分布式协调组件Zookeeper之 选举机制与ZAB协议
本系列共2篇，下篇为：分布式协调组件Zookeeper实践之 服务器动态上下线 和分布式锁实现
Zookeeper简介：
Zookeeper是什么：
Zookeeper 是⼀个分布式协调服务的开源框架。 主要⽤来解决分布式集群中应⽤系统的⼀致性问题， 例如怎样避免同时操作同⼀数据造成脏读的问题。分布式系统中数据存在⼀致性的问题！！
- ZooKeeper 本质上是⼀个分布式的⼩⽂件存储系统。 提供基于类似于⽂件系统的⽬录树⽅式的数 据存储，并且可以对树中的节点进⾏有效管理。
- ZooKeeper 提供给客户端监控存储在zk内部数据的功能，从⽽可以达到基于数据的集群管理。 诸 如： 统⼀命名服务(dubbo)、分布式配置管理(solr的配置集中管理)、分布式消息队列 （sub/pub）、分布式锁、分布式协调等功能。
架构组成：
Leader
- Zookeeper 集群⼯作的核⼼⻆⾊
- 集群内部各个服务器的调度者。
- 事务请求（写操作） 的唯⼀调度和处理者，保证集群事务处理的顺序性；对于 create， setData， delete 等有写操作的请求，则需要统⼀转发给leader 处理， leader 需要决定编号、执 ⾏操作，这个过程称为⼀个事务。
Follower
- 处理客户端⾮事务（读操作） 请求，
- 转发事务请求给 Leader；
- 参与集群 Leader 选举投票 2n-1台可以做集群投票。
此外，针对访问量⽐较⼤的 zookeeper 集群， 还可新增观察者⻆⾊。
Observer
- 观察者⻆⾊，观察 Zookeeper 集群的最新状态变化并将这些状态同步过来，其对于⾮事务请求可 以进⾏独⽴处理，对于事务请求，则会转发给 Leader服务器进⾏处理。
- 不会参与任何形式的投票只提供⾮事务服务，通常⽤于在不影响集群事务处理能⼒的前提下提升集 群的⾮事务处理能⼒。增加了集群增加并发的读请求
ZK也是Master/slave架构，但是与之前不同的是zk集群中的Leader不是指定⽽来，⽽是通过选举产⽣。
Zookeeper 特点：
- 1.Zookeeper：⼀个领导者（leader:⽼⼤），多个跟随者（follower:⼩弟）组成的集群。
- 2. Leader负责进⾏投票的发起和决议，更新系统状态(内部原理)
- 3. Follower⽤于接收客户请求并向客户端返回结果，在选举Leader过程中参与投票
- 4. 集群中只要有半数以上节点存活，Zookeeper集群就能正常服务。
- 5. 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。
- 6. 更新请求顺序进⾏(内部原理)
- 7. 数据更新原⼦性，⼀次数据更新要么成功，要么失败
Zookeeper 节点 之 ZNode 类型：
Zookeeper 节点类型可以分为三⼤类：
- 持久性节点（Persistent）
- 临时性节点（Ephemeral）
- 顺序性节点（Sequential）
在开发中在创建节点的时候通过组合可以⽣成以下四种节点类型：持久节点、持久顺序节点、临时节 点、临时顺序节点。不同类型的节点则会有不同的⽣命周期
持久节点：是Zookeeper中最常⻅的⼀种节点类型，所谓持久节点，就是指节点被创建后会⼀直存在服 务器，直到删除操作主动清除
持久顺序节点：就是有顺序的持久节点，节点特性和持久节点是⼀样的，只是额外特性表现在顺序上。 顺序特性实质是在创建节点的时候，会在节点名后⾯加上⼀个数字后缀，来表示其顺序。
临时节点：就是会被⾃动清理掉的节点，它的⽣命周期和客户端会话绑在⼀起，客户端会话结束，节点 会被删除掉。与持久性节点不同的是，临时节点不能创建⼦节点。
临时顺序节点：就是有顺序的临时节点，和持久顺序节点相同，在其创建的时候会在名字后⾯加上数字 后缀
事务ID：
在ZooKeeper中，事务是指能够改变ZooKeeper服务器状态的操作，我们也称之为事务操作或更新 操作，⼀般包括数据节点创建与删除、数据节点内容更新等操作。对于每⼀个事务请求，ZooKeeper都 会为其分配⼀个全局唯⼀的事务ID，⽤ ZXID 来表示，通常是⼀个 64 位的数字。每⼀个 ZXID 对应⼀次 更新操作，从这些ZXID中可以间接地识别出ZooKeeper处理这些更新操作请求的全局顺序 zk中的事务指的是对zk服务器状态改变的操作(create,update data,更新字节点)；zk对这些事务操作都 会编号，这个编号是⾃增⻓的被称为ZXID。
ZNode 的状态信息：
#使⽤bin/zkCli.sh 连接到zk集群 [zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] get /zookeeper cZxid = 0x0 ctime = Wed Dec 31 19:00:00 EST 1969 mZxid = 0x0 mtime = Wed Dec 31 19:00:00 EST 1969 pZxid = 0x0 cversion = -1 dataVersion = 0 aclVersion = 0 ephemeralOwner = 0x0 dataLength = 0 numChildren = 1
含义：
cZxid 就是 Create ZXID，表示节点被创建时的事务ID。 ctime 就是 Create Time，表示节点创建时间。 mZxid 就是 Modified ZXID，表示节点最后⼀次被修改时的事务ID。 mtime 就是 Modified Time，表示节点最后⼀次被修改的时间。 pZxid 表示该节点的⼦节点列表最后⼀次被修改时的事务 ID。只有⼦节点列表变更才会更新 pZxid， ⼦节点内容变更不会更新。 cversion 表示⼦节点的版本号。 dataVersion 表示内容版本号。 aclVersion 标识acl版本 ephemeralOwner 表示创建该临时节点时的会话 sessionID，如果是持久性节点那么值为 0 dataLength 表示数据⻓度。 numChildren 表示直系⼦节点数。
Watcher 机制：
在 ZooKeeper 中，引⼊了 Watcher 机制来实现这种分布式的通知功能。ZooKeeper 允许客户端向服务 端注册⼀个 Watcher 监听，当服务端的⼀些指定事件触发了这个 Watcher，那么Zk就会向指定客户端 发送⼀个事件通知来实现分布式的通知功能。
Zookeeper的Watcher机制主要包括客户端线程、客户端WatcherManager、Zookeeper服务器三部 分。
具体⼯作流程为：
- 客户端在向Zookeeper服务器注册的同时，会将Watcher对象存储在客户端的WatcherManager当 中
