Zookeeper学习之路 (一)初识详解大数据

本文引用自 http://www.cnblogs.com/sunddenly/p/4033574.html

引言

  Hadoop 集群当中 N 多的配置信息如何做到全局一致并且单点修改迅速响应到整个集群? — 配置管理

  Hadoop 集群中的 namonode 和 resourcemanager 的单点故障怎么解决? — 集群的主节点的单点故障

分布式协调技术

  在给大家介绍ZooKeeper之前先来给大家介绍一种技术——分布式协调技术。那么什么是分布式协调技术?那么我来告诉大家,其实分布式协调技术 主要用来解决分布式环境当中多个进程之间的同步控制,让他们有序的去访问某种临界资源,防止造成”脏数据”的后果。这时,有人可能会说这个简单,写一个调 度算法就轻松解决了。说这句话的人,可能对分布式系统不是很了解,所以才会出现这种误解。如果这些进程全部是跑在一台机上的话,相对来说确实就好办了,问 题就在于他是在一个分布式的环境下,这时问题又来了,那什么是分布式呢?这个一两句话我也说不清楚,但我给大家画了一张图希望能帮助大家理解这方面的内 容,如果觉得不对尽可拍砖,来咱们看一下这张图,如图1.1所示。

Zookeeper学习之路 (一)初识详解大数据

  给大家分析一下这张图,在这图中有三台机器,每台机器各跑一个应用程序。然后我们将这三台机器通过网络将其连接起来,构成一个系统来为用户提供服务,对用户来说这个系统的架构是透明的,他感觉不到我这个系统是一个什么样的架构。那么我们就可以把这种系统称作一个分布式系统

  那我们接下来再分析一下,在这个分布式系统中如何对进程进行调度,我假设在第一台机器上挂载了一个资源,然后这三个物理分布的进程都要竞争这个资源,但我们又不希望他们同时进行访问,这时候我们就需要一个协调器,来让他们有序的来访问这个资源。这个协调器就是我们经常提到的那个,比如说”进程-1″在使用该资源的时候,会先去获得锁,”进程1″获得锁以后会对该资源保持独占,这样其他进程就无法访问该资源,”进程1″用完该资源以后就将锁释放掉,让其他进程来获得锁,那么通过这个锁机制,我们就能保证了分布式系统中多个进程能够有序的访问该临界资源。那么我们把这个分布式环境下的这个锁叫作分布式锁。这个分布式锁也就是我们分布式协调技术实现的核心内容,那么如何实现这个分布式呢,那就是我们后面要讲的内容。

分布式锁的实现

面临的问题

  在看了图1.1所示的分布式环境之后,有人可能会感觉这不是很难。无非是将原来在同一台机器上对进程调度的原语,通过网络实现在分布式环境中。是的,表面上是可以这么说。但是问题就在网络这,在分布式系统中,所有在同一台机器上的假设都不存在:因为网络是不可靠的。

  比如,在同一台机器上,你对一个服务的调用如果成功,那就是成功,如果调用失败,比如抛出异常那就是调用失败。但是在分布式环境中,由于网络的不可靠,你对一个服务的调用失败了并不表示一定是失败的,可能是执行成功了,但是响应返回的时候失败了。还有,A和B都去调用C服务,在时间上 A还先调用一些,B后调用,那么最后的结果是不是一定A的请求就先于B到达呢? 这些在同一台机器上的种种假设,我们都要重新思考,我们还要思考这些问题给我们的设计和编码带来了哪些影响。还有,在分布式环境中为了提升可靠性,我们往往会部署多套服务,但是如何在多套服务中达到一致性,这在同一台机器上多个进程之间的同步相对来说比较容易办到,但在分布式环境中确实一个大难题。

