Kafka Partition Leader选主机制 https://blog.csdn.net/qq_27384769/article/details/80115392 kafka leader选举机制原理 https://blog.csdn.net/yanshu2012/article/details/54894629 kafka分区选主机制 https://blog.csdn.net/lixiang987654321/article/details/99674419 -----------

Zookeeper作为一个分布式协调系统提供了一项基本服务:分布式锁服务,分布式锁是分布式协调技术实现的核心内容.像配置管理.任务分发.组服务.分布式消息队列.分布式通知/协调等,这些应用实际上都是基于这项基础服务由用户自己摸索出来的. 1.Zookeeper在大数据系统中的常见应用 zookeeper作为分布式协调系统在大数据领域非常常用,它是一个很好的中心化管理工具.下面举几个常见的应用场景. 1.1.HDFS/YARN HA(分布式锁的应用):Master挂掉之后迅速切换到slave节点.

本文讲述基于zookeeper选主与故障切换的方法.我们的例子使用的是python. 使用的库是kazoo,安装方式 pip install kazoo  应用场景: 多个实例部署,但不是"去中心化"的部署方式: 有且只有一个节点作为master,履行master的职责,在例子中是注册调度器: 其他实例作为slave,不提供调度功能,但是在master节点挂掉之后,可以重新进行选主调度. 1.注册调度器 我们只给出伪代码,简单的打印调度器注册结果. # -*- coding:utf-8

在分布式系统设计中,选主是一个常见的场景.选主是一个这样的过程,通过选主,主节点被选择出来控制其他节点或者是分配任务. 选主算法要满足的几个特征: 1)各个节点均衡的获得成为主节点的权利,一旦主节点被选出,其他的节点可以感知到谁是主节点,被服从分配. 2)主节点是唯一存在的 3)一旦主节点失效,宕机或者断开连接,其他的节点能够感知,并且重新进行选主算法. zookeeper实现了安全可靠的选主机制. 作为zookeeper的高级api封装库curator选主算法主要有以下两个:Leader La

一.需求 在主从结构的集群中,我们假设硬件机器是很脆弱的,随时可能会宕机,当master挂掉之后需要从slave中选出一个节点作为新的master,使用zookeeper可以很简单的实现集群选主功能. 二.分析 下面为了方便叙述,将使用更通用的技术术语,即使用leader表示master,使用follower表示slave. 集群选主涉及到两个问题: 1. 谁来做leader 2. leader挂掉了怎么被follower感知到 首先是第一个问题,谁来做leader,其实可以将这个问题看做是多线

ES版本5.6.3 1.整个流程的开始,实在node启动后触发的,Node.java中start()方法,通过调用ZenDiscovery.java中的doStart()方法,之后会调用startInitialJoin方法开始进行加入现有的cluster或者选主. public void startInitialJoin() { // start the join thread from a cluster state update. See {@link JoinThreadControl}

目录 1.DLedger关于选主的核心类图 1.1 DLedgerConfig 1.2 MemberState 1.3 raft协议相关 1.4 DLedgerRpcService 1.5 DLedgerLeaderElector 1.6 DLedgerServer 2.源码分析Leader选举 2.1 DLedgerLeaderElector 类图 2.2 启动选举状态管理器 2.3 选举状态机状态流转 2.4 投票与投票请求 2.5 心跳包与心跳包响应 温馨提示:<RocketMQ技术内幕>

ETCD分布式锁实现选主机制(Golang) 为什么要写这篇文章 做架构的时候,涉及到系统的一个功能,有一个服务必须在指定的节点执行,并且需要有个节点来做任务分发,想了半天,那就搞个主节点做这事呗,所以就有了这篇文章的诞生,我把踩的坑和收获记录下来,方便未来查看和各位兄弟们参考. 选主机制是什么 举个例子,分布式系统内,好几台机器,总得分个三六九等,发号施令的时候总得有个带头大哥站出来,告诉其他小弟我们今天要干嘛干嘛之类的,这个大哥就是master节点,master节点一般都是做信息处理分发,或

Zab 协议:zookeeper 基于 Paxos 协议的改进协议 zookeeper atomic broadcast 原子广播协议. zookeeper 基于 Zab 协议实现选主及事务提交. 一.为什么需要选主? 选主是复杂分布式服务的一个特有机制,旨在保障系统数据的一致性. 分布式服务一般对于数据的存储形式是:每个节点都保存全量数据,每个节点都可以对外提供“一致”的服务,这就涉及到不同节点间的数据同步. 我们所说的可能的数据不一致主要是由数据变更过程引发,因为它涉及服务内所有节点的数据更

分布式锁?选主? 分布式锁可以保证当有多台实例同时竞争一把锁时,只有一个人会成功,其他的都是失败.诸如共享资源修改.幂等.频控等场景都可以通过分布式锁来实现. 还有一种场景,也可以通过分布式锁来实现,那就是选主,为了保证服务的可用性,我们都会以一主多从的方式去部署,特别是提供存储能力的服务.Leader服务来接收数据的写入,然后将数据同步给Follower服务.当Leader服务挂掉时,我们需要从Follower服务中重新选举一个服务来当Leader,复杂的方式是通过Raft协议去协商,简单点,

GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源. 目录 1. 选主算法 2. 多版本兼容性 3. MGR 5.7滚动升级至8.0 4. 小结 参考资料.文档 免责声明 文章推荐: 关于 GreatSQL 本文介绍MGR的选主算法,以及当MGR集群中有多个不同版本混搭时,如何才能正常运行,有什么注意事项. 1. 选主算法 MGR运行在单主模式时,当发生主节点切换,就需要进行选主工作.多主模式下,所有节点都是主节点,就不需要选主了. MGR的选主工作是自动的,每个节点都会

欢迎来到 GreatSQL社区分享的MySQL技术文章,如有疑问或想学习的内容,可以在下方评论区留言,看到后会进行解答 本文转载自微信公众号"老叶茶馆" MGR整个集群挂掉后,如能才能自动选主,不用手动干预 当集群中所有节点都宕机后,集群再次启动后,能否自动选主? 1.所有节点都宕机后,集群重启,能否自动选主和启动 这是个来自群友的问题. 首先,MySQL服务利用 systemd 即可实现故障后自启动,注意下面这个配置即可: [root@GreatSQL ~]# cat /usr/li

原文请参考[[置顶] Paxos master选举--PaxosLease算法] 众所周知,为了避免Paxos算法的活锁问题,必须选举唯一的proposor.偏偏在Paxos原论文中,作者L. Lamport不屑于讨论这个问题,因为选举过程中,即使出现多个master共存,也不影响Paxos算法正确性.另一方面,由著名的Fischer-Lynch-Paterson结论可知,不采取超时机制,任何算法都不能保证在有限时间内选举成功.不过这个结论在这里对我们影响不大,我们只要设计一个实际系统中好使的一

前言 前一篇文章<RabbitMQ和Kafka到底怎么选?>,我们在吞吐量方面比较了Kafka和RabbitMQ,知道了Kafka的吞吐量要高于RabbitMQ.本文从可靠性方面继续探讨两个队列的差异. RabbitMQ可靠性 我们通过前文知道,RabbitMQ的队列分为master queue和mirror queue,mirror queue 在master queue宕机之后,会被提升为master queue,如下图所示. 队列A的consumer在消费的时候,机器宕机,此时客户端和服

如何从40亿整数中找到不存在的一个 前言 给定一个最多包含40亿个随机排列的32位的顺序整数的顺序文件,找出一个不在文件中的32位整数.(在文件中至少确实一个这样的数-为什么?).在具有足够内存的情况下,如何解决该问题?如果有几个外部的“临时”文件可用,但是仅有几百字节的内存,又该如何解决该问题? 分析 这仍然是<编程珠玑>中的一个问题.前面我们曾经提到过<位图法>,我们使用位图法解决了这个问题.32位整型最多有4294967296个整数,而很显然40亿个数中必然会至少缺一个.我们

通常zookeeper在分布式服务中作为注册中心,实际上它还可以办到很多事.比如分布式队列.分布式锁 由于公司服务中有很多定时任务,而这些定时任务由于一些历史原因暂时不能改造成框架调用 于是想到用zookeeper特性来实现 首先我们先了解下zk工作原理 结构图解释:左侧树状结构为zookeeper集群,右侧为程序服务器.所有的服务器在启动的时候,都会订阅zookeeper中master节点的删除事件,以便在主服务器挂掉的时候进行抢主操作:所有服务器同时会在servers节点下注册一个临时节点(

来自:网易乐得技术团队,作者:董添 李秉谦 现如今微服务架构十分流行,而采用微服务构建系统也会带来更清晰的业务划分和可扩展性.同时,支持微服务的技术栈也是多种多样的,本系列文章主要介绍这些技术中的翘楚——Spring Cloud.这是序篇,主要讲述我们为什么选择Spring Cloud和它的技术概览. 1.为什么微服务架构需要Spring Cloud 简单来说,服务化的核心就是将传统的一站式应用根据业务拆分成一个一个的服务,而微服务在这个基础上要更彻底地去耦合(不再共享DB.KV,去掉重量级ES

MySQL Group Replication(简称MGR)是MySQL官方于2016年12月推出的一个全新的高可用与高扩展的解决方案.MGR是MySQL官方在5.7.17版本引进的一个数据库高可用与高扩展的解决方案,以插件形式提供,实现了分布式下数据的最终一致性, 它是MySQL5.7版本出现的新特性,它提供了高可用.高扩展.高可靠的MySQL集群服务.MySQL组复制分单主模式和多主模式,mysql 的复制技术仅解决了数据同步的问题,如果 master 宕机,意味着数据库管理员需要介入,应用

一.基本环境 VMware10.0+CentOS6.9+MySQL5.7.19 ROLE HOSTNAME BASEDIR DATADIR IP PORT M ZST1 /usr/local/mysql /data/mysql/mysql3306/data 192.168.85.132 3306 S1 ZST2 /usr/local/mysql /data/mysql/mysql3306/data 192.168.85.133 3306 S2 ZST1 /usr/local/mysql /dat

一 Mysql Group Replication简介    Mysql Group Replication(MGR)是一个全新的高可用和高扩张的MySQL集群服务.    高一致性,基于原生复制及paxos协议的组复制技术,以插件方式提供一致数据安全保证:    高容错性,大多数服务正常就可继续工作,自动不同节点检测资源征用冲突,按顺序优先处理,内置自动防脑裂机制:    高扩展性,自动添加移除节点,并更新组信息:    高灵活性,单主模式和多主模式.单主模式自动选主,所有更新操作在主进行:多