- 当Zookeeper服务器触发Watcher事件后，会向客户端发送通知
- 客户端线程从WatcherManager中取出对应的Watcher对象来执⾏回调逻辑
注： 客户端负责watch的注册 和回调，zk服务器负责处理watch。
命令行使用：
创建顺序节点：create -s /zk-test 123 创建临时节点：create -e /zk-temp 123 创建永久节点：create /zk-permanent 123 读取节点：ls path 其中，path表示的是指定数据节点的节点路径 获取内容：get path 更新节点：set path data 删除节点： delete path
JAVA 操作Zookeeper：
<dependency> <groupId>org.apache.zookeeper</groupId> <artifactId>zookeeper</artifactId> <version>3.4.14</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.101tec</groupId> <artifactId>zkclient</artifactId> <version>0.2</version> </dependency>
创建会话：
package com.hust.grid.leesf.zkclient.examples; import java.io.IOException; import org.I0Itec.zkclient.ZkClient; public class CreateSession { /* 创建⼀个zkClient实例来进⾏连接 */ public static void main(String[] args) { ZkClient zkClient = new ZkClient("127.0.0.1:2181"); System.out.println("ZooKeeper session created."); } }
创建节点：
package com.hust.grid.leesf.zkclient.examples; import org.I0Itec.zkclient.ZkClient; public class Create_Node_Sample { public static void main(String[] args) { ZkClient zkClient = new ZkClient("127.0.0.1:2181"); System.out.println("ZooKeeper session established."); //createParents的值设置为true，可以递归创建节点 zkClient.createPersistent("/lg-zkClient/lg-c1",true); System.out.println("success create znode."); } }
删除节点：
package com.hust.grid.leesf.zkclient.examples; import org.I0Itec.zkclient.ZkClient; public class Del_Data_Sample { public static void main(String[] args) throws Exception { String path = "/lg-zkClient/lg-c1"; ZkClient zkClient = new ZkClient("127.0.0.1:2181", 5000); zkClient.deleteRecursive(path); System.out.println("success delete znode."); } }
监听节点变化：
import org.I0Itec.zkclient.IZkChildListener; import org.I0Itec.zkclient.ZkClient; import org.apache.zookeeper.client.ZooKeeperSaslClient; import java.util.List; /* 演示zkClient如何使⽤监听器 */ public class Get_Child_Change { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { //获取到zkClient final ZkClient zkClient = new ZkClient("linux121:2181"); //zkClient对指定⽬录进⾏监听(不存在⽬录:/lg-client)，指定收到通知之后的逻辑 //对/lag-client注册了监听器，监听器是⼀直监听 zkClient.subscribeChildChanges("/lg-client", new IZkChildListener() { //该⽅法是接收到通知之后的执⾏逻辑定义 public void handleChildChange(String path, List<String> childs) throws Exception { //打印节点信息 System.out.println(path + " childs changes ,current childs " + childs); } }); //使⽤zkClient创建节点，删除节点，验证监听器是否运⾏ zkClient.createPersistent("/lg-client"); Thread.sleep(1000); //只是为了⽅便观察结果数据 zkClient.createPersistent("/lg-client/c1"); Thread.sleep(1000); zkClient.delete("/lg-client/c1"); Thread.sleep(1000); zkClient.delete("/lg-client"); Thread.sleep(Integer.MAX_VALUE); /* 1 监听器可以对不存在的⽬录进⾏监听 2 监听⽬录下⼦节点发⽣改变，可以接收到通知，携带数据有⼦节点列表 3 监听⽬录创建和删除本身也会被监听到 */ } }
执行结果：
/lg-zkClient 's child changed, currentChilds:[] /lg-zkClient 's child changed, currentChilds:[c1] /lg-zkClient 's child changed, currentChilds:[] /lg-zkClient 's child changed, currentChilds:null
