1.zookeeper是码包什么意思？
2.zookeeper开山篇-编译安装与zk基础命令使用
3.ZookeeperApach Curator 框架源码分析：初始化过程（一）Ver 4.3.0
4.Dubbo源码：跟着Demo学习基本使用
5.深入剖析Zookeeper原理（五）ZK核心源码剖析
zookeeper是什么意思？
zookeeper是动物管理员的意思。 ZooKeeper是码包一个分布式的，开放源码租前慎的码包分布式应用程序协调服务，是码包Google的Chubby一个开源的实现，是码包Hadoop和Hbase的重要组件。它是码包实时数据可视化系统源码一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的码包功能包括:配置维护、域名服务、码包分布式同步、码包组服务等。码包 ZooKeeper的码包目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的码包接口和性能高效、功能稳定的码包系统提供给用户。 ZooKeeper包含一个简单的码包原语集，提供Java和C的码包接口。 ZooKeeper代码版本中，提供了分布式独享锁、选举、队列的接口，代码在$zookeeper_home\src\recipes。其中分布锁和队列有Java和C两个版本，选举只有Java版本。 它的原理： ZooKeeper是以Fast Paxos算悔判法为基础的，Paxos 算法存在活锁的问题，即当有多个proposer交错提交时，有弊敬可能互相排斥导致没有一个proposer能提交成功，而Fast Paxos做了一些优化，通过选举产生一个leader (领导者)，vue视频源码免费只有leader才能提交proposer，具体算法可见Fast Paxos。因此，要想弄懂ZooKeeper首先得对Fast Paxos有所了解。 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响应并接受选出的Leader。zookeeper开山篇-编译安装与zk基础命令使用
随着软件规模的扩张，分布式服务逐渐成为解决并发流量问题的主流选择，Apache的Zookeeper作为一款成熟的分布式协调组件，为分布式应用提供一致性服务。本文将带你步入Zookeeper的学习之旅，从基础安装和命令使用开始。
Zookeeper是Apache的一个分布式应用程序协调服务，它扮演着配置管理、域名服务、分布式同步和组服务等角色，是遥测挑路 源码Hadoop和Hbase的重要组成部分。它的主要作用是保证分布式系统中的数据一致性。
下载安装步骤有两个：首先，可从官网（mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn...）下载最新版本的zookeeper-xxx.tar.gz，解压后将conf目录下的zoo_sample.cfg复制并重命名为zoo.cfg，配置dataDir和dataLogDir，然后双击bin目录下的zkServer.cmd启动服务。
另一种方法是下载zk源码，通过Ant进行编译。首先，根据开发环境和zk源码版本下载Ant，配置环境变量，然后在GitHub上选择相应的版本进行git下载。编译时需注意zk源码中的properties-maven-plugin和exec-maven-plugin插件配置，可能需要手动修改以适应本地环境。
启动单机版zk服务时，可能会遇到编译错误，需检查pom.xml文件和git.properties配置。成功编译后，通过zkCli.cmd客户端连接，通过ls、create、get、stat、delete等命令操作zk节点，实现基本的创建、读取、修改和删除功能。源码基地杭州酒店
本文仅是Zookeeper学习的入门，后续还将深入探讨更多命令和配置细节，欢迎持续关注。作者：享学课堂online，来源：今日头条。
ZookeeperApach Curator 框架源码分析：初始化过程（一）Ver 4.3.0
Curator是由Netflix开源的一款用于简化Zookeeper客户端开发的工具，它提供了一套高级别API，使得开发者可以更简单易懂地实现分布式应用程序。Curator构建在Zookeeper原生客户端之上，提供了连接重试、异常处理、节点监听等常见功能，减轻了开发者的工作负担。Curator由多个模块组成，其中curator-framework和curator-recipes是最常用的部分，此外还提供了分布式锁等功能。
Curator的最新版本为5.X系列，不再支持ZK 3.4.X及之前的版本。主要的改动在5.X系列中，原因包括代码重构、API调整等，导致不兼容之前的版本。
Curator的下载地址可以通过Maven依赖管理或Apache官方网站获取。要开始使用Curator，需要搭建Zookeeper集群环境，详细部署过程可参考其他文章。
引入Curator依赖后，金坑财神指标源码开发者可以使用CuratorFrameworkFactory构建实例，通过此实例连接Zookeeper集群并执行分布式操作，如分布式锁等。Curator内部实现了重试策略、连接管理等，使得操作更为便捷且稳定。
Curator提供了可重入锁（公平锁）的示例，开发者可以通过简单的代码实现分布式锁功能。初始化CuratorFramework实例的过程包括设置连接参数、构建实例、启动连接等步骤，内部会处理网络重连、异常处理等逻辑。
在Curator的初始化过程中，CuratorFrameworkImpl是核心类，它负责构建与Zookeeper集群的连接，并封装了一系列关键组件，如连接管理、异常检测、负载均衡等。CuratorZookeeperClient类负责Zookeeper客户端的封装和调用。
CuratorFrameworkImpl的启动过程涉及初始化连接状态管理器、启动客户端连接、执行后台操作等关键步骤。通过CAS操作确保线程安全，并在异常情况下自动重试连接。
