Zookeeper 的典型应用场景包括： 数据发布与订阅：这是 Zookeeper 的一种典型应用场景。发布者将数据发布到 ZooKeeper 节点上，供订阅者动态获取数据，实现配置信息的集中式管理和动态更新。 分布式锁：Zookeeper 可以用来实现分布式锁。利用 ZooKeeper 的节点唯一
Published on 2024-04-24
Zookeeper的解决方案是通过过半机制来避免脑裂问题的发生。 具体来说，在Zookeeper的领导者选举过程中，如果某台ZookeeperServer获得了超过半数的选票，则此ZookeeperServer就可以成为Leader。举个简单的例子，如果现在集群中有5台ZookeeperServer
Published on 2024-04-24
Zookeeper 在 CAP 问题上选择了 CP，也就是说，在一致性和可用性之间，Zookeeper 选择了强一致性。 Zookeeper 是一个分布式协调服务，它的主要职责是维护整个系统的状态，并提供一致性的服务。因此，为了保证数据的一致性，Zookeeper 必须确保在分布式节点之间进行同步的
Published on 2024-04-24
ZAB（ZooKeeper Atomic Broadcast）算法和Paxos算法都是分布式系统中用于实现数据一致性的算法。 两者的主要联系在于它们都采用了类似领导者的选举机制，通过多数派的投票来保证系统的稳定性。在ZAB中，这体现在它使用了一种类似于Paxos的领导者选举过程，其中有一个领导者（l
Published on 2024-04-24
ZooKeeper集群中的服务器之间使用TCP协议进行通信，这个通信过程包括以下关键部分： Leader和Follower：在ZooKeeper集群中，有一个服务器被选为领导者（Leader），其余服务器成为跟随者（Follower）。Leader负责处理所有客户端请求，而Followers主要用于
Published on 2024-04-24
设计一个分布式缓存系统需要考虑以下几个方面： 数据分片：将缓存数据分散存储在多个节点上，每个节点负责一部分数据，以提高并发读写操作的吞吐量。 数据一致性：为了保证数据的一致性，可以采用一致性哈希算法来确定数据在哪个节点上存储，并使用分布式锁来控制并发写操作。 缓存失效策略：可以采用时间过期策略或基于
Published on 2024-04-23
当你遇到高CPU占用问题时，可以采取以下步骤来排查和解决： 查看任务管理器：首先，打开任务管理器（Windows）或使用类似的工具（Linux上的top命令），找出哪个程序或进程正在占用大量的CPU。
Published on 2024-04-23
要从1亿个数据中找出最大的前100个，通常可以使用堆（Heap）数据结构来实现，特别是最小堆（Min Heap）。 以下是一种常见的方法： 创建一个最小堆，并将前100个数据插入堆中。 遍历剩余的数据，对于每个数据，如果它比堆顶的元素大，就将堆顶元素弹出，然后将当前数据插入堆中。
Published on 2024-04-23
如果你的应用频繁发生Full GC，可能会影响性能，下面是一些排查的方法： 查看GC日志：看一下应用程序的GC日志，找出Full GC发生的原因。日志通常会告诉你是内存不足还是其他原因导致的。 分析内存泄漏
Published on 2024-04-23
