AI 助理
备案控制台
开发者社区 Java技术栈 文章 正文

Zookeeper 最典型的应用场景（理论 + 实战）

2021-12-21 1761
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《 阿里云开发者社区用户服务协议》和 《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写 侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL，集群系列 2核4GB
推荐场景：
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列，0.5-2RCU 50GB
推荐场景：
学生管理系统数据库设计 搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 高可用系列，价值2615元额度，1个月
简介： 之前自己写了一些关于Zookeeper的基础知识，Zookeeper作为一种协调分布式应用高性能的调度服务，实际的应用场景也非常的广泛，这里主要通过几个例子来具体的说明Zookeeper在特定场景下的使用方式（下面的这些功能估计consul和etcd也能实现，以后学到了再说吧）。

1.前言

之前自己写了一些关于Zookeeper的基础知识，Zookeeper作为一种协调分布式应用高性能的调度服务，实际的应用场景也非常的广泛，这里主要通过几个例子来具体的说明Zookeeper在特定场景下的使用方式（下面的这些功能估计consul和etcd也能实现，以后学到了再说吧）。


2.具体应用

2.1.一致性配置管理

我们在开发的时候，有时候需要获取一些公共的配置，比如数据库连接信息等，并且偶然可能需要更新配置。如果我们的服务器有N多台的话，那修改起来会特别的麻烦，并且还需要重新启动。这里Zookeeper就可以很方便的实现类似的功能。


2.1.1.思路

将公共的配置存放在Zookeeper的节点中


应用程序可以连接到Zookeeper中并对Zookeeper中配置节点进行读取或者修改（对于写操作可以进行权限验证设置），下面是具体的流程图：


image.png


2.1.2.事例

数据库配置信息一致性的维护


配置类：

public class CommonConfig implements Serializable{
 // 数据库连接配置
 private String dbUrl;
 private String username;
 private String password;
 private String driverClass;
 public CommonConfig() {}
 public CommonConfig(String dbUrl, String username, String password, String driverClass) {
  super();
  this.dbUrl = dbUrl;
  this.username = username;
  this.password = password;
  this.driverClass = driverClass;
 }
 public String getDbUrl() {
  return dbUrl;
 }
 public void setDbUrl(String dbUrl) {
  this.dbUrl = dbUrl;
 }
 public String getUsername() {
  return username;
 }
 public void setUsername(String username) {
  this.username = username;
 }
 public String getPassword() {
  return password;
 }
 public void setPassword(String password) {
  this.password = password;
 }
 public String getDriverClass() {
  return driverClass;
 }
 public void setDriverClass(String driverClass) {
  this.driverClass = driverClass;
 }
 @Override
 public String toString() {
  return "CommonConfig:{dbUrl:" + this.dbUrl +
    ", username:" + this.username +
    ", password:" + this.password +
    ", driverClass:" + this.driverClass + "}";
 }
}

配置管理中心

  • 获取本地配置信息
  • 修改配置，并同步

同步配置信息到Zookeeper服务器

public class ZkConfigMng {
 private String nodePath = "/commConfig";
 private CommonConfig commonConfig;
 private ZkClient zkClient;
 public CommonConfig initConfig(CommonConfig commonConfig) {
  if(commonConfig == null) {
   this.commonConfig = new CommonConfig("jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/mydata?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8",
     "root", "root", "com.mysql.jdbc.Driver");
  } else {
   this.commonConfig = commonConfig;
  }
  return this.commonConfig;
 }
 /**
  * 更新配置
  *
  * @param commonConfig
  * @return
  */
 public CommonConfig update(CommonConfig commonConfig) {
  if(commonConfig != null) {
   this.commonConfig = commonConfig;
  }
  syncConfigToZookeeper();
  return this.commonConfig;
 }
 public void syncConfigToZookeeper() {
  if(zkClient == null) {
   zkClient = new ZkClient("127.0.0.1:2181");
  }
  if(!zkClient.exists(nodePath)) {
   zkClient.createPersistent(nodePath);
  }
  zkClient.writeData(nodePath, commonConfig);
 }
}

