介绍了关于zookeeper的使用、原理及经典案例，可供学习参考

Zookeeper原理详解，ppt演示演讲培训

Fabric1.4.x版本的arm架构镜像源之一 使用方式直接在服务器中: gunzip -c _.tar.gz | docker load

### 分布式锁原理介绍 #### 一、分布式锁概览 **分布式锁**是一种用于在分布式系统中控制多个节点对共享资源进行访问的技术。它主要用于解决多节点间并发访问同一资源时产生的竞争问题，确保资源的一致性和完整性。 #### 二、分布式锁的核心概念 1. **互斥特性**：确保同一时刻只有一个节点能够获取锁，从而独占资源。 2. **锁安全性**：确保锁的获取与释放过程是安全可靠的。 3. **锁失效机制**：防止因某些异常情况导致锁无法正常释放，从而引发死锁等问题。 4. **阻塞锁特性**：如果当前锁已被其他节点获取，请求锁的节点需要等待直至锁被释放。 5. **公平锁的特性**：按照请求顺序分配锁，避免某些节点长期等待。 6. **高可用性**：即使部分节点失败，也能保证锁服务的连续性和稳定性。 7. **高性能**：在高并发场景下保持良好的响应时间和吞吐量。 #### 三、分布式锁的应用场景 1. **12306网站售票**：在高峰时段，大量用户同时购票，分布式锁可以有效防止票务冲突。 2. **共享文档平台编辑**：多人同时在线编辑文档时，需要确保同一时间只有一人能编辑某段内容。 3. **全局自增主键**：在分布式数据库系统中，为每条记录分配唯一ID时，需要使用分布式锁来避免ID冲突。 #### 四、分布式锁的实现 ##### 1. 基于数据库实现分布式锁 - **利用MySQL唯一索引特性**：通过在表中创建唯一索引来实现分布式锁，但这种方式在高并发场景下性能较差，且实现较为复杂，因此较少在生产环境中使用。 ##### 2. 基于Redis实现分布式锁 - **Redis为单进程单线程模式**：这种模式可以将并发访问变为串行访问，提高数据的一致性。 - **使用Redis命令实现**：通过`SETNX`（Set If Not eXists）命令尝试设置一个键值对，如果键不存在则设置成功并返回1，否则返回0；结合`EXPIRE`命令为锁设置一个超时时间。 - **锁的生命周期管理**：设置锁时使用随机生成的UUID作为锁的值，以便解锁时进行验证；同时使用`EXPIRE`命令为锁设置超时时间，以防持有锁的客户端崩溃后锁无法正常释放。 ##### 3. 基于ZooKeeper实现分布式锁 - **ZooKeeper节点**：ZooKeeper中的节点（Znode）是数据的基本单元，分为多种类型：持久节点、持久有序节点、临时节点和临时有序节点。这些节点可以构成树状结构，便于管理和访问。 - **节点监听**：客户端可以在特定节点上设置监听器，当节点的状态发生变化时，会触发监听器，从而通知客户端进行相应的处理。 - **基本原理**：客户端尝试创建一个临时有序节点，若创建成功，则检查是否有排名比自己小的兄弟节点，如果没有则获得锁；如果有，则等待该兄弟节点被删除。这样，通过创建和删除临时有序节点的方式，实现了分布式锁的功能。 #### 五、分布式锁方案对比 - **基于数据库**：实现相对复杂，性能较低，适合于对数据一致性要求极高但并发量不大的场景。 - **基于Redis**：实现简单，性能较好，适用于大多数高并发场景。但在集群环境下可能遇到脏数据问题，可通过Redlock算法等高级方案解决。 - **基于ZooKeeper**：实现机制更为复杂，但提供了丰富的功能和高度的可靠性，适用于需要高度一致性和可靠性的场景。 选择合适的分布式锁实现方案需要根据具体的应用场景、性能需求和可靠性要求来进行权衡。在实际应用中，可以根据项目的具体情况选择最为合适的方法。

共有3个安装包: kafka:kafka_2.12-2.8.0.tgz zookeeper:apache-zookeeper-3.7.0-bin.tar.gz kafka可视化工具:offsetexplorer_64bit.exe

