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  • CAP理论之CP模型ZK、AP模型Eureka

    千次阅读 2018-12-22 16:05:36
    1.CP VS 2.AP ZK定位于分布式协调服务,在其管辖下的所有服务之间保持同步、一致(Zab算法,CP),若作Service发现服务,其本身没有正确处理网络分割的问题,即在同一个网络分区的节点数达不到zk选取leader的数目,...

    简介:当引入分布式系统之后, 面临的问题是分布式必然是一个集群,而集群中的节点就需要交互,网络又是一个不稳定的因素, 这时则需要在一致性和可用性上做一个权衡,其中BASE理论是对CAP理论的延伸,核心思想:即使无法做到强一致性(Strong Consistency),但我们的应用可以采用适合的方式达能够到最终一致性(Eventual Consitency)。

    CAP阐述:

      C:一致性>Consistency;

          取舍:(强一致性、单调一致性、会话一致性、最终一致性、弱一致性)

      A:可用性>Availability;

      P:分区容错性>Partition tolerance;

    一、ZK(文件系统+监听机制watcher<观察者模式>):

      配置JAVA环境:java -version;

      下载解压zookeeper:

      wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/zookeeper/stable/zookeeper-3.4.12.tar.gz;

      tar -zxvf zookeeper-3.4.12.tar.gz; *.sh start;

      重命名配置文件:cp conf/zoo_sample.cfg conf/zoo.cfg;

      vim conf/zoo.cfg

      dataDir=/usr/local/data/zookeeper-1

      clientPort=2181

      server.1=127.0.0.1:2888:3888

      server.2=127.0.0.1:2889:3889

      server.3=127.0.0.1:2890:3890

    zoo.cfg复制两个配置文件(其只需修改dataDir和clientPort即可.) 

    启动zk

    创建集群根节点:/GroupMembers

      

    服务提供与消费

    public class ZkServiceConsumer implements Watcher {
    
        private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ZkServiceConsumer.class);
    
        private static CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);
    
        private static ZooKeeper zk = null;
    
        private static String root = "/GroupMembers";
    
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            zk = new ZooKeeper("xxx.xxx.x.xx:2181", 5000, new ZkServiceConsumer());
            countDownLatch.await();
            List<String> childrenList = zk.getChildren(root, true);
            logger.info("服务Provider:{}", childrenList);
            childrenList.forEach(child -> {
                try {
                    logger.info(child + ":" + new String(zk.getData(root + "/" + child, false, new Stat())));
                } catch (KeeperException e) {
                    e.printStackTrace();
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            });
            Thread.sleep(Integer.MAX_VALUE);
        }
    
        @Override
        public void process(WatchedEvent event) {
            if (Event.KeeperState.SyncConnected == event.getState()) {
                if (event.getType() == Event.EventType.None && event.getPath() == null) {
                    countDownLatch.countDown();
                } else if (event.getType() == Event.EventType.NodeChildrenChanged) {
                    try {
                        List<String> childrenList = zk.getChildren(event.getPath(), true);
                        logger.info("更新服务提供者列表:{}", childrenList);
                        for (String child : childrenList) {
                            logger.info(child + new String(zk.getData(root + "/" + child, false, new Stat())));
                        }
                    } catch (KeeperException e) {
                        e.printStackTrace();
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }
        }
    }

    创建集群节点n1

      

    创建集群节点n2

       同n1(port:8082)

    public class ZkProSync implements Watcher {
    
        private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ZkProSync.class);
    
        private static CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);
    
        private static ZooKeeper zk = null;
    
        private static Stat stat = new Stat();
    
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            String path = "/username";
            zk = new ZooKeeper("xxx.xxx.x.xx:2181", 5000, new ZkProSync());
            countDownLatch.await();
            logger.info(new String(zk.getData(path, true, stat)));
            Thread.sleep(Integer.MAX_VALUE);
        }
    
        @Override
        public void process(WatchedEvent event) {
            if (Event.KeeperState.SyncConnected == event.getState()) {
                if (event.getType() == Event.EventType.None && event.getPath() == null) {
                    countDownLatch.countDown();
                } else if (event.getType() == Event.EventType.NodeDataChanged) {
                    try {
                        logger.info("配置已更改为:{}", new String(zk.getData(event.getPath(), true, stat)));
                    } catch (KeeperException e) {
                        e.printStackTrace();
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }
        }
    }

    <其中Consistency:zk保证了最终一致性,Sync到各个节点.>

    二、Eureka

      eureka不会有类似于zk选举leader的过程,若某台服务器宕机,客户端请求自动切换到新的eureka节点,当宕机的服务器恢复后,eureka则再次将其纳入到服务器集群管理之中,即同步新的服务注册信息。

    1.CP VS 2.AP

    ZK定位于分布式协调服务,在其管辖下的所有服务之间保持同步、一致(Zab算法,CP),若作Service发现服务,其本身没有正确处理网络分割的问题<当多个zk之间网络出现问题-造成出现多个leader-脑裂>,即在同一个网络分区的节点数达不到zk选取leader的数目,它们就会从zk中断开,同时也不能提供Service发现服务l。

    Eureka相对于ZK剔除了选取Leader或事务日志机制,它有独立的客户端程序库,同时提供心跳、服务健康监测、自动发布等服务与自动刷新缓存的功能,在网络分割故障发生时,每个节点会持续的对外提供服务,接收新的服务注册同时将它们提供给下游的服务发现请求(AP)l。

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  • 这些文件与研究PDM的BEng学位论文一起使用。 文件的功能是根据“轨迹适应性”来调整CP模型中的参数。 Helbing 模型的参数调整过程几乎相同。
  • Consul 及AP/CP模型

    千次阅读 2020-04-17 15:51:34
    Consul 官网 下载 ... ./consul --version 查看版本 ./consul agent -dev -ui -node=consul-dev -client=192.168.106.11 启动 192.168.106.11:8500 查看ui Eureka Zookeeper Cons...