以上是提供者，下面我们需要一个客户端获取这些配置

public class ZkConfigClient implements Runnable {
 private String nodePath = "/commConfig";
 private CommonConfig commonConfig;
 @Override
 public void run() {
  ZkClient zkClient = new ZkClient(new ZkConnection("127.0.0.1:2181", 5000));
  while (!zkClient.exists(nodePath)) {
   System.out.println("配置节点不存在!");
   try {
    TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
   } catch (InterruptedException e) {
    e.printStackTrace();
   }
  }
  // 获取节点
  commonConfig = (CommonConfig)zkClient.readData(nodePath);
  System.out.println(commonConfig.toString());
  zkClient.subscribeDataChanges(nodePath, new IZkDataListener() {
   @Override
   public void handleDataDeleted(String dataPath) throws Exception {
    if(dataPath.equals(nodePath)) {
     System.out.println("节点：" + dataPath + "被删除了！");
    }
   }
   @Override
   public void handleDataChange(String dataPath, Object data) throws Exception {
    if(dataPath.equals(nodePath)) {
     System.out.println("节点：" + dataPath + ", 数据：" + data + " - 更新");
     commonConfig = (CommonConfig) data;
    }
   }
  });
 }
}

下面启动Main函数

配置管理服务启动

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
  SpringApplication.run(ZookeeperApiDemoApplication.class, args);
  ZkConfigMng zkConfigMng = new ZkConfigMng();
  zkConfigMng.initConfig(null);
  zkConfigMng.syncConfigToZookeeper();
  TimeUnit.SECONDS.sleep(10);
  // 修改值
  zkConfigMng.update(new CommonConfig("jdbc:mysql://192.168.1.122:3306/mydata?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8",
    "root", "wxh", "com.mysql.jdbc.Driver"));
 }
}

客户端启动：

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
  SpringApplication.run(ZookeeperApiDemoApplication.class, args);
  ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(3);
  // 模拟多个客户端获取配置
  executorService.submit(new ZkConfigClient());
  executorService.submit(new ZkConfigClient());
  executorService.submit(new ZkConfigClient());
 }
}

2.2.分布式锁

在我们日常的开发中，如果是单个进程中对共享资源的访问，我们只需要用synchronized或者lock就能实现互斥操作。但是对于跨进程、跨主机、跨网络的共享资源似乎就无能为力了。


