205 lines
14 KiB
Markdown
205 lines
14 KiB
Markdown
# Zookeeper简介及核心概念
|
||
|
||
<nav>
|
||
<a href="#一Zookeeper简介">一、Zookeeper简介</a><br/>
|
||
<a href="#二Zookeeper设计目标">二、Zookeeper设计目标</a><br/>
|
||
<a href="#三核心概念">三、核心概念</a><br/>
|
||
<a href="#31-集群角色">3.1 集群角色</a><br/>
|
||
<a href="#32-会话">3.2 会话</a><br/>
|
||
<a href="#33-数据节点">3.3 数据节点</a><br/>
|
||
<a href="#34-节点信息">3.4 节点信息</a><br/>
|
||
<a href="#35-Wather">3.5 Wather</a><br/>
|
||
<a href="#36-ACL">3.6 ACL</a><br/>
|
||
<a href="#四ZAB协议">四、ZAB协议</a><br/>
|
||
<a href="#41-ZAB协议与数据一致性">4.1 ZAB协议与数据一致性</a><br/>
|
||
<a href="#42--ZAB协议的内容">4.2 ZAB协议的内容</a><br/>
|
||
<a href="#五Zookeeper的典型应用场景">五、Zookeeper的典型应用场景</a><br/>
|
||
<a href="#51数据的发布订阅">5.1数据的发布/订阅</a><br/>
|
||
<a href="#52-命名服务">5.2 命名服务</a><br/>
|
||
<a href="#53-Master选举">5.3 Master选举</a><br/>
|
||
<a href="#54-分布式锁">5.4 分布式锁</a><br/>
|
||
<a href="#55-集群管理">5.5 集群管理</a><br/>
|
||
</nav>
|
||
|
||
|
||
## 一、Zookeeper简介
|
||
|
||
Zookeeper是一个开源的分布式协调服务，由雅虎创建，是Google Chubby的开源实现。Zookeeper可以用于实现分布式系统中常见的发布/订阅、负载均衡、命令服务、分布式协调/通知、集群管理、Master选举、分布式锁和分布式队列等功能。Zookeeeper可以保证如下的分布式一致性特性：
|
||
|
||
+ **顺序一致性**：从一个客户端发起的事务请求，最终都会严格按照其发起顺序被应用到Zookeeper中；
|
||
+ **原子性**：所有事务请求的处理结果在整个集群中所有机器上都是一致的；不存在部分机器应用了该事务，而另一部分没有应用的情况；
|
||
+ **单一视图**：所有客户端看到的服务端数据模型都是一致的；
|
||
+ **可靠性**：一旦服务端成功应用了一个事务，则其引起的改变会一直保留，直到被另外一个事务所更改；
|
||
+ **实时性**：一旦一个事务被成功应用后，Zookeeper可以保证客户端立即可以读取到这个事务变更后的最新状态的数据。
|
||
|
||
|
||
|
||
## 二、Zookeeper设计目标
|
||
|
||
Zookeeper致力于为那些高吞吐的大型分布式系统提供一个高性能、高可用、且具有严格顺序访问控制能力的分布式协调服务。它具有以下四个目标：
|
||
|
||
### 2.1 目标一：简单的数据模型
|
||
|
||
Zookeeper通过树形结构来存储数据，它由一系列被称为ZNode的数据节点组成，类似于常见的文件系统。不过和常见的文件系统不同，Zookeeper将数据全量存储在内存中，以此来实现高吞吐，减少访问延迟。
|
||
|
||
<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/zookeeper-zknamespace.jpg"/> </div>
|
||
|
||
### 2.2 目标二：构建集群
|
||
|
||
可以由一组Zookeeper服务构成Zookeeper服务集群，集群中每台机器都会单独在内存中维护自身的状态，并且每台机器之间都保持着通讯，只要集群中有半数机器能够正常工作，那么整个集群就可以正常提供服务。
|
||
|
||
<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/zookeeper-zkservice.jpg"/> </div>
|
||
|
||
### 2.3 目标三：顺序访问
|
||
|
||
对于来自客户端的每个更新请求，Zookeeper都会分配一个全局唯一的递增ID，这个ID反映了所有事务请求的先后顺序。
|
||
|
||
### 2.4 目标四：高性能高可用
|
||
|
||
ZooKeeper将数据存全量储在内存中以保持高性能，并通过服务集群来实现高可用，由于Zookeeper的所有更新和删除都是基于事务的，所以其在读多写少的应用场景中有着很高的性能表现。
|
||
|
||
|
||
|
||
## 三、核心概念
|
||
|
||
