初探ZooKeeper之Java API使用

本文详细介绍了ZooKeeper的原生API使用方法,包括Maven配置、构造函数使用、连接状态、节点的创建、获取、修改及删除操作。通过实例展示了如何利用ZooKeeper进行分布式协调。

1. ZooKeeper原生API:

    ZooKeeper

2.  Maven 配置:

<dependency>
    <groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
    <artifactId>zookeeper</artifactId>
    <version>3.4.6</version>
</dependency>

 3.  构造方使用

CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);
ZooKeeper zookeeper = new ZooKeeper("192.168.80.33:2181,192.168.80.36:2181,192.168.80.39:2181",
        4000, new Watcher() {
    @Override
    public void process(WatchedEvent watchedEvent) {
        //等待zookeeper连接成功后才进行后面的业务逻辑处理
        if (Event.KeeperState.SyncConnected == watchedEvent.getState()) {
            countDownLatch.countDown();
        }
    }
});
countDownLatch.await();

连接状态为:

NOT_CONNECTED → CONNECTING → CONNECTED → CLOSE

4. 创建节点:

final String path = "/zk-persis-thomas";
//创建节点
zookeeper.create(path, "0".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);

注:第一个参数为:节点名称;第二参数为:节点值;第三个参数:节点访问权限;第四个参数:节点类型

5. 获取节点:

//根据版本查询数据
Stat stat = new Stat();//Stata 为每个节点的信息
byte[] bytes = zookeeper.getData(path, null, stat);
System.out.println(new String(bytes));

6. 修改节点值:

//修改数据
stat = zookeeper.setData(path, "1".getBytes(), stat.getVersion());

7.删除节点

//删除数据
zookeeper.delete(path, stat.getVersion());

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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