个人学习分布式专题(二)分布式服务治理之分布式协调技术Zookeeper
分布式协调技术Zookeeper
2.1 zookeeper集群安装部署(略)
2.2 zookeeper的基本原理,数据模型
2.3 zookeeper Java api的使用
2.4 zookeeper实际应用场景分析及实战
2.5 zookeeper+dubbo的实战练习(略)
zookeeper的基本原理,数据模型:
dubbo的服务注册中心就是基于zookeeper。zookeeper是一种分布式协调服务(可以在分布式系统中共享配置,协调锁资源,提供命名服务)。
zookeeper的目标:封装好复杂易出错的关键职务,将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户;
zookeeper的特点:
- 最终一致性:为客户端展示同一视图,这是Zookeeper最重要的性能;
- 可靠性:如果消息被一台服务器接受,那么它将被所有的服务器接受;
- 原子性:更新只能成功或失败,没有中间状态;
zookeeper的数据结构:zookeeper的数据存储是基于节点,叫Znode;它的引用方式是路径引用,类似于文件路径;Znode包含数据,子节点引用,访问权限等;
data:
Znode存储的数据信息。
ACL:
记录Znode的访问权限,即哪些人或哪些IP可以访问本节点。
stat:
包含Znode的各种元数据,比如事务ID、版本号、时间戳、大小等等。
child:
当前节点的子节点引用,类似于二叉树的左孩子右孩子。
需注意:zookeeper是为读多写少的场景所设计的,Znode并不是用来存储大规模业务数据的,而是用于存储少量的状态和配置信息的,每个节点的数据最大不能超过1MB;
Znode分为四种类型:
1.持久节点:默认的节点类型,创建节点的客户端和zookeeper断开连接后,该节点一直存在
2.持久节点顺序节点:创建节点时,zookeeper根据创建的时间顺序给该节点名称进行编号
3.临时节点:当创建节点的客户端和zookeeper断开连接后,临时节点就会被删除
4.临时顺序节点:根据创建时间排序的临时节点
如何实现分布式一致性:为防止单机挂掉的情况,Zookeeper维护了一个集群,如图所示:
zookeeper的集群是一主多从的结构,在更新数据时,首先更新到主节点(主节点:服务器,不是Znode),再同步到从节点;在读取数据时,直接读取任意从节点
为了保证主从节点的数据一致性,zookeeper采用了ZAB协议,这种协议非常类似于一致性算法Paxos和Raft
ZAB(Zookeeper Atomic Broadcast):有效解决Zookeeper集群崩溃恢复,以及主从同步数据的问题;
ZAB协议是单调一致性,依靠事物ID和版本号,保证了数据的更新和读取是有序的;
ZAB协议所定义的三种节点状态:looking(选举状态),following(follower节点所处的状态),leading(leader节点所处的状态)
ZXID:节点本地的最新事物编号,包含epoch和计数两部分;epoch是纪元的意思,相当于Raft算法选主时的term
------假如zookeeper当前的主节点挂掉了,集群会进行崩溃恢复:
阶段一:
leader election:选举阶段,此时集群中的节点处于looking状态,它们会各自向其他节点发起投票,投票当中包含自己的服务器ID和最新事物ID(zxid)节点自身会与从其他节点接收到的zxid做对比,对方大则对方数据更新,则重新发起投票,投票给目前已知最大的zxid所属节点每次投票后,服务器都会统计投票数,判断是否有某个节点得到半数以上的投票,如果存在,该节点变为leader,状态变为leading,其他则为following
阶段二:
Discovery:发现阶段,用于从节点中发现最新的zxid和事物日志,为防止某些意外情况产生多个leader。如果出现两个准leader,都会发出new epoch消息给各个Follower,必然有一个Leader的 epoch并不是最新的。Follower发现接收的epoch没有自身保存的epoch新,就会重新变为Looking状态,重新寻找真正的Leader。所以这一阶段,leader接收所有来自follower发来的各自最新的epoch值,leader从中选出最大的epoch,基于此值加1,生成新的epoch分发给各个follower,各个follower接收到全新的epoch后,返回ACK给leader,带上各自最大的zxid和历史事物日志。leader选出最大的zxid,并更新自身历史日志
阶段三:
Synchronization:同步阶段,把leader刚收集到的最新历史事物日志,同步给集群中所有的follower,只有半数follower同步成功,这个准leader才能称为正式leader自此,故障恢复正式完成。
