我是作者老荀，一个普通的程序员，没有 985 和 211 的背景，也从没在大厂工作过。仅仅是喜欢研究技术，一直想做一个讲解技术的完整系列。然后我加入了 HelloGitHub 开源组织，在大家的鼓励和帮助下，我开启了讲解系列。
zk 一个分布式应用协调服务 zk是一个分布式，开源的，分布式协调服务，他提供了一组简单的原生接口，分布式应用可以基于它实现，高水准的同步，集群，配置管理和命名服务。它基于开发，使用简单的原则而设计。使用类似于文件系统目录树结构的数据模型。它基于java实现，可以为c和java应用服务。 协调是个臭名昭著的活儿。很容易产生资源竞争和死锁的问题。zk的实现动机就是缓解分布式应用在解决彼此斜体问题而产生的抓狂行为。 zk的设计目标 zk 是个简单的玩意儿。zk通过分布式的处理流程来协调应用彼此，它是使用的是一种
官方是这么解释 Zookeeper的，它是一个分布式服务框架，是 Apache Hadoop 的一个子项目，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等。
官方文档上这么解释zookeeper，它是一个分布式服务框架，是Apache Hadoop 的一个子项目，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等。
本例搭建的是伪集群模式，即一台机器上启动四个zookeeper实例组成集群，真正的集群模式无非就是实例IP地址不同，搭建方法没有区别。
调用Runtime.getRuntime.halt(1)直接暴力退出了. 可参考Kafka issue: Unclean leader election and "Halting because log truncation is not allowed"
Zookeeper是一个分布式协调框架，有不错的性能，也经过许多公司的验证，所以在很多场景都有使用。大家一般用Zookeeper来实现服务发现(类似DNS)，配置管理，分布式锁，leader选举等。在这些场景中，Zookeeper成为了一个被依赖的核心组件，Zookeeper的稳定性是需要特别关注的。
Hi，这里是 HelloGitHub 推出的 HelloZooKeeper 系列，免费有趣、入门级的 ZooKeeper 开源教程，面向有编程基础的新手。
基于ZooKeeper服务端、ZooKeeper Java客户端以及Spring框架设计的用于系统内部进行参数维护的系统。
常用命令 ls 类似linux里的ls [zk: localhost:2181(CONNECTED) 15] ls / [zookeeper] [zk: localhost:2181(CONNECTED) 16] ---- creat 创建znode Note: 必须以 / 开头 [zk: localhost:2181(CONNECTED) 17] create abc abc Command failed: java.lang.IllegalArgumentException: Path must s
转自：http://www.aboutyun.com/thread-14977-1-1.html 最近公司HBase(CDH-4.6.0)遇到了一个麻烦问题，觉得有必要记录下整个解决的过程。
由于本人的码云太多太乱了，于是决定一个一个的整合到一个springboot项目里面。
环境信息 Info1 Detail OS CentOS7 ZK Version 3.5.8 JDK Version 1.8 + (1.7以上即可) IP Info 192.168.126.133 其
如果设置了权限后，再次进行设置，就可以不用加上用户名和密码了。而且就算是使用其他用户进行设置，也只会根据第一次设置的用户来进行配置：
配置java环境,这个教程应该能帮你:https://www.runoob.com/java/java-environment-setup.html
我们先来创建一个普通的maven工程，然后在pom.xml文件中配置zookeeper依赖：
ZooKeeper是一个开放源码的分布式应用程序协调服务，它包含一个简单的原语集，分布式应用程序可以基于它实现同步服务，配置维护和命名服务等。 Zookeeper设计目的 最终一致性：client不论
它公开了一组简单的原语，分布式应用程序可以根据这些原语来实现用于同步、配置维护以及组和命名的更高级别的服务。
关键节点的单点故障(Single Point of Failure)在大型的架构中，往往是致命的。比如：SOA架构中，服务注册中心(Server Register)统一调度所有服务，如果这个节点挂了，基本上整个SOA架构也就崩溃了，另外hadoop 1.x/2.x中的namenode节点，这是hdfs的核心节点，如果namenode宕掉，hdfs也就废了。ZooKeeper的出现，很好的解决了这一难题，其核心原理如下： 1. 关键节点的运行实例（或服务器），可以跑多个，这些实例中的数据完全是相同的（即：对等
