zookeeper适用场景:zookeeper解决了哪些问题
1.master挂机,传统做法备份必然是以前数据,该如何保证挂机数据与备份数据一致?
2.分布式系统如何实现对同一资源的访问,保证数据的强一致性?
3.集群中的worker挂了,传统做法是什么?zookeeper又是如何做的?
分布式系统的运行是很复杂的,因为涉及到了网络通信还有节点失效等不可控的情况。下面介绍在最传统的master-workers模型,主要可以会遇到什么问题,传统方法是怎么解决以及怎么用zookeeper解决。
Master节点管理
集群当中最重要的是Master,所以一般都会设置一台Master的Backup。
Backup会定期向Master获取Meta信息并且检测Master的存活性,一旦Master挂了,Backup立马启动,接替Master的工作自己成为Master,分布式的情况多种多样,因为涉及到了网络通信的抖动,针对下面的情况:
- Backup检测Master存活性传统的就是定期发包,一旦一定时间段内没有收 到响应就判定Master Down了,于是Backup就启动,如果Master其实是没有down,Backup收不到响应或者收到响应延迟的原因是因为网络阻塞的问题 呢?Backup也启动了,这时候集群里就有了两个Master,很有可能部分workers汇报给Master,另一部分workers汇报给后来启动 的Backup,这下子服务就全乱了。
- Backup是定期同步Master中的meta信息,所以总是滞后的,一旦Master挂了,Backup的信息必然是老的,很有可能会影响集群运行状态。
解决问题:
- Master节点高可用,并且保证唯一。
- Meta信息的及时同步
zookeeper Master选举
zookeeper会分配给注册到它上面的客户端一个编号,并且zk自己会保证这个编号的唯一性和递增性,N多机器中只需选出编号最小的Client作为
Master就行,并且保证这些机器的都维护一个一样的meta信息视图,一旦Master挂了,那么这N机器中编号最小的胜任Master,Meta信
息是一致的。
配置文件管理
集群中配置文件的更新和同步是很频繁的,传统的配置文件分发都是需要把配置文件数据分发到每台worker上,然后进行worker的reload,这种
方式是最笨的方式,结构很难维护,因为如果集群当中有可能很多种应用的配置文件要同步,而且效率很低,集群规模一大负载很高。还有一种就是每次更新把配置
文件单独保存到一个数据库里面,然后worker端定期pull数据,这种方式就是数据及时性得不到同步。
解决问题:
- 统一配置文件分发并且及时让worker生效
zookeeper发布与订阅模型
发布与订阅模型,即所谓的配置中心,顾名思义就是发布者将数据发布到ZK节点上,供订阅者动态获取数据,实现配置信息的集中式管理和动态更新。例如全局的配置信息,服务式服务框架的服务地址列表等就非常适合使用。
分布式锁
在一台机器上要多个进程或者多个线程操作同一资源比较简单,因为可以有大量的状态信息或者日志信息提供保证,比如两个A和B进程同时写一个文件,加锁就可
以实现。但是分布式系统怎么办?需要一个三方的分配锁的机制,几百台worker都对同一个网络中的文件写操作,怎么协同?还有怎么保证高效的运行?
解决问题:
- 高效分布式的分布式锁
zookeeper分布式锁
分布式锁主要得益于ZooKeeper为我们保证了数据的强一致性,zookeeper的znode节点创建的唯一性和递增性能保证所有来抢锁的worker的原子性。
集群worker管理
集群中的worker挂了是很可能的,一旦workerA挂了,如果存在其余的workers互相之间需要通信,那么workers必须尽快更新自己的
hosts列表,把挂了的worker剔除,从而不在和它通信,而Master要做的是把挂了worker上的作业调度到其他的worker上。同样的,
这台worker重新恢复正常了,要通知其他的workers更新hosts列表。传统的作法都是有专门的监控系统,通过不断去发心跳包(比如ping)
来发现worker是否alive,缺陷就是及时性问题,不能应用于在线率要求较高的场景
解决问题:
- 集群worker监控
zookeeper监控集群
利用zookeeper建立znode的强一致性,可以用于那种对集群中机器状态,机器在线率有较高要求的场景,能够快速对集群中机器变化作出响应。