### 3.1 集群角色
|
||
|
||
Zookeeper集群中的机器分为以下三种角色：
|
||
|
||
+ **Leader** ：为客户端提供读写服务，并维护集群状态，它是由集群选举所产生的；
|
||
+ **Follower** ：为客户端提供读写服务，并定期向Leader汇报自己的节点状态。同时也参与写操作“过半写成功”的策略和Leader的选举；
|
||
+ **Observer** ：为客户端提供读写服务，并定期向Leader汇报自己的节点状态，但不参与写操作“过半写成功”的策略和Leader的选举，因此Observer可以在不影响写性能的情况下提升集群的读性能。
|
||
|
||
### 3.2 会话
|
||
|
||
在实际使用中，Zookeeper客户端通过TCP长连接连接到服务集群，会话(Session)从第一次连接开始就已经建立，之后通过心跳检测机制来保持有效的会话状态。通过这个连接，客户端可以发送请求并接收响应，同时也可以接收到对应Watch事件的通知。
|
||
|
||
关于会话中另外一个核心的概念是sessionTimeOut(会话超时时间)，当由于网络故障或者客户端主动断开等原因，导致连接断开，此时只要在会话超时时间之内重新建立连接，则之前创建的会话依然有效。
|
||
|
||
### 3.3 数据节点
|
||
|
||
Zookeeper数据模型是由一系列基本数据单元Znode(数据节点)组成的节点树，其中根节点为`/`。每个节点上都会保存自己的数据和节点信息。Zookeeper中节点可以分为两大类：
|
||
|
||
+ 持久节点 ：节点一旦创建，除非被主动删除，否则一直存在；
|
||
+ 临时节点 ：一旦创建该节点的客户端会话失效，则所有该客户端创建的临时节点都会被删除。
|
||
|
||
临时节点和持久节点都可以添加一个特殊的属性：`SEQUENTIAL`，代表该节点是否具有递增属性。如果指定该属性，那么在这个节点创建时，Zookeeper会自动在其节点名称后面追加一个由父节点维护的递增数字。
|
||
|
||
### 3.4 节点信息
|
||
|
||
每个ZNode节点在存储数据的同时，都会维护一个叫做`Stat`的数据结构，里面存储了关于该节点的全部状态信息。如下：
|
||
|
||
| **状态属性** | **说明** |
|
||
| -------------- | ------------------------------------------------------------ |
|
||
| czxid | 数据节点创建时的事务ID |
|
||
| ctime | 数据节点创建时的时间 |
|
||
| mzxid | 数据节点最后一次更新时的事务ID |
|
||
| mtime | 数据节点最后一次更新时的时间 |
|
||
| pzxid | 数据节点的子节点最后一次被修改时的事务ID |
|
||
| cversion | 子节点的更改次数 |
|
||
| version | 节点数据的更改次数 |
|
||
| aversion | 节点的ACL的更改次数 |
|
||
| ephemeralOwner | 如果节点是临时节点，则表示创建该节点的会话的SessionID；如果节点是持久节点，则该属性值为0 |
|
||
| dataLength | 数据内容的长度 |
|
||
| numChildren | 数据节点当前的子节点个数 |
|
||
|
||
### 3.5 Wather
|
||
|
||
Zookeeper中一个常用的功能是Watcher(事件监听器)，它允许用户在指定节点上针对感兴趣的事件注册监听，当事件发生时，监听器会被触发，并将事件信息推送到客户端。该机制是Zookeeper实现分布式协调服务的重要特性。
|
||
|
||
### 3.6 ACL
|
||
|
||
Zookeeper采用ACL(Access Control Lists)策略来进行权限控制，类似于UNIX文件系统的权限控制。它定义了如下五种权限：
|
||
|
||
- CREATE：允许创建子节点；
|
||
- READ：允许从节点获取数据并列出其子节点；
|
||
- WRITE：允许为节点设置数据；
|
||
- DELETE：允许删除子节点；
|
||
- ADMIN：允许为节点设置权限。
|
||
|
||
|
||
|
||
## 四、ZAB协议
|
||
|
||
### 4.1 ZAB协议与数据一致性
|
||
|
||
ZAB协议是Zookeeper专门设计的一种支持崩溃恢复的原子广播协议，Zookeeper通过它来实现分布式数据的一致性。基于该协议，Zookeeper实现了一种主从模式的系统架构来保持集群中各个副本之间数据的一致性。具体如下：
|
||
|
||
Zookeeper使用一个单一的主进程来接收并处理客户端的所有事务请求，并采用原子广播协议将数据的状态变更以事务Proposal的形式广播到所有的副本进程上去。如下图：
|
||
|
||
<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/zookeeper-zkcomponents.jpg"/> </div>
|
||
|
||
具体流程如下：
|
||
|
||