  所以分布式协调远比在同一台机器上对多个进程的调度要难得多,而且如果为每一个分布式应用都开发一个独立的协调程序。一方面,协调程序的反复编写浪费,且难以形成通用、伸缩性好的协调器。另一方面,协调程序开销比较大,会影响系统原有的性能。所以,急需一种高可靠、高可用的通用协调机制来用以协调分布式应用。

分布式锁的实现者

  目前,在分布式协调技术方面做得比较好的就是Google的Chubby还有Apache的ZooKeeper他们都是分布式锁的实现者。有人会问既然有了Chubby为什么还要弄一个ZooKeeper,难道Chubby做得不够好吗?不是这样的,主要是Chbby是非开源的,Google自家用。后来雅虎模仿Chubby开发出了ZooKeeper,也实现了类似的分布式锁的功能,并且将ZooKeeper作为一种开源的程序捐献给了Apache,那么这样就可以使用ZooKeeper所提供锁服务。而且在分布式领域久经考验,它的可靠性,可用性都是经过理论和实践的验证的。所以我们在构建一些分布式系统的时候,就可以以这类系统为起点来构建我们的系统,这将节省不少成本,而且bug也 将更少。

Zookeeper学习之路 (一)初识详解大数据

Zookeeper学习之路 (一)初识详解大数据

ZooKeeper概述

  ZooKeeper 是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是 Google 的 Chubby 一个开源的实现。它提供了简单原始的功能,分布式应用可以基于它实现更高级的服务,比 如分布式同步,配置管理,集群管理,命名管理,队列管理。它被设计为易于编程,使用文 件系统目录树作为数据模型。服务端跑在 java 上,提供 java 和 C 的客户端 API 众所周知,协调服务非常容易出错,但是却很难恢复正常,例如,协调服务很容易处于 竞态以至于出现死锁。我们设计 ZooKeeper 的目的是为了减轻分布式应用程序所承担的协 调任务 ZooKeeper 是集群的管理者,监视着集群中各节点的状态,根据节点提交的反馈进行下 一步合理的操作。最终,将简单易用的接口和功能稳定,性能高效的系统提供给用户。

  前面提到了那么多的服务,比如分布式锁、配置维护、组服务等,那它们是如何实现的呢,我相信这才是大家关心的东西。ZooKeeper在实现这些服务时,首先它设计一种新的数据结构——Znode,然后在该数据结构的基础上定义了一些原语,也就是一些关于该数据结构的一些操作。有了这些数据结构和原语还不够,因为我们的ZooKeeper是工作在一个分布式的环境下,我们的服务是通过消息以网络的形式发送给我们的分布式应用程序,所以还需要一个通知机制——Watcher机制。那么总结一下,ZooKeeper所提供的服务主要是通过:数据结构+原语+watcher机制,三个部分来实现的。那么我就从这三个方面,给大家介绍一下ZooKeeper。

ZooKeeper数据模型

ZooKeeper数据模型Znode

  ZooKeeper拥有一个层次的命名空间,这个和标准的文件系统非常相似,如下图所示。

Zookeeper学习之路 (一)初识详解大数据Zookeeper学习之路 (一)初识详解大数据

  从图中我们可以看出ZooKeeper的数据模型,在结构上和标准文件系统的非常相似,都是采用这种树形层次结构,ZooKeeper树中的每个节点被称为—Znode。和文件系统的目录树一样,ZooKeeper树中的每个节点可以拥有子节点。但也有不同之处:

(1) 引用方式

  Zonde通过路径引用,如同Unix中的文件路径。路径必须是绝对的,因此他们必须由斜杠字符来开头。除此以外,他们必须是唯一的,也就是说每一个路径只有一个表示,因此这些路径不能改变。在ZooKeeper中,路径由Unicode字符串组成,并且有一些限制。字符串”/zookeeper”用以保存管理信息,比如关键配额信息。

