zookeeper相关

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ZooKeeper 是什么?

​ ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,分布式应用程序可以基于 Zookeeper 实现诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master 选举、分布式锁和分布式队列等功能。

​ ZooKeeper 的目标就是封装好复杂易出错的关键服务,将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。

Zookeeper 保证了如下分布式一致性特性:

  1. 顺序一致性
  2. 原子性
  3. 单一视图
  4. 可靠性
  5. 实时性(最终一致性)

客户端的读请求可以被集群中的任意一台机器处理,如果读请求在节点上注册了监听器,这个监听器也是由所连接的 zookeeper 机器来处理。对于写请求,这些请求会同时发给其他 zookeeper 机器并且达成一致后,请求才会返回成功。因此,随着 zookeeper 的集群机器增多,读请求的吞吐会提高但是写请求的吞吐会下降。

有序性是 zookeeper 中非常重要的一个特性,所有的更新都是全局有序的,每个更新都有一个唯一的时间戳,这个时间戳称为 zxid(Zookeeper Transaction Id)。而读请求只会相对于更新有序,也就是读请求的返回结果中会带有这个zookeeper 最新的 zxid。

ZooKeeper 提供了什么?

  • 文件系统
  • 通知机制

Zookeeper 文件系统

Zookeeper 提供一个多层级的节点命名空间(节点称为 znode)。与文件系统不同的是,这些节点都可以设置关联的数据,而文件系统中只有文件节点可以存放数据而目录节点不行。

Zookeeper 为了保证高吞吐和低延迟,在内存中维护了这个树状的目录结构,这种特性使得 Zookeeper 不能用于存放大量的数据,每个节点的存放数据上限为1M。

Zookeeper 怎么保证主从节点的状态同步?

Zookeeper 的核心是原子广播机制,这个机制保证了各个 server 之间的同步。实现这个机制的协议叫做 Zab 协议。Zab 协议有两种模式,它们分别是恢复模式和广播模式。

恢复模式当服务启动或者在领导者崩溃后,Zab就进入了恢复模式,当领导者被选举出来,且大多数 server 完成了和 leader 的状态同步以后,恢复模式就结束了。状态同步保证了 leader 和 server 具有相同的系统状态。

广播模式一旦 leader 已经和多数的 follower 进行了状态同步后,它就可以开始广播消息了,即进入广播状态。这时候当一个 server 加入 ZooKeeper 服务中,它会在恢复模式下启动,发现 leader,并和 leader 进行状态同步。待到同步结束,它也参与消息广播。ZooKeeper 服务一直维持在 Broadcast 状态,直到 leader 崩溃了或者 leader 失去了大部分的 followers 支持。

四种类型的数据节点 Znode

(1)PERSISTENT-持久节点

除非手动删除,否则节点一直存在于 Zookeeper 上

(2)EPHEMERAL-临时节点

临时节点的生命周期与客户端会话绑定,一旦客户端会话失效(客户端与zookeeper 连接断开不一定会话失效),那么这个客户端创建的所有临时节点都会被移除。

(3)PERSISTENT_SEQUENTIAL-持久顺序节点

基本特性同持久节点,只是增加了顺序属性,节点名后边会追加一个由父节点维护的自增整型数字。

(4)EPHEMERAL_SEQUENTIAL-临时顺序节点

基本特性同临时节点,增加了顺序属性,节点名后边会追加一个由父节点维护的自增整型数字。

Zookeeper Watcher 机制 – 数据变更通知

Zookeeper 允许客户端向服务端的某个 Znode 注册一个 Watcher 监听,当服务端的一些指定事件触发了这个 Watcher,服务端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,然后客户端根据 Watcher 通知状态和事件类型做出业务上的改变。

工作机制:

(1)客户端注册 watcher

(2)服务端处理 watcher

(3)客户端回调 watcher

Watcher 特性总结:

(1)一次性

无论是服务端还是客户端,一旦一个 Watcher 被 触 发 ,Zookeeper 都会将其从相应的存储中移除。这样的设计有效的减轻了服务端的压力,不然对于更新非常频繁的节点,服务端会不断的向客户端发送事件通知,无论对于网络还是服务端的压力都非常大。

