使用Zookeeper实现分布式共享锁

最新推荐文章于 2025-12-02 09:42:37 发布
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#大数据

本文介绍如何使用ZooKeeper实现分布式系统的共享锁机制，解决多台服务器间的资源竞争及同步问题。
http://www.linuxidc.com/Linux/2013-06/85550.htm

分布式系统中经常需要协调多进程，多个jvm，或者多台机器之间的同步问题，得益于zookeeper，实现了一个分布式的共享锁，方便在多台服务器之间竞争资源时，来协调各系统之间的协作和同步。
使用zookeeper实现分布式共享锁
08-14
本篇文章将深入探讨如何使用Zookeeper实现分布式共享锁。 分布式锁是一种在多节点之间共享资源的机制，它允许在同一时间只有一个节点对资源进行操作。在Java环境中，我们可以利用Zookeeper的API来创建和管理这种锁...
java使用zookeeper实现的分布式锁示例
09-04
本文将详细讲解如何使用Java与Apache ZooKeeper实现一个分布式锁的示例。 ZooKeeper是一个分布式协调服务，它提供了一种可靠的方式来管理和同步分布式系统的数据。在分布式锁的场景中，ZooKeeper可以作为一个中心化...
ZooKeeper 实现分布式锁
weixin_56018532的博客
07-07 1433
在分布式系统中，为了保证共享资源在并发访问下的数据一致性，需要引入分布式锁。分布式锁是一种在分布式环境下控制多个进程对共享资源进行互斥访问的机制。它与单机环境下的锁（如Java中的或Lock）不同，单机锁只能解决同一JVM内部的并发问题，而分布式锁则需要解决跨JVM、跨机器的并发问题。ZooKeeper作为一款优秀的分布式协调服务，为分布式锁的实现提供了可靠的基础。通过其临时顺序节点和Watcher机制，可以构建出高可用、可靠且公平的分布式锁。
ZooKeeper实现分布式锁
weixin_46619605的博客
04-18 1058
ZooKeeper实现分布式锁
SpringBoot结合ZooKeeper实现分布式锁
u010303355的博客
04-15 1286
ZooKeeper 一个中心化的服务, 用于维护配置信息, 命名服务(naming), 提供分布式同步和集群服务(group services)。它是一个开源的分布式应用程序协调服务, 作为 Google Chubby的一个开源实现, 是Hadoop和Hbase的重要组件。ZooKeeper 的目标是封装好复杂易出错的关键服务, 暴露简单易用、高效、稳定的接口给用户使用, 提供基于java和C的接口。
Zookeeper实现分布式锁实战应用
bsklhao的博客
04-27 602
在分布式系统中，当多个进程或服务需要互斥地访问共享资源时，就需要分布式锁来协调。Zookeeper因其强一致性和临时节点特性，非常适合实现分布式锁。
使用ZooKeeper实现分布式锁
喔的嘛呀的博客
02-21 1662
ZooKeeper是一个高性能的分布式协调服务，提供了诸如配置管理、命名服务、分布式锁等功能。ZooKeeper通过维护一个具有层次结构的数据结构（类似于文件系统），来管理分布式应用程序的状态。本文介绍了使用ZooKeeper实现分布式锁的基本原理和步骤，并给出了相应的Java代码示例。在实际应用中，可以根据具体的需求和系统架构选择合适的分布式锁实现方式，从而保证系统的并发访问安全性。
实战：ZooKeeper实现分布式锁
为无为，事无事，味无味。
07-29 1405
假定，取水时以家庭为单位，家庭的某人拿到号，其他的家庭成员过来打水，这时候不用再取号，如图10-4所示。图10-4 同一家庭的人不需要重复排队图10-4中，排在1号的家庭，老公取号，假设其老婆来了，直接排第一个，正所谓妻凭夫贵。再看上图的2号，父亲正在打水，假设其儿子和女儿也到井边了，直接排第二个，所谓子凭父贵。总之，如果取水时以家庭为单位，则同一个家庭，可以直接复用排号，不用从后面排起重新取号。以上这个故事模型中，取号一次，可以用来多次取水，其原理为可重入锁的模型。
Spring Boot整合Zookeeper实现分布式锁
weixin_74412978的博客
01-08 1550
锁是用来控制多个线程访问共享资源的方式，一般来说，一个锁能够防止多个线程同时访问共享资源。分布式锁是控制 微服务集群 之间同步访问共享资源的一种方式。
zookeeper实现分布式锁
u014732205的博客
11-13 2600
1.zookeeper简介 2.zookeeper实现分布式锁
共享出行数字化转型：车辆调度 AI 优化与用户体验数据化迭代实践
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12-02 368
某头部共享出行企业的实践显示，AI 调度系统上线后，车辆应答率提升 40%，用户平均候车时间从 12 分钟缩短至 6.5 分钟，车辆日均周转率提高 32%，运营效率显著提升。车辆调度 AI 优化与用户体验数据化迭代的实践，不仅解决了传统运营中的效率低、体验差等问题，更构建了以数据为核心的竞争优势。随着 AI、物联网、5G 等技术的持续迭代，未来将实现车辆调度、服务优化、安全管控的全链路智能升级，为用户提供更便捷、安全、个性化的出行服务，同时为城市交通可持续发展注入持久动能。
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后端在分布式中的Apache Kafka
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