zookeeper详解

了解什么是Zookeeper

首先我们都知道Zookeeper是一个分布式组件。就像其官网描述的那样:

图片[1]-zookeeper详解-不念博客

官网地址:Apache ZooKeeper

Zookeeper的应用场景有哪些

其实zookeeper的应用场景有很多。这里只是简单列举几个:

  • 集群管理:Zookeeper可以用来管理分布式集群,协调各个节点的加入和退出。
  • Master选举:Zookeeper可以用来实现Master选举,选择一个节点作为Master节点
  • 分布式协调服务:Zookeeper提供了一些分布式协调服务,如分布式锁、唯一标识生成等等,帮助系统中的各个组件进行协调。
  • 分布式配置管理:Zookeeper可以存储配置信息,应用程序并且还可以动态的读取配置信息。
  • 负载均衡:Zookeeper可以用来动态的对请求进行负载均衡,从而提高系统的可用性。
  • 分布式同步:Zookeeper可以协调各个节点的同步,确保数据一致性。
  • 命名服务:Zookeeper可以作为一个命名服务,应用程序可以通过名字来找到所需的服务。

同时Zookeeper 在 Kafka 架构中扮演着关键角色,提供了稳定的协调和元数据管理机制,使 Kafka 能够高效且可靠地处理大规模数据流。随着 Kafka 的新版本发展,对 Zookeeper 的依赖正在减少,但在许多部署中它仍然是一个关键组件。

我们如果在面试过程中,如果要是聊到Zookeeper,同时你有很懂Kafka,那么恭喜你就可以由此为切入点,然后开始大杀特杀了。

Zookeeper的数据结构是怎么样的

要是聊到Zookeeper的数据结构,那么不得不说Zookeeper的以下几个概念:

  • 数据模型
  • 节点
  • 临时节点
  • 临时顺序节点(临时目录编号目录节点)
  • 持久顺序节点

Zookeeper的数据模型是什么

目录树结构:但是没有文件和文件夹的概念,是节点的概念。

节点存储的数据很小(约1M),存储的数据很小原因是要保证对外协调工作的一个速度要很快

二进制安全的:外界客户端需要给字节数组,所以在使用zookeeper的时候要约定好编解码器,序列和反序列化。

zk的数据状态在内存,用磁盘保存日志

Zookeeper的节点是什么

一直所提到的Znode就是Zookeeper的节点。Znode分为以下4种类型:

  1. PERSISTENT(持久节点)
  2. PERSISTENT_SEQUENTIAL(持久的连续节点)
  3. EPHEMERAL(临时节点)
  4. EPHEMERAL_SEQUENTIAL(临时的连续节点)

注意:Znode的类型在创建时确定后不能进行修改。同时节点中可以存储数据,还存储了状态信息。

什么是Zookeeper的临时节点

所谓Zookeeper的临时节点就是它的生命周期和客户端的会话是绑定的。简而言之:如果客户端会话失败,那么这个节点也就会自动被清除掉。

  • 临时节点的作用

利用session做分布式锁,不再向redis分布式锁那样需要设置过期时间,同时死锁、锁超时等问题也就不会存在,也不需要在程序占用利用多线程去维护(一个线程去库,一个线程监控,取回来更新锁时间)。但是这样也并不是完美的,因为会产生羊群效应。所以如果使用ZK做分布式锁,最好采用临时顺序节点。这样可以避免羊群效应的发生。

什么是羊群效应

假设使用临时节点做分布式锁,当客户端断开连接的时候,我们就需要监听这个临时节点的变化。只有监听到临时节点的变化方可避免死锁的问题。但是如果所有服务都去监听一个节点的,节点的释放也会通知所有的服务器,如果是900个服务器呢?这对服务器是很大的一个挑战,一个释放的消息,就好像一个牧羊犬进入了羊群,大家都四散而开,随时可能干掉机器,会占用服务资源,网络带宽等等。这就是羊群效应

注意:上面提到过的。临时节点不能有子节点

Zookeeper的持久节点怎么理解

所谓Zookeeper的持久节点,指的就是:在创建节点后,直到有删除操作来主动清除这个节点,该节点是不会随着客户端会话的失效而消失。

什么是Zookeeper的临时顺序节点?

所谓Zookeeper的临时顺序节点,就是在创建的节点会自动加上编号,它也会随着客户端会话的失效而消失。

Zookeeper的持久顺序节点是什么

其实Zookeeper的持久顺序节点它的特性就是持久类型的节点的基本特性是一样的,只不过增加了一个在创建节点是自动添加上编号。

Zookeeper中,每个父节点会为它的第一级子节点维护一份时序,会记录每个子节点创建的先后顺序。基于这个特性,在创建子节点的时候,可以设置这个属性,那么在创建节点过程中,Zookeeper会自动为给定的节点名加上一个数字后缀,作为新的节点名。这个数字后缀的范围是整型的最大值。

了解Zookeeper中的ACL嘛

ACL就是访问控制列表。Access Control List

其特性如下:

  • ZooKeeper的权限控制是基于每个znode节点的,需要对每个节点设置权限
  • 每个znode支持设置多种权限控制方案和多个权限
  • 子节点不会继承父节点的权限,客户端无权访问某节点,但可能可以访问它的子节点

ACL 权限控制,使用:scheme:id:perm 来标识,主要涵盖 3 个方面:

