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<title>33 结束语 分布技术发展与 ZooKeeper 应用前景.md.html</title>
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<span>技术文章摘抄</span>
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<a href="/专栏/ZooKeeper源码分析与实战-完/00 开篇词：选择 ZooKeeper，一步到位掌握分布式开发.md.html">00 开篇词：选择 ZooKeeper，一步到位掌握分布式开发</a>
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<a href="/专栏/ZooKeeper源码分析与实战-完/01 ZooKeeper 数据模型：节点的特性与应用.md.html">01 ZooKeeper 数据模型：节点的特性与应用</a>
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<a href="/专栏/ZooKeeper源码分析与实战-完/02 发布订阅模式：如何使用 Watch 机制实现分布式通知.md.html">02 发布订阅模式：如何使用 Watch 机制实现分布式通知</a>
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<a href="/专栏/ZooKeeper源码分析与实战-完/03 ACL 权限控制：如何避免未经授权的访问？.md.html">03 ACL 权限控制：如何避免未经授权的访问？</a>
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<a href="/专栏/ZooKeeper源码分析与实战-完/04 ZooKeeper 如何进行序列化？.md.html">04 ZooKeeper 如何进行序列化？</a>
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<a href="/专栏/ZooKeeper源码分析与实战-完/05 深入分析 Jute 的底层实现原理.md.html">05 深入分析 Jute 的底层实现原理</a>
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<a href="/专栏/ZooKeeper源码分析与实战-完/06 ZooKeeper 的网络通信协议详解.md.html">06 ZooKeeper 的网络通信协议详解</a>
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<a href="/专栏/ZooKeeper源码分析与实战-完/07 单机模式：服务器如何从初始化到对外提供服务？.md.html">07 单机模式：服务器如何从初始化到对外提供服务？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/ZooKeeper源码分析与实战-完/08 集群模式：服务器如何从初始化到对外提供服务？.md.html">08 集群模式：服务器如何从初始化到对外提供服务？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/ZooKeeper源码分析与实战-完/09 创建会话：避开日常开发的那些“坑”.md.html">09 创建会话：避开日常开发的那些“坑”</a>
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<li>
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<a href="/专栏/ZooKeeper源码分析与实战-完/10 ClientCnxn：客户端核心工作类工作原理解析.md.html">10 ClientCnxn：客户端核心工作类工作原理解析</a>
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<li>
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<a href="/专栏/ZooKeeper源码分析与实战-完/11 分桶策略：如何实现高效的会话管理？.md.html">11 分桶策略：如何实现高效的会话管理？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/ZooKeeper源码分析与实战-完/12 服务端是如何处理一次会话请求的？.md.html">12 服务端是如何处理一次会话请求的？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/ZooKeeper源码分析与实战-完/13 Curator：如何降低 ZooKeeper 使用的复杂性？.md.html">13 Curator：如何降低 ZooKeeper 使用的复杂性？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/ZooKeeper源码分析与实战-完/14 Leader 选举：如何保证分布式数据的一致性？.md.html">14 Leader 选举：如何保证分布式数据的一致性？</a>
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<a href="/专栏/ZooKeeper源码分析与实战-完/15 ZooKeeper 究竟是怎么选中 Leader 的？.md.html">15 ZooKeeper 究竟是怎么选中 Leader 的？</a>
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<a href="/专栏/ZooKeeper源码分析与实战-完/16 ZooKeeper 集群中 Leader 与 Follower 的数据同步策略.md.html">16 ZooKeeper 集群中 Leader 与 Follower 的数据同步策略</a>
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<a href="/专栏/ZooKeeper源码分析与实战-完/17 集群中 Leader 的作用：事务的请求处理与调度分析.md.html">17 集群中 Leader 的作用：事务的请求处理与调度分析</a>
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<a href="/专栏/ZooKeeper源码分析与实战-完/18 集群中 Follow 的作用：非事务请求的处理与 Leader 的选举分析.md.html">18 集群中 Follow 的作用：非事务请求的处理与 Leader 的选举分析</a>
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</li>
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<a href="/专栏/ZooKeeper源码分析与实战-完/19 Observer 的作用与 Follow 有哪些不同？.md.html">19 Observer 的作用与 Follow 有哪些不同？</a>
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<a href="/专栏/ZooKeeper源码分析与实战-完/20 一个运行中的 ZooKeeper 服务会产生哪些数据和文件？.md.html">20 一个运行中的 ZooKeeper 服务会产生哪些数据和文件？</a>
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<a href="/专栏/ZooKeeper源码分析与实战-完/21 ZooKeeper 分布式锁：实现和原理解析.md.html">21 ZooKeeper 分布式锁：实现和原理解析</a>
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</li>
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<a href="/专栏/ZooKeeper源码分析与实战-完/22 基于 ZooKeeper 命名服务的应用：分布式 ID 生成器.md.html">22 基于 ZooKeeper 命名服务的应用：分布式 ID 生成器</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/ZooKeeper源码分析与实战-完/23 使用 ZooKeeper 实现负载均衡服务器功能.md.html">23 使用 ZooKeeper 实现负载均衡服务器功能</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/ZooKeeper源码分析与实战-完/24 ZooKeeper 在 Kafka 和 Dubbo 中的工业级实现案例分析.md.html">24 ZooKeeper 在 Kafka 和 Dubbo 中的工业级实现案例分析</a>
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<li>