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。 Docker容器镜像版本：3.9.2 ZooKeeper是由Apache软件基金会开发的一个开源项目，它是为分布式系统提供高性能协调服务的软件。ZooKeeper的主要功能包括配置管理、命名服务、分布式同步和集群管理等。在分布式计算环境中，ZooKeeper可以帮助应用维护配置信息，选举主节点，同步状态数据等，从而简化分布式应用的开发与管理。 ZooKeeper的设计目标是将那些复杂且容易出错的分布式一致性服务封装起来，提供给分布式应用开发者一个简单易用的接口。它能够处理读多写少的场景，通常用在需要保证数据一致性而又对性能有较高要求的分布式系统中。 Docker是一个开源的应用容器引擎，可以让开发者将应用及其依赖打包到一个轻量级的容器中，然后发布到任何支持Docker的机器上。Docker镜像则是这个容器的模板，可以用来创建和部署容器实例。 Docker镜像版本3.9.2的ZooKeeper容器化版本，是基于ZooKeeper官方提供的稳定版本构建的Docker镜像。这个镜像允许用户在Docker容器中运行ZooKeeper服务。由于容器化技术的轻量级和快速启动特性，使用Docker镜像运行ZooKeeper可以显著提高部署效率，降低运维成本，并且能够更好地实现服务的快速迭代和弹性扩展。 ZooKeeper Docker镜像版本3.9.2中，用户可以利用Docker的配置选项来指定ZooKeeper的运行环境，如内存大小、数据存储目录、网络设置等。此外，还可以通过Docker的编排工具来管理多个ZooKeeper实例，实现集群部署，为分布式应用提供高可用和高扩展的服务。 在构建和部署微服务架构的应用时，ZooKeeper常被用作服务注册和发现的组件。服务注册中心是微服务架构中的关键组成部分，它可以管理和维护服务的注册信息，为服务调用提供查找和访问服务的能力。ZooKeeper提供的分布式锁、选举机制等功能，让它成为微服务架构下实现服务注册和发现的理想选择。 使用ZooKeeper Docker镜像版本3.9.2，开发者和运维人员能够更加便捷地在各种环境中部署和管理ZooKeeper服务。例如，在一个微服务架构中，可以将ZooKeeper容器化部署作为服务注册和发现机制的一部分，为服务提供者和服务消费者之间的通信提供支持，保障微服务间调用的高可用性和一致性。 随着云计算和容器技术的广泛应用，容器化部署已经成为应用交付的标准方式之一。ZooKeeper的容器镜像版本3.9.2正是这一趋势的体现，它不仅简化了部署流程，也提高了服务的稳定性和可维护性。因此，无论是在传统应用架构还是现代的云原生架构中，ZooKeeper Docker镜像都能够发挥其在分布式系统中协调一致性的关键作用。