    Consul

    官网 下载
    https://www.consul.io/downloads.html
    

    在这里插入图片描述

    ./consul --version 查看版本
    
    ./consul agent -dev -ui -node=consul-dev -client=192.168.106.11  启动
    
    
    192.168.106.11:8500  查看ui 
    
    

    在这里插入图片描述

    Eureka Zookeeper Consul 注册中心的区别

    在这里插入图片描述

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  • 我们通过CP2非线性sigma模型... 电荷量化来自NLSM的一致性和动态性,没有单极或大统一理论,如我们先前在CP1模型上的工作(arXiv:1309.0692)所示。 我们发现,不间断的非阿贝尔亚组下物质场的表示决定了它们的ch
  • 文章目录JAVA的锁死锁分布式锁CP模型的分布式锁zk分布式锁的原理zk节点操作zk分布式锁代码实现CP模式分布式锁的总结 JAVA的锁 锁是用来控制多个线程访问共享资源的方式,一般来说,一个锁能够防止多个线程同时访问...

    JAVA的锁

    锁是用来控制多个线程访问共享资源的方式,一般来说,一个锁能够防止多个线程同时访问共享资源。在线程级别中我们可以通过代码的方式来实现锁的功能,例如Lock接口和synchronized关键字,在并发场景中充斥这大量的锁问题(线程锁、数据库锁、进程锁)。

    死锁

    所谓死锁是指两个或两个以上的线程在执行过程中,因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去。
    java 死锁产生的四个必要条件:

    • 互斥使用,即当资源被一个线程使用(占有)时,别的线程不能使用
    • 不可抢占,资源请求者不能强制从资源占有者手中夺取资源,资源只能由资源占有者主动释放。
    • 请求和保持,即当资源请求者在请求其他的资源的同时保持对原有资源的占有。
    • 循环等待,即存在一个等待队列:P1占有P2的资源,P2占有P3的资源,P3占有P1的资源。这样就形成了一个等待环路。

    PS:死锁的概念是百度抄的,轻喷

    分布式锁

    在以前的开发中,我们是把所有的代码部署在一台服务器中,只有一个jvm虚拟机,所有的请求都是线程级别的,因此我们只需要通过java的锁即可实现线程安全。
    在现在的分布式场景下,我们是将一个系统或者是一个功能模块部署在多台服务器中,即一个服务有多个节点。一个请求访问你的系统时,我们的Nginx或者网关会把请求分发给不同的节点中,这时候如果有共享的资源就会出现竞争问题(线程不安全),此时jvm的线程锁无法解决进程间的资源竞争问题,这样分布式锁就出现了。

    CP模型的分布式锁

    CP模型是保证了在分布式系统中的一致性。CP模型的分布式锁是基于zk或者Etcd来实现的,适用于需要保证数据一致性的场景中。无论是zk还是Etcd本身就是支持分布式场景的组件,在集群有相互同步数据的机制,选择CP模式的分布式锁会牺牲一些系统的性能来保证数据的一致性,CP模式的分布式锁会在主宕机的情况下变的不可用(需要重新选主),即无法保证可用性。

    zk分布式锁的原理

    zk的分布式锁实现主要是基于zk的节点。zk的节点一共是分为持久节点(PERSISTENT),持久顺序节点(PERSISTENT_SEQUENTIAL),临时节点(EPHEMERAL),临时顺序节点(EPHEMERAL_SEQUENTIAL)四种。持久节点的特点是节点创建之后会一直存在,用户不做删除操作节点不会消失。临时节点的特点是节点会与客户端的会话绑定,客户端的会话结束节点会自动消失。因此zk的分布式锁是基于zk的临时顺序节点来实现。当多个进程访问我们的共享资源时,会先在zk上创建一个临时的顺序节点,并监听上一个节点,在进入业务代码前判断当前创建的节点是否为最小值,如果是最小值则才能做后续的操作,否则不做操作,继续等待。

    zk节点操作

    在这里插入图片描述
    创建持久节点:
    create /path value
    创建顺序持久节点:
    create -s /path value
    创建临时节点:
    create -e /path value
    创建顺序临时节点:
    create -e -s /path value

    zk分布式锁代码实现

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    代码比较简单做了一个切面,用的是一个zk的jar包中实现的zk锁。如下:
    在这里插入图片描述

    CP模式分布式锁总结

    以上是我对zk实现的分布式锁的一些介绍。zk可以很好的保证数据的一直性,不会因为节点宕机而导致数据的丢失,在对数据一致性要求较高的场景中使用即可。但是zk并不是一个专门来做存储的组件,在正式的生产环境中多数是扮演了一个注册中心的角色,是整个系统的协调者,如果让zk来承担较多的数据存储从而实现分布式锁并不是一个很好的方案,因此大多数情况下我们会用Etcd来实现CP模式的分布式锁,Etcd的CAS机制对于分布式锁的存储更友好,后续再写一篇Etcd的分布式锁吧,如有不足望大家指正。

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