Zookeeper设计的思想

ZooKeeper设计的目的是提供高性能、高可用、顺序一致性的分布式协调服务、保证数据最终一致性。

高性能(简单的数据模型)

1: 采用树形结构组织数据节点;
2: 全量数据节点,都存储在内存中;
3: Follower 和 Observer 直接处理非事务请求;

高可用(构建集群)
1: 半数以上机器存活,服务就能正常运行
2: 自动进行 Leader 选举

顺序一致性(事务操作的顺序)
1: 每个事务请求,都会转发给 Leader 处理
2: 每个事务,会分配全局唯一的递增id(zxid,64位:epoch + 自增 id)

最终一致性
1: 通过提议投票方式,保证事务提交的可靠性
2: 提议投票方式,只能保证 Client 收到事务提交成功后,半数以上节点能够看到最新数据

相关推荐
六bring个六2 小时前
open Harmony中分布式软总线的学习任务清单
分布式·学习·c/c++·open harmony
wuqingshun3141592 小时前
说一下 Kafka 中关于事务消息的实现?
分布式·kafka
laoli_coding2 小时前
系统部署之框架选型方案
微服务·云原生·架构
蜀道山老天师5 小时前
一文吃透 K8s:Deployment 滚动更新与版本回滚
云原生·容器·kubernetes
hhb_6186 小时前
云原生AI工作流分布式调度实战
人工智能·云原生
阿里云云原生6 小时前
明文不扩散,日志仍可用:阿里云可观测敏感数据保护方案
云原生
J_yyy6 小时前
【关于微服务的深入理解】
微服务·云原生·架构
名字还没想好☜6 小时前
用 Redis + Redisson 实现分布式锁:从踩坑到生产可用
java·redis·分布式·junit·分布式锁·redisson
梦想的颜色7 小时前
【Docker 原理】Docker 数据持久化完全指南:三种挂载原理、数据卷实操、数据库落地实战
docker·云原生·数据持久化·volume·数据卷·容器挂载
董可伦8 小时前
Spark 源码 | SparkSubmitArguments 参数解析(三)
大数据·分布式·spark