一、zookeeper功能简介

ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务,由雅虎创建,是 Google Chubby 的开源实现。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、配置维护,名字服务、分布式同步、分布式锁和分布式队列等功能。

二、ZooKeeper基本概念

1、集群角色

在zookeeper中,有三种角色:
Leader
Follower
Observer

一个zookeeper集群同一时刻只会有一个Leader,其他都是Follower或Observer。

zookeeper配置很简单,每个节点的配置文件(zoo.cfg)都是一样的,只有myid不一样。myid的值必须是zoo.cfg中server.{数值}的{数值}部分。

zoo.cfg配置文件实例
在这里插入图片描述
在装有zookeeper的机器的终端执行zookeeper-server status可以看当前节点的zookeeper是什么角色。

zookeeper默认只有Leader和Follower两种角色,没有Observer角色。为了使用Observer模式,在任何想变成Observer的节点的配置文件中加入:peerType=observer,并在所有server的配置文件中,配置成observer模式的server的那行配置追加:observer

2、集群节点分工

zookeeper集群的所有机器通过一个Leader选举过程来选定一台被称为Leader的机器,Leader服务器为客户端提供读和写的服务。

Follower和Observer都能提供读服务,不能提供写服务。两者唯一的区别在于,Observer机器不参与Leader选举过程,也不参与写操作的(过半写成功)策略,因此,Observer可以在不影响写性能的情况下提升集群的读性能。

3、session

session是指客户端会话,在将客户端会话之前,我们先来了解一下客户端连接。在zookeeper中,一个客户端连接是指客户端和zookeeper服务器之间的TCP长连接。

zookeeper对外的服务端口默认是2181,客户端启动时,首先会在服务器建立一个TCP连接,从第一次连接建立开始,客户端会话的生命周期也开始了,通过这个连接,客户端能够通过心跳检测和服务器保持有效的会话,也能够向zookeeper服务器发送请求并接受响应,同时还能通过该连接接接收来自服务器的Watch事件通知。

Session的SessionTimeout值用来设置一个客户端会话的超时时间。当由于服务器压力太大、网络故障或是客户端主动断开连接等各种原因导致客户端连接断开时,只要在SessionTimeout规定的时间内能够重新连接上集群中任意一台服务器,那么之前创建的会话仍然有效。

4、数据节点

zookeeper的结构其实就是一个树形结构,leader就相当于其中的根节点,其他节点就相当于follower节点,每个节点都保留自己的内容。

zookeeper的节点分两类:持久节点和临时节点

  • 持久节点:
    所谓持久节点是指一旦这个树形结构上被创建了,除非主动进行对树节点的移除操作,否则这个节点将一直保存在zookeeper上。

  • 临时节点
    临时节点的生命周期跟客户端会话绑定,一旦客户端会话失效,那么这个客户端创建的所有临时节点都会被移除。

5、状态信息

每个节点除了存储数据内容之外,还存储了节点本身的一些状态信息,用get命令可以同时获得某个节点的内容和状态信息。

在zookeeper中,version属性是用来实现乐观锁机制中的(写入检验)的(保证分布式数据原子性操作)。

6、事务操作

在zookeeper中,能改变zookeeper服务器状态的操作称为事务操作,一般包括数据节点创建与删除、数据内容更新和客户端会话创建与失效等操作。对应每一个事务请求,zookeeper都会为其分配一个全局唯一的事务ID,用ZXID标识,通常是一个64位的数字。每一个ZXID对应一次更新操作,从这些ZXID中可以间接地识别出zookeeper处理这些事务操作请求的全局顺序。

7、Watcher(事件监听器)

事件监听器是zookeeper中一个很重要的特性,zookeeper允许用户在指定节点上注册一些Watcher,并且在一些特定事件触发的时候,zookeeper服务端会将事件通知到感兴趣的客户端上去。该机制是zookeeper实现分布式协调服务的重要特性。

三、zookeeper应用的典型场景

zookeeper是一个高可用的分部署数据管理与协调框架,基于对ZAB算法的实现,该框架能够很好的保证分布式环境中数据的一致性,也是基于这样的特性,使得zookeeper成为了解决分布式一致性问题的利器。

1、数据发布与订阅(配置中心)

数据发布与订阅,即所谓的配置中心,顾名思义就是发布者将数据发布到zookeeper节点上,供订阅者进行数据订阅,进而达到动态获取数据的目的,实现配置信息的集中式管理和动态更新。

对于(数据量通常比较小,数据内容在运行时动态变化,集群中各机器共享配置一致)这样的全局配置信息就可以发布到zookeeper上,让客户端(集群的机器)去订阅该消息。