另外，分布式系列面试题和答案全部整理好了，微信搜索Java技术栈，在后台发送：面试，可以在线阅读。


2.1.1.思路

首先zookeeper中我们可以创建一个/distributed_lock持久化节点

然后再在/distributed_lock节点下创建自己的临时顺序节点，比如：/distributed_lock/task_00000000008

获取所有的/distributed_lock下的所有子节点，并排序

判读自己创建的节点是否最小值（第一位）

如果是，则获取得到锁，执行自己的业务逻辑，最后删除这个临时节点。

如果不是最小值，则需要监听自己创建节点前一位节点的数据变化，并阻塞。

当前一位节点被删除时，我们需要通过递归来判断自己创建的节点是否在是最小的，如果是则执行5）；如果不是则执行6）（就是递归循环的判断）

下面是具体的流程图：


image.png


2.1.3.事例

public class DistributedLock {
 // 常亮
 static class Constant {
  private static final int SESSION_TIMEOUT = 10000;
  private static final String CONNECTION_STRING = "127.0.0.1:2181";
  private static final String LOCK_NODE = "/distributed_lock";
  private static final String CHILDREN_NODE = "/task_";
 }
 private ZkClient zkClient;
 public DistributedLock() {
  // 连接到Zookeeper
  zkClient = new ZkClient(new ZkConnection(Constant.CONNECTION_STRING));
  if(!zkClient.exists(Constant.LOCK_NODE)) {
   zkClient.create(Constant.LOCK_NODE, "分布式锁节点", CreateMode.PERSISTENT);
  }
 }
 public String getLock() {
  try {
   // 1。在Zookeeper指定节点下创建临时顺序节点
   String lockName = zkClient.createEphemeralSequential(Constant.LOCK_NODE + Constant.CHILDREN_NODE, "");
   // 尝试获取锁
   acquireLock(lockName);
   return lockName;
  } catch(Exception e) {
   e.printStackTrace();
  }
  return null;
 }
 /**
  * 获取锁
  * @throws InterruptedException
  */
 public Boolean acquireLock(String lockName) throws InterruptedException {
  // 2.获取lock节点下的所有子节点
  List<String> childrenList = zkClient.getChildren(Constant.LOCK_NODE);
  // 3.对子节点进行排序，获取最小值
  Collections.sort(childrenList, new Comparator<String>() {
   @Override
   public int compare(String o1, String o2) {
    return Integer.parseInt(o1.split("_")[1]) - Integer.parseInt(o2.split("_")[1]);
   }
  });
  // 4.判断当前创建的节点是否在第一位
  int lockPostion = childrenList.indexOf(lockName.split("/")[lockName.split("/").length - 1]);
  if(lockPostion < 0) {
   // 不存在该节点
   throw new ZkNodeExistsException("不存在的节点：" + lockName);
  } else if (lockPostion == 0) {
   // 获取到锁
   System.out.println("获取到锁：" + lockName);
   return true;
  } else if (lockPostion > 0) {
   // 未获取到锁，阻塞
   System.out.println("...... 未获取到锁，阻塞等待 。。。。。。");
   // 5.如果未获取得到锁，监听当前创建的节点前一位的节点
   final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);
   IZkDataListener listener = new IZkDataListener() {
    @Override
    public void handleDataDeleted(String dataPath) throws Exception {
     // 6.前一个节点被删除,当不保证轮到自己
     System.out.println("。。。。。。前一个节点被删除  。。。。。。");
     acquireLock(lockName);
     latch.countDown();
    }
    @Override
    public void handleDataChange(String dataPath, Object data) throws Exception {
     // 不用理会
    }
   };
   try {
    zkClient.subscribeDataChanges(Constant.LOCK_NODE + "/" + childrenList.get(lockPostion - 1), listener);
    latch.await();
   } finally {
    zkClient.unsubscribeDataChanges(Constant.LOCK_NODE + "/" + childrenList.get(lockPostion - 1), listener);
   }
  }
  return false;
 }
 /**
  * 释放锁（删除节点）
  *
  * @param lockName
  */
 public void releaseLock(String lockName) {
  zkClient.delete(lockName);
 }
 public void closeZkClient() {
  zkClient.close();
 }
}
@SpringBootApplication
public class ZookeeperDemoApplication {
 public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
  SpringApplication.run(ZookeeperDemoApplication.class, args);
  DistributedLock lock = new DistributedLock();
  String lockName = lock.getLock();
  /**
   * 执行我们的业务逻辑
   */
  if(lockName != null) {
   lock.releaseLock(lockName);
  }
  lock.closeZkClient();
 }
}

2.3.分布式队列

在日常使用中，特别是像生产者消费者模式中，经常会使用BlockingQueue来充当缓冲区的角色。但是在分布式系统中这种方式就不能使用BlockingQueue来实现了，但是Zookeeper可以实现。


