1.zookepeer Դ?码分????
2.深入剖析Zookeeper原理（五）ZK核心源码剖析
3.kafka源码Topic的创建源码分析(附视频)
4.0006-Zookeeper指标分析
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这篇文章深入解析了硬核Apache DolphinScheduler 3.0的源码设计和策略，让我们一窥其背后的码分分布式系统架构和容错机制。首先，码分DolphinScheduler采用去中心化设计，码分通过Master/Worker角色注册到Zookeeper，码分实现无中心的码分爱写作 源码集群管理。API接口提供丰富的码分调度操作，MasterServer负责任务分发和监控，码分而WorkerServer负责任务执行和日志服务。码分
容错机制是码分系统的关键，包括服务宕机容错和任务重试。码分服务宕机时，码分MasterServer通过ZooKeeper的码分Watcher机制进行容错处理，重新提交任务。码分任务失败则会根据配置进行重试，码分直至达到最大次数或成功。远程日志访问通过RPC实现，保持系统的轻量化特性。
源码分析部分详细介绍了工程模块、红包复利源码配置文件、API接口以及Quartz框架的运用。Master的启动流程涉及Quartz的调度逻辑，Worker则负责执行任务并接收Master的命令。Master与Worker之间通过Netty进行RPC通信，实现了负载均衡和任务分发。
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深入剖析Zookeeper原理（五）ZK核心源码剖析
ZooKeeper内部维护了三种选举算法：LeaderElection, FastLeaderElection和AuthLeaderElection。FastLeaderElection与AuthLeaderElection的实现类似，关键差别在于AuthLeaderElection加入了认证信息，但已被ZooKeeper淘汰。FastLeaderElection相较于LeaderElection更加高效，企业展示站源码已在3.4.0版本后不被推荐使用。当前版本仅保留FastLeaderElection选举算法。
接下来，将深入探讨FastLeaderElection选举算法的具体实现。此算法在ZooKeeper中通过高效的机制确定领导者角色，以保证集群的稳定性和高效性。
深入分析FastLeaderElection算法源码，理解其实现机制，有助于我们更好地掌握ZooKeeper的核心原理。代码逻辑清晰，通过分布式共识算法，确保了选举过程的公平性和正确性。
为了实现高效的选举过程，FastLeaderElection引入了一系列优化。这些优化包括但不限于，通过优化算法减少选举过程中的通信开销，以及通过改进数据结构提高选举过程的执行效率。
在实现过程中，delphi 点阵 提取 源码FastLeaderElection核心接口被精心设计，确保了选举算法的可扩展性和灵活性。这些接口不仅支持基本的选举功能，还提供了丰富的异常处理机制，以应对各种异常情况。
此外，ZooKeeper的持久化机制是其稳定性的重要保障。ZooKeeper通过事务日志实现持久化处理，确保了数据的一致性和可靠性。日志记录了所有对集群状态的修改操作，使得数据恢复和故障恢复成为可能。
在ZooKeeper中，Watcher机制的实现是其核心功能之一。Watcher用于通知客户端关于节点状态的变更，以实现实时数据同步。ZooKeeper内部的Watcher管理器（ZKWatchManager）和watch注册类（如ExistWatchRegistration、DataWatchRegistration、ChildWatchRegistration等）共同实现了这一机制。bootstrap js源码下载
这些注册类分别对应了不同的watch类型，允许客户端根据需求订阅不同的事件。例如，ExistWatchRegistration用于监听节点是否存在，DataWatchRegistration用于监听节点数据的变化，而ChildWatchRegistration用于监听子节点的变更。
通过这些watch注册类，客户端能够实时接收来自ZooKeeper集群的事件通知，从而实现实时的数据同步和状态感知。同时，ZooKeeper通过Watcher机制实现了对节点状态的高效监控，确保了数据的一致性和集群的稳定性。
最后，ZooKeeper的网络通信实现是其对外提供服务的基础。通过优化的网络通信协议，ZooKeeper能够高效地在分布式环境中进行数据交换和状态同步。这一部分的实现涉及到多种通信机制，如TCP协议、数据编码、消息格式等，确保了数据传输的可靠性和性能。
总结，ZooKeeper通过精心设计的选举算法、持久化机制、Watcher机制和网络通信实现，提供了一套高效、稳定和可靠的服务框架。深入理解这些核心原理和实现细节，有助于我们更好地运用ZooKeeper在分布式系统中解决实际问题。
kafka源码Topic的创建源码分析(附视频)
关于Kafka Topic创建的源码分析，可以从kafka-topic.sh脚本的入口开始，它执行了kafka.admin.TopicCommand类。在创建Topic时，主要涉及AdminClientTopicService对象的创建和AdminClientClient创建Topics方法的调用，其中Controller负责处理客户端的CreateTopics请求。
服务端的处理逻辑在KafkaRequestHandler.run()方法中，通过apis.handle(request)调用对应接口，如KafkaApis.handleCreateTopicsRequest，这个方法会触发adminManager.createTopics()，创建主题并监控其完成状态。创建的Topic配置和分区副本信息会被写入Zookeeper，如Topic配置和Topic的分区副本分配。
当Controller监听到/brokers/topics/Topic名称的变更后，会触发Broker在磁盘上创建相关Log文件。如果Controller在创建过程中失败，如Controller挂掉，待重新选举后，创建过程会继续，直到Log文件被创建并同步到zk中。
创建Topic时，zk上会创建特定节点，包括主题配置和分区信息。手动添加或删除/brokers/topics/节点将影响Topic的创建和管理。完整参数可通过sh bin/kafka-topic -help查看。
-Zookeeper指标分析
通过CDH管理平台访问Zookeeper管理界面，发现Zookeeper的平均请求延迟、最小请求延迟、最大请求延迟指标趋势图不变，指标数据异常。
在复现问题时，注意到平均请求延迟、最小请求延迟、最大请求延迟这三个指标未发生变化，且指标数据出现异常。
分析问题源码后发现，指标数据来源于Zookeeper自身的ServerStats模块。此模块通过updateLatency方法来更新maxLatency和minLatency指标。
在深入研究代码后，我们了解到maxLatency和minLatency指标记录了Zookeeper服务器启动后所有请求的最大延迟和最小延迟。在特定情况下，Zookeeper服务器1通过一次请求更新了maxLatency指标为ms后，后续所有请求均未超过此值，导致CDH平台获取的maxLatency指标始终为ms，造成最大请求延迟指标维持不变的异常。
同样，当Zookeeper服务器1在通过一次请求后更新了minLatency指标为0ms，且后续所有请求均未小于此值，使得CDH平台获取的minLatency指标始终为0ms，从而出现最小请求延迟指标为0ms并维持不变的异常。
对于avgLatency指标，其通过累计所有请求的延迟时间（totalLatency）和累计请求次数（count），再通过totalLatency/count计算得出。如果多次请求的延迟均为0ms，那么avgLatency指标将保持为0ms。
解决此问题的关键在于确保Zookeeper服务器在处理请求时，能正常更新并反馈请求延迟指标，避免出现数据异常的情况。同时，为确保数据的准确性和可靠性，建议定期检查和维护Zookeeper服务器，以确保其正常运行并准确提供指标数据。
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