zookeeper简介

Zookeeper 是一个开源的分布式的,为分布式框架提供协调服务的 Apache 项目。

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Zookeeper工作机制

Zookeeper从设计模式角度来理解:是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架,它负责存储和管理大家都关心的数据,然后接受观察者的注册,一旦这些数据的状态发生变化,Zookeeper就将负责通知已经在Zookeeper上注册的那些观察者做出相应的反应。

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Zookeeper特点

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  1. Zookeeper:一个领导者(Leader),多个跟随者(Follower)组成的集群。
  2. 集群中只要有半数以上节点存活,Zookeeper集群就能正常服务。所以Zookeeper适合安装奇数台服务器。
  3. 全局数据一致:每个Server保存一份相同的数据副本,Client无论连接到哪个Server,数据都是一致的。
  4. 更新请求顺序执行,来自同一个Client的更新请求按其发送顺序依次执行。
  5. 数据更新原子性,一次数据更新要么成功,要么失败。
  6. 实时性,在一定时间范围内,Client能读到最新数据。

数据结构

ZooKeeper 数据模型的结构与Unix 文件系统很类似,整体上可以看作是一棵树,每个节点称做一个ZNode。每一个ZNode 默认能够存储1MB 的数据,每个ZNode 都可以通过其路径唯一标识。

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应用场景

提供的服务包括:统一命名服务、统一配置管理、统一集群管理、服务器节点动态上下线、软负载均衡等。

统一命名服务

在分布式环境下,经常需要对应用/服务进行统一命名,便于识别。例如:IP不容易记住,而域名容易记住。

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统一配置管理

  1. 分布式环境下,配置文件同步非常常见。
    1. 一般要求一个集群中,所有节点的配置信息是一致的,比如Kafka 集群
    2. 对配置文件修改后,希望能够快速同步到各个节点上。
  1. 配置管理可交由ZooKeeper实现
    1. 可将配置信息写入ZooKeeper上的一个Znode。
    2. 各个客户端服务器监听这个Znode。
    3. 一旦Znode中的数据被修改,ZooKeeper将通知各个客户端服务器。

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统一集群管理

  1. 分布式环境中,实时掌握每个节点的状态是必要的。
    1. 可根据节点实时状态做出一些调整。
  1. ZooKeeper可以实现实时监控节点状态变化
    1. 可将节点信息写入ZooKeeper上的一个ZNode。
    2. 监听这个ZNode可获取它的实时状态变化。

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服务器动态上下线

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软负载均衡

在Zookeeper中记录每台服务器的访问数,让访问数最少的服务器去处理最新的客户端请求。

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选举机制

第一次启动

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  1. 服务器1启动,发起一次选举。服务器1投自己一票。此时服务器1票数一票,不够半数以上(3票),选举无法完成,服务器1状态保持为LOOKING;
  2. 服务器2启动,再发起一次选举。服务器1和2分别投自己一票并交换选票信息:此时服务器1发现服务器2的myid比自己目前投票推举的(服务器1)大,更改选票为推举服务器2。此时服务器1票数0票,服务器2票数2票,没有半数以上结果,选举无法完成,服务器1,2状态保持LOOKING
  3. 服务器3启动,发起一次选举。此时服务器1和2都会更改选票为服务器3。此次投票结果:服务器1为0票,服务器2为0票,服务器3为3票。此时服务器3的票数已经超过半数,服务器3当选Leader。服务器1,2更改状态为FOLLOWING,服务器3更改状态为LEADING;
  4. 服务器4启动,发起一次选举。此时服务器1,2,3已经不是LOOKING状态,不会更改选票信息。交换选票信息结果:服务器3为3票,服务器4为1票。此时服务器4服从多数,更改选票信息为服务器3,并更改状态为FOLLOWING;
  5. 服务器5启动,同4一样当小弟。

非第一次启动

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  1. 当ZooKeeper集群中的一台服务器出现以下两种情况之一时,就会开始进入Leader选举:
  • 服务器初始化启动。
  • 服务器运行期间无法和Leader保持连接。
  1. 而当一台机器进入Leader选举流程时,当前集群也可能会处于以下两种状态:
    1. 集群中本来就已经存在一个Leader。

对于第一种已经存在Leader的情况,机器试图去选举Leader时,会被告知当前服务器的Leader信息,对于该机器来说,仅仅需要和Leader机器建立连接,并进行状态同步即可。

    1. 集群中确实不存在Leader。

假设ZooKeeper由5台服务器组成,SID分别为1、2、3、4、5,ZXID分别为8、8、8、7、7,并且此时SID为3的服务器是Leader。某一时刻,

3和5服务器出现故障,因此开始进行Leader选举。

(EPOCH,ZXID,SID)(EPOCH,ZXID,SID)(EPOCH,ZXID,SID)

ID为1、2、4的机器投票情况: (1,8,1) (1,8,2) (1,7,4)

选举Leader规则: ①EPOCH大的直接胜出 ②EPOCH相同,事务id大的胜出 ③事务id相同,服务器id大的胜出

节点类型

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  1. 持久(Persistent):客户端和服务器端断开连接后,创建的节点不删除
    1. 持久化目录节点:客户端与Zookeeper断开连接后,该节点依旧存在
    2. 持久化顺序编号目录节点:客户端与Zookeeper断开连接后,该节点依旧存在,只是Zookeeper给该节点名称进行顺序编号
  1. 短暂(Ephemeral):客户端和服务器端断开连接后,创建的节点自己删除
    1. 临时目录节点 :客户端与Zookeeper断开连接后,该节点被删除
    2. 临时顺序编号目录节点:客户端与Zookeeper断开连接后,该节点被删除,只是Zookeeper给该节点名称进行顺序编号

说明:创建znode时设置顺序标识,znode名称后会附加一个值,顺序号是一个单调递增的计数器,由父节点维护

注意:在分布式系统中,顺序号可以被用于为所有的事件进行全局排序,这样客户端可以通过顺序号推断事件的顺序

监听器原理

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监听原理详解

  1. 首先要有一个main()线程
  2. 在main线程中创建Zookeeper客户端,这时就会创建两个线程,一个负责网络连接通信(connet),一个负责监听(listener)。
  3. 通过connect线程将注册的监听事件发送给Zookeeper。
  4. 在Zookeeper的注册监听器列表中将注册的监听事件添加到列表中。
  5. Zookeeper监听到有数据或路径变化,就会将这个消息发送给listener线程。
  6. listener线程内部调用了process()方法。

常见的监听

  1. 监听节点数据的变化:get path [watch]

get -w [nodeName]

  1. 监听子节点增减的变化:ls path [watch]

ls -w [nodeName]

客户端向服务端写数据流程

写流程之写入请求直接发送给Leader节点

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写流程之写入请求发送给follower节点

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