2.1.1.思路

首先利用Zookeeper中临时顺序节点的特点

当生产者创建节点生产时，需要判断父节点下临时顺序子节点的个数，如果达到了上限，则阻塞等待；如果没有达到，就创建节点。

当消费者获取节点时，如果父节点中不存在临时顺序子节点，则阻塞等待；如果有子节点，则获取执行自己的业务，执行完毕后删除该节点即可。

获取时获取最小值，保证FIFO特性。

2.1.2.事例

这个是一个消费者对一个生产者，如果是多个消费者对多个生产者，对代码需要调整。

public interface AppConstant {
 static String ZK_CONNECT_STR = "127.0.0.1:2181";
 static String NODE_PATH = "/mailbox";
 static String CHILD_NODE_PATH = "/mail_";
 static int MAILBOX_SIZE = 10;
}
public class MailConsumer implements Runnable, AppConstant{
 private ZkClient zkClient;
 private Lock lock;
 private Condition condition;
 public MailConsumer() {
  lock = new ReentrantLock();
  condition = lock.newCondition();
  zkClient = new ZkClient(new ZkConnection(ZK_CONNECT_STR));
  System.out.println("sucess connected to zookeeper server!");
  // 不存在就创建mailbox节点
  if(!zkClient.exists(NODE_PATH)) {
   zkClient.create(NODE_PATH, "this is mailbox", CreateMode.PERSISTENT);
  }
 }
 @Override
 public void run() {
  IZkChildListener listener = new IZkChildListener() {
   @Override
   public void handleChildChange(String parentPath, List<String> currentChilds) throws Exception {
    System.out.println("Znode["+parentPath + "] size:" + currentChilds.size());
    // 还是要判断邮箱是否为空
    if(currentChilds.size() > 0) {
     // 唤醒等待的线程
     try {
      lock.lock();
      condition.signal();
     } catch (Exception e) {
      e.printStackTrace();
     } finally {
      lock.unlock();
     }
    }
   }
  };
  // 监视子节点的改变，不用放用while循环中，监听一次就行了，不需要重复绑定
  zkClient.subscribeChildChanges(NODE_PATH, listener);
  try {
   //循环随机发送邮件模拟真是情况
   while(true) {
    // 判断是否可以发送邮件
    checkMailReceive();
    // 接受邮件
    List<String> mailList = zkClient.getChildren(NODE_PATH);
    // 如果mailsize==0,也没有关系；可以直接循环获取就行了
    if(mailList.size() > 0) {
     Collections.sort(mailList, new Comparator<String>() {
      @Override
      public int compare(String o1, String o2) {
       return Integer.parseInt(o1.split("_")[1]) - Integer.parseInt(o2.split("_")[1]);
      }
     });
     // 模拟邮件处理(0-1S)
     TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(new Random().nextInt(1000));
     zkClient.delete(NODE_PATH + "/" + mailList.get(0));
     System.out.println("mail has been received:" + NODE_PATH + "/" + mailList.get(0));
    }
   }
  }catch (Exception e) {
   e.printStackTrace();
  } finally {
   zkClient.unsubscribeChildChanges(NODE_PATH, listener);
  }
 }
 private void checkMailReceive() {
  try {
   lock.lock();
   // 判断邮箱是为空
   List<String> mailList = zkClient.getChildren(NODE_PATH);
   System.out.println("mailbox size: " + mailList.size());
   if(mailList.size() == 0) {
    // 邮箱为空，阻塞消费者，直到邮箱有邮件
    System.out.println("mailbox is empty, please wait 。。。");
    condition.await();
    // checkMailReceive();
   }
  } catch (Exception e) {
   e.printStackTrace();
  } finally {
   lock.unlock();
  }
 }
}
public class MailProducer implements Runnable, AppConstant{
 private ZkClient zkClient;
 private Lock lock;
 private Condition condition;
 /**
  * 初始化状态
  */
 public MailProducer() {
  lock = new ReentrantLock();
  condition = lock.newCondition();
  zkClient = new ZkClient(new ZkConnection(ZK_CONNECT_STR));
  System.out.println("sucess connected to zookeeper server!");
  // 不存在就创建mailbox节点
  if(!zkClient.exists(NODE_PATH)) {
   zkClient.create(NODE_PATH, "this is mailbox", CreateMode.PERSISTENT);
  }
 }
 @Override
 public void run() {
  IZkChildListener listener = new IZkChildListener() {
   @Override
   public void handleChildChange(String parentPath, List<String> currentChilds) throws Exception {
    System.out.println("Znode["+parentPath + "] size:" + currentChilds.size());
    // 还是要判断邮箱是否已满
    if(currentChilds.size() < MAILBOX_SIZE) {
     // 唤醒等待的线程
     try {
      lock.lock();
      condition.signal();
     } catch (Exception e) {
      e.printStackTrace();
     } finally {
      lock.unlock();
     }
    }
   }
  };
  // 监视子节点的改变，不用放用while循环中，监听一次就行了，不需要重复绑定
  zkClient.subscribeChildChanges(NODE_PATH, listener);
  try {
   //循环随机发送邮件模拟真是情况
   while(true) {
    // 判断是否可以发送邮件
    checkMailSend();
    // 发送邮件
    String cretePath = zkClient.createEphemeralSequential(NODE_PATH + CHILD_NODE_PATH, "your mail");
    System.out.println("your mail has been send:" + cretePath);
    // 模拟随机间隔的发送邮件(0-10S)
    TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(new Random().nextInt(1000));
   }
  }catch (Exception e) {
   e.printStackTrace();
  } finally {
   zkClient.unsubscribeChildChanges(NODE_PATH, listener);
  }
 }
 private void checkMailSend() {
  try {
   lock.lock();
   // 判断邮箱是否已满
   List<String> mailList = zkClient.getChildren(NODE_PATH);
   System.out.println("mailbox size: " + mailList.size());
   if(mailList.size() >= MAILBOX_SIZE) {
    // 邮箱已满，阻塞生产者，直到邮箱有空间
    System.out.println("mailbox is full, please wait 。。。");
    condition.await();
    checkMailSend();
   }
  } catch (Exception e) {
   e.printStackTrace();
  } finally {
   lock.unlock();
  }
 }
}