(2)客户端串行执行

客户端 Watcher 回调的过程是一个串行同步的过程。

(3)轻量

3.1、Watcher 通知非常简单,只会告诉客户端发生了事件,而不会说明事件的具体内容。

3.2、客户端向服务端注册 Watcher 的时候,并不会把客户端真实的 Watcher 对象实体传递到服务端,仅仅是在客户端请求中使用 boolean 类型属性进行了标记。

(4)watcher event 异步发送 watcher 的通知事件从 server 发送到 client 是异步的,这就存在一个问题,不同的客户端和服务器之间通过 socket 进行通信,由于网络延迟或其他因素导致客户端在不通的时刻监听到事件,由于 Zookeeper 本身提供了 ordering guarantee,即客户端监听事件后,才会感知它所监视 znode发生了变化。所以我们使用 Zookeeper 不能期望能够监控到节点每次的变化。Zookeeper 只能保证最终的一致性,而无法保证强一致性。

(5)注册 watcher getData、exists、getChildren

(6)触发 watcher create、delete、setData

(7)当一个客户端连接到一个新的服务器上时,watch 将会被以任意会话事件触发。当与一个服务器失去连接的时候,是无法接收到 watch 的。而当 client 重新连接时,如果需要的话,所有先前注册过的 watch,都会被重新注册。通常这是完全透明的。只有在一个特殊情况下,watch 可能会丢失:对于一个未创建的 znode的 exist watch,如果在客户端断开连接期间被创建了,并且随后在客户端连接上之前又删除了,这种情况下,这个 watch 事件可能会被丢失。

客户端注册 Watcher 实现

(1)调用 getData()/getChildren()/exist()三个 API,传入 Watcher 对象

(2)标记请求 request,封装 Watcher 到 WatchRegistration

(3)封装成 Packet 对象,发服务端发送 request

(4)收到服务端响应后,将 Watcher 注册到 ZKWatcherManager 中进行管理

(5)请求返回,完成注册。

服务端处理 Watcher 实现

客户端回调 Watcher

ACL 权限控制机制

Chroot 特性

会话管理

服务器角色

Zookeeper 下 Server 工作状态

服务器具有四种状态,分别是 LOOKING、FOLLOWING、LEADING、OBSERVING。

(1)LOOKING:寻 找 Leader 状态。当服务器处于该状态时,它会认为当前集群中没有 Leader,因此需要进入 Leader 选举状态。

(2)FOLLOWING:跟随者状态。表明当前服务器角色是 Follower。

(3)LEADING:领导者状态。表明当前服务器角色是 Leader。

(4)OBSERVING:观察者状态。表明当前服务器角色是 Observer。

数据同步

zookeeper 是如何保证事务的顺序一致性的?

zookeeper 采用了全局递增的事务 Id 来标识,所有的 proposal(提议)都在被提出的时候加上了 zxid,zxid 实际上是一个 64 位的数字,高 32 位是 epoch( 时期; 纪元; 世; 新时代)用来标识 leader 周期,如果有新的 leader 产生出来,epoch会自增,低 32 位用来递增计数。当新产生 proposal 的时候,会依据数据库的两阶段过程,首先会向其他的 server 发出事务执行请求,如果超过半数的机器都能执行并且能够成功,那么就会开始执行。

分布式集群中为什么会有 Master主节点?

在分布式环境中,有些业务逻辑只需要集群中的某一台机器进行执行,其他的机器可以共享这个结果,这样可以大大减少重复计算,提高性能,于是就需要进行 leader 选举。

zk 节点宕机如何处理?

