简介最近工作中需要使用zookeeper配置中心管理各系统的配置，也就是需要在项目启动时，加载zookeeper中节点的子节点的数据（例如数据库的地址，/config/db.properties/db.addr），并替代springxml里的占位符。既然需要替代占位符，那么自然会想到PropertyPlaceholderConfigurer这个类

客户端A要获取分布式锁的时候首先到locker下创建一个临时顺序节点（node_n），然后立即获取locker下的所有（一级）子节点。此时因为会有多个客户端同一时间争取锁，因此locker下的子节点数量就会大于1。对于顺序节点，特点是节点名称后面自动有一个数字编号，先创建的节点数字编号小于后创建的，因此可以将子节点按照节点名称后缀的数字顺序从小到大排序，这样

今天介绍用Flink读取Kafka生成的数据，并进行汇总的案例第一步：环境准备，kafka，flink，zookeeper。我这边是用的CDH环境，kafka跟zookeeper都安装完毕，并测试可以正常使用第二步：用kafka创建一个生产者进行消息生产./kafkaconsoleproducer.shbroker

关于Redis高可用方案，看到较多的是keepalived、zookeeper方案。keepalived是主备模式，意味着总有一台浪费着。zookeeper工作量成本偏高。本文主要介绍下使用官方sentinel做redis高可用方案的设计。阅读目录：1.RedisSentinel2.故障转移消息接收的3种方式3.整体流程

安装前期准备：1，准备三个节点（根据自己需求决定）2，三个节点上安装好zookeeper（也可以使用kafka自带的zookeeper）3，关闭防火墙chkconfig iptablesoff一、下载安装包Kafka官网下载安装包http://kafka.apache.org/downloads.html我们下载第二种（已

Zookeeper保证CP当向注册中心查询服务列表时，我们可以容忍注册中心返回的是几分钟以前的注册信息，但不能接受服务直接down掉不可用。也就是说，服务注册功能对可用性的要求要高于一致性。但是zk会出现这样一种情况，当master节点因为网络故障与其他节点失去联系时，剩余节点会重新进行leader选举。问题在于，选举lead

作为服务注册中心，Eureka比Zookeeper好在哪里著名的CAP理论指出，一个分布式系统不可能同时满足C（一致性）、A（可用性）和P（分区容错性）。由于分区容错性P是在分布式系统中必须要保证的，因此我们只能在A和C之间进行权衡。因此Zookeeper保证的是CPEureka则

一、zookeeper宕机现象：zookeeper注册中心宕机，还可以消费dubbo暴露的服务健壮性监控中心宕掉不影响使用，只是丢失部分采样数据数据库宕掉后，注册中心仍能通过缓存提供服务列表查询，但不能注册新服务注册中心对等集群，任意一台宕掉后，将

分布式一致性“分布式”是大型系统实现高性能、高可用所常用的架构手段，本章节将概述“分布式一致性”的基本内容，以作为ZAB算法阐述的基础。分布式一致性的基本概念数据库系统的基础理论中，“事务”必须符合ACID，即为：Atomicity原子性、Consistency一致性、Isolation隔离性、Durabilit

使用Redis还是Zookeeper来实现分布式锁，最终还是要基于业务来决定，可以参考以下两种情况：（1）如果业务并发量很大，Redis分布式锁高效的读写性能更能支持高并发（2）如果业务要求锁的强一致性，那么使用Zookeeper可能是更好的选择