一个很典型的秒杀场景，或者说并发量非常高的场景下，对商品库存的操作，我用一个SpringBoot小项目模拟一下。
在前一篇我们介绍了ZooKeeper单机版、伪集群和集群环境搭建，通过命令行的方式做了节点的创建、删除、更新、获取节点信息的测试。Zookeeper 的目的是为客户端构建复杂的协调功能提供简单、高效的核心 API，这一篇我们用Java通过ZooKeeper提供的API接口来实现这些增删改查的功能。
Zookeeper集群中只要有过半的节点是正常的情况下,那么整个集群对外就是可用的。正是基于这个特性,要将 ZK 集群的节点数量要为奇数（2n+1），如 3、5、7 个节点)较为合适。
由Docker引领的容器技术最近一年在生产环境叫嚣的比较厉害，由于Docker本身拥有的一些特性，使得越来越多的人愿意并且想尝试在生产环境构建Docker,有关docker相关的介绍可以看我去年发布的文章(http://my.oschina.net/xxbAndy/blog/493184 )。然而随着业务的规模不断扩大，对docker的管理和维护也对运维人员有一些挑战，使用一些开源的框架和服务满足互联网公司的基本需求是一种常见而高效的方式，本篇文章就简单介绍一下使用Mesos+Marathon来对docke
tickTime：CS通信心跳数 Zookeeper 服务器之间或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔，也就是每个 tickTime 时间就会发送一个心跳。tickTime以毫秒为单位。
最简单的理由就是作为一个社招程序员，面试的时候一定被面啦，你看怎么多公众号都翻来覆去的发分布式锁的主题，可见它很重要啦，在高考里这就是送分题，不要怪可惜的。
小伙伴们好呀，上文才吐槽只能用 port-forward 去连接到 MySQL 主从集群，今天就解决了 哈哈😝
MyCAT 是使用 JAVA 语言进行编写开发，使用前需要先安装 JAVA 运行环境(JRE),由于 MyCAT 中使用了JDK7 中的一些特性，所以要求必须在 JDK7 以上的版本上运行。
Zookeeper集群部分节点连接数量瞬时跌零，导致不少服务发生重连，对业务造成了影响（惊吓），本文就发生的现象进行分析和整理。
最近有一次我们的Hadoop监控平台发出ResourceManager（以下简称RM）崩溃的报警信息，于是我们分析了RM的日志和ZooKeeper服务端（以下简称ZK）的日志，异常日志信息分别如下：
前文阅读： 【ZooKeeper系列】1.ZooKeeper单机版、伪集群和集群环境搭建 【ZooKeeper系列】2.用Java实现ZooKeeper API的调用
关于Watcher，网上很多帖子都是通过装饰器的方式实现的，其实我上面的方式和装饰器是一样的，只是形式不同罢了。功能都能实现，只是用装饰器有时候会不方便。
在单体的应用开发场景中，涉及并发同步的时候，大家往往采用synchronized或者Lock的方式来解决多线程间的同步问题。但在分布式集群工作的开发场景中，那么就需要一种更加高级的锁机制，来处理种跨JVM进程之间的数据同步问题，这就是分布式锁。
ZooKeeper 到底是个什么东西？ ZooKeeper 作为 Dubbo 的注册中心 Zookeeper 是 Hadoop 生态系统的一员。 zookeeper是一个开源的服务软件，需要安装到linux中。 构建 Zookeeper 集群的时候，使用的服务器最好是奇数台。 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要具有最高的执行ID，类似root权限。 5、集群中大多数的机器得到
比如我们线上有很多微服务分布在很多服务器上，有一天其中一个微服务比如user-service的ip地址需要变更，而user-service需要对很多其他程序提供服务，这个时候如果没有一个统一协调的东西，每个用到user-service的应用程序都要做相应的ip地址修改，这将是一件很麻烦的事情！
ZooKeeper是我们工作中常用一个开源的分布式协调服务，提供分布式数据一致性解决方案，分布式应用程序可以实现数据发布订阅、负载均衡、命名服务、集群管理分布式锁、分布式队列等功能。
gc问题一直是一个很难排查的问题，但是他又是一个经常在我们开发业务中出现的。这不，最近在我的项目中就出现了一个比较奇葩的gc问题，排查过程比较繁琐，所以在这里分享一下这个整个排查过程，希望对大家有一定的帮助
目前zookeeper的版本是3.6.0,同时增加了几个新特性，同时拥抱了Prometheus.
