zk基础—5.Curator的使用与剖析
本文主要介绍了基于Curator进行基本的zk数据操作、基于Curator实现集群元数据管理、基于Curator实现HA主备自动切换、基于Curator实现Leader选举、基于Curator实现分布式Barrier、基于Curator实现分布式计数器、基于Curator实现zk的节点和子节点监听机制、基于Curator创建客户端实例的源码分析、Curator在启动时是如何跟zk建立连接的、基于Curator进行增删改查节点的源码分析、基于Curator的节点监听回调机制的实现源码、基于Curator的Leader选举机制的实现源码。
如何解决并发环境下双写不一致的问题？
在并发环境下，“双写不一致”指数据库与缓存因操作顺序或执行时机差异导致数据不匹配。解决核心是保证操作的原子性、顺序性或最终一致性。常见方案包括延迟双删、加锁机制、binlog同步、版本号机制和读写锁分离，分别适用于不同一致性要求和并发场景，需根据业务需求综合选择。
zk基础—2.架构原理和使用场景
ZooKeeper（ZK）是一个分布式协调服务，广泛应用于分布式系统中。它提供了分布式锁、元数据管理、Master选举及分布式协调等功能，适用于如Kafka、HDFS、Canal等开源分布式系统。ZK集群采用主从架构，具有顺序一致性、高性能、高可用和高并发等特点。其核心机制包括ZAB协议（保证数据一致性）、Watcher监听回调机制（实现通知功能）、以及基于临时顺序节点的分布式锁实现。ZK适合小规模集群部署，主要用于读多写少的场景。