注：
- 客户端可以对⼀个不存在的节点进⾏⼦节点变更的监听。
- ⼀旦客户端对⼀个节点注册了⼦节点列表变更监听之后，那么当该节点的⼦节点列表发⽣变更时，服务 端都会通知客户端，并将最新的⼦节点列表发送给客户端
- 该节点本身的创建或删除也会通知到客户端。
监听节点数据变化：
import org.I0Itec.zkclient.IZkDataListener; import org.I0Itec.zkclient.ZkClient; //使⽤监听器监听节点数据的变化 public class Get_Data_Change { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { // 获取zkClient对象 final ZkClient zkClient = new ZkClient("linux121:2181"); //设置⾃定义的序列化类型,否则会报错！！ zkClient.setZkSerializer(new ZkStrSerializer()); //判断节点是否存在，不存在创建节点并赋值 final boolean exists = zkClient.exists("/lg-client1"); if (!exists) { zkClient.createEphemeral("/lg-client1", "123"); } //注册监听器，节点数据改变的类型，接收通知后的处理逻辑定义 zkClient.subscribeDataChanges("/lg-client1", new IZkDataListener() { public void handleDataChange(String path, Object data) throws Exception { //定义接收通知之后的处理逻辑 System.out.println(path + " data is changed ,new data " + data); } //数据删除--》节点删除 public void handleDataDeleted(String path) throws Exception { System.out.println(path + " is deleted!!"); } }); //更新节点的数据，删除节点，验证监听器是否正常运⾏ final Object o = zkClient.readData("/lg-client1"); System.out.println(o); zkClient.writeData("/lg-client1", "new data"); Thread.sleep(1000); //删除节点 zkClient.delete("/lg-client1"); Thread.sleep(Integer.MAX_VALUE); } }
zk 自定义字符串序列化：
import org.I0Itec.zkclient.exception.ZkMarshallingError; import org.I0Itec.zkclient.serialize.ZkSerializer; public class ZkStrSerializer implements ZkSerializer { //序列化，数据--》byte[] public byte[] serialize(Object o) throws ZkMarshallingError { return String.valueOf(o).getBytes(); } //反序列化，byte[]--->数据 public Object deserialize(byte[] bytes) throws ZkMarshallingError { return new String(bytes); } }
Leader选举：
选举机制：
- 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。
- 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，其它为Follower，Leader是通过内部的选举机制产⽣的。
- 只有当机器减少或集群初次启动才会选举leader。
详细步骤：
- （1）服务器1启动，此时只有它⼀台服务器启动了，它发出去的报⽂没有任何响应，所以它的选举状态 ⼀直是LOOKING状态。
- （2）服务器2启动，它与最开始启动的服务器1进⾏通信，互相交换⾃⼰的选举结果，由于两者都没有 历史数据，所以id值较⼤的服务器2胜出，但是由于没有达到超过半数以上的服务器都同意选举它(这个 例⼦中的半数以上是3)，所以服务器1、2还是继续保持LOOKING状态。 return String.valueOf(o).getBytes(); } //反序列化，byte[]--->数据 public Object deserialize(byte[] bytes) throws ZkMarshallingError { return new String(bytes); } } 123 /lg-client1 data is changed ,new data new data /lg-client1 is deleted!!
- （3）服务器3启动，根据前⾯的理论分析，服务器3成为服务器1、2、3中的⽼⼤，⽽与上⾯不同的 是，此时有三台服务器选举了它，所以它成为了这次选举的Leader。
- （4）服务器4启动，根据前⾯的分析，理论上服务器4应该是服务器1、2、3、4中最⼤的，但是由于前 ⾯已经有半数以上的服务器选举了服务器3，所以它只能接收当⼩弟的命了。
- （5）服务器5启动，同4⼀样称为follower
集群首次启动：
半数前选myid 最大的机器。
非首次启动：
优先选择zxid值⼤的节点称为Leader!!
ZAB⼀致性协议：
ZAB 协议是为分布式协调服务 Zookeeper 专⻔设计的⼀种⽀持崩溃恢复和原⼦⼴播协议
原子广播：
具体流程：
总结： 第一步发送提议，如果提议获得半数以上机器的ack，然后发送commit给follower，同时自己commit。
崩溃恢复：
Leader宕机后，被选举的新Leader需要解决的问题：
- ZAB 协议确保那些已经在 Leader 提交的事务最终会被所有服务器提交。
- ZAB 协议确保丢弃那些只在 Leader 提出/复制，但没有提交的事务。
选举算法的关键点：保证选举出的新Leader拥有集群中所有节点最⼤编号(ZXID)的事务!!
总结：leader崩溃，新的leader必须拥有最大的事务id，这样才能保证数据最新。
