我要进大厂之大数据ZooKeeper知识点（2）
01 我们一起学大数据
接下来是大数据ZooKeeper的比较偏架构的部分，会有一点难度，老刘也花了好长时间理解和背下来，希望对想学大数据的同学有帮助，也特别希望能够得到大佬的批评和指点。
02 知识点
第10点：说一说ZooKeeper集群架构
首先呢，ZooKeeper集群是一个主从架构，在ZooKeeper集群中有三个角色：leader，follower，observer。那知道了这三个东西，必须要了解它们的概念。
leader，领导者，为客户端提供读写服务，维护集群状态。
follower，跟随者，为客户端提供读写服务，向leader汇报自己的状态信息，同时也要参与“过半写成功”和leader选举。
observer，观察者，它是特殊的follower，为客户端提供读写服务，向leader汇报自己的状态信息，但不参与“过半写成功”和leader选举。
那客户端是如何和ZooKeeper集群进行读操作的？
看到这张图，就会感觉到ZK的读操作很简单，
就是客户端先和ZK集群中的某个服务器建立session，然后直接从这个ZK服务器读取数据，读完后返回到客户端，最后关闭session。就是这么简单！
那客户端是如何和ZK集群进行写操作的呢？
有没有人觉得也会很简单，老刘当初就是这样想的，当看完之后就发现自己还是太肤浅了，ZK的写操作比ZK的读操作要复杂好多好多。
先分享出自己看到的一个特别好的例子，这个例子在老刘看来真的非常形象的表达出了ZK写操作的过程。
1、就是有一个富豪来到银行，对一个柜台小姐姐说我昨天在这里存钱，你们少给我存了1000万，现在需要你们给我加进去。
2、那这么大的金额，这个柜台小姐姐肯定是没有权限进行操作的，她就会汇报给经理，那经理也不能随便加，他为了让自己的操作服众，他就会征求自己所有下属的意见。
3、如果大多数人都同意加，经理就会做出决定，同意此事。并且会告知所有下属，让他们记下这件事。
4、那么最开始的柜台小姐姐就会通知富豪操作成功，加了1000万。
看完这个例子，大家接下里再看ZK写操作，就会发现几乎一模一样。
① 客户端向ZK集群写入数据，例如create /test；与集群中的最左边的follower建立session会话。
② follower就会将写请求转发给leader。
③ leader收到消息后，就会发出proposal提案创建/test，然后通知每个follower先记下要创建/test。
④ 现在就开始进行投票，是否允许创建/test这个写操作。如果在这个集群中，有个超过半数（quorum）的人同意，也同意的人包括leader自己，这个部分会在后面详细介绍，那么leader就会commit提案，leader就会在本地创建ZNode节点/test。
⑤ 之后leader就会通知所有follower，也commit提案，在各自的本地创建ZNode节点/test。
⑥ 结束上述所有操作后，最左边的follower就会响应客户端。
怎么样，怎么样，是不是和举的例子非常相似，哈哈哈！
第11点：ZK集群中leader选举
leader选举分为两种选举，一种是全新选举，另一种是非全新选举。这里老刘就仔细讲讲全新选举，非全新选举和全新选举大致相同，大家可以去自行搜索。
在leader选举中，有个非常重要的原则，就是超过半数(quorum)Server启动后，才能选举leader。这个半数如何计算呢？举个例子，在3台机器组成的ZK集群中，半数等于3/2+1=2，就是集群服务器的个数除以2，再加上1。
在选举过程中，每个服务器都会投票，投票信息是这种结构(sid, zxid)，在全新leader选举中，每个服务器的初始投票信息为server1-(1, 0)，server2-(2, 0)，server3-(3, 0)。
那究竟如何判断选举得到leader呢？就是server1投票(sid1, zxid1)，server2投票(sid2, zxid2)，就会进行比较，先比较zxid，谁大谁是leader；如果zxid相等，就会比较sid，sid谁大谁是leader。
上述基本讲完了leader选举中的知识点，接下里就让老刘详细说一遍leader选举步骤，还是在3台机器组成的ZK集群中讲这个选举。
先假设按照ZK1、ZK2、ZK3的顺序依次启动，那么半数就为2了。
1、启动ZK1后，投票给自己，vote信息(1,0)，没有过半数，不能进行选举。
