrsg的博客
05-08 763
自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。深知大多数Java工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长，自己不成体系的自学效果低效漫长且无助。因此收集整理了一份《2024年Java开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。
Zookeeper学习----Zookeeper 是如何保证数据一致性
07-26 439
Zookeeper 是如何保证数据一致性一. Paxos 算法①. Paxos介绍②. Paxos算法描述③. Paxos算法流程二. ZAB 协议①. ZAB 算法介绍②. Zab 协议模式：消息广播③. Zab 协议模式：崩溃恢复_异常假设④. Zab 协议模式：崩溃恢复_Leader选举④. Zab 协议模式：崩溃恢复_数据恢复三. CAP理论 一. Paxos 算法 ①. Paxos介绍 Paxos算法：一种基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法。 Paxos算法解决的问题：就是如何快速
ZooKeeper 保证数据一致性
Michael是个半路程序员
03-03 427
learn from 从0开始学大数据（极客时间） 文章目录1. 分布式一致性原理2. Paxos 算法与 ZooKeeper 架构 1. 分布式一致性原理 CAP 原理认为，一个提供数据服务的分布式系统 无法同时满足 数据一致性（Consistency）、可用性（Availibility）、分区耐受性（Patition Tolerance）这三个条件 一致性：返回最新的数据或者错误，而不是过期的数据 可用性：每次请求都得到响应，但不保证响应的数据是最新的 分区耐受性：即使网络原因导致部分服务器节点丢.
面试必问的缓存使用：如何保证数据一致性、缓存设计模式
程序员囧辉
03-14 1万+
如何保证数据一致性、常见的缓存设计模式有哪些？
zookeeper是如何保证数据一致性的？
博学笃志-格物明德
11-12 595
zookeeper 的读写一致不是在 server 做的，而是 server & client 配合的；client 会记录它见过的最大的 zxid （在你的场景下，就是这条写入 的 zkid），读取的时候，如果 server 发现 这条 zxid 比 server 端的最大 zxid 大，则拒绝，client 会自动重连到其他server（还在同一个 session） —— 最终会落到有新数据的 server 上，因为半数已经同意；
Zookeeper的一致性和可靠性保证
AI天才研究院
01-30 1110
1.背景介绍 Zookeeper的一致性和可靠性保证 作者：禅与计算机程序设计艺术 背景介绍 分布式系统中的一致性问题 在分布式系统中，由于网络延迟、节点故障等因素，多个节点可能会同时修改共享资源，从而导致数据不一致的情况。为了解决这个问题，分布式系统需要采用某种协议来保证数据的一致性，即使在节点出现故障或网络连接中断的情况下也能够保证数据的一致性。 Zookeeper的定位 Apa...
深入浅出Zookeeper---4、ZK一致性与同步原理
热门推荐
u014526891的博客
03-21 1万+
CAP定理 CAP定理，指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性）这三个基本需求，最多只能同时满足其中的2个。 Consistency（一致性）: 多个副本节点保持数据的一致性。 Availability（可用性）： 指系统一直处于可用的状态。 Partition Tolerance（分区容错性）： 遇到任何网络分区故障， 仍然能够保证对外提供满足一致性和可用性的服务。 ZK为什么不能满足可用性
什么是数据一致性
06-11
### 数据一致性的定义与相关概念 #### 1. 数据一致性的定义 数据一致性是指在分布式系统或多节点环境中，所有副本的数据保持相同的状态或内容。对于数据库系统而言，数据一致性是其 ACID 特性中的核心之一，确保事务执行前后数据库处于一致状态[^1]。 在分布式系统中，数据一致性不仅涉及单个节点内部的事务处理，还扩展到多个节点之间的数据同步问题。例如，在分布式数据库中，当一个节点更新了数据后，其他节点需要在一定时间内也更新为相同值，以保证整体系统的数据一致性[^2]。 #### 2. 分布式系统中的数据一致性分类 根据不同的应用场景和技术实现，数据一致性可以分为以下几种类型： - **强一致性（Strong Consistency）**：在强一致性模型下，任何成功的写操作后，后续的所有读操作都将返回最新的写入值。这种模型通常用于对实时性和准确性要求较高的场景，但可能牺牲一定的性能和可用性[^3]。 - **最终一致性（Eventual Consistency）**：最终一致性允许在短时间内存在不一致的情况，但系统会通过异步复制或其他机制确保所有副本最终达到一致状态。这种模型适用于对延迟容忍度较高的场景，能够提供更高的可用性和吞吐量[^3]。 - **因果一致性（Causal Consistency）**：因果一致性是一种介于强一致性和最终一致性之间的模型。它保证如果事件 A 是事件 B 的原因，则所有观察者都能感知到这一因果关系。换句话说，如果一个写操作依赖于另一个写操作，则后者必须在前者完成后才能被读取[^2]。 #### 3. 分布式系统中的挑战 在分布式系统中，数据一致性面临着以下几个主要挑战： - **网络分区问题**：当网络发生故障时，可能导致部分节点无法与其他节点通信。在这种情况下，如何维持数据一致性成为一大难题[^1]。 - **并发控制**：多个事务同时访问同一资源时，需要有效的并发控制策略来避免冲突并保持数据一致性。 - **性能与可用性权衡**：为了实现强一致性，往往需要增加额外的同步开销，这可能会降低系统的性能和可用性。因此，设计者需要在一致性、性能和可用性之间找到平衡点[^1]。 #### 4. 技术实现方案 针对上述挑战，业界提出了多种技术方案来解决分布式系统中的数据一致性问题： - **两阶段提交协议（Two-Phase Commit, 2PC）**：2PC 是一种经典的分布式事务管理协议，通过准备和提交两个阶段确保所有参与节点达成一致。然而，该协议存在单点故障和阻塞等问题[^2]。 - **Paxos 和 Raft 协议**：这两种共识算法用于在分布式系统中达成一致决策，广泛应用于分布式存储和数据库系统中。它们能够在大多数节点正常工作的情况下保证数据一致性[^1]。 - **分布式锁服务**：通过引入全局锁服务（如 ZooKeeper），可以协调多个节点之间的访问权限，从而实现数据一致性。 ```python # 示例代码：使用ZooKeeper实现分布式锁 from kazoo.client import KazooClient zk = KazooClient(hosts='127.0.0.1:2181') zk.start() lock_path = "/distributed_lock" lock = zk.Lock(lock_path, "my_identifier") with lock: print("Lock acquired, performing critical operation...") # 执行关键操作 ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值