连接状态管理器（ConnectionStateManager）负责维护连接状态并处理状态变更通知，确保在状态改变时能够及时通知到监听器。通知机制包括注册一次性监听器、注册CuratorListener和ConnectionStateListener，以及处理未处理的错误。
Curator的会话管理机制包括连接状态检查和重连策略，确保在连接断开后能够自动恢复连接。在状态变更时，连接状态管理器会通知所有注册的监听器，执行相应的回调逻辑。
Curator还提供了缓存机制，用于保存节点数据并在数据发生变化时进行更新。此外，Curator支持多次注册监听器，确保在连接断开后能够重新注册监听器，以避免丢失监听事件。
通过上述分析，Curator为开发者提供了高效、稳定的Zookeeper客户端实现，简化了分布式应用程序的开发过程。在实际应用中，开发者需要根据项目需求选择合适的版本和功能模块，以充分利用Curator提供的便利性。
Dubbo源码：跟着Demo学习基本使用
Dubbo 是一款由阿里开源的高性能轻量级RPC框架，因其在各大企业如阿里、京东、小米、携程等的广泛应用而备受瞩目。本文将通过一个基础Demo，带你了解Dubbo的基本使用步骤。
首先，你需要设置一个ZooKeeper服务器作为服务注册中心。ZooKeeper是Dubbo生产环境中的常见选择。下载并解压zookeeper-3.4..tar.gz包，然后修改conf/zoo.cfg配置，启动ZooKeeper服务。
接下来，定义业务接口，即Dubbo Provider和Consumer之间的约定，如dubbo-demo-interface模块中的DemoService接口。它包含sayHello()和sayHelloAsync()方法。
在dubbo-demo-xml模块中，提供了基于Spring XML的Provider和Consumer实现。在Provider端的dubbo-provider.xml中，配置DemoServiceImpl为Spring Bean，并暴露到ZooKeeper。在Consumer端的dubbo-consumer.xml中，配置ZooKeeper地址，并使用dubbo:reference引入DemoService，以便远程调用其提供的服务。
启动Consumer端的Application，通过ClassPathXmlApplicationContext加载配置文件，即可实现服务的调用。如果你有任何问题或需求，欢迎留言互动，共同探讨。
本文摘自公众号“勾勾的Java宇宙”，关注的朋友们可以分享你的学习需求和建议。
深入剖析Zookeeper原理（五）ZK核心源码剖析
ZooKeeper内部维护了三种选举算法：LeaderElection, FastLeaderElection和AuthLeaderElection。FastLeaderElection与AuthLeaderElection的实现类似，关键差别在于AuthLeaderElection加入了认证信息，但已被ZooKeeper淘汰。FastLeaderElection相较于LeaderElection更加高效，已在3.4.0版本后不被推荐使用。当前版本仅保留FastLeaderElection选举算法。
接下来，将深入探讨FastLeaderElection选举算法的具体实现。此算法在ZooKeeper中通过高效的机制确定领导者角色，以保证集群的稳定性和高效性。
深入分析FastLeaderElection算法源码，理解其实现机制，有助于我们更好地掌握ZooKeeper的核心原理。代码逻辑清晰，通过分布式共识算法，确保了选举过程的公平性和正确性。
为了实现高效的选举过程，FastLeaderElection引入了一系列优化。这些优化包括但不限于，通过优化算法减少选举过程中的通信开销，以及通过改进数据结构提高选举过程的执行效率。
在实现过程中，FastLeaderElection核心接口被精心设计，确保了选举算法的可扩展性和灵活性。这些接口不仅支持基本的选举功能，还提供了丰富的异常处理机制，以应对各种异常情况。
此外，ZooKeeper的持久化机制是其稳定性的重要保障。ZooKeeper通过事务日志实现持久化处理，确保了数据的一致性和可靠性。日志记录了所有对集群状态的修改操作，使得数据恢复和故障恢复成为可能。
在ZooKeeper中，Watcher机制的实现是其核心功能之一。Watcher用于通知客户端关于节点状态的变更，以实现实时数据同步。ZooKeeper内部的Watcher管理器（ZKWatchManager）和watch注册类（如ExistWatchRegistration、DataWatchRegistration、ChildWatchRegistration等）共同实现了这一机制。
这些注册类分别对应了不同的watch类型，允许客户端根据需求订阅不同的事件。例如，ExistWatchRegistration用于监听节点是否存在，DataWatchRegistration用于监听节点数据的变化，而ChildWatchRegistration用于监听子节点的变更。
通过这些watch注册类，客户端能够实时接收来自ZooKeeper集群的事件通知，从而实现实时的数据同步和状态感知。同时，ZooKeeper通过Watcher机制实现了对节点状态的高效监控，确保了数据的一致性和集群的稳定性。
最后，ZooKeeper的网络通信实现是其对外提供服务的基础。通过优化的网络通信协议，ZooKeeper能够高效地在分布式环境中进行数据交换和状态同步。这一部分的实现涉及到多种通信机制，如TCP协议、数据编码、消息格式等，确保了数据传输的可靠性和性能。
总结，ZooKeeper通过精心设计的选举算法、持久化机制、Watcher机制和网络通信实现，提供了一套高效、稳定和可靠的服务框架。深入理解这些核心原理和实现细节，有助于我们更好地运用ZooKeeper在分布式系统中解决实际问题。
