章全蛋的博客

Hystrix 熔断器 服务雪崩 在微服务架构中，一个应用可能会有多个微服务组成，微服务之间的数据交互通过远程过程调用完成。这就带来一个问题，假设微服务A调用微服务B和微服务C，微服务B和微服务C又调用其它的微服务，这就是所谓的“扇出”。如果扇出的链路上某个微服务的调用响应时间过长或者不可用，对微服务A的调用就会占用越来越多的系统资源，进而引起系统崩溃，所谓的“雪崩效应”。 最下游简历微服务响应时间过长，大量请求阻塞，大量线程不会释放，会导致服务器资源耗尽，最终导致上游服务甚至整个系统瘫痪。 雪崩效应解决方

文章目录Zookeeper 的 Leader 选举服务器启动时的 Leader 选举服务器运行时的 Leader 选举 Zookeeper 的 Leader 选举 Zookeeper Leader 选举概述 Leader 选举是 zookeeper 最重要的技术之一，也是保证分布式数据一致性的关键所在 当 zookeeper 集群中的一台服务器出现以下两种情况时，需要进入 Leader 选举。 服务器初始化启动。 服务器运行期间无法和 Leader 保持连接。 服务器启动时的 Leader 选举 若

文章目录Zookeeper 服务器启动过程zookeeper服务端整体架构图单机版服务器启动过程预启动初始化集群服务器启动过程预启动初始化Leader 选举Leader 和 Follower 启动期交互过程Leader 和 Follower 启动 Zookeeper 服务器启动过程 zookeeper服务端整体架构图 zookeeper 服务器的启动，大致可以分为以下五个步骤： 配置文件解析 初始化数据管理器 初始化网络I/O管理器 数据恢复 对外服务 单机版服务器启动过程 上图的过程可以分为预启动

文章目录Zookeeper 服务器角色LeaderFollowerObserver Zookeeper 服务器角色 Leader Leader 服务器是 zookeeper 集群工作的核心，其主要工作有以下两个： 事务请求的唯一调度和处理者，保证集群事务处理的顺序性； 集群内部各服务器的调度者 Leader 处理请求的过程： zookeeper使用责任链模式来处理客户端的请求，Leader 服务器的请求处理链如下： 可以看到，从 prepRequestProcessor 到 FinalRequestP

文章目录Zookeeper 深入进阶 —— ZAB 协议概念ZAB 核心ZAB 协议介绍崩溃恢复模式消息广播模式消息广播过程崩溃恢复过程基本特性：数据同步运行时状态分析ZAB 与 Paxos 的联系和区别联系：区别： Zookeeper 深入进阶 —— ZAB 协议 概念 在深入了解 zookeeper 之前，很多同学可能会认为 zookeeper 就是 paxos 算法的一个实现。但事实上，zookeeper 并没有完全采用 paxos 算法，而是使用了一种称为 Zookeeper Atomic Broa

文章目录Zookeeper 应用场景数据发布/订阅命名服务集群管理Master 选举分布式锁排他锁共享锁分布式队列FIFO 先进先出Barrier ：分布式屏障 Zookeeper 应用场景 zookeeper 是一个典型的发布/订阅模式的分布式数据管理与协调框架，我们可以使用它来进行分布式数据的发布与订阅。另一方面，通过对 zookeeper 中丰富的数据节点类型进行交叉使用，配合 Watcher 事件通知机制，可以非常方便地构建一系列分布式应用中都会涉及的核心功能，如 数据发布/订阅、命名服务、集群管理

文章目录Zookeeper 基本使用Zookeeper 系统模型Zookeeper 数据模型 ZNodeZNode 的类型事务IDZNode 的状态信息Watcher —— 数据变更通知ACL —— 保障数据的安全权限模式：Scheme授权对象 ID：权限： Zookeeper 基本使用 Zookeeper 系统模型 Zookeeper 数据模型 ZNode 在 Zookeeper 中，数据信息被保存在一个个数据节点上，这些节点被称为 ZNode。ZNode 是 Zookeeper 中最小的数据单位，在ZN

Zookeeper 简介 分布式系统定义及面临的问题 Zookeeper 最为主要的使用场景，是作为分布式系统的分布式协同服务。 我们将分布式系统定义为：分布式系统是同事跨越多个物理主机，独立运行的多个软件所组成的系统。类比一下，分布式系统就是一群人干活，人多力量大，每个服务器的算力是有限的，但是通过分布式系统，由n个服务器组成起来的集群，算力可以试无限扩张的。 优点显而易见，人多干活快，并且互为备份，但是缺点也很明显。我们可以想象一下，以一个小研发团队开发软件为例，假设我们有一个5人的项目组，要开始一个系

分布式事务 数据库事务的基本特性 我们知道事务有4个非常重要的特性，即我们常说的 ACID： Atomicity（原子性）：是说事务是一个不可分割的整体，所有操作要么全部成功，要么全部失败； Consistency（一致性）：是说事务执行前后，数据从一个状态到另一个状态必须是一致的，比如A向B转账（A、B的总金额就是一个一致性状态），不能出现A扣钱了，B却没收到钱的情况； Isolation（隔离性）：多个并发事务之间互相隔离，不能互相干扰。这里的并发事务指的是两个事务操作了同一份数据的情况。而对于并发事务

文章目录分布式理论：BASE理论能不能解决CAP 3选2 的问题什么是BASE理论Basically Available （基本可用）Soft state （软状态）Eventually consistent （最终一致性） 分布式理论：BASE理论 能不能解决CAP 3选2 的问题 根据CAP定理，我们在分布式系统最多只能在 一致性、可用性、分区容错性 中三选二。那能不能解决3选2的问题呢？ 想要解决3选2的问题，首先需要思考分区是百分之百出现的吗？如果不出现分区，那么就能够同时满足CAP。如果出现了

文章目录分布式理论：CAP 定理什么是 CAP 定理为什么只能 3 选 2 分布式理论：CAP 定理 什么是 CAP 定理 2000年7月的时候，加州大学伯克利分校的Eric Brewer 教授提出了 CAP 猜想，2年后，被来自于麻省理工的Seth Gilbert 和 Nancy Lynch 从理论上证明了猜想的可能性。从此，CAP 定理正式在学术上成为了分布式计算领域的公认定理，并深深影响了分布式计算的发展。 CAP 定理告诉我们，一个分布式系统不可能同时满足一致性（C:Consistency），可

文章目录分布式理论分布式系统定义分布式环境下的存在问题通信异常网络分区三态节点故障一致性概念分布式一致性的提出强一致性弱一致性最终一致性分布式事务 分布式理论 分布式系统定义 分布式系统可以简单地概括为 分布式系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上，彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统。 通俗的理解，所谓分布式系统，就是一个业务拆分成多个子业务，分布在不同的服务器节点，共同构成的系统称之为分布式系统，同一个分布式系统中的服务器节点在空间部署上是可以随意分布的，这些服务器可能放在不同的机