------ZAB实现写入数据,涉及ZAB协议的Broadcast阶段:Zookeeper常规情况下更新数据的时候,由leader广播到所有follower
- 客户端发出写入数据请求给任意follower
- follower把写入数据请求转法给leader
- leader采用二阶段提交方式,先发送propose广播给follower
- follower接到propose消息,写入日志成功后,返回ACK消息给leader
- leader接到半数以上ACK消息,返回成功给客户端,并且广播commit请求给follower
都有哪些应用场景:
- 分布式锁
- 服务注册和发现:利用Znode和Watcher,可以实现分布式服务的注册和发现,如dubbo
- 共享配置和状态信息:redis的分布式解决方案codis,利用了zookeeper来存放数据路由表和codis-proxy节点的元信息。同时codis-config发起的命令都会通过zookeeper同步到各个存活的codis-proxy
此外kafka,hbase,hadoop,也都依靠zookeeper同步节点信息,实现高可用
zookeeper Java api的使用
create:创建节点 ;
delete:删除节点;
exists:判断节点是否存在;
getData:获得一个节点的数据;
setData:设置一个节点的数据;
getChildren:获取节点下的所有子节点
这其中,exists,getData,getChildren属于读操作。Zookeeper客户端在请求读操作的时候,可以选择是否设置Watch。
Watch是什么意思呢?
我们可以理解成是注册在特定Znode上的触发器。当这个Znode发生改变,也就是调用了create,delete,setData方法的时候,将会触发Znode上注册的对应事件,请求Watch的客户端会接收到异步通知。
具体交互过程如下:
1.客户端调用getData方法,watch参数是true。服务端接到请求,返回节点数据,并且在对应的哈希表里插入被Watch的Znode路径,以及Watcher列表。
2.当被Watch的Znode已删除,服务端会查找哈希表,找到该Znode对应的所有Watcher,异步通知客户端,并且删除哈希表中对应的Key-Value。
zookeeper实现分布式锁: (转自:https://mp.weixin.qq.com/s/u8QDlrDj3Rl1YjY4TyKMCA)
zookeeper分布式锁应用了临时顺序节点,支持可重入
获取锁:首先在zookeeper中创建一个持久节点的ParentLock,当第一个客户端想要获得锁时,需要在ParentLock这个节点下创建一个临时顺序节点Lock1
之后,Client1查找ParentLock下面所有的临时顺序节点并排序,判断自己所创建的节点Lock1是不是顺序最靠前的一个。如果是第一个节点,则成功获得锁。
这时候,如果再有一个客户端 Client2 前来获取锁,则在ParentLock下载再创建一个临时顺序节点Lock2。
Client2查找ParentLock下面所有的临时顺序节点并排序,判断自己所创建的节点Lock2是不是顺序最靠前的一个,结果发现节点Lock2并不是最小的。
于是,Client2向排序仅比它靠前的节点Lock1注册Watcher,用于监听Lock1节点是否存在。这意味着Client2抢锁失败,进入了等待状态。
这时候,如果又有一个客户端Client3前来获取锁,则在ParentLock下载再创建一个临时顺序节点Lock3。
Client3查找ParentLock下面所有的临时顺序节点并排序,判断自己所创建的节点Lock3是不是顺序最靠前的一个,结果同样发现节点Lock3并不是最小的。
于是,Client3向排序仅比它靠前的节点Lock2注册Watcher,用于监听Lock2节点是否存在。这意味着Client3同样抢锁失败,进入了等待状态。
这样一来,Client1得到了锁,Client2监听了Lock1,Client3监听了Lock2。这恰恰形成了一个等待队列,很像是Java当中ReentrantLock所依赖的AQS(AbstractQueuedSynchronizer)。
释放锁:
1.任务完成,客户端显示释放:当任务完成时,Client1会显示调用删除节点Lock1的指令。
2.任务执行过程中,客户端崩溃:获得锁的Client1在任务执行过程中,如果Duang的一声崩溃,则会断开与Zookeeper服务端的链接。根据临时节点的特性,相关联的节点Lock1会随之自动删除。由于Client2一直监听着Lock1的存在状态,当Lock1节点被删除,Client2会立刻收到通知。这时候Client2会再次查询ParentLock下面的所有节点,确认自己创建的节点Lock2是不是目前最小的节点。如果是最小,则Client2顺理成章获得了锁。
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