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redis锁和synchronized redis锁和zookeeper区别

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常见分布式集群选举机制总结Zookeeper的选举机制有2个触发条件：集群启动阶段和集群运行阶段leader挂机 。这2种场景下选举的流程基本一致，我们以集群运行阶段leader挂机为例来进行说明 。
Quorums（法定人数），过半机制 ：默认方式，比如3个节点的集群，Quorums = 2，也就是说集群可以容忍1个节点失效，这时候还能选举出1个leader，集群还可用 。
一 ， Zookeeper选举过程中服务器的状态 。LOOKING：寻找leader状态，该状态下，服务器认为当前集群没有leader，会发起leader选举 。在选举过程中 ， 所有服务器的状态都是LOOKING 。
大数据核心技术有哪些1、大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等 。
2、大数据实时计算阶段需掌握的技术有：Mahout、Spark、storm 。
3、大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面 。
4、大数据的核心技术是大数据存储与管理技术 。拓展知识：具体来说，大数据存储与管理技术主要包括了大数据采集、大数据预处理、大数据存储与管理、数据挖掘等方面 。
Redis实现分布式锁与Zookeeper实现分布式锁区别1、但它也有麻烦的一面，为了防止客户端长时间阻塞或者故障宕机而导至锁无法释放 ， 我们需要在加锁的时候指定一个过期时间，不过成本确实比ZooKeeper的实现要低很多 。
2、分布式锁三种实现方式：基于数据库实现分布式锁；基于缓存（Redis等）实现分布式锁；基于Zookeeper实现分布式锁 。从性能角度（从高到低）来看：“缓存方式Zookeeper方式=数据库方式” 。1 。
3、基于缓存实现分布式锁：理论上来说使用缓存来实现分布式锁的效率最高 ， 加锁速度最快，因为Redis几乎都是纯内存操作，而基于数据库的方案和基于Zookeeper的方案都会涉及到磁盘文件IO，效率相对低下 。
4、基于缓存实现分布式锁：理论上来说使用缓存来实现分布式锁的效率最高，加锁速度最快 。一般使用Redis来实现分布式锁都是利用Redis的SETNXkeyvalue这个命令 。
关于zookeeper的说法错误的是关于zookeeper，下列说法错误的是不选举Leader 。
关于Zookeeper的说法错误的是：Zookeeper是一个分布式协调服务的收费框架 。Zookeepe的定义 Zookeeper是一个分布式协调服务，由雅虎研究员开发 ， 是Google的Chubby一个开源实现 。
上图有可能存在一个问题，因为Zookeeper集群的一个特性是：过半节点存活可用 。如何理解 。
在性能方面它采用了Zab协议 ， 数据结构用的Znode，在数据结构上定义了原语 ， 通知机制用的Watcher机制，有严格的序列访问控制，不会因为一个节点的错误而崩溃 。
高并发没锁可不行,三种分布式锁详解目前分布式锁的实现方案主要包括三种：基于数据库实现分布式锁主要是利用数据库的唯一索引来实现，唯一索引天然具有排他性，这刚好符合我们对锁的要求：同一时刻只能允许一个竞争者获取锁 。
基于数据库实现分布式锁 悲观锁 利用select … where … for update 排他锁 。注意：其他附加功能与实现一基本一致，这里需要注意的是“where name=lock ”，name字段必须要走索引，否则会锁表 。
【redis锁和synchronized redis锁和zookeeper区别】性能上可能没有缓存服务那么高 ， 因为每次在创建锁和释放锁的过程中，都要动态创建、销毁临时节点来实现锁功能 。zookeeper 中创建和删除节点只能通过 Leader 服务器来执行，然后将数据同步到所有的 Follower 机器上 。
高可用的获取锁与释放锁；高性能的获取锁与释放锁；具备可重入特性；具备锁失效机制，防止死锁；具备非阻塞锁特性，即没有获取到锁将直接返回获取锁失败 。
在分布式系统环境下，一个方法在同一时间只能被一个机器的一个线程执行 。高可用的获取锁与释放锁 。高性能的获取锁与释放锁 。具备可重入特性 。具备锁失效机制，防止死锁 。

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