Zookeeper 本身也是集群,推荐配置不少于 3 个服务器。Zookeeper 自身也要保证当一个节点宕机时,其他节点会继续提供服务。

如果是一个 Follower 宕机,还有 2 台服务器提供访问,因为 Zookeeper 上的数据是有多个副本的,数据并不会丢失;

如果是一个 Leader 宕机,Zookeeper 会选举出新的 Leader。

ZK 集群的机制是只要超过半数的节点正常,集群就能正常提供服务。只有在 ZK节点挂得太多,只剩一半或不到一半节点能工作,集群才失效。

所以

3 个节点的 cluster 可以挂掉 1 个节点(leader 可以得到 2 票>1.5)

2 个节点的 cluster 就不能挂掉任何 1 个节点了(leader 可以得到 1 票<=1)

zookeeper 负载均衡和 nginx 负载均衡区别

zk 的负载均衡是可以调控,nginx 只是能调权重,其他需要可控的都需要自己写插件;但是 nginx 的吞吐量比 zk 大很多,应该说按业务选择用哪种方式。

Zookeeper 有哪几种几种部署模式?

集群最少要几台机器,集群规则是怎样的?集群中有 3 台服务器,其中一个节点宕机,这个时候 Zookeeper 还可以使用吗?

集群支持动态添加机器吗?

Zookeeper 对节点的 watch 监听通知是永久的吗?为什么不是永久的?

Zookeeper 的 java 客户端都有哪些?

java 客户端:zk 自带的 zkclient 及 Apache 开源的 Curator。

chubby 是什么,和 zookeeper 比你怎么看?

说几个 zookeeper 常用的命令。

常用命令:ls get set create delete 等。

ZAB 和 Paxos 算法的联系与区别?

相同点:

(1)两者都存在一个类似于 Leader 进程的角色,由其负责协调多个 Follower 进程的运行

(2)Leader 进程都会等待超过半数的 Follower 做出正确的反馈后,才会将一个提案进行提交

(3)ZAB 协议中,每个 Proposal 中都包含一个 epoch 值来代表当前的 Leader周期,Paxos 中名字为 Ballot

不同点:

ZAB 用来构建高可用的分布式数据主备系统(Zookeeper),Paxos 是用来构建分布式一致性状态机系统

Zookeeper 的典型应用场景

Zookeeper 都有哪些功能?

说一下 Zookeeper 的通知机制?

Zookeeper 和 Dubbo 的关系?

文章目录
  1. 1. zookeeper相关
    1. 1.1. ZooKeeper 是什么?
    2. 1.2. ZooKeeper 提供了什么?
    3. 1.3. Zookeeper 文件系统
    4. 1.4. Zookeeper 怎么保证主从节点的状态同步?
    5. 1.5. 四种类型的数据节点 Znode
    6. 1.6. Zookeeper Watcher 机制 – 数据变更通知
    7. 1.7. 客户端注册 Watcher 实现
    8. 1.8. 服务端处理 Watcher 实现
    9. 1.9. 客户端回调 Watcher
    10. 1.10. ACL 权限控制机制
    11. 1.11. Chroot 特性
    12. 1.12. 会话管理
    13. 1.13. 服务器角色
    14. 1.14. Zookeeper 下 Server 工作状态
    15. 1.15. 数据同步
    16. 1.16. zookeeper 是如何保证事务的顺序一致性的?
    17. 1.17. 分布式集群中为什么会有 Master主节点?
    18. 1.18. zk 节点宕机如何处理?
    19. 1.19. zookeeper 负载均衡和 nginx 负载均衡区别
    20. 1.20. Zookeeper 有哪几种几种部署模式?
    21. 1.21. 集群最少要几台机器,集群规则是怎样的?集群中有 3 台服务器,其中一个节点宕机,这个时候 Zookeeper 还可以使用吗?
    22. 1.22. 集群支持动态添加机器吗?
    23. 1.23. Zookeeper 对节点的 watch 监听通知是永久的吗?为什么不是永久的?
    24. 1.24. Zookeeper 的 java 客户端都有哪些?
    25. 1.25. chubby 是什么,和 zookeeper 比你怎么看?
    26. 1.26. 说几个 zookeeper 常用的命令。
    27. 1.27. ZAB 和 Paxos 算法的联系与区别?
    28. 1.28. Zookeeper 的典型应用场景
    29. 1.29. Zookeeper 都有哪些功能?
    30. 1.30. 说一下 Zookeeper 的通知机制?
    31. 1.31. Zookeeper 和 Dubbo 的关系?