ZooKeeper基本知识
1.什么是ZooKeeper
ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务,它提供了一个高性能、高可靠的分布式协调基础,用于构建分布式系统。
具体来说,ZooKeeper通常用于以下几个方面:
-
配置管理:分布式系统通常需要集中管理配置信息,如数据库连接信息、缓存配置等。ZooKeeper可以用来存储和管理这些配置信息,并在配置发生变化时通知相关的服务。
-
命名服务:在分布式系统中,服务的动态上下线、地址变化等是常见的情况,ZooKeeper可以作为命名服务,帮助客户端发现和定位服务节点。
-
分布式锁:通过ZooKeeper,可以实现分布式锁,确保在分布式环境下对共享资源的互斥访问。
-
领导者选举:ZooKeeper提供了一些原语,可以帮助实现分布式系统中的领导者选举机制,确保系统在发生故障或变更时能够有序地切换领导者节点。
总之,ZooKeeper为分布式系统提供了一些基本的构建模块,帮助开发人员解决分布式系统中的一致性、协调和管理等问题。它的稳定性和高性能使得它成为了很多开源分布式系统的重要组件,如Hadoop、HBase等都广泛使用了ZooKeeper来进行分布式协调和管理。
2.Python与ZooKeeper结合可以实现什么
使用Python与ZooKeeper结合可以实现多种功能,包括但不限于以下几个方面:
-
分布式系统的配置管理:通过Python客户端与ZooKeeper集成,可以实现在分布式系统中的配置信息存储、更新和通知。当配置信息发生变化时,Python客户端可以及时获得通知并更新系统配置。
-
服务发现和注册:在分布式系统中,服务的动态上线和下线是常见的情况,Python客户端可以利用ZooKeeper进行服务的发现和注册,确保客户端能够动态地找到可用的服务节点。
-
分布式锁:使用Python与ZooKeeper结合,可以实现分布式锁机制,确保在分布式环境下对共享资源的互斥访问。
-
领导者选举:Python客户端也可以利用ZooKeeper提供的原语实现分布式系统中的领导者选举机制,确保系统在发生故障或变更时能够有序地切换领导者节点。
-
分布式队列:通过ZooKeeper,可以实现分布式环境下的队列服务,Python客户端可以利用这一特性进行任务调度和协调。
总之,Python与ZooKeeper结合可以帮助开发人员构建稳定、可靠的分布式系统,解决分布式环境下的协调、一致性和管理等问题。同时,Python作为一门灵活而强大的编程语言,与ZooKeeper的结合也为开发人员提供了便利的方式来处理分布式系统中的各种需求。
3.Python和kazoo库与ZooKeeper交互
使用Python编程语言与ZooKeeper交互时,可以使用kazoo库作为ZooKeeper的Python客户端。以下是一个简单的示例代码,演示了如何使用Python和kazoo库连接到ZooKeeper服务器,并创建一个ZNode节点:
首先,确保已经安装了kazoo库,如果没有安装,可以通过以下命令安装:
pip install kazoo
代码示例
from kazoo.client import KazooClient
from kazoo.recipe.watchers import DataWatch# 连接ZooKeeper服务器
zk = KazooClient(hosts='127.0.0.1:2181')
zk.start()# 创建节点
path = "/exampleNode"
data = b"exampleData"try:zk.create(path, data, acl=None, ephemeral=False, sequence=False, makepath=False)print("Node created:", path)
except Exception as e:print("Failed to create node:", e)# 监听节点数据变化
def data_change(data, stat, event):print("Data changed:", data.decode("utf-8"))DataWatch(zk, path, data_change)# 等待一段时间以便观察节点数据变化
import time
time.sleep(10)# 关闭连接
zk.stop()
需要注意的是,以上示例代码仅用于演示如何使用Python和kazoo库与ZooKeeper交互,实际项目中还需要结合具体的业务逻辑进行更复杂的操作和错误处理。
附1:python代码实现服务发现和注册
当使用Python与ZooKeeper结合实现服务发现和注册时,您可以使用 Kazoo 这样的 Python 客户端库。Kazoo 是一个用于与 ZooKeeper 交互的 Python 库,它提供了简单易用的 API 来连接、操作和监控 ZooKeeper 实例。
以下是一个简单的示例代码,演示了如何使用 Kazoo 来实现服务的注册和发现:
