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:
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。
文件系统、通知机制
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 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。
1)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。
2)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。
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 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:
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。
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。
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。
1)服务端接收 Watcher 并存储
接收到客户端请求,处理请求判断是否需要注册 Watcher,需要的话将数据节点的节点路径和 ServerCnxn(ServerCnxn 代表一个客户端和服务端的连接,实现了 Watcher 的 process 接口,此时可以看成一个 Watcher 对象)存储在 WatcherManager 的 WatchTable 和 watch2Paths 中去。
2)Watcher 触发
以服务端接收到 setData() 事务请求触发 NodeDataChanged 事件为例:
2.1)封装 WatchedEvent
将通知状态(SyncConnected)、事件类型(NodeDataChanged)以及节点路径封装成一个 WatchedEvent 对象
2.2)查询 Watcher
从 WatchTable 中根据节点路径查找 Watcher
这里可以看出 Watcher 在服务端是一次性的,触发一次就失效了)
3)调用 process 方法来触发 Watcher
这里 process 主要就是通过 ServerCnxn 对应的 TCP 连接发送 Watcher 事件通知。
客户端 SendThread 线程接收事件通知,交由 EventThread 线程回调 Watcher。
客户端的 Watcher 机制同样是一次性的,一旦被触发后,该 Watcher 就失效。
UGO(User/Group/Others)
目前在 Linux/Unix 文件系统中使用,也是使用最广泛的权限控制方式。是一种粗粒度的文件系统权限控制模式。
ACL(Access Control List)访问控制列表包括三个方面:
权限模式(Scheme)
授权对象指的是权限赋予的用户或一个指定实体,例如 IP 地址或是机器灯。
权限 Permission
3.2.0 版本后,添加了 Chroot 特性,该特性允许每个客户端为自己设置一个命名空间。如果一个客户端设置了 Chroot,那么该客户端对服务器的任何操作,都将会被限制在其自己的命名空间下。
通过设置 Chroot,能够将一个客户端应用于 Zookeeper 服务端的一颗子树相对应,在那些多个应用公用一个 Zookeeper 进群的场景下,对实现不同应用间的相互隔离非常有帮助。
分桶策略:将类似的会话放在同一区块中进行管理,以便于 Zookeeper 对会话进行不同区块的隔离处理以及同一区块的统一处理。分配原则:每个会话的“下次超时时间点”(ExpirationTime)
计算公式:
ExpirationTime_ = currentTime + sessionTimeout
ExpirationTime = (ExpirationTime_ / ExpirationInrerval + 1) *
ExpirationInterval , ExpirationInterval 是指 Zookeeper 会话超时检查时间间隔,默认 tickTime
Leader
Follower
Observer
1)3.0 版本以后引入的一个服务器角色,在不影响集群事务处理能力的基础
上提升集群的非事务处理能力
2)处理客户端的非事务请求,转发事务请求给 Leader 服务器
3)不参与任何形式的投票
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。