  • 权限模式(Scheme):授权的策略
  • 授权对象(ID):授权的对象
  • 权限(Permission):授予的权限

所谓的ACL就是每个Znode创建时都会有一个列表,用于决定谁可以对它执行何种操作。

什么是Zookeeper中的Watch

Watcher在Zookeeper中是一个核心的功能,Watcher可以监控目录节点变化以及目录的变化。一旦这些状态发生变动,服务器就会通知所有设置在这个目录节点上的Watcher,从而每个客户端可以很快知道它所关注的目录节点的状态发生了变化,以便做出对应的处理。

  • 在Zookeeper中可以设置观察的操作有:existsgetChildrengetData
  • 在Zookeeper中可以触发观察的操作有:createdeletesetData

Zookeeper中的Watch整体思路很像是分布式环境下的观察者模式。

Watch在客户端的大致实现流程

  • 客户端会发送请求将信息封装成Packet对象。
  • 发送时会采用Java NIO/Netty的方式,如果注册了Watch,会向服务器发送Watch信息
  • 发送完成后,客户端通过回调方法获取ZKWatchManager中对应的Watch Map,在Map中注册相关的Watch。

注意:getWatch的过程没有加锁,注册Watch时通过synchronized关键字来保证原子性。因为只有写操作下才有可能出现线程安全问题。

Watch在服务端大致的实现流程

  • 当Zookeeper服务端接收到一个客户端请求时,首先会对请求进行解析,判断该请求中是否包含了Watch事件,如果包含,则将Watch事件存储到WatchManager中。
  • 在Zookeeper中底层是通过FinalRequestProcessor#processRequest方法实现的。

利用Zookeeper的Watch机制衍生的应用有哪些

  • 配置中心

我们可以把类似数据库配置信息存储在Zookeeper数据节点中。服务器集群客户端对该节点添加Watch事件监控,当即群众的服务启动时,会读取该节点数据获取数据配置信息。而当该节点数据发生变化时,【Zookeeper服务器会发送Watch事件给各个客户端(推)】,集群中的客户端在接收到该通知后,【重新读取节点中的数据库配置信息(拉)】

  • 注册中心

Dubbo项目中采用Zookeeper作为注册中心(CP),原理和配置中心类似,其与Eurka的AP设计形成了鲜明对比。

Zookeeper是如何保证创建节点的唯一性的

Zookeeper主要通过两方面来保证节点创建的唯一性:

  1. 所有的写请求都会由Leader进行,即使是请求到Follower节点,也会被转发到Leader节点上执行
  2. 在Leader上写入数据的时候,通过加锁(synchronized)和CAS(ConcurrentHashMap)操作,保证了并发情况下只有一个线程添加成功

Zookeeper集群

Zookeeper的集群中有哪些角色

主要有以下角色:

  • Leader(领导者):负责进行投票的发起和决议,更新系统状态。为客户端提供读和写服务。
  • Follower(跟随着):用于接收客户端请求并响应客户端返回结果,在选主过程中参与投票,为客户端提供读服务。
  • Observer(观察者):可以接手客户端的连接,将写请求转发给Leader,但Observer不参与投票过程,只同步Leader的状态,Observer的目的时为了扩展系统,提高读取速度。
  • Client(客户端):请求发起方

Zookeeper集群选举的原理

ZAB 协议&Paxos算法

  • Paxos算法

Paxos算法时莱斯利·兰伯特于1990年提出的一种基于消息传递且具有高度容错性的一致性算法。在基于传递通信模型的分布式系统,不可避免地会发生以下错误:进程可能会慢、被杀死或重启,消息可能会延迟、丢失、重复。Paxos算法可解决分布式系统中如何就某个值达成一致,保证不论发生以上任何异常,都不会破坏一致性。是至今为止唯一的分布式一致性算法,Paxos前提是没有拜占庭将军问题,就是Paxos只有在一个可信的计算环境中才能成立。

  • ZAB 协议

ZAB协议是为分布式协调服务zookeeper专门设计地一种支持崩溃恢复地原子广播协议,是Zookeeper保证数据一致性地核心算法。ZAB借鉴了Paxos算法,但又不像Paxos算法那样,是一种通用的分布式一致性算法,相比Paxos,ZAB最大的特点就是保证强一致性。

ZAB协议包括两种基本的模式:崩溃恢复和消息广播。Zookeeper的核心是通过ZAB协议保证了各个Server之间的同步。当服务启动或者在Leader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的状态同步之后,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。

ZAB协议于Paxos算法的联系与区别

ZAB协议提交事务提案的过程跟Paxos有点类似,都是由Leader发送给下面的Follower,让Follower进行投票表决,都是超过半数以上才会通过。

但是ZAB协议比Paxos多的是崩溃恢复模式,也就是Leader崩溃时,能够自我恢复。

所以ZAB协议跟Paxos算法最主要的区别就是:两个设计的目标不同,ZAB协议主要用于构建一个高可用的分布式数据的主备系统,因为有崩溃恢复,Leader崩溃能够重新选举,达到一个高可用的目的。

而Paxos算法目的在于构建一个分布式数据一致性系统,强调的是数据的一致性,当Proposer提议者崩溃时不能自我恢复,从而丢失高可用的功能

Zookeeper选举

  1. 经验最丰富的zXid,也就是最大的事务id
  2. myid

过半通过的数据才是真数据,你见到的可用的Zxid 选举的过程

  1. 3888造成两两通信
  2. 只要任何人投票,都会触发那个准leader发起自己的投票

推选值。先比较zXid,再myid

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