from kazoo.client import KazooClient
import time
# 连接 ZooKeeper 服务器
zk = KazooClient(hosts='127.0.0.1:2181')
zk.start()
# 确保父节点存在
zk.ensure_path("/services")
# 注册服务
service_path = "/services/my_service"
service_data = b"192.168.1.100:8000" # 服务的地址信息,可以是 IP 地址加端口号
zk.create(service_path, service_data, ephemeral=True, sequence=True)
# 获取已注册的服务列表
services = zk.get_children("/services")
print("当前已注册的服务:", services)
# 模拟服务运行
try:while True:time.sleep(1)
except KeyboardInterrupt:pass
# 关闭连接
zk.stop()
在上面的示例中,我们首先创建了一个 KazooClient 对象来连接到 ZooKeeper 服务器,然后确保了存储服务信息的父节点存在。接下来,我们使用 create 方法注册了一个名为 “my_service” 的服务,并指定其为临时节点。最后,我们通过 get_children 方法获取了已注册的服务列表,并在控制台输出。
当服务需要关闭时,我们可以通过 stop 方法关闭与 ZooKeeper 的连接。
请注意,上述示例仅用于演示目的,并未处理错误或异常情况。在真实的生产环境中,您需要适当地处理连接失败、节点已存在等可能出现的异常情况,并根据具体业务需求来完善注册和发现服务的逻辑。
相关文章:
ZooKeeper基本知识
1.什么是ZooKeeper ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务,它提供了一个高性能、高可靠的分布式协调基础,用于构建分布式系统。 具体来说,ZooKeeper通常用于以下几个方面: 配置管理:分布式系统通常需要集中管理配置信…...
leetcode:138. 随机链表的复制
一、题目: 138. 随机链表的复制 - 力扣(LeetCode) 函数原型: struct Node* copyRandomList(struct Node* head) 二、思路 本题是给出一个单链表,单链表的每个结点还额外有一个随机指针,随机指向其他结点&am…...
SpringBoot 全局异常之参数校验(1)
文章目录 前言背景依赖校验类型@NotBlank、@NotNull和@NotEmpty的区别@Valid和@Validated区别异常处理方式一 @RequestParam全局异常处理(ConstraintViolationException)请求示例方式二 @RequestBody(推荐)全局异常处理(MethodArgumentNotValidException)请求示例方式三(…...
QT windows与linux之间sokcet通信中文乱码问题解决方法
QT windows与linux之间sokcet通信中文乱码问题解决方法 linux发送与接收都转码utf-8: tcpClient ->write( send_msg.toUtf8());//解决乱码,发送转码 接收: QByteArray buffer tcpClient->readAll(); if(!buffer.isEmpty()) { // ui->plain…...
Java实现DXF文件转换成PDF
代码实现 public static void dxfToPdf(){// 加载DXF文件String inputFile "input.dxf";CadImage cadImage (CadImage) Image.load(inputFile);// 设置PDF输出选项PdfOptions pdfOptions new PdfOptions();pdfOptions.setPageWidth(200);pdfOptions.setPageHeigh…...
揭秘Vue中的nextTick:异步更新队列背后的技术原理大揭秘!
🎬 江城开朗的豌豆:个人主页 🔥 个人专栏 :《 VUE 》 《 javaScript 》 📝 个人网站 :《 江城开朗的豌豆🫛 》 ⛺️ 生活的理想,就是为了理想的生活 ! 目录 ⭐ 专栏简介 📘 文章引言 一、N…...
PHP使用文件缓存实现html静态化
<?php // 动态生成的内容 $content "<html><body><h1>time:".date("Y-m-d H:i:s")."</h1></body></html>"; // 静态文件保存路径和文件名 $staticFilePath "file.html"; if(file_exists($s…...
