器，承载着所有的数据管理与访 问；Master是系统的仲裁者，负责表格的创建、schema更新与负载均衡；ClientSDK包含供管理员使用的命令行工具teracli和给用户 使用的SDK。 表格被按

Apache Zookeeper 用于分布式协调、元数据集群以及配置存储 发往集群节点中的更新操作将自动转到正确的分片以及复制到冗余节点 发往任意节点的查询会自动执行全分布式搜索，提供负载均衡和故障自动迁移

sync-over-async 和 request-response 消息机制. RPC: 一个远程过程调用的抽象，支持负载均衡、容灾和集群功能 Registry: 服务目录框架用于服务的注册和服务事件发布和订阅 Dubbo工作原理

负责主机上容器的编排和调度。Swarm能以高可用性模式（ etcd 、 Consul 或 ZooKeeper 中任何一个都可以用来将故障转移给后备管理器处理）运行。当有新主机加入到集群，有几种不同的方

5跟kafka有什么不同? 添加了实时统计功能和协议 客户端的连接复用 实现HA复制 实现发送的软负载 实现事务机制 支持http协议 实现消息数据的无痛迁移和水平扩展 6. 6Meta有什么特性? 生产者、服务器和消费者都可分布

5跟kafka有什么不同? 添加了实时统计功能和协议 客户端的连接复用 实现HA复制 实现发送的软负载 实现事务机制 支持http协议 实现消息数据的无痛迁移和水平扩展 6. 6Meta有什么特性? 生产者、服务器和消费者都可分布

杂。除了实际的数据持久化组件之外，系统还需要有以下特性；可扩展性和强大的负载均衡，会员和故 障检测，故障修复，副本同步，负载均衡，状态转移，并发和作业调度，请求编组，请求路由，系统监控和报警以及配置管理。每种解决方法详细描述都超出了本文

个新的region，之后会有越来越多的region； 4、Region是Hbase中分布式存储和负载均衡的最小单元，不同Region分布到不同RegionServer上。 5、 Region虽然是分布

Hadoop,Zookeeper,MQ,分布式缓存四大主要的分布式计算功能合为一个框架内，对复杂的分布式计算应用进行了大量简化和归纳。 首先，对分布式协同方面，它实现了Zookeeper所有的功能，

对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。

但在实施的过程中，也遇到了一些小问题，比如说，对于Dubbo消费者来说，不管是什么样的协议提供者，都是invoker。通过一个负载均衡策略，选取一个invoker进行调用，这个时候就会导致原来的Java客户端选用一个jsonrpc

sync-over-async 和 request-response 消息机制. RPC: 一个远程过程调用的抽象，支持负载均衡、容灾和集群功能 Registry: 服务目录框架用于服务的注册和服务事件发布和订阅 工作原理

应用有效工作需要你解决的问题。 第一你需要服务发现，第二，你需要在架构中为所有不同的实例进行负载均衡，然后还有第三个，你需要操心性能和安全。 无论是好是坏，这些问题密不可分，你必须做权衡，有希

需要用到solr+zookeeper 传智播客 Java学院 传智.入云龙 要完成的集群结构 传智播客 Java学院 传智.入云龙 4.2 Zookeeper 1、 集群管理 主从的管理、负载均衡、高可用的管

性能测试 以预期设定的性能值为目标，测试是否能满足预期 负载测试 不断加压到安全临界值 压力测试 超过安全负载直到崩溃下的最大负载 下 图中的横坐标表示消耗的系统资源，纵坐标表示系统处

FS，NoSQL家族之一的HBase，分布式并行编程方式MapReduce以及分布式协调器Zookeeper。 第三、四、五部分分别介绍了Hadoop的不同改进和使用。按次序分别是facebook

SearchPlanner通用网络接口技术特色： 支持TCPHTTP/Redis/ARPC/MySQL/Zookeeper/Memcache等多种协议 一致的使用接口，和协议无关 支持同步和异步两种方式 支持连接复用，自动弹性管理连接

Patroni是一个模板，它使用Python为你提供一个自己订制的，高可用的解决方案，为最大程度的可用性，它的配置信息存储在像ZooKeeper, etcd或者Consul中。如果DBAs，DevOps工程师或者SRE正在寻找一个在数据

学习体会分布式的概念贯穿整个系统架构：存储、缓存、服务、监控 1. Hedwig在里面起到业务发布、集成，可以值得应用。 2. Zookeeper分布式应用程序协调服务，在很多分布式系统中用到了它 3. Hadoop、Hbase用于存储数据

第四步：度量设计 确认和处理瓶颈以及一些限制。举例来说就是你需要下面的这些来完成拓展性的议题吗？ 负载均衡 水平拓展 缓存 数据库分片 论述可能的解决办法和代价。每件事情需要取舍。可以使用来处理瓶颈。