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