(2) Znode结构

  ZooKeeper命名空间中的Znode,兼具文件和目录两种特点。既像文件一样维护着数据、元信息、ACL、时间戳等数据结构,又像目录一样可以作为路径标识的一部分。图中的每个节点称为一个Znode。 每个Znode由3部分组成:

   stat:此为状态信息, 描述该Znode的版本, 权限等信息

   data:与该Znode关联的数据

   children:该Znode下的子节点

  ZooKeeper虽然可以关联一些数据,但并没有被设计为常规的数据库或者大数据存储,相反的是,它用来管理调度数据,比如分布式应用中的配置文件信息、状态信息、汇集位置等等。这些数据的共同特性就是它们都是很小的数据,通常以KB为大小单位。ZooKeeper的服务器和客户端都被设计为严格检查并限制每个Znode的数据大小至多1M,但常规使用中应该远小于此值。

(3) 数据访问

  ZooKeeper中的每个节点存储的数据要被原子性的操作。也就是说读操作将获取与节点相关的所有数据,写操作也将替换掉节点的所有数据。另外,每一个节点都拥有自己的ACL(访问控制列表),这个列表规定了用户的权限,即限定了特定用户对目标节点可以执行的操作。

(4) 节点类型

  ZooKeeper中的节点有两种,分别为临时节点永久节点。节点的类型在创建时即被确定,并且不能改变。

  ① 临时节点:该节点的生命周期依赖于创建它们的会话。一旦会话(Session)结束,临时节点将被自动删除,当然可以也可以手动删除。虽然每个临时的Znode都会绑定到一个客户端会话,但他们对所有的客户端还是可见的。另外,ZooKeeper的临时节点不允许拥有子节点。

  ② 永久节点:该节点的生命周期不依赖于会话,并且只有在客户端显示执行删除操作的时候,他们才能被删除。

(5) 顺序节点

  当创建Znode的时候,用户可以请求在ZooKeeper的路径结尾添加一个递增的计数。这个计数对于此节点的父节点来说是唯一的,它的格式为”%10d”(10位数字,没有数值的数位用0补充,例如”0000000001″)。当计数值大于232-1时,计数器将溢出。

(6) 观察

  客户端可以在节点上设置watch,我们称之为监视器。当节点状态发生改变时(Znode的增、删、改)将会触发watch所对应的操作。当watch被触发时,ZooKeeper将会向客户端发送且仅发送一条通知,因为watch只能被触发一次,这样可以减少网络流量。

ZooKeeper中的时间

致使ZooKeeper节点状态改变的每一个操作都将使节点接收到一个Zxid格式的时间戳,并且这个时间戳全局有序。也就是说,每个对节点的改变都将产生一个唯一的Zxid。如果Zxid1的值小于Zxid2的值,那么Zxid1所对应的事件发生在Zxid2所对应的事件之前。实际上,ZooKeeper的每个节点维护者三个Zxid值,为别为:cZxid、mZxid、pZxid。

 cZxid: 是节点的创建时间所对应的Zxid格式时间戳。

② mZxid:是节点的修改时间所对应的Zxid格式时间戳。

③ pZxid: 是与 该节点的子节点(或该节点)的最近一次 创建 / 删除 的时间戳对应

实现中Zxid是一个64为的数字,它高32位是epoch用来标识leader关系是否改变,每次一个leader被选出来,它都会有一个 新的epoch。低32位是个递增计数。 (2) 版本号

对节点的每一个操作都将致使这个节点的版本号增加。每个节点维护着三个版本号,他们分别为:

① version:节点数据版本号
② cversion:子节点版本号
③ aversion:节点所拥有的ACL版本号

ZooKeeper节点属性

通过前面的介绍,我们可以了解到,一个节点自身拥有表示其状态的许多重要属性,如下图所示。

图 4.2 Znode节点属性结构

 Zookeeper学习之路 (一)初识详解大数据

ZooKeeper服务中操作

在ZooKeeper中有9个基本操作,如下图所示:

Zookeeper学习之路 (一)初识详解大数据

  更新ZooKeeper操作是有限制的。delete或setData必须明确要更新的Znode的版本号,我们可以调用exists找到。如果版本号不匹配,更新将会失败。

  更新ZooKeeper操作是非阻塞式的。因此客户端如果失去了一个更新(由于另一个进程在同时更新这个Znode),他可以在不阻塞其他进程执行的情况下,选择重新尝试或进行其他操作。

  尽管ZooKeeper可以被看做是一个文件系统,但是处于便利,摒弃了一些文件系统地操作原语。因为文件非常的小并且使整体读写的,所以不需要打开、关闭或是寻地的操作。

监听机制

watch触发器

(1) watch概述

ZooKeeper可以为所有的读操作设置watch,这些读操作包括:exists()、getChildren()及getData()。watch事件是一次性的触发器,当watch的对象状态发生改变时,将会触发此对象上watch所对应的事件。watch事件将被异步地发送给客户端,并且ZooKeeper为watch机制提供了有序的一致性保证。理论上,客户端接收watch事件的时间要快于其看到watch对象状态变化的时间。

(2) watch类型

ZooKeeper所管理的watch可以分为两类:

 数据watch(data  watches):getDataexists负责设置数据watch
② 孩子watch(child watches):getChildren负责设置孩子watch

我们可以通过操作返回的数据来设置不同的watch:

① getData和exists:返回关于节点的数据信息
② getChildren:返回孩子列表

因此

① 一个成功的setData操作将触发Znode的数据watch

 一个成功的create操作将触发Znode的数据watch以及孩子watch

③ 一个成功的delete操作将触发Znode的数据watch以及孩子watch

(3) watch注册与处触发

下图  watch设置操作及相应的触发器如图下图所示:

 Zookeeper学习之路 (一)初识详解大数据

① exists操作上的watch,在被监视的Znode创建删除数据更新时被触发。
 getData操作上的watch,在被监视的Znode删除数据更新时被触发。在被创建时不能被触发,因为只有Znode一定存在,getData操作才会成功。
 getChildren操作上的watch,在被监视的Znode的子节点创建删除,或是这个Znode自身被删除时被触发。可以通过查看watch事件类型来区分是Znode,还是他的子节点被删除:NodeDelete表示Znode被删除,NodeDeletedChanged表示子节点被删除。

Watch由客户端所连接的ZooKeeper服务器在本地维护,因此watch可以非常容易地设置、管理和分派。当客户端连接到一个新的服务器时,任何的会话事件都将可能触发watch。另外,当从服务器断开连接的时候,watch将不会被接收。但是,当一个客户端重新建立连接的时候,任何先前注册过的watch都会被重新注册。

(4) 需要注意的几点

Zookeeper的watch实际上要处理两类事件:

① 连接状态事件(type=None, path=null)

这类事件不需要注册,也不需要我们连续触发,我们只要处理就行了。

② 节点事件

节点的建立,删除,数据的修改。它是one time trigger,我们需要不停的注册触发,还可能发生事件丢失的情况。

上面2类事件都在Watch中处理,也就是重载的process(Event event)

节点事件的触发,通过函数exists,getData或getChildren来处理这类函数,有双重作用:

① 注册触发事件

② 函数本身的功能

函数的本身的功能又可以用异步的回调函数来实现,重载processResult()过程中处理函数本身的的功能。

监听工作原理

ZooKeeper 的 Watcher 机制主要包括客户端线程、客户端 WatcherManager、Zookeeper 服务器三部分。客户端在向 ZooKeeper 服务器注册的同时,会将 Watcher 对象存储在客户端的 WatcherManager 当中。当 ZooKeeper 服务器触发 Watcher 事件后,会向客户端发送通知, 客户端线程从 WatcherManager 中取出对应的 Watcher 对象来执行回调逻辑

