day14-zookeeper

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zookeeper

CAP原则

简介

• CAP定理是2000年，由Eric Brewer提出。Brewer认为在分布式的环境下设计和部署系统时，有3个核心的需求，以一种特殊的关系存在。
• 3个核心需求
  • Consistency
  • Availability
  • Partition Tolerance
• CAP定理认为：一个提供数据服务的存储系统无法同时满足数据一致性、数据可用性、分区容忍性

概念

Consistency

• 一致性，所有数据节点上的数据一致性和正确性，而数据库的ACID关注的时在一个事务内，对数据的一些约束
• 系统执行过某项操作后仍热处于一致状态。在分布式系统中，更新操作执行成功后所有的用户都应该读取到最新值。

Availability

• 可用性，每一个操作总是能够在一定时间内返回结果。需要注意：一定时间 返回结果
• 一定时间：是指系统必须在给定的时间内返回
• 返回结果：是指系统返回操作成功或失败的结果

Partition Tolerance

• 分区容忍性，是可以对数据进行分区。这是考虑性能和可伸缩性。

推导

• 如果要求对数据进行分区，就说明了节点之间必须进行通信，涉及到通信，就无法确保在有限时间内完成指定任务。
• 如果要求两个操作之间要完整的进行，因为涉及到通信，肯定存在某一个时刻只完成一部分的业务操作，在通信完成的这一段时间内，数据就是不一致性的。
• 如果要求保证一致性，那么必须在通信完成这一段时间内保护数据，使得任何访问这些数据的操作不可用。

结论

• 在大型网站应用中，数据规模总是快速扩张的。因此可伸缩性即分区容忍性必不可少，规模变大以后，机器数量也会变得庞大，这时网络和服务器故障会频繁出现，要想保证应用可用，就必须保证分布式系统的高可用性。
• 在大型网站中，通常会选择强化分布式存储系统的可用性和伸缩性，在某种程度上放弃一致性

数据一致性

• 一些分布式系统通过复制数据提高系统的可靠性和容错性，并且将数据的不同副本放在不同的机器
• 在数据有多份副本的情况下，如果网络、服务器或者软件出现故障，会导致部分副本写入成功，部分副本写入失败。这就造成了各个副本之间的数据不一致性，数据内容冲突。

模型

强一致性

• 要求无论跟新操作是在哪一个副本执行，之后所有的读操作都要获得最新的数据

弱一致性

• 用户读到某一操作对系统特定数据的更新需要一段时间，我们称这一段时间为：不一致性窗口。

最终一致性

• 是弱一致性的特例，保证用户能过读取到某操作对系统特定数据的更新。
• 从客户端来看，有可能暂时获取的不是最新数据，但是最终还是能够访问到最新的。
• 从服务端来看，数据存储并复制到分布到整个系统超过半数的节点，以保证数据最终一致。

最终一致性

因果一致性

• 如果进程A通知进程B它已经跟新了一个数据项，那么进程B的后续访问将返回跟新后的值，且一次写入将保证取代前一次写入。
• 与进程A无因果关系的进程C访问，遵守一般的最终一致性规则。

读己之所写一致性

• 当进程A自己更新一个数据项之后，它总是访问到更新过的值，绝不会看到旧值。这是因果一致性模型的一个特例
• 读自己的数据都从主服务器取读取，读其他人的数据再从从服务器读取
• 发表

使用yum安装mysql

在官网下载rpm包

官网：https://www.mysql.com/cn/cloud/

上传到Linux上

开始安装mysql的rpm包

rpm -ivh mysql80-community-release-el7-5.noarch.rpm

这个包安装完毕后，会在本地的yum的路径添加一下文件，
安装这个rpm包的目的就是建立可以下载mysql的远程连接

开始安装mysql

yum install mysql-community-{server,client,common,libs}-* -y

安装过程会比较慢，可能需要大约半个小时左右才能安装完成。

查看MySQL的运行状态

systemctl status mysqld.service

开始启动mysql

systemctl start mysqld.service

查看mysql的登录密码

cat /var/log/mysqld.log | grep "password"

进入mysql

mysql -uroot -p

修改密码

alter user root@localhost identified by 'a123456789A.';

zookeeper使用的就是最终一致性