Zookeerper相关

1、Zookeeper定义

Zookeeper是一种分布式协调服务。所谓分布式协调服务就是在分布式系统中共享配置、协调锁资源,提供命名服务。

2、Zookeeper的数据结构

Zookeeper的数据模型和数据结构当中的树类似,很像文件系统的目录。Zookeeper的数据存储也是基于节点,这种节点叫做Znode。Znode的引用方式是路径引用,类似于文件路径:/动物/人

这种层级结构使每个Znode对应唯一路径。Znode里面包含了数据、子节点引用、访问权限等。每个节点的数据最大不能超过1MB。
Zookeerper相关_第1张图片
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  • data:Znode存储的数据信息。
  • ACL:Znode的访问权限,即哪些人/IP可以访问本节点。
  • stat:包含Znode的各种元数据,如事务ID、版本号、时间戳等。
  • child:当前节点的子节点引用,类似于二叉树的左孩子右孩子。
3、Zookeeper的基本操作和事件通知

常见的API:
create 创建节点
delete 删除节点
exists 判断节点是否存在
getData 获取一个节点的数据
getChildren 获取节点下的所有节点
Zookeeper客户端在请求读操作的时候,可以选择是否设置Watch。Watch理解成是注册在特定Znode上的触发器。当这个Znode发生改变,即调用了create、delete、setData方法时,会触发Znode上注册的对应事件,请求Watch的客户端会接收到异步通知。
具体交互过程:
1、客户端调用getData方法,watch参数是true。服务端接到请求,返回节点数据。并且在对应的哈希表里插入被Watch的Znode路径,以及Watcher数组。
2、当被Watch的Znode已删除,服务端会查找哈希表,根据key找到该Znode对应的所有Watcher,异步通知客户端,并且删除哈希表中对应的Key-Value。

4、集群角色
  • Leader:负责写服务
  • Follower:直接为客户端提供服务,参与投票,同时与Leader进行数据交换(同步)
  • Observer:为客户端提供服务,但不参与投票,同时与Leader进行数据交换(同步)
    客户端的一个事务请求,需要半数服务器投票通过后才能通知leader commit;leader会发起一个提案,要求follower投票。
5、Zookeeper集群

为了防止单机故障,Zookeeper可以维护一个集群。Zookeeper Service集群时一主多从结构。
更新数据时,先更新到主节点(节点指服务器,而不是Znode),再同步到从节点。
读取数据时,直接读取任意从节点。

6、ZAB协议

为保证主从节点的数据一致性,Zookeeper采用了ZAB协议,这种协议非常类似于一致性算法Paxos和Raft。
ZAB即Zookeeper Atomic Broadcast,有效解决了Zookeeper集群崩溃恢复以及主从同步数据的问题。
Zab协议既不是强一致性,也不是弱一致性,而是处于两者之间的单调一致性。它依靠事务ID和版本号,保证了数据的更新和读取是有序的。
ZAB协议所的三种节点状态:
1)Looking:选举状态
2)Following:Follower节点(从节点)所处的状态
3)Leading:Leader节点(主节点)所处状态

7、选举算法

三种算法:leaderElection/AuthFastLeaderElection/FastLeaderElection

FastLeaderElection算法流程:
Zookeerper相关_第2张图片
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8、ZAB崩溃恢复的三个阶段

1)Leader election
3)Discovery
4)Synchronization

9、Broadcast

Zookeeper常规情况下更新数据的时候,由Leader广播到所有Follower。其过程如下:
1)客户端发出写入数据请求给任意Follower
2)Follower把写入数据请求转发给Leader
3)Leader采用二阶段提交方式,先发送Propose广播给Follower。
4)Follower接到Propose消息,写入日志成功后,返回ACK消息给Leader
5)Leader接到半数以上ACK消息,返回成功给客户端,并且广播Commit请求给Follower。

10、应用场景
  • 分布式锁
    利用Zookeeper的临时有序节点,可以轻松实现分布式锁。
  • 服务注册与发现
    利用Znode和Watcher(Watch的客户端)可以实现分布式服务的注册与发现。dubbo框架就是用它来充当注册中心的。
  • 共享配置和状态信息
    Redis的分布式解决方案Codis,就利用了Zookeeper来存放数据路由表和codis-proxy节点的元信息。同时codis-config发起的命令都会通过ZooKeeper同步到各个存活的codis-proxy。此外Kafka、HBase、Hadoop也都依靠Zookeeper同步节点信息,实现高可用。

原文链接:https://blog.csdn.net/qq_26545305/article/details/87946879

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