A Gentle Introduction to Graph Neural Networks
A Gentle Introduction to Graph Neural Networks----《图神经网络入门》 图神经网络信息传递积累 图在我们身边随处可见,现实世界中的物体通常是根据它们与其他事物的联系来定义的。一组物体以及它们之间的联系可以很自然地用图来表示。十多年来,研究人…...
详解[ZJCTF 2019]NiZhuanSiWei 1(PHP两种伪协议、PHP反序列化漏洞、PHP强比较)还有那道题有这么经典?
题目环境: <?php $text $_GET["text"]; $file $_GET["file"]; $password $_GET["password"]; if(isset($text)&&(file_get_contents($text,r)"welcome to the zjctf")){echo "<br><h1>&…...
bazel build使用【未完】
1. install install的作用:将生成的目标、文件复制到指定的安装目录中,可以是可执行文件、库文件、 配置文件等 若有一个c可执行文件,可以使用install将其安装到标准的可执行路径中,以便于直接运行,而无需指定完整的文…...
11-13 /11-14代理模式 AOP
调用者 代理对象 目标对象 代理对象除了可以完成核心任务,还可以增强其他任务,无感的增强 代理模式目的: 不改变目标对象的目标方法的前提,去增强目标方法 分为:静态代理,动态代理 静态代理 有对象->前提需要有一个类,那么我们可以事先写好一个类&a…...
Ubuntu 创建并发布 Django 项目
Ubuntu 创建并发布 Django 项目 升级操作系统和软件 sudo apt updatesudo apt -y dist-upgrade 安装 python3-pip sudo apt -y install python3-pip安装 django pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple djangosudo apt -y install python3-django创建 dj…...
SQL Server进阶知识
🙈作者简介:练习时长两年半的Java up主 🙉个人主页:程序员老茶 🙊 ps:点赞👍是免费的,却可以让写博客的作者开心好久好久😎 📚系列专栏:Java全栈,…...
TFHEpp 使用记录
TFHEpp 使用记录 使用HE3DB错误randen 使用 需要使用 编译器gcc > 10 (unicode 编码) sudo apt-get install -y build-essential g-10 apt-utils ca-certificates git cmake libgmp-dev libfftw3-devgit clone https://github.com/virtualsecureplatform/TFHEpp cd TFHEp…...
大模型的实践应用6-百度文心一言的基础模型ERNIE的详细介绍,与BERT模型的比较说明
大家好,我是微学AI,今天给大家讲一下大模型的实践应用6-百度文心一言的基础模型ERNIE的详细介绍,与BERT模型的比较说明。在大规模语料库上预先训练的BERT等神经语言表示模型可以很好地从纯文本中捕获丰富的语义模式,并通过微调的方式一致地提高各种NLP任务的性能。然而,现…...
vue:如何把后端传过来的数组的其中一个对象加入新的属性
加入我们是更改数组中的第一个对象,在vue中可以使用$set方法将属性插入到第一个对象中作为属性。 Script部分: <script>export default {data() {return {boxes: [//模拟后端传过来的数组{id:1,name:张三},{id:2,name:李四},{id:3,name:王五},{i…...
数据库数据恢复—MSSQL报错“附加数据库错误823”如何恢复数据?
数据库故障&分析: MSSQL Server数据库比较常见的报错是“附加数据库错误823”。如果数据库有备份,只需要还原备份即可;如果无备份或者备份不可用,则需要使用专业的数据恢复手段去恢复数据。 MSSQL Server数据库出现“823”的报…...
如何使用 Java 设计一个简单的成绩计算程序
简介 本文将介绍如何使用 Java 设计一个简单的成绩计算程序。该程序可以读取学生的成绩并计算出平均分、最高分和最低分等。通过这个例子,我们将展示如何使用面向对象的思想和一些常用的 Java 功能来解决实际问题。 需求分析 在开始编写程序之前,我们…...
requests 在 Python 3.2 中使用 OAuth 导入失败的问题与解决方案
问题背景 在Python 3.2中,尝试使用Request的OAuth支持时,遇到了OAuth导入失败的问题。以下代码:import requests from requests.auth import OAuth1url https://api.twitter.com/1/account/settings.jsonqueryoauth OAuth1(client_key, cli…...
