Zookeeper详解(01) -概述
Zookeeper详解(01) -概述
概念
Zookeeper是一个开源的分布式的,为分布式应用提供协调服务的Apache项目。
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了变化,Zookeeper就负责通知已经在Zookeeper上注册的那些观察者做出相应的反应。
Zookeeper = 文件系统 + 通知机制
特点
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。
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)更新请求顺序进行,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。
应用场景
Zookeeper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。
- 统一配置管理
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。
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。
- 统一集群管理
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。
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。
- 服务器动态上下线
客户端能实时洞察到服务器上下线的变化
Zookeeper内部原理
节点类型
Stat结构体
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 11] stat /sanguo
cZxid = 0x100000004
ctime = Sun Dec 26 02:30:08 CST 2021
mZxid = 0x100000018
mtime = Sun Dec 26 02:43:01 CST 2021
pZxid = 0x10000001b
cversion = 13
dataVersion = 1
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 5
numChildren = 5
(1)czxid-创建节点的事务zxid
每次修改ZooKeeper状态都会收到一个zxid形式的时间戳,也就是ZooKeeper事务ID。
事务ID是ZooKeeper中所有修改总的次序。每个修改都有唯一的zxid,如果zxid1小于zxid2,那么zxid1在zxid2之前发生。
(2)ctime - znode被创建的毫秒数(从1970年开始)
(3)mzxid - znode最后更新的事务zxid
(4)mtime - znode最后修改的毫秒数(从1970年开始)
(5)pZxid-znode最后更新的子节点zxid
(6)cversion - znode子节点变化号,znode子节点修改次数
(7)dataversion - znode数据变化号
(8)aclVersion - znode访问控制列表的变化号
(9)ephemeralOwner- 如果是临时节点,这个是znode拥有者的session id。如果不是临时节点则是0。
(10)dataLength- znode的数据长度
(11)numChildren - znode子节点数量
监听器原理(重点)
- 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]
2)监听子节点增减的变化
ls path [watch]
全新集群选举机制(重点)
(1)半数机制:集群中半数以上机器存活,集群可用。所以Zookeeper适合安装奇数台服务器。
(2)Zookeeper虽然在配置文件中并没有指定Master和Slave。但是,Zookeeper工作时,是有一个节点为Leader,其他则为Follower,Leader是通过内部的选举机制临时产生的。
- 以一个简单的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从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。
Zookeeper的选举过程
(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ID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。
非全新集群的选举机制(数据恢复)
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3个概念。
数据id:数据最新的id就越大,数据每次更新都会更新id。
Leader id:是配置的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的进程更新.
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
根据这个规则选出leader。
写数据流程
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