所有的事务请求必须由唯一的Leader服务来处理，Leader服务将事务请求转换为事务Proposal，并将该Proposal分发给集群中所有的Follower服务。如果有半数的Follower服务进行了正确的反馈，那么Leader就会再次向所有的Follower发出Commit消息，要求将前一个Proposal进行提交。
|
||
|
||
### 4.2 ZAB协议的内容
|
||
|
||
ZAB协议包括两种基本的模式，分别是崩溃恢复和消息广播：
|
||
|
||
#### 1. 崩溃恢复
|
||
|
||
当整个服务框架在启动过程中，或者当Leader服务器出现异常时，ZAB协议就会进入恢复模式，通过过半选举机制产生新的Leader，之后其他机器将从新的Leader上同步状态，当有过半机器完成状态同步后，就退出恢复模式，进入消息广播模式。
|
||
|
||
#### 2. 消息广播
|
||
|
||
ZAB协议的消息广播过程使用的是原子广播协议。在整个消息的广播过程中，Leader服务器会每个事物请求生成对应的Proposal，并为其分配一个全局唯一的递增的事务ID(ZXID)，之后再对其进行广播。具体过程如下：
|
||
|
||
Leader服务会为每一个Follower服务器分配一个单独的队列，然后将事务Proposal依次放入队列中，并根据FIFO(先进先出)的策略进行消息发送。Follower服务在接收到Proposal后，会将其以事务日志的形式写入本地磁盘中，并在写入成功后反馈给Leader一个Ack响应。当Leader接收到超过半数Follower的Ack响应后，就会广播一个Commit消息给所有的Follower以通知其进行事务提交，之后Leader自身也会完成对事务的提交。而每一个Follower则在接收到Commit消息后，完成事务的提交。
|
||
|
||
<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/zookeeper-brocast.jpg"/> </div>
|
||
|
||
|
||
|
||
## 五、Zookeeper的典型应用场景
|
||
|
||
### 5.1数据的发布/订阅
|
||
|
||
数据发布/订阅系统，即所谓的配置中心。在分布式系统中，你可能有成千上万个服务节点，如果想要对所有服务的某项配置进行更改，由于数据节点过多，你不可逐台进行修改，而应该在设计时采用统一的配置中心。之后发布者只需要将变更后的配置发送到配置中心，所有服务节点即可自动下载并进行变更，从而实现配置的集中管理和动态更新。
|
||
|
||
Zookeeper通过Watcher机制可以实现数据的发布和订阅。分布式系统的所有的服务节点可以对某个ZNode注册监听，之后只需要将变更的配置写入该ZNode，之后所有服务节点都会收到该变更事件的信息。
|
||
|
||
### 5.2 命名服务
|
||
|
||
在分布式系统中，通常需要一个全局唯一的名字，如生成全局唯一的订单号等，Zookeeper可以通过顺序节点的特性来生成全局唯一ID，从而可以对分布式系统提供命名服务。
|
||
|
||
### 5.3 Master选举
|
||
|
||
分布式系统一个重要的模式就是主从模式(Master/Salves)，Zookeeper可以用于该模式下的Matser选举。可以让所有服务节点去竞争性地创建同一个ZNode，由于Zookeeper的强一致性，必然只有一个服务节点能够创建成功，这样该服务节点就可以成为Master节点。
|
||
|
||
### 5.4 分布式锁
|
||
|
||
可以通过Zookeeper的临时节点和Watcher机制来实现分布式锁，这里以排它锁为例进行说明：
|
||
|
||
分布式系统的所有服务节点可以竞争性地去创建同一个临时节点，由于Zookeeper的强一致性，必然只有一个服务节点能够创建成功，此时可以认为该节点获得了锁。其他没有获得锁的服务节点通过在该节点上注册监听，从而当锁释放时再去竞争获得锁。锁的释放情况有以下两种：
|
||
|
||
+ 当正常执行完业务逻辑后，客户端主动将创建的临时节点删除，此时锁被释放；
|
||
|
||
+ 当获得锁的客户端发生宕机时，临时节点会被自动删除，此时认为锁已经释放。
|
||
|
||
当锁被释放后，其他服务节点可以再次去竞争性地进行创建，但每次都有且只有一个服务节点能够获取到锁，这就是排他锁。
|
||
|
||
### 5.5 集群管理
|
||
|
||
Zookeeper还能解决大多数分布式系统中的问题：
|
||
|
||
+ 如可以通过创建临时节点来建立心跳检测机制，如果分布式系统的某个服务节点宕机了，则该临时节点会被删除，此时通过监听机制就能知道该服务已经宕机；
|
||
+ 分布式系统的每个服务节点还可以将自己的节点状态写入临时节点，从而完成状态报告或节点工作进度汇报；
|
||
+ 通过数据的订阅和发布功能，Zookeeper还能对分布式系统进行模块的解耦和任务的调度；
|
||
+ 通过监听机制，还能对分布式系统的服务节点进行动态上下线，从而服务的动态扩容。
|
||
|
||
|
||
|
||
|
||
|
||
|
||
|
||
|
||
|
||
|
||
|
||
|
||
|
||
|
||
|