Docker是一种开源的应用容器引擎，它允许开发者打包他们的应用以及应用的依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何支持Docker的机器上。Zookeeper是一个开源的分布式协调服务，它提供了一个简单的接口来实现集群的同步、配置管理、命名服务、分布式锁等服务。将Zookeeper打包成Docker镜像，可以让用户更方便地在Docker容器中部署和运行Zookeeper服务。 在创建一个Docker的Zookeeper镜像之前，需要了解Docker镜像的基本概念，包括Dockerfile、构建过程、镜像层、标签、仓库等。Dockerfile是一个文本文件，它包含了用户执行的所有命令来创建一个Docker镜像。Docker通过Dockerfile来构建镜像，每执行一条指令，就会创建一个新的镜像层。这些镜像层是只读的，并且在构建过程中会使用缓存来加速后续的构建过程。构建完成后，会得到一个带有标签的镜像，存储在Docker的本地仓库中。用户可以使用Docker命令来推送和拉取镜像到远程仓库，如Docker Hub。 在构建Zookeeper的Docker镜像时，首先需要获取Zookeeper的源代码或二进制包。接下来，创建一个Dockerfile，指定基础镜像，比如可以从一个现成的基础镜像开始，例如使用官方提供的Java镜像，因为Zookeeper是用Java编写的。然后，在Dockerfile中添加Zookeeper的配置文件、启动脚本等必要文件，并编写指令来设置环境变量、暴露端口以及定义容器启动时执行的命令。 当Dockerfile准备好后，使用Docker命令行工具来构建镜像，如执行“docker build”命令，并指定标签。构建成功后，就可以创建Zookeeper容器实例，运行Zookeeper服务了。通过这种方式，用户无需担心环境配置的问题，只需保证Docker运行环境正常即可。 Zookeeper镜像的应用场景非常广泛，它可以在任何支持Docker的平台上运行，包括开发、测试和生产环境。容器化的好处之一是隔离性，不同的容器可以运行在同一个宿主机上，而不会相互影响。这为运维工作带来了极大的便利，也使得应用的扩展和迁移更加容易。 在企业级应用中，Zookeeper的Docker镜像还可以与其它服务的镜像进行编排，如使用Docker Compose或Kubernetes来部署复杂的分布式应用。这样，Zookeeper可以被用作服务发现、分布式锁等关键组件，为系统的稳定性和一致性提供保障。 此外，维护和更新Zookeeper的Docker镜像也是简单方便的。当Zookeeper发布新版本或者需要进行配置更改时，只需要更新Dockerfile和相关文件，然后重新构建镜像即可。如果需要回滚到旧版本，也只需要指定旧镜像标签即可快速恢复。 Docker的Zookeeper镜像为分布式服务的配置和管理提供了极大的便利，使用户能够更加专注于业务逻辑的实现，而不必担心底层环境的配置和维护问题。通过这种方式，Zookeeper能够以一种高效、可靠、易于维护的形式在各种环境中快速部署和运行。

《Zookeeper 3.4.8：分布式协调服务的核心解析》 Zookeeper，作为Apache软件基金会的一个开源项目，是分布式应用程序的重要协调服务。这个“zookeeper-3.4.8.tar.gz.zip”文件包含了Zookeeper的3.4.8版本，提供了一套完整的安装包供用户下载和使用。在使用前，用户需要注意的是，该文件是一个双重压缩的文件，最外层是ZIP格式，内部则是tar.gz格式，因此需要先进行解压操作，解压后得到的将是“zookeeper-3.4.8.tar.gz”，然后再进行进一步的解压。 Zookeeper的主要功能包括命名服务、配置管理、集群同步、分布式锁和组服务等。在分布式环境中，它扮演着数据一致性维护者的角色，使得多个节点间的数据状态能够保持一致，从而简化分布式应用的开发和管理。 1. **命名服务**：Zookeeper可以为分布式系统中的组件提供全局唯一的名字，类似于DNS系统，使得分布式环境下的节点能够通过名字来找到彼此。 2. **配置管理**：在分布式环境中，配置管理是一个挑战。Zookeeper提供了一个集中式的配置存储，所有节点都可以共享和监听配置的变化，实现动态更新配置。 3. **集群同步**：Zookeeper通过Paxos算法实现数据同步，确保在集群中的各个节点间数据的一致性，即便有节点故障，也能快速恢复。 4. **分布式锁**：Zookeeper支持分布式锁，通过创建和删除临时节点，实现对共享资源的互斥访问，保证并发控制的正确性。 5. **组服务**：Zookeeper可以实现节点的动态加入和退出，方便构建动态的服务发现和负载均衡机制。 在Zookeeper 3.4.8版本中，它优化了性能，增强了稳定性，并修复了一些已知的问题。这个版本的发布，旨在为用户提供更稳定、高效的协调服务。在实际部署和使用过程中，用户需要根据官方文档配置Zookeeper服务器，设置数据目录，启动服务，并了解其基本命令和API，以便进行客户端的连接和操作。 为了深入了解和使用Zookeeper，学习者需要掌握Java语言，因为Zookeeper的客户端接口主要是用Java实现的。同时，理解分布式系统的基本概念，如CAP理论、Paxos算法等，也是必不可少的。此外，熟悉Linux操作系统和Shell命令，对于部署和管理Zookeeper服务器至关重要。 Zookeeper 3.4.8是分布式系统中的重要工具，它的功能强大且灵活，能够帮助开发者解决分布式环境下的诸多问题，提升系统的整体性能和可靠性。通过深入学习和实践，开发者可以充分利用Zookeeper来构建高效、稳定的分布式应用。