2.4.均衡负载

首先我们需要简单的理解分布式和集群，通俗点说：分布式就是将一个系统拆分到多个独立运行的应用中（有可能在同一台主机也有可能在不同的主机上），集群就是将单个独立的应用复制多分放在不同的主机上来减轻服务器的压力。


而Zookeeper不仅仅可以作为分布式集群的服务注册调度中心（例如dubbo），也可以实现集群的负载均衡。


2.4.1.思路

首先我们要理解，如果是一个集群，那么他就会有多台主机。所以，他在Zookeeper中信息的存在应该是如下所示：


image.png


如上的结构，当服务调用方调用服务时，就可以根据特定的均衡负载算法来实现对服务的调用（调用前需要监听/service/serviceXXX节点，以更新列表数据）


2.4.2.事例

/**
 * 服务提供者
 *
 * @author Administrator
 *
 */
public class ServiceProvider {
 // 静态常量
 static String ZK_CONNECT_STR = "127.0.0.1:2181";
 static String NODE_PATH = "/service";
 static String SERIVCE_NAME = "/myService";
 private ZkClient zkClient;
 public ServiceProvider() {
  zkClient = new ZkClient(new ZkConnection(ZK_CONNECT_STR));
  System.out.println("sucess connected to zookeeper server!");
  // 不存在就创建NODE_PATH节点
  if(!zkClient.exists(NODE_PATH)) {
   zkClient.create(NODE_PATH, "this is mailbox", CreateMode.PERSISTENT);
  }
 }
 public void registryService(String localIp, Object obj) {
  if(!zkClient.exists(NODE_PATH + SERIVCE_NAME)) {
   zkClient.create(NODE_PATH + SERIVCE_NAME, "provider services list", CreateMode.PERSISTENT);
  }
  // 对自己的服务进行注册
  zkClient.createEphemeral(NODE_PATH + SERIVCE_NAME + "/" + localIp, obj);
  System.out.println("注册成功！[" + localIp + "]");
 }
}
/**
 * 消费者，通过某种均衡负载算法选择某一个提供者
 *
 * @author Administrator
 *
 */
public class ServiceConsumer {
 // 静态常量
 static String ZK_CONNECT_STR = "127.0.0.1:2181";
 static String NODE_PATH = "/service";
 static String SERIVCE_NAME = "/myService";
 private List<String> serviceList = new ArrayList<String>();
 private ZkClient zkClient;
 public ServiceConsumer() {
  zkClient = new ZkClient(new ZkConnection(ZK_CONNECT_STR));
  System.out.println("sucess connected to zookeeper server!");
  // 不存在就创建NODE_PATH节点
  if(!zkClient.exists(NODE_PATH)) {
   zkClient.create(NODE_PATH, "this is mailbox", CreateMode.PERSISTENT);
  }
 }
 /**
  * 订阅服务
  */
 public void subscribeSerivce() {
  serviceList = zkClient.getChildren(NODE_PATH + SERIVCE_NAME);
  zkClient.subscribeChildChanges(NODE_PATH + SERIVCE_NAME, new IZkChildListener() {
   @Override
   public void handleChildChange(String parentPath, List<String> currentChilds) throws Exception {
    serviceList = currentChilds;
   }
  });
 }
 /**
  * 模拟调用服务
  */
 public void consume() {
  //负载均衡算法获取某台机器调用服务
  int index = new Random().nextInt(serviceList.size());
  System.out.println("调用[" + NODE_PATH + SERIVCE_NAME + "]服务：" + serviceList.get(index));
 }
}

