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Zookeeper笔记

Zookeeper笔记

作者: 斯文遮阳 | 来源:发表于2019-01-20 17:06 被阅读0次

    一、简介

    Zookeeper是一个分布式协调服务,即为用户的分布式应用程序提供协调服务。

    • zk是为别的分布式程序服务的
    • zk本身就是一个分布式程序。其集群角色包括:leader 和 follower,只要有半数以上节点存活,zk就能正常服务
    • zk所提供的服务涵盖:主从协调、服务器节点动态上下线、统一配置管理、分布式共享锁、统一名称服务……
    • 虽然说可以提供各种服务,但是zk在底层其实只提供了两个功能:
      1、管理(存储,读取)用户程序提交的数据
      2、并为用户程序提供数据节点监听服务

    二、ZK安装与常用API

    集群搭建教程

    在一台服务器上搭建stand alone模式与单机伪集群,参考:https://www.cnblogs.com/crazylqy/p/7119030.html

    常用API

    1、查看根节点:
    ls /
    2、创建一个新的node
    create /node value
    3、查看某节点:
    get /node
    4、设置节点的值:
    set /node value
    5、删除某节点:
    delete /node

    常用操作

    1、启动zk
    ./zkServer.sh start zoo1.cfg
    2、查看状态
    ./zkServer.sh status zoo1.cfg
    3、关闭
    ./zkServer.sh stop zoo1.cfg

    三、原理简析

    主要特性

    1、分布式:一个leader,多个follower组成的集群;更新请求转发,由leader实施;只要有半数以上节点存活,zk就能正常服务
    2、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
    3、有序性:来自同一个client的更新请求按其发送顺序依次执行
    4、数据更新原子性:一次数据更新要么成功,要么失败
    5、实时性:在一定时间范围内,client能读到最新数据

    存储结构

    1、层次化的目录结构,命名符合常规文件系统规范。如图:


    zk存储结构

    2、每个节点在zk中叫做znode,并且其有一个唯一的路径标识。节点可以包含数据和子节点(但是ephemeral类型的节点不能有子节点)
    3、节点类型:短暂(ephemeral),断开连接自己删除;持久(persistent),断开连接不删除

    • Znode有四种形式的目录节点(默认是persistent )
      PERSISTENT
      PERSISTENT_SEQUENTIAL(node/test000000001)
      EPHEMERAL
      EPHEMERAL_SEQUENTIAL
    • 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
    • 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

    4、客户端应用可以在节点上设置监视器

    选举机制

    以一个例子来说明整个选举的过程:假设有五台服务器组成的zookeeper集群,它们的id为1-5,同时它们都是最新启动的,也就是没有历史数据,在存放数据量这一点上,都是一样的。假设这些服务器依序启动,来看看会发生什么

    1. 服务器1启动,此时只有它一台服务器启动了,它发出去的报没有任何响应,所以它的选举状态一直是LOOKING状态
    2. 服务器2启动,它与最开始启动的服务器1进行通信,互相交换自己的选举结果,由于两者都没有历史数据,所以id值较大的服务器2胜出,但是由于没有达到超过半数以上的服务器都同意选举它(这个例子中的半数以上是3),所以服务器1,2还是继续保持LOOKING状态
    3. 服务器3启动,根据前面的理论分析,服务器3成为服务器1,2,3中的老大,而与上面不同的是,此时有三台服务器选举了它,所以它成为了这次选举的leader
    4. 服务器4启动,根据前面的分析,理论上服务器4应该是服务器1,2,3,4中最大的,但是由于前面已经有半数以上的服务器选举了服务器3,所以它只能接收当小弟的命了
    5. 服务器5启动,同4一样,当小弟

    数据恢复(非全新集群的选举机制)

    当zookeeper运行了一段时间之后,有机器down掉,重新选举时,选举过程就相对复杂了,需要加入数据id、leader id和逻辑时钟

    • 数据id:数据新的id就大,数据每次更新都会更新id
    • Leader id:就是我们配置的myid中的值,每个机器一个
    • 逻辑时钟:这个值从0开始递增,每次选举对应一个值,也就是说: 如果在同一次选举中,那么这个值应该是一致的 ; 逻辑时钟值越大,说明这一次选举leader的进程越新

    选举的标准就变成:
    1、逻辑时钟小的选举结果被忽略,重新投票
    2、统一逻辑时钟后,数据id大的胜出
    3、数据id相同的情况下,leader id大的胜出

    四、使用场景

    数据发布/订阅

    如dubbo

    命名服务

    Master选举

    分布式锁

    分布式屏障

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