2、再启动ZK2；ZK1和ZK2票投给自己及其他服务器；ZK1的投票为(1, 0)，ZK2的投票为(2, 0)。
3、现在集群个数达到2，就可以进行选举了，先开始处理投票。ZK1会把投给自己的票(1,0)与ZK2传过来的票(2,0)比较；利用leader选举公式，因为zxid都为0，相等；所以判断sid最大值；2>1；所以ZK1更新自己的投票为(2, 0)。同样的道理，ZK2也进行同样的逻辑，ZK2更新自己的投票为(2,0)。
4、处理完投票后，再次发起投票选举。现在ZK1、ZK2上的投票都是(2,0)，那么ZK2就会被选为leader，接着就会更改服务器状态，更改ZK2为Leader；更改ZK1状态为Follower。
5、最后当K3启动时，它发现集群中已经有了Leader，就不会进行选举，直接变为follower。
第12点：仲裁qurorum知识点总结
老刘在这先说一句，ZAB算法，老刘以后再讲，现在还没搞清楚。
什么是仲裁？
发起proposal时，只要大多数派同意，就能够生效。
为什么要仲裁？
就是不需要所有的服务器都响应，proposal就能生效，提高了集群的响应速度，也比较合理。
quorum数如何选择？
在3台机器组成的ZK集群中，半数等于3/2+1=2，就是集群服务器的个数除以2，再加上1。
第13点：ZooKeeper工作原理
读写操作已经在第10点讲述，现在开始讲讲ZooKeeper状态同步。在完成leader选举之后，ZK就会进入ZooKeeper之间的状态同步。
那究竟是如何进行状态同步的呢？让老刘先把脑子里记得的东西写出来，不急！
1、leader会构建一个NEWLEADER封包，在这个NEWLEADER封包中包含着这个leader的最大zxid，然后广播给其他follower。
2、follower接收到后，就会用自己的最大的zxid进行比较，如果自己的最大zxid小于leader的，那就说明自己的数据不是最新的，需要和leader状态进行同步；否则不需要。
3、如果需要同步，那leader就会给需要同步的每个follower创建LearnerHandler线程，这个线程就会负责数据同步的请求。
4、leader主线程就会等待LearnHandler线程处理完结果。只有大多数follower完成同步时，leader才开始对外响应写的请求。
5、上述是大致的状态同步过程，但是在第4步仅仅简单描述了一下LearnerHandler线程，接下里就详细说一下在LearnerHandler线程的流程：
① 首先会接收follower的封包FOLLOWERINFO，包含这个follower的最大zxid。
② follower的最大zxid与leader最大zxid比较，若相等，说明当前follower是最新的；
③ 在判断期间，还要判断有没有新提交的proposal。如果有，就会发送DIFF封包将有差异的数据同步过去。同时将follower中没有的数据逐个发送COMMIT封包给follower保存下来；如果没有，但follower数据id更大,那么会发送TRUNC封包告知截除多余数据；如果follower的最大zxid比leader最大zxid小，就会直接发送SNAP封包将快照同步发送给follower。
④ 以上消息完毕之后，就会发送UPTODATE封包告知follower当前数据就是最新的了，就差不多了。
第14点：ZooKeeper实例之HDFS HA
讲了那么多ZooKeeper的原理，现在开始讲讲ZooKeeper的实例，免得面试官问ZooKeeper相关的实例，自己没有准备。这次主要讲讲HDFS HA，HDFS HA实现高可用主要就是依赖于ZooKeeper，它主要包括两部分：一个是元数据同步，一个是主备切换。
先讲讲元数据同步，主要是下图中的画红圈部分。
下面讲讲元数据同步的流程，在同一个HDFS集群中，运行两个NameNode节点。一个是主Namenode节点，处于Active状态，一个是从NameNode节点，处于Standby状态。其中只有Active NameNode能对外提供读写服务，Standby NameNode会根据Active NameNode的状态变化，在主节点出现异常的时候，就会切换成Active的状态。
但是在主备切换过程中，新的Active NameNode必须确保与原来的Active NamNode元数据同步完成，才能够对外提供服务。
那如何做到元数据同步呢？