发布/订阅系统一般有两种设计模式,分别是推(Push)和拉(Pull)模式。

  • 推模式
    服务端主动将数据更新发送给所有订阅的客户端
  • 拉模式
    客户端主动发起请求来获取最新数据,通常客户端都采用定时轮询拉取的方式

zookeeper采用的是推拉相结合的方式

客户端向服务端注册自己需要关注的节点,一旦该节点的数据发生变更,那么服务端就会向相应的客户端发送Watcher事件通知,客户端接收到这个消息通知后,需要主动到服务端获取最新的数据。

2、命名服务

命名服务也是分布式系统中比较常见的一类场景,在分布式系统中,通过使用命名服务,客户端应用能够根据指定名字来获取资源或服务的地址,提供者等信息。被命名的实体通常可以是集群中的机器,提供的服务,远程对象等等,这些我们都可以统称它们为名字。

其中较为常见的就是一些分布式服务框架(如RPC)中的服务地址列表。通过zookeeper里创建顺序节点,能够很容易创建一个全局唯一的路径,这个路径就可以作为一个名字。

zookeeper的命名服务即生成全局唯一的ID。

3、分布式协调服务/通知

zookeeper中特有的watcher注册与异步通知机制,能够很好的实现分布式环境下不同机器,甚至不同系统之间的通知与协调,从而实现对数据变更的实时处理。使用方法通常是不同的客户端如果机器节点发生了变化,那么所有订阅的客户端都能够接收到相应的Watcher通知,并做出相应的处理。

zookeeper的分布式协调/通知,是一种通用的分布式系统机器间的通信方式。

4、Master选举

master选举可以说是zookeeper最典型的应用场景了。比如HDFS中Active NameNode的选举,YARN中Active ResourceManager的选举和HBase中Active HMaster的选举等。

针对Master选举的需求,通常情况下,我们可以选择常见的关系型数据库中的主键特性来实现:希望成为master的机器都向数据库中插入一条相同主键ID的记录,数据库会帮我们进行主键冲突检查,也就是说,只有一台机器能插入成功,那么,我们就认为向数据库中成功插入数据的客户端机器成为Master。

依靠关系型数据库的主键特性确实能够很好地保证在集群中选举出唯一的一个master。

但是,如果当前选举出的master挂了,那么该如何处理?谁来告诉我master挂了呢?显然,关系型数据库无法通知我们这个事件,但是zookeeper可以做到。

利用zookeeper的强一致性,在分布式高并发情况下节点的创建一定能够保证全局唯一性,即zookeeper将会保证客户端无法创建一个已经存在的数据单元节点。

也就是说,如果同时有多个客户端请求创建同一个临时节点,那么最终一定只有一个客户端请求能够创建成功,利用这个特性,就能很容易的在分布式环境中进行master选举了。

成功创建该节点的客户端所在的机器就成为了master。同时,其他没有成功创建该节点的客户端,都会在该节点上注册一个子节点变更的Watcher,用于监控当前master机器是否存活,一旦发现当前的Master挂了,那么其他客户端将会重新进行master选举。

这样就实现了Master的动态选举。

5、分布式锁

分布式锁是控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式

分布式锁又分为排他锁和共享锁两种。

  • 排他锁
    定义锁:zookeeper上的一个机器节点可以表示一个锁
    获得锁
    把zookeeper上的一个节点看做是一个锁,获得锁就通过创建临时节点的方式来实现。zookeeper会保证在所有客户端中,最终只有一个客户端能够创建成功,那么就可以认为该客户端获得了锁。同时,所有没有获取到锁的客户端就需要到/exclusice_lock节点上注册一个子节点变更的Watcher监听,以便实时监听到lock节点的变更情况。
    释放锁
    因为锁是一个临时节点,释放锁有两种方式:
    1.当前获得锁的客户端机器发生宕机或重启,那么该临时节点就会被删除,释放锁。
    2.正常执行完业务逻辑后,客户端就会主动将自己创建的临时节点删除,释放锁。

    无论在什么情况下移除了lock节点,zookeeper都会通知所有在/exclusive_lock节点上注册了节点变更Watcher监听的客户端,这些客户端在接收到通知后,再次重新发起分布式锁获取,即重复(获取锁)过程。

  • 共享锁
    共享锁在同一个进程中很容易实现,但是在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper却很容易实现这个功能,实现方式也是需要获得锁的Server创建一个EPHEMERAL_SEQUENTIAL目录节点,然后调用getChildren方法获取当前的目录节点列表中最小的目录节点是不是就是自己创建的目录节点,如果正是自己创建的,那么它就获得了这个锁,如果不是那么它就调用exists(String path,boolean watch)方法并监控zookeeper上目录节点列表的变化,一直到自己创建的节点是列表中最小编号的目录节点,从而获得锁,释放锁很简单,只要删除前面它自己所创建的目录节点就行了。

Logo

权威|前沿|技术|干货|国内首个API全生命周期开发者社区

更多推荐