Zookeeper基础知识学习

ZooKeeper作为Hadoop的子项目,是一个分布式的应用程序协调服务,主要用于解决大型分布式系统中的协调问题。它支持的功能包括配置维护、命名服务、分布式同步及组服务等。本文介绍了ZooKeeper的工作原理、数据结构及其在分布式系统中的应用场景。

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简介

ZooKeeper是Hadoop的正式子项目,它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统,提供的功能包括: 配置维护命名服务分布式同步组服务等。 ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务,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。
Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现, 是高有效和可靠的协同工作系统,Zookeeper能够用来leader选举,配置信息维护等, 在一个分布式的环境中,需要一个Master实例或存储一些配置信息,确保文件写入的一致性等。
ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,包含一个简单的原语集,是Hadoop和Hbase的重要组件。 提供Java和C的接口。

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,它能提供基于类似于文件系统的目录节点树方式的数据存储, 但是 Zookeeper 并不是用来专门存储数据的,它的作用主要是用来维护和监控你存储的数据的状态变化。通过监控这些数据状态的变化,从而可以达到基于数据的集群管理。

原理

ZooKeeper是以Fast Paxos算法为基础的,paxos算法存在活锁的问题,即当有多个proposer交错提交时,有可能互相排斥导致没有一个proposer能提交成功,而Fast Paxos作了一些优化, 通过选举产生一个leader,只有leader才能提交propose,具体算法可见Fast Paxos。因此, 要想弄懂ZooKeeper首先得对Fast Paxos有所了解。
ZooKeeper的基本运转流程:
1、选举Leader。
2、同步数据。
3、选举Leader过程中算法有很多,但要达到的选举标准是一致的。
4、Leader要具有最高的zxid。
5、集群中大多数的机器得到响应并follow选出的Leader。

ZooKeeper代码版本中,提供了分布式独享锁、选举、队列的接口,代码在zookeeper-3.4.3\src\recipes。其中分布锁和队列有Java和C两个版本,选举只有Java版本

统一命名空间
在zookeeper中实现了一个类似file system系统的数据结构,比如/zookeeper/status。 每个节点都对应于一个znode节点。
znode节点的数据结构模型:



znode的数据结构内容:

czxid
The zxid of the change that caused this znode to be created.
mzxid
The zxid of the change that last modified this znode.
ctime
The time in milliseconds from epoch when this znode was created.
mtime
The time in milliseconds from epoch when this znode was last modified.
version
The number of changes to the data of this znode.
cversion
The number of changes to the children of this znode.
aversion
The number of changes to the ACL of this znode.
ephemeralOwner
The session id of the owner of this znode if the znode is an ephemeral node. If it is not an ephemeral node, it will be zero.
dataLength
The length of the data field of this znode.
numChildren
The number of children of this znode.

说明: zxid (ZooKeeper Transaction Id,每次请求对应一个唯一的zxid,如果zxid a < zxid b ,则可以保证a一定发生在b之前)。

配置推送(Watcher)
zookeeper为解决数据的一致性,使用了Watcher的异步回调接口,将服务端znode的变化以事件的形式通知给客户端,主要是一种反向推送的机制,让客户端可以做出及时响应。比如及时更新后端的可用集群服务列表。

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内容概要:本文详细探讨了基于MATLAB/SIMULINK的多载波无线通信系统仿真及性能分析,重点研究了以OFDM为代表的多载波技术。文章首先介绍了OFDM的基本原理和系统组成,随后通过仿真平台分析了不同调制方式的抗干扰性能、信道估计算法对系统性能的影响以及同步技术的实现与分析。文中供了详细的MATLAB代码实现,涵盖OFDM系统的基本仿真、信道估计算法比较、同步算法实现和不同调制方式的性能比较。此外,还讨论了信道特征、OFDM关键技术、信道估计、同步技术和系统级仿真架构,并出了未来的改进方向,如深度学习增强、混合波形设计和硬件加速方案。; 适合人群:具备无线通信基础知识,尤其是对OFDM技术有一定了解的研究人员和技术人员;从事无线通信系统设计与开发的工程师;高校通信工程专业的高年级本科生和研究生。; 使用场景及目标:①理解OFDM系统的工作原理及其在多径信道环境下的性能表现;②掌握MATLAB/SIMULINK在无线通信系统仿真中的应用;③评估不同调制方式、信道估计算法和同步算法的优劣;④为实际OFDM系统的设计和优化供理论依据和技术支持。; 其他说明:本文不仅供了详细的理论分析,还附带了大量的MATLAB代码示例,便于读者动手实践。建议读者在学习过程中结合代码进行调试和实验,以加深对OFDM技术的理解。此外,文中还涉及了一些最新的研究方向和技术趋势,如AI增强和毫米波通信,为读者供了更广阔的视野。
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