一、分布式

概念

分布式结构（即微服务结构）就是将一个完整的系统，按照业务功能，拆分成一个个独立的子系统，在分布式结构中，每个子系统就被称为“服务”。这些子系统能够独立运行在web容器中，它们之间通过RPC方式通信。

分布式锁

• 多线程并发情况下，如何保证一个代码块在同一时间只能由一个进程访问？

可用锁来保证。比如java的synchronized语法，可保证在同一个JVM进程内的多个线程同时执行

• 如果在分布式的集群环境（多进程）中，如何保证不同节点的线程同步执行？

这就需要用到分布式锁。实现有很多，比如Memcached分布式锁（add命令），Redis分布式锁（setnx命令），Zookeeper分布式锁（顺序临时节点），Chubby（Paxos一致性算法）。

二、Zookeeper

概念

Zookeeper是一个分布式协调服务，可以在分布式系统中共享配置、协调锁资源、提供命名服务，服务注册和发现

数据模型

Zookeeper的数据模型很像数据结构当中的树，也很像文件系统的目录。

树是由节点所组成，Zookeeper的数据存储也同样是基于节点，这种节点叫做Znode。

但是，不同于树的节点，Znode的引用方式是路径引用，类似于文件路径：/动物/仓鼠

data：Znode存储的数据信息。
ACL：访问权限，即哪些人或哪些IP可以访问本节点。
child：当前节点的子节点引用，类似于二叉树的左右孩子。
stat：包含各种元数据，比如事务ID、版本号、时间戳、大小等等。

基本操作和事件通知

• Zookeeper提供了一些简单的API和触发器机制，下面列出常用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
setData：设置一个节点的数据
getChildren：获取一个节点下的所有子节点

• Zookeeper客户端在请求读操作（exists，getData，getChildren）的时候，可以选择是否设置Watch，请求Watch的客户端会接收到异步通知

具体交互过程如下：

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列表。
2. 当被Watch的Znode已删除，服务端会查找哈希表，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。

Zookeeper的一致性

• 身为分布式系统协调服务，为了防止单机挂掉的情况，Zookeeper维护了一个集群

Zookeeper Service集群是一主多从结构。

在更新数据时，首先更新到主节点（这里的节点是指服务器，不是Znode），再同步到从节点。

在读取数据时，直接读取任意从节点

• 为了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的集群崩溃恢复以及主从同步的问题

ZAB协议所定义的三种节点状态：

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。

• 最大ZXID

最大ZXID也就是节点本地的最新事务编号，包含epoch和计数两部分。epoch是纪元的意思，相当于Raft算法选主时候的term。

• ZAB的崩溃恢复分成三个阶段：

1. Leader election：选举阶段。根据自己的服务器ID和最新事务ID向其他节点发起投票。若某个节点得到半数以上，则成为准leader，状态变为Leading。其他节点的状态变为Following。
2. Discovery：发现阶段。用于在从节点中发现最新的ZXID和事务日志。这是为了防止某些意外情况，比如因网络原因在上一阶段产生多个Leader的情况。所以这一阶段，Leader集思广益，接收所有Follower发来各自的最新epoch值。Leader从中选出最大的epoch，基于此值加1，生成新的epoch分发给各个Follower。各个Follower收到全新的epoch后，返回ACK给Leader，带上各自最大的ZXID和历史事务日志。Leader选出最大的ZXID，并更新自身历史日志。
3. Synchronization：同步阶段。把Leader刚才收集得到的最新历史事务日志，同步给集群中所有的Follower。只有当半数Follower同步成功，这个准Leader才能成为正式的Leader。自此，故障恢复正式完成。

• ZAB是如何实现写入数据的？

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。

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。

三、Docker

概念

• 在容器技术之前，业界的网红是虚拟机。虚拟机技术的代表，是VMWare和OpenStack。
• Docker是一种轻量级的虚拟化的容器技术

特性	虚拟机	容器
隔离级别	操作系统级	进程级
隔离策略	Hypervisor	CGroups
系统资源	5～15%	0～5%
启动时间	分钟级	秒级
镜像存储	GB-TB	KB-MB
集群规模	上百	上万
高可用策略	备份 容灾 迁移	弹性 负载 动态

• 需要注意，Docker本身并不是容器，它是创建容器的工具，是应用容器引擎。

1. Build, Ship and Run
2. Build once，Run anywhere

四、K8S

概念

就在Docker容器技术被炒得热火朝天之时，大家发现，如果想要将Docker应用于具体的业务实现，是存在困难的——编排、管理和调度等各个方面，都不容易。于是，人们迫切需要一套管理系统，对Docker及容器进行更高级更灵活的管理。就在这个时候，K8S出现了。

• K8S，就是基于容器的集群管理平台，它的全称，是kubernetes。

Kubernetes 是一个自动化部署、伸缩和操作应用程序容器的开源平台。
使用 Kubernetes，你可以快速、高效地满足用户以下的需求:

1. 快速精准地部署应用程序
2. 即时伸缩你的应用程序
3. 无缝展现新特征
4. 限制硬件用量仅为所需资源

我们的目标是培育一个工具和组件的生态系统，以减缓在公有云或私有云中运行的程序的压力。

架构

一个K8S系统，通常称为一个K8S集群（Cluster）。这个集群主要包括两个部分：

一个Master节点（主节点）
一群Node节点（计算节点）