Zookeeper学习之路 (一)初识详解大数据

ZooKeeper应用举例 

  为了方便大家理解ZooKeeper,在此就给大家举个例子,看看ZooKeeper是如何实现的他的服务的,我以ZooKeeper提供的基本服务分布式锁为例。

分布式锁应用场景

在分布式锁服务中,有一种最典型应用场景,就是通过对集群进行Master选举,来解决分布式系统中的单点故障。什么是分布式系统中的单点故障:通常分布式系统采用主从模式,就是一个主控机连接多个处理节点。主节点负责分发任务,从节点负责处理任务,当我们的主节点发生故障时,那么整个系统就都瘫痪了,那么我们把这种故障叫作单点故障。如下图7.1和7.2所示:

          图 7.1 主从模式分布式系统                             图7.2 单点故障

 Zookeeper学习之路 (一)初识详解大数据Zookeeper学习之路 (一)初识详解大数据

传统解决方案

  传统方式是采用一个备用节点,这个备用节点定期给当前主节点发送ping包,主节点收到ping包以后向备用节点发送回复Ack,当备用节点收到回复的时候就会认为当前主节点还活着,让他继续提供服务。如图7.3所示:

Zookeeper学习之路 (一)初识详解大数据

  当主节点挂了,这时候备用节点收不到回复了,然后他就认为主节点挂了接替他成为主节点如下图7.4所示:

Zookeeper学习之路 (一)初识详解大数据

但是这种方式就是有一个隐患,就是网络问题,来看一网络问题会造成什么后果,如下图7.5所示:

            图 7.5 网络故障

 Zookeeper学习之路 (一)初识详解大数据

 也就是说我们的主节点的并没有挂,只是在回复的时候网络发生故障,这样我们的备用节点同样收不到回复,就会认为主节点挂了,然后备用节点将他的Master实例启动起来,这样我们的分布式系统当中就有了两个主节点也就是—双Master,出现Master以后我们的从节点就会将它所做的事一部分汇报给了主节点,一部分汇报给了从节点,这样服务就全乱了。为了防止出现这种情况,我们引入了ZooKeeper,它虽然不能避免网络故障,但它能够保证每时每刻只有一个Master。我么来看一下ZooKeeper是如何实现的。

 ZooKeeper解决方案

 

1) Master启动

在引入了Zookeeper以后我们启动了两个主节点,”主节点-A”和”主节点-B”他们启动以后,都向ZooKeeper去注册一个节点。我们假设”主节点-A”锁注册地节点是”master-00001″,”主节点-B”注册的节点是”master-00002″,注册完以后进行选举,编号最小的节点将在选举中获胜获得锁成为主节点,也就是我们的”主节点-A”将会获得锁成为主节点,然后”主节点-B”将被阻塞成为一个备用节点。那么,通过这种方式就完成了对两个Master进程的调度。

              图7.6 ZooKeeper Master选举

Zookeeper学习之路 (一)初识详解大数据

(2) Master故障

如果”主节点-A”挂了,这时候他所注册的节点将被自动删除,ZooKeeper会自动感知节点的变化,然后再次发出选举,这时候”主节点-B”将在选举中获胜,替代”主节点-A”成为主节点。

                图7.7 ZooKeeper Master选举

Zookeeper学习之路 (一)初识详解大数据

(3) Master 恢复

              图7.8 ZooKeeper Master选举

Zookeeper学习之路 (一)初识详解大数据

如果主节点恢复了,他会再次向ZooKeeper注册一个节点,这时候他注册的节点将会是”master-00003″,ZooKeeper会感知节点的变化再次发动选举,这时候”主节点-B”在选举中会再次获胜继续担任”主节点”,”主节点-A”会担任备用节点。

 

原创文章,作者:Maggie-Hunter,如若转载,请注明出处:https://blog.ytso.com/9039.html

(0)
上一篇 2021年7月19日
下一篇 2021年7月19日

相关推荐

发表回复

登录后才能评论