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 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。
zookeeper 采用了全局递增的事务 Id 来标识,所有的 proposal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 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。
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。
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)
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 有三种部署模式:
集群规则为 2N+1 台,N>0,即 3 台。可以继续使用,单数服务器只要没超过一半的服务器宕机就可以继续使用。
其实就是水平扩容了,Zookeeper 在这方面不太好。两种方式:
全部重启:关闭所有 Zookeeper 服务,修改配置之后启动。不影响之前客户端的会话。
逐个重启:在过半存活即可用的原则下,一台机器重启不影响整个集群对外提供服务。这是比较常用的方式。
3.5 版本开始支持动态扩容。
不是。官方声明:一个 Watch 事件是一个一次性的触发器,当被设置了 Watch的数据发生了改变的时候,则服务器将这个改变发送给设置了 Watch 的客户端,以便通知它们。
为什么不是永久的,举个例子,如果服务端变动频繁,而监听的客户端很多情况下,每次变动都要通知到所有的客户端,给网络和服务器造成很大压力。
一般是客户端执行 getData(“/节点 A”,true),如果节点 A 发生了变更或删除,客户端会得到它的 watch 事件,但是在之后节点 A 又发生了变更,而客户端又没有设置 watch 事件,就不再给客户端发送。
在实际应用中,很多情况下,我们的客户端不需要知道服务端的每一次变动,我只要最新的数据即可。
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
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。
崩溃恢复:在正常情况下运行非常良好,一旦 Leader 出现崩溃或者由于网络原因导致 Leader 服务器失去了与过半 Follower 的联系,那么就会进入崩溃恢复模式。为了程序的正确运行,整个恢复过程后需要选举出一个新的 Leader,因此需要一个高效可靠的选举方法快速选举出一个 Leader。
消息广播:类似一个两阶段提交过程,针对客户端的事务请求, Leader 服务器会为其生成对应的事务 Proposal,并将其发送给集群中的其余所有机器,再分别收集各自的选票,最后进行事务提交。
启动过程或 Leader 出现网络中断、崩溃退出与重启等异常情况时。
当选举出新的 Leader 后,同时集群中已有过半的机器与该 Leader 服务器完成了状态同步之后,ZAB 就会退出恢复模式。
client 端会对某个 znode 建立一个 watcher 事件,当该 znode 发生变化时,这些 client 会收到 zk 的通知,然后 client 可以根据 znode 变化来做出业务上的改变等。
Zookeeper的作用:
zookeeper用来注册服务和进行负载均衡,哪一个服务由哪一个机器来提供必需让调用者知道,简单来说就是ip地址和服务名称的对应关系。当然也可以通过硬编码的方式把这种对应关系在调用方业务代码中实现,但是如果提供服务的机器挂掉调用者无法知晓,如果不更改代码会继续请求挂掉的机器提供服务。zookeeper通过心跳机制可以检测挂掉的机器并将挂掉机器的ip和服务对应关系从列表中删除。至于支持高并发,简单来说就是横向扩展,在不更改代码的情况通过添加机器来提高运算能力。通过添加新的机器向zookeeper注册服务,服务的提供者多了能服务的客户就多了。
dubbo:
是管理中间层的工具,在业务层到数据仓库间有非常多服务的接入和服务提供者需要调度,dubbo提供一个框架解决这个问题。注意这里的dubbo只是一个框架,至于你架子上放什么是完全取决于你的,就像一个汽车骨架,你需要配你的轮子引擎。这个框架中要完成调度必须要有一个分布式的注册中心,储存所有服务的元数据,你可以用zk,也可以用别的,只是大家都用zk。
Zookeeper和dubbo的关系:
Dubbo 的将注册中心进行抽象,它可以外接不同的存储媒介给注册中心提供服务,有 ZooKeeper,Memcached,Redis 等。
引入了 ZooKeeper 作为存储媒介,也就把 ZooKeeper 的特性引进来。首先是负载均衡,单注册中心的承载能力是有限的,在流量达到一定程度的时 候就需要分流,负载均衡就是为了分流而存在的,一个 ZooKeeper 群配合相应的 Web 应用就可以很容易达到负载均衡;资源同步,单单有负载均衡还不 够,节点之间的数据和资源需要同步,ZooKeeper 集群就天然具备有这样的功能;命名服务,将树状结构用于维护全局的服务地址列表,服务提供者在启动 的时候,向 ZooKeeper 上的指定节点 /dubbo/${serviceName}/providers 目录下写入自己的 URL 地址,这个操作就完成了服务的发布。 其他特性还有 Mast 选举,分布式锁等。