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distributed-process-coordination/zookeeper
theorem&algorithm&protocol Expand file tree Collapse file tree 3 files changed +4
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lines changed Original file line number Diff line number Diff line change @@ -105,7 +105,7 @@ Redisson 中的分布式锁自带自动续期机制，使用起来非常简单
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106106![ Redisson 看门狗自动续期] ( ./images/distributed-lock/distributed-lock-redisson-renew-expiration.png )
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108- 看门狗名字的由来于 ` getLockWatchdogTimeou ()` 方法，这个方法返回的是看门狗给锁续期的过期时间，默认为 30 秒（[ redisson-3.17.6] ( https://github.com/redisson/redisson/releases/tag/redisson-3.17.6 ) ）。
108+ 看门狗名字的由来于 ` getLockWatchdogTimeout ()` 方法，这个方法返回的是看门狗给锁续期的过期时间，默认为 30 秒（[ redisson-3.17.6] ( https://github.com/redisson/redisson/releases/tag/redisson-3.17.6 ) ）。
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110110``` java
111111// 默认 30秒，支持修改
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1919简单来说， ` ZooKeeper ` 是一个 ** 分布式协调服务框架** 。分布式？协调服务？这啥玩意？🤔🤔
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21- 其实解释到分布式这个概念的时候，我发现有些同学并不是能把 ** 分布式和集群 ** 这两个概念很好的理解透。前段时间有同学和我探讨起分布式的东西，他说分布式不就是加机器吗？一台机器不够用再加一台抗压呗。当然加机器这种说法也无可厚非，你一个分布式系统必定涉及到多个机器，但是你别忘了，计算机学科中还有一个相似的概念—— ` Cluster ` ，集群不也是加机器吗？但是 集群 和 分布式 其实就是两个完全不同的概念。
21+ 其实解释到分布式这个概念的时候，我发现有些同学并不是能把 ** 分布式和集群** 这两个概念很好的理解透。前段时间有同学和我探讨起分布式的东西，他说分布式不就是加机器吗？一台机器不够用再加一台抗压呗。当然加机器这种说法也无可厚非，你一个分布式系统必定涉及到多个机器，但是你别忘了，计算机学科中还有一个相似的概念—— ` Cluster ` ，集群不也是加机器吗？但是 集群 和 分布式 其实就是两个完全不同的概念。
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2323比如，我现在有一个秒杀服务，并发量太大单机系统承受不住，那我加几台服务器也 ** 一样** 提供秒杀服务，这个时候就是 ** ` Cluster ` 集群** 。
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180180嗯。。。看起来很简单，貌似懂了🤥🤥🤥。这两个 ` Queue ` 哪冒出来的？答案是 ** ` ZAB ` 需要让 ` Follower ` 和 ` Observer ` 保证顺序性** 。何为顺序性，比如我现在有一个写请求A，此时 ` Leader ` 将请求A广播出去，因为只需要半数同意就行，所以可能这个时候有一个 ` Follower ` F1因为网络原因没有收到，而 ` Leader ` 又广播了一个请求B，因为网络原因，F1竟然先收到了请求B然后才收到了请求A，这个时候请求处理的顺序不同就会导致数据的不同，从而 ** 产生数据不一致问题** 。
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182- 所以在 ` Leader ` 这端，它为每个其他的 ` zkServer ` 准备了一个 ** 队列** ，采用先进先出的方式发送消息。由于协议是 ** 通过 ` TCP ` ** 来进行网络通信的，保证了消息的发送顺序性，接受顺序性也得到了保证。
182+ 所以在 ` Leader ` 这端，它为每个其他的 ` zkServer ` 准备了一个 ** 队列** ，采用先进先出的方式发送消息。由于协议是 ** 通过 ` TCP ` ** 来进行网络通信的，保证了消息的发送顺序性，接受顺序性也得到了保证。
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184184除此之外，在 ` ZAB ` 中还定义了一个 ** 全局单调递增的事务ID ` ZXID ` ** ，它是一个64位long型，其中高32位表示 ` epoch ` 年代，低32位表示事务id。` epoch ` 是会根据 ` Leader ` 的变化而变化的，当一个 ` Leader ` 挂了，新的 ` Leader ` 上位的时候，年代（` epoch ` ）就变了。而低32位可以简单理解为递增的事务id。
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Original file line number Diff line number Diff line change @@ -144,7 +144,7 @@ CAP 理论这节我们也说过了：
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145145那实现最终一致性的具体方式是什么呢? [ 《分布式协议与算法实战》] ( http://gk.link/a/10rZM ) 中是这样介绍：
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147- > - ** 读时修复** : 在读取数据时，检测数据的不一致，进行修复。比如 Cassandra 的 Read Repair 实现，具体来说，在向 Cassandra 系统查询数据的时候，如果检测到不同节点 的副本数据不一致 ，系统就自动修复数据。
147+ > - ** 读时修复** : 在读取数据时，检测数据的不一致，进行修复。比如 Cassandra 的 Read Repair 实现，具体来说，在向 Cassandra 系统查询数据的时候，如果检测到不同节点的副本数据不一致 ，系统就自动修复数据。
148148> - ** 写时修复** : 在写入数据，检测数据的不一致时，进行修复。比如 Cassandra 的 Hinted Handoff 实现。具体来说，Cassandra 集群的节点之间远程写数据的时候，如果写失败 就将数据缓存下来，然后定时重传，修复数据的不一致性。
149149> - ** 异步修复** : 这个是最常用的方式，通过定时对账检测副本数据的一致性，并修复。
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