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该系列博文会告诉你什么是分布式系统，这对后端工程师来说是很重要的一门学问，我们会逐步了解常见的分布式技术、以及一些较为常见的分布式系统概念，同时也需要进一步了解zookeeper、分布式事务、分布式锁、负载均衡等技术，以便让你更完整地了解分布式技术的具体实战方法，为真正应用分布式技术做好准备。
其实ZooKeeper在我们日常的开发中基本上是隐形的….大多数时间只是偶尔从其中读取一些配置信息.
yarn.ApplicationMaster: Final app status: FAILED, exitCode: 15, (reason: User class threw exception: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 1 in stage 12.0 failed 4 times, most recent failure: Lost task 1.3 in stage 12.0 (TID 42, dn2.qa): java.lang.ExceptionInInitializerError
CentOs7.3 搭建 ZooKeeper-3.4.9 Cluster 集群服务 Zookeeper 概述 zookeeper实际上是yahoo开发的，用于分布式中一致性处理的框架。最初其作为研发Hadoop时的副产品。由于分布式系统中一致性处理较为困难，其他的分布式系统没有必要 费劲重复造轮子，故随后的分布式系统中大量应用了zookeeper，以至于zookeeper成为了各种分布式系统的基础组件，其地位之重要，可想而知。著名的hadoop，kafka，dubbo 都是基于zookeeper而构建。 要
①. zk是由java编写的需要java运行环境,所以大家首先要安装JDK 具体安装步骤,不再赘述 ②. 首先进入zk的conf目录,将zoo_sample.cfg文件改名为zoo.cfg,并修改内容 tickTime=2000 #ZK中的一个时间单元。ZK中所有时间都是以这个时间单元为基础，进行整数倍配置的。例如，session的最小超时时间是2*tickTime。 initLimit=5 #Leader允许Follower在 initLimit 时间内完成这个工作 syncLimit=2 #心
ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。
zookeeper服务器的数量是 2*n+1台zookeeper集群搭建步骤 本人下载目录为 /opt/microServer/ 集群ip为192.168.188.111、192.168.188.112、192.168.188.1131. 下载zookeeper 执行命令下载wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.11/zookeeper-3.4.11.tar.gz tar -zxvf zookeeper-3.4.11.tar
完成了 ZooKeeper 服务器集群的部署，本文以官方 API 和 zkClient 两种方式，演示了 ZooKeeper 数据的修改和状态监视。并以代码模拟了 ZooKeeper 在 Dubbo 中的作用。
这个问题又让我们碰到了，发生次数不频繁但是一旦发生就会造成ResourceManager服务崩溃、ZK注册watch过多等问题。不彻底解决这个问题心中一直是个梗，所以基于前两次的分析和阅读社区最新版Hadoop 3.2.1代码之后，给生产环境YARN打patch最终解决这个问题。对于疑难问题，每遇到一次就有一次不同的感悟，接下来是我本次分析和解决该问题的过程记录。前两次解决和分析该问题的记录如下：
好了，本篇开始部署kafka集群 Zookeeper集群搭建 注:Kafka集群是把状态保存在Zookeeper中的，首先要搭建Zookeeper集群(也可以用kafka自带的ZK，但不推荐) 1、软件环境 （3台服务器） 10.0.20.131 10.0.20.132 10.0.20.133 1、Linux服务器一台、三台、五台、（2*n+1），Zookeeper集群的工作是超过半数才能对外提供服务，3台中超过两台超过半数，允许1台挂掉 ，是否可以用偶数，其实没必要。 如果有四台那么挂掉一台还剩下三台服务
作者：黄青石 链接：https://www.cnblogs.com/huangqingshi/p/12289820.html
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