ZooKeeper笔记

Zookeeper入门

概述

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

ZooKeeper工作机制

特点

1. ZooKeeper：一个领导者（Leader），多个追随者（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. 顺序一致性: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
7. 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；
8. 单一视图：所有客户端看到的服务端数据模型都是一致的

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：

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。

目标二：构建集群

可以由一组 Zookeeper 服务构成 Zookeeper 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。

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。

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。

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

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

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

客户端命令行操作

命令基本语法	功能描述
help	显示所有操作命令
ls path	使用 ls 命令来查看当前znode的子节点 -w 监听子节点变化 -s 附加次级信息
create	普通创建 -s 含有序列 -e 临时（重启或者超时消失）
get path	获得节点的值 -w 监听节点内容变化 -s 附加次级信息
set	设置节点的具体值
stat	查看节点状态
delete	删除节点
deleteall	递归删除节点

Zookeeper内部原理

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。

会话

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 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。

节点类型

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。

节点信息

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

监听器原理（面试重点）

1. 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connet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到liastener线程
   6. listener线程内部调用了process()方法

2. 常见的监听

   1. 监听节点数据的变化

      get path [watch]

   2. 监听子节点递增的变化

      ls path [watch]

选举机制（面试重点）

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。

（3）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，来看看会发生什么。

（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。

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。

写数据流程

ZAB协议

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。通过该协议，Zookeepe 基于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状态的变更以事务 Proposal 的形式广播到所有的副本进程上去。如下图：

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。

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。

Zookeeper的典型应用场景

数据的发布/订阅

数据的发布/订阅系统，通常也用作配置中心。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新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更新，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，之后只需要将新的配置写入该 ZNode，所有服务节点都会收到该事件。

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。

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 不能有路径相同的 ZNode，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。

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 ZNode，由于 Zookeeper 不能有路径相同的 ZNode，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 ZNode 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，客户端主动将临时 ZNode 删除，此时锁被释放；
• 当获得锁的客户端发生宕机时，临时 ZNode 会被自动删除，此时认为锁已经释放。

当锁被释放后，其他服务节点则再次去竞争性地进行创建，但每次都只有一个服务节点能够获取到锁，这就是排他锁。

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，则其持有的会话会超时，此时该临时节点会被删除，相应的监听事件就会被触发。
• 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，从而实现服务的动态扩容。