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Kubernetes 实战
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Python：从入门到实践
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ZooKeeper 原理与优化
ZooKeeper 是什么？
ZooKeeper 是一个基于 Google Chubby 论文实现的一款解决分布式数据一致性问题的开源实现，方便了依赖 ZooKeeper 的应用实现 数据发布 / 订阅、负载均衡、服务注册与发现、分布式协调、事件通知、集群管理、Leader 选举、 分布式锁和队列 等功能
基本概念
集群角色
一般的，在分布式系统中，构成集群的每一台机器都有自己的角色，最为典型的集群模式就是 Master / Slave 主备模式。在该模式中，我们把能够处理所有写操作的机器称为 Master 节点，并把所有通过异步复制方式获取最新数据、提供读服务的机器称为 Slave 节点
而 ZooKeeper 中，则是引入了 领导者（Leader）、跟随者（Follower）、观察者（Observer） 三种角色 和 领导（Leading）、跟随（Following）、观察（Observing）、寻找（Looking） 等相应的状态。在 ZooKeeper 集群中的通过一种 Leader 选举的过程，来选定某个节点作为 Leader 节点，该节点为客户端提供读和写服务。而 Follower 和 Observer 节点，则都能提供读服务，唯一的区别在于，Observer 机器不参与 Leader 选举过程 和 写操作的"过半写成功"策略，Observer 只会被告知已经 commit 的 proposal。因此 Observer 可以在不影响写性能的情况下提升集群的读性能（详见下文 “性能优化 - 优化策略 - Observer 模式” 部分）
