一、分布式架构

从单体到分布式结构，及分布式存在的问题

从ACID到CAP/BASE

本地事务acid到分布式事务设计的cap/base理论
ACID :atomicity consistency isolation duration
CAP : consistency avalible partion tolerance
BASE : base avalible soft state eventally consistency

二、一致性协议

2PC/3PC/Paxos/Zab

2PC

两阶段提交法，pre-commit执行业务数据处理，do-commit 提交事务操作
优点：简单操作
缺点： 当执行do-commit操作时所有涉及的事务都必须阻塞等待事务处理结果，且当TransactionManager宕机或单个本地事务宕机时整体事务处于一直等待状态

3PC

与2PC相比，多了一个can-commit的预处理过程，同时对本地事务有超时时间限制，当事务执行失败/某个本地事务再can-commit/pre-commit超时时，整体事务回滚，且当TranstactionManager向各事务发送commit指令时宕机，本地事务再do-commit阶段未收到commit指令，则会在超时时默认执行提交事务操作。
优点：增加can-commit过程，设置事务响应超时时间减少分布式事务阻塞范围
缺点： 当TransactionManager在do-commit阶段宕机时，各事务会在默认超时后执行commit操作，可能会造成事务不一致性

Paxos - 分布式一致性解决方案

解决了单点问题，同时解决了无限等待问题以及脑裂问题

paxos与zab的区别

paxos与zab目标不同，paxos是做一个分布式一致性状态机，而zab是实现一个高可用的分布式数据主备系统

三、zookeeper使用

zookeeper特性

1、树形结构存储
2、节点特性
唯一性
持久有序节点、持久无须节点、临时有序节点、临时无须节点

开源客户端

ZkClient
Curator:https://curator.apache.org/getting-started.html

四、Zookeeper经典应用场景

经典应用场景

1、数据发布/订阅(配置中心)
2、负载均衡(gameServer)
用户注册时即绑定对应服务名称，再次登录基于服务名称获取对应ip进行通信
3、命名服务(注册中心)
4、集群管理
5、master选举
6、分布式锁
基于ZNode临时有序节点进行锁处理
7、分布式队列

zookeeper在大型分布式系统中的应用

Hadoop
HBase
Kafka
Dubbo
Canal

五、Zookeeper技术内幕

系统模型

1、数据模型
2、节点特性
临时节点生命周期 客户端请求的顺序执行 Watcher通知机制
3、version-保证原子性
4、watcher-变更通知机制
5、Acl保证数据安全

序列化及通信协议

Jute、Thrift、Probuf
通信协议

Leader选举-基于zab协议(过半)

Leader/Follower/Observer

数据与存储

1、内存数据
2、事务日志
3、sanpshot

六、zookeeper运维

zoo.cfg
ticktime 最小时间单位，其他时间都为ticktime时间倍数
initLimit follower同步master数据时间 默认ticketime10倍时间
syncLimit client同服务器保持心跳时间 5
clientPort
forceSync 是否事务信息添加则日志刷入磁盘 默认 是
log文件 snapshot
运维
集群模式
容灾模式 三机房部署 双机房部署
扩容与缩容
gitee地址:https://gitee.com/apache/zookeeper.git

七、推荐链接

1、https://blog.csdn.net/qq_34387470/article/details/116835810