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<a href="/专栏/ZooKeeper源码分析与实战-完/25 如何搭建一个高可用的 ZooKeeper 生产环境？.md.html">25 如何搭建一个高可用的 ZooKeeper 生产环境？</a>
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<a href="/专栏/ZooKeeper源码分析与实战-完/26 JConsole 与四字母命令：如何监控服务器上 ZooKeeper 的运行状态？.md.html">26 JConsole 与四字母命令：如何监控服务器上 ZooKeeper 的运行状态？</a>
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<a href="/专栏/ZooKeeper源码分析与实战-完/27 crontab 与 PurgeTxnLog：线上系统日志清理的最佳时间和方式.md.html">27 crontab 与 PurgeTxnLog：线上系统日志清理的最佳时间和方式</a>
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<li>
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<a href="/专栏/ZooKeeper源码分析与实战-完/28 彻底掌握二阶段提交三阶段提交算法原理.md.html">28 彻底掌握二阶段提交三阶段提交算法原理</a>
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<a href="/专栏/ZooKeeper源码分析与实战-完/29 ZAB 协议算法：崩溃恢复和消息广播.md.html">29 ZAB 协议算法：崩溃恢复和消息广播</a>
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<li>
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<a href="/专栏/ZooKeeper源码分析与实战-完/30 ZAB 与 Paxos 算法的联系与区别.md.html">30 ZAB 与 Paxos 算法的联系与区别</a>
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<li>
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<a href="/专栏/ZooKeeper源码分析与实战-完/31 ZooKeeper 中二阶段提交算法的实现分析.md.html">31 ZooKeeper 中二阶段提交算法的实现分析</a>
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<a href="/专栏/ZooKeeper源码分析与实战-完/32 ZooKeeper 数据存储底层实现解析.md.html">32 ZooKeeper 数据存储底层实现解析</a>
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<li>
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<a class="current-tab" href="/专栏/ZooKeeper源码分析与实战-完/33 结束语 分布技术发展与 ZooKeeper 应用前景.md.html">33 结束语 分布技术发展与 ZooKeeper 应用前景</a>
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<p id="tip" align="center"></p>
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<div><h1>33 结束语 分布技术发展与 ZooKeeper 应用前景</h1>
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<p>到目前为止，本专栏的所有课程已经结束了。在这个专栏中，我们主要介绍了分布式系统架构最核心的问题：如何解决分布式环境一致性。围绕这个问题，我为你引入了分布式一致性问题的工业解决方案——开源框架 ZooKeeper。</p>
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<p>通过本专栏的学习，可以帮助你掌握实现分布式一致性的各种算法，包括：二阶段提交 、三阶段提交、 ZooKeeper 的 ZAB 协议算法以及 Paxos 算法。掌握了这些算法的理论知识后，我们又进一步分析了，代码层面的底层架构设计思想和实现过程。实现一个分布式系统会面临很多的挑战，在明确问题的原因后，更应该灵活运用学到的知识，找到问题的最优解。</p>
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<p>在结束语中，我打算<strong>添加一个小彩蛋</strong>，向你介绍除了已经掌握的 ZooKeeper 框架的 ZAB 协议算法之外，解决分布式一致性问题的另一种方法：Raft 算法。</p>
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<h3>彩蛋：Raft 算法</h3>
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<p>相比之前学到的 ZAB 协议算法和 Paxos 算法，Raft 算法的实现逻辑则更为简单。Raft 算法将分布式一致性问题的解决，分解为一个个更加细小简单的问题。</p>
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<h3>实现过程</h3>
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<p>它的实现过程与 Paoxs 等一致性协议算法有相似的地方，但也有其自身的特点。其中强领导者、领导选举、成员关系调整是其特有的概念。</p>
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<h4>强领导者</h4>
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<p>在 ZAB 协议算法中，集群中会有一个 Leader 服务器，同样，Raft 算法也需要在集群中创建一个领导者服务。与 Leader 服务器相比，Raft 算法中的领导者服务器具有更强的功能，比如在数据的同步方式上，它只通过领导者服务发送给集群中的其他服务器。</p>
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<h4>领导选举</h4>
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<p>与我们之前介绍的一致性协议不同，在领导者服务的选举方式上，Raft 算法只采用随机技术器的方式。在该随机计数器产生的超时时间内，集群中的服务器各自向网络中广播投票信息，当某一台服务器收到超过集群中一半服务器的响应后，该台服务器就被选举为新的领导者。</p>
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<h4>成员关系</h4>
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<p>在处理事务性的回来请求时，Raft 算法中的领导者服务器会执行该条会话操作，但并不提交，只是将该操作写入到日志中，再发送给集群中的其他服务器。当接收到超过一半的服务能够正常操作的反馈信息后，领导者服务器才最终提交本次会话请求操作，并向集群中的其他服务器发送提交请求。</p>
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<h3>总结</h3>
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<p>只要采用分布式系统架构，都避免不了一致性的问题。本专栏我们主要学习了 Paxos 算法和 ZAB 协议算法。本节课又介绍了一种一致性协议算法——Raft。Paoxs 算法是解决一致性问题的最完善的算法，但对其底层实现的细节并没有给出更详细的解释。整个算法的实现难度较大。ZAB 协议和 Raft 算法都可以说是在 Paxos 算法的基础上，做了各自的优化和改进，给我们提供了一致性协议的工业化解决方案。你可以深入研究 Paxos 算法的理论，并结合 ZooKeeper 框架的设计思路，设计开发自己的一致性协议框架。</p>
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</div>
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</div>
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<div>
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<div style="float: left">
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<a href="/专栏/ZooKeeper源码分析与实战-完/32 ZooKeeper 数据存储底层实现解析.md.html">上一页</a>
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