3.总结

Zookeeper是一个功能非常强大的应用，除了上面几种应用外，还有命名服务、分布式协调通知等也是常用的场景

文章标签：
微服务引擎
云数据库 RDS MySQL 版
Java
应用服务中间件
负载均衡
Dubbo
算法
数据库
调度
数据库连接
关键词：
微服务引擎应用
微服务引擎场景
微服务引擎实战
微服务引擎应用场景
微服务引擎典型应用场景
相关实践学习
基于MSE实现微服务的全链路灰度
通过本场景的实验操作，您将了解并实现在线业务的微服务全链路灰度能力。
开发工程师
目录
相关文章
穿过生命散发芬芳
|
6月前
|
消息中间件 分布式计算 负载均衡
ZooKeeper应用案例
【2月更文挑战第24天】
穿过生命散发芬芳
208 4
真的很搞笑
|
6月前
|
人工智能 Serverless 测试技术
nacos常见问题之Serverless 应用引擎2.0不支持 MSE nacos如何解决
Nacos是阿里云开源的服务发现和配置管理平台，用于构建动态微服务应用架构；本汇总针对Nacos在实际应用中用户常遇到的问题进行了归纳和解答，旨在帮助开发者和运维人员高效解决使用Nacos时的各类疑难杂症。
真的很搞笑
108 0
vohelon
|
5月前
|
消息中间件 分布式计算 负载均衡
ZooKeeper在哪些场景中被使用？
【6月更文挑战第21天】ZooKeeper在哪些场景中被使用？
vohelon
119 38
mzlogin
|
22天前
|
Dubbo 应用服务中间件 Apache
Dubbo 应用切换 ZooKeeper 注册中心实例，流量无损迁移
如果 Dubbo 应用使用 ZooKeeper 作为注册中心，现在需要切换到新的 ZooKeeper 实例，如何做到流量无损？
mzlogin
17 4
爱吃龙利鱼
|
1月前
|
存储 Kubernetes 调度
k8s学习--k8s群集部署zookeeper应用及详细解释
k8s学习--k8s群集部署zookeeper应用及详细解释
爱吃龙利鱼
84 0
JavaPub
|
5月前
|
负载均衡 Dubbo Java
zookeeper实战教程
zookeeper实战教程
JavaPub
55 0
zookeeper实战教程
泥腿子架构师
|
5月前
|
Java Spring
Spring Boot与Zookeeper的集成应用
Spring Boot与Zookeeper的集成应用
泥腿子架构师
94 0
阿里云云原生
|
6月前
|
消息中间件 Cloud Native 网络安全
云原生最佳实践系列 3：基于 SpringCloud 应用玩转 MSE
该文档介绍了基于云原生应用的产品构建的微服务架构实践。
阿里云云原生
922 13
yuanzhengme
|
6月前
|
存储 负载均衡 网络协议
ZooKeeper【基础 01】简介+设计目标+核心概念+ZAB协议+典型应用场景
【4月更文挑战第10天】ZooKeeper【基础 01】简介+设计目标+核心概念+ZAB协议+典型应用场景
yuanzhengme
91 1
hhzz
|
6月前
|
消息中间件 Kubernetes Docker
KubeSphere 核心实战之三【在kubesphere平台上部署ElasticSearch、应用商店部署RabbitMQ和应用市场部署Zookeeper】（实操篇 3/4）
KubeSphere 核心实战之三【在kubesphere平台上部署ElasticSearch、应用商店部署RabbitMQ和应用市场部署Zookeeper】（实操篇 3/4）
hhzz
214 0