这里就会用到JournalNode集群作为共享存储系统，当客户端对HDFS进行操作的时候，会在Active NameNode中edits.log文件中作日志记录，同时日志记录也会写入JournalNode集群，它负责存储HDFS新产生的元数据。当有新数据写入JournalNode集群时，Standby NameNode就能监听到这种情况，将新数据同步过来，那么Active NameNode和Standby NameNode就实现了元数据同步。另外，所有的datanode也会向两个主备namenode做block report。
现在就到了主备切换，好好讲讲！先画出流程图：
根据这个流程图，好好体会体会这个过程。
1、每个NameNode节点上都会有一个ZKFC进程，ZKFC进程它负责控制NameNode的主备切换。
2、ZKFC在启动时，同时会初始化HealthMonitor和ActiveStandbyElector服务，ZKFC同时也会向HealthMonitor和ActiveStandbyElector注册相应的回调方法，HealthMonitor监控NameNode的健康状态，ActiveStandbyElector会接收ZKFC的选举请求，创建一个临时节点ActiveStandbyElectorLock。
3、接下来，两个ZKFC就会通过各自ActiveStandbyElector会尝试在Zookeeper创建临时节点ActiveStandbyElectorLock，但由于Zookeeper的写一致性，就会导致最终只会有一个ActiveStandbyElector创建成功。
4、创建成功的 ActiveStandbyElector回调ZKFC的回调方法，将对应的NameNode切换为Active NameNode状态，而创建失败的ActiveStandbyElector回调ZKFC的回调方法，将对应的NameNode切换为Standby NameNode状态。
5、但是呢！不管是否选举成功，所有ActiveStandbyElector都会在临时节点ActiveStandbyElectorLock上注册一个Watcher监听器，来监听这个节点的状态变化情况。
6、如果Active NameNode对应的HealthMonitor检测到NameNode状态异常，就会通知对应的ZKFC。ZKFC会调用 ActiveStandbyElector 方法，删除在Zookeeper上创建的临时节点ActiveStandbyElectorLock。此时，Standby NameNode的ActiveStandbyElector注册的Watcher就会监听到这个删除事件。
7、收到这个事件后，此ActiveStandbyElector发起主备选举，成功创建临时节点ActiveStandbyElectorLock，如果创建成功，则Standby NameNode被选举为Active NameNode。
第15点：脑裂
什么是脑裂？
在分布式系统中出现两个leader的现象，就是脑裂。产生的原因有很多，例如网络有延迟之类的，这种情况的出现是非常可怕的，必须通过自带的隔离（Fencing）机制来避免这种现象。
那隔离到底是怎么做到隔离的呢？
1、ActiveStandbyElector成功创建ActiveStandbyElectorLock临时节点后，会创建另一个ActiveBreadCrumb持久节点，这个持久节点保存了Active NameNode的地址信息。
2、当Active NameNode在正常的状态下断开Session，会同时删除临时节点ActiveStandbyElectorLock、持久节点ActiveBreadCrumb。
3、但是如果ActiveStandbyElector在异常的状态下关闭Session，那么持久节点ActiveBreadCrumb会保留下来。
4、当另一个NameNode要由standy变成active状态时，就会发现上一个Active NameNode遗留下来的ActiveBreadCrumb节点，那么会回调ZKFC对旧的Active NameNode进行fencing。
03 总结
好啦，终于结束了！老刘关于大数据ZooKeeper知识点一共总结了15点，每一点在老刘看来都非常重要，老刘对他们进行了熟记，记在了脑子里，希望对想学大数据的你们有帮助，也希望能够得到大佬的批评和指点。
最后，有事，就公众号：努力的老刘，进行联系，没事就和老刘一起加油，进大厂。