在现代信息技术领域，Zookeeper作为一种广泛使用的分布式协调服务，尤其在大数据处理和分布式应用中扮演着重要角色。Zookeeper的主要功能包括配置管理、同步服务、命名服务、群组服务等。这些功能确保了分布式系统内部组件的通信、协调和一致性。Zookeeper通过提供一个简单的接口，使得开发人员能够在复杂的分布式环境中更容易地开发分布式应用。 随着容器技术的兴起，Docker已成为当前流行的应用封装与交付方式。Docker容器镜像允许开发者打包应用及其依赖环境，并在不同的计算环境中快速部署，确保应用在不同环境下的可移植性与一致性。在Docker容器中部署Zookeeper，可以极大地简化Zookeeper集群的管理和维护工作，提高系统的可用性和可靠性。 标题中提到的“zookeeper-3.9.3 arm64架构 docker 镜像包”，意味着这是针对arm64架构优化的Zookeeper版本3.9.3的Docker镜像包。ARM架构是一种精简指令集（RISC）处理器架构，广泛应用于移动设备和嵌入式系统中。arm64架构是ARM架构的64位版本，支持64位数据处理和大内存空间，适用于高性能计算场景。 Kylin V10是一种中国自主研发的操作系统，由中国电子科技集团公司第五十八研究所主导研发，主要面向政府、企业和关键信息基础设施。Kylin V10支持多种硬件架构，包括arm64架构，该系统以其安全性、稳定性以及对国产硬件的良好支持而受到关注。 因此，这个Docker镜像包专门为在基于Kylin V10系统的arm64架构服务器上运行Zookeeper而设计。它结合了Zookeeper的强大功能、Docker的便捷部署以及Kylin V10对国产硬件和软件生态的支持，提供了一个稳定、安全且易于管理的Zookeeper运行环境。这使得开发人员和运维人员能够更加专注于应用的开发和业务逻辑的实现，而不必过分担心底层环境的配置和兼容性问题。 中的“arm64”、“zookeeper”、“docker”和“KylinV10”进一步明确指出了该镜像包的适用范围和特点，包括处理器架构、服务应用、容器技术和操作系统。这些标签为寻找适合特定硬件和软件环境的Docker镜像提供了便利的分类方式。 压缩包内包含的文件列表中的各个文件则可能是Docker镜像构建过程中的相关配置文件、镜像清单文件以及存储库信息文件。这些文件对于理解镜像构建过程和确保镜像来源的可靠性至关重要。例如，“manifest.json”文件通常用于存储镜像的元数据和清单信息，而“repositories”文件则可能包含了镜像仓库的配置信息。 由于压缩包中的文件名称包含了复杂的哈希值，这通常意味着文件是加密或经过哈希处理的，从而保证了文件内容的安全性和完整性。这些文件需要特定的工具或命令才能查看和解析，确保了数据的安全传输和存储。 这个“zookeeper-3.9.3 arm64架构 docker 镜像包”为在特定硬件和操作系统环境中部署和运行Zookeeper提供了一种便捷和高效的方式。通过结合了Docker容器技术和Kylin V10操作系统的特定优化，这个镜像包无疑提高了Zookeeper服务的可移植性和易用性，特别适合于国产环境下的应用部署和运维。

HA 概述 1）所谓 HA（high available），即高可用（7*24 小时不中断服务）。 2）实现高可用最关键的策略是消除单点故障。HA 严格来说应该分成各个组件的 HA 机制： HDFS 的 HA 和 YARN 的 HA。 3）Hadoop2.0 之前，在 HDFS 集群中 NameNode 存在单点故障（SPOF）。 4）NameNode 主要在以下两个方面影响 HDFS 集群 NameNode 机器发生意外，如宕机，集群将无法使用，直到管理员重启 NameNode 机器需要升级，包括软件、硬件升级，此时集群也将无法使用 HDFS HA 功能通过配置 Active/Standby 两个 nameNodes 实现在集群中对 NameNode 的 热备来解决上述问题。如果出现故障，如机器崩溃或机器需要升级维护，这时可通过此种方 式将 NameNode 很快的切换到另外一台机器。 HDFS-HA 工作机制 1）通过双 namenode 消除单点故障