Java技术栈

热门文章

最新文章

  • 1
    Dubbo的Zookeeper单机配置和Zookeeper集群配置
  • 2
    Spring Cloud Zookeeper 中心化配置文件
  • 3
    ZooKeeper 未授权访问漏洞
  • 4
    zookeeper集群搭建
  • 5
    阿里云微服务引擎 MSE 12 月产品动态
  • 6
    Dubbo与Zookeeper、SpringMVC整合和使用（负载均衡、容错）（转）
  • 7
    zookeeper源码分析之leader选举
  • 8
    阿里云微服务引擎 MSE 2023 年 10 月产品动态
  • 9
    手把手教你安装Zookeeper 及可视化插件ZooInspector、ZKUI
  • 10
    【ZooKeeper Notes 7】使用super身份对有权限的节点进行操作
  • 1
    阿里云微服务引擎 MSE 及 API 网关 2024 年 06 月产品动态
    163
  • 2
    日志收集平台项目nginx、kafka、zookeeper、filebeat搭建的基本配置（2）
    161
  • 3
    日志收集平台项目nginx、kafka、zookeeper、filebeat搭建的基本配置（1）
    58
  • 4
    kafka配置中启动zookeeper时没有启动成功的解决办法
    315
  • 5
    深度揭秘！Kafka和ZooKeeper之间的相爱相杀
    326
  • 6
    《阿里云产品四月刊》—得物 ZooKeeper SLA 也可以 99.99%丨最佳实践（1）
    63
  • 7
    《阿里云产品四月刊》—得物 ZooKeeper SLA 也可以 99.99%丨最佳实践（2）
    70
  • 8
    《阿里云产品四月刊》—得物 ZooKeeper SLA 也可以 99.99%丨最佳实践（3）
    65
  • 9
    分布式系统面试全集通第一篇（dubbo+redis+zookeeper----分布式+CAP+BASE+分布式事务+分布式锁）
    105
  • 10
    一文搞懂：zookeeper实现分布式锁安全用法
    53

    • 相关课程

    更多
  • 基于MSE的大促场景流量入口防护最佳实践
  • Dubbo + ZooKeeper 的服务发现最佳实践
  • MSE微服务测试最佳实践 - 自动化回归
  • 基于Zookeeper、Dubbo构建互联网分布式基础架构
  • 大数据ZooKeeper快速入门
  • 分布式协调系统 Zookeeper 快速入门

    • 相关电子书

    更多
  • 《MSE 微服务网关》
  • 微服务引擎 MSE 治理中心重磅发布
  • 阿里云微服务引擎 MSE 2.0 线上发布

    • 相关实验场景

    更多
  • 高性能特性体验：ePQ 的详解与实战
  • 基于MSE实现微服务的全链路灰度
  • 基于MSE实现K8s集群内多服务的灰度发布
  • RocketMQ的常规运维实践应用
  • 通过FastMR自动拉起大数据集群并运行TPCDS任务
    • 下一篇
    阿里云OSS设置跨域访问