山东省技能兴鲁网络安全大赛 web方向
文章目录 购买FLAG日志里的FLAG一只小蜜蜂 购买FLAG 随便登录admin进去,发现有充值和购买功能 但是试试充值发现不行 购买页面如下 bp抓包看看,发现value值可控 我们试试将其改为正数,发现成功 购买得到flag 日志里的FLAG <?phphi…...
【网络】每天掌握一个Linux命令 - iftop
在Linux系统中,iftop是网络管理的得力助手,能实时监控网络流量、连接情况等,帮助排查网络异常。接下来从多方面详细介绍它。 目录 【网络】每天掌握一个Linux命令 - iftop工具概述安装方式核心功能基础用法进阶操作实战案例面试题场景生产场景…...
TDengine 快速体验(Docker 镜像方式)
简介 TDengine 可以通过安装包、Docker 镜像 及云服务快速体验 TDengine 的功能,本节首先介绍如何通过 Docker 快速体验 TDengine,然后介绍如何在 Docker 环境下体验 TDengine 的写入和查询功能。如果你不熟悉 Docker,请使用 安装包的方式快…...
【人工智能】神经网络的优化器optimizer(二):Adagrad自适应学习率优化器
一.自适应梯度算法Adagrad概述 Adagrad(Adaptive Gradient Algorithm)是一种自适应学习率的优化算法,由Duchi等人在2011年提出。其核心思想是针对不同参数自动调整学习率,适合处理稀疏数据和不同参数梯度差异较大的场景。Adagrad通…...
uniapp中使用aixos 报错
问题: 在uniapp中使用aixos,运行后报如下错误: AxiosError: There is no suitable adapter to dispatch the request since : - adapter xhr is not supported by the environment - adapter http is not available in the build 解决方案&…...
安卓基础(aar)
重新设置java21的环境,临时设置 $env:JAVA_HOME "D:\Android Studio\jbr" 查看当前环境变量 JAVA_HOME 的值 echo $env:JAVA_HOME 构建ARR文件 ./gradlew :private-lib:assembleRelease 目录是这样的: MyApp/ ├── app/ …...
七、数据库的完整性
七、数据库的完整性 主要内容 7.1 数据库的完整性概述 7.2 实体完整性 7.3 参照完整性 7.4 用户定义的完整性 7.5 触发器 7.6 SQL Server中数据库完整性的实现 7.7 小结 7.1 数据库的完整性概述 数据库完整性的含义 正确性 指数据的合法性 有效性 指数据是否属于所定…...
Go语言多线程问题
打印零与奇偶数(leetcode 1116) 方法1:使用互斥锁和条件变量 package mainimport ("fmt""sync" )type ZeroEvenOdd struct {n intzeroMutex sync.MutexevenMutex sync.MutexoddMutex sync.Mutexcurrent int…...
TSN交换机正在重构工业网络,PROFINET和EtherCAT会被取代吗?
在工业自动化持续演进的今天,通信网络的角色正变得愈发关键。 2025年6月6日,为期三天的华南国际工业博览会在深圳国际会展中心(宝安)圆满落幕。作为国内工业通信领域的技术型企业,光路科技(Fiberroad&…...
HybridVLA——让单一LLM同时具备扩散和自回归动作预测能力:训练时既扩散也回归,但推理时则扩散
前言 如上一篇文章《dexcap升级版之DexWild》中的前言部分所说,在叠衣服的过程中,我会带着团队对比各种模型、方法、策略,毕竟针对各个场景始终寻找更优的解决方案,是我个人和我司「七月在线」的职责之一 且个人认为,…...
人工智能 - 在Dify、Coze、n8n、FastGPT和RAGFlow之间做出技术选型
在Dify、Coze、n8n、FastGPT和RAGFlow之间做出技术选型。这些平台各有侧重,适用场景差异显著。下面我将从核心功能定位、典型应用场景、真实体验痛点、选型决策关键点进行拆解,并提供具体场景下的推荐方案。 一、核心功能定位速览 平台核心定位技术栈亮…...
