zookeeper-01 概述详解大数据

 

1. Zookeeper概念简介和应用场景

1.1.  概念简介

Zookeeper是一个分布式协调服务;就是为用户的分布式应用程序提供协调服务

A、zookeeper是为别的分布式程序服务的

B、Zookeeper本身就是一个分布式程序(只要有半数以上节点存活,zk就能正常服务)

C、Zookeeper所提供的服务涵盖:主从协调、服务器节点动态上下线、统一配置管理、分布式共享锁、统一名称服务……

D、虽然说可以提供各种服务,但是zookeeper在底层其实只提供了两个功能:

管理(存储,读取)用户程序提交的数据;

并为用户程序提供数据节点监听服务;

 

Zookeeper集群的角色:  Leader 和  follower  (Observer)

只要集群中有半数以上节点存活,集群就能提供服务

 

 

1.2.  分布式场景

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1.3.  高可用场景【主从选举】

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1.4.  配置管理

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2. zookeeper集群机制

半数机制:集群中半数以上机器存活,集群可用。

zookeeper适合装在奇数台机器上!!!

 

 

3. Zookeeper特性和数据结构

3.1.  zookeeper特性

1、Zookeeper:一个leader,多个follower组成的集群

2、全局数据一致:每个server保存一份相同的数据副本,client无论连接到哪个server,数据都是一致的

3、分布式读写,更新请求转发,由leader实施

4、更新请求顺序进行,来自同一个client的更新请求按其发送顺序依次执行

5、数据更新原子性,一次数据更新要么成功,要么失败

6、实时性,在一定时间范围内,client能读到最新数据

 

 

3.2.  zookeeper数据结构

1、层次化的目录结构,命名符合常规文件系统规范(见下图)

2、每个节点在zookeeper中叫做znode,并且其有一个唯一的路径标识

3、节点Znode可以包含数据和子节点(但是EPHEMERAL类型的节点不能有子节点)

4、客户端应用可以在节点上设置监视器(后续详细讲解)   

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3.3.  节点类型

1、Znode有两种类型:

短暂(ephemeral)(断开连接自己删除)

持久(persistent)(断开连接不删除)

2、Znode有四种形式的目录节点(默认是persistent )

PERSISTENT

PERSISTENT_SEQUENTIAL(持久序列/test0000000019 )

EPHEMERAL

EPHEMERAL_SEQUENTIAL

3、创建znode时设置顺序标识,znode名称后会附加一个值,顺序号是一个单调递增的计数器,由父节点维护

4、在分布式系统中,顺序号可以被用于为所有的事件进行全局排序,这样客户端可以通过顺序号推断事件的顺序

 

3.4.  zookeeper命令行操作

运行 zkCli.sh –server <ip>进入命令行工具

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] help 
ZooKeeper -server host:port cmd args 
    stat path [watch] 
    set path data [version] 
    ls path [watch] 
    delquota [-n|-b] path 
    ls2 path [watch] 
    setAcl path acl 
    setquota -n|-b val path 
    history  
    redo cmdno 
    printwatches on|off 
    delete path [version] 
    sync path 
    listquota path 
    rmr path 
    get path [watch] 
    create [-s] [-e] path data acl 
    addauth scheme auth 
    quit  
    getAcl path 
    close  
    connect host:port

 

 

4. zookeeper-api应用

4.1.  基本使用

 org.apache.zookeeper.Zookeeper是客户端入口主类,负责建立与server的会话

它提供了表 1 所示几类主要方法  :

功能

描述

create

在本地目录树中创建一个节点

delete

删除一个节点

exists

测试本地是否存在目标节点

get/set data

从目标节点上读取 / 写数据

get/set ACL

获取 / 设置目标节点访问控制列表信息

get children

检索一个子节点上的列表

sync

等待要被传送的数据

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 表 1 : ZooKeeper API 描述

Zookeeper的监听器工作机制

zookeeper-01 概述详解大数据

监听器是一个接口,我们的代码中可以实现Wather这个接口,实现其中的process方法,方法中即我们自己的业务逻辑

 

监听器的注册是在获取数据的操作中实现:

getData(path,watch?)监听的事件是:节点数据变化事件

getChildren(path,watch?)监听的事件是:节点下的子节点增减变化事件

 

 

5. zookeeper应用案例(分布式应用HA||分布式锁)

5.1.  实现分布式应用的(主节点HA)及客户端动态更新主节点状态

某分布式系统中,主节点可以有多台,可以动态上下线

任意一台客户端都能实时感知到主节点服务器的上下线

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5.2.  分布式共享锁的简单实现

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6. zookeeper原理

Zookeeper虽然在配置文件中并没有指定master和slave

但是,zookeeper工作时,是有一个节点为leader,其他则为follower

Leader是通过内部的选举机制临时产生的

 

6.1.  zookeeper的选举机制(全新集群paxos)

以一个简单的例子来说明整个选举的过程.
假设有五台服务器组成的zookeeper集群,它们的id从1-5,同时它们都是最新启动的,也就是没有历史数据,在存放数据量这一点上,都是一样的.假设这些服务器依序启动,来看看会发生什么.
1) 服务器1启动,此时只有它一台服务器启动了,它发出去的报没有任何响应,所以它的选举状态一直是LOOKING状态
2) 服务器2启动,它与最开始启动的服务器1进行通信,互相交换自己的选举结果,由于两者都没有历史数据,所以id值较大的服务器2胜出,但是由于没有达到超过半数以上的服务器都同意选举它(这个例子中的半数以上是3),所以服务器1,2还是继续保持LOOKING状态.
3) 服务器3启动,根据前面的理论分析,服务器3成为服务器1,2,3中的老大,而与上面不同的是,此时有三台服务器选举了它,所以它成为了这次选举的leader.
4) 服务器4启动,根据前面的分析,理论上服务器4应该是服务器1,2,3,4中最大的,但是由于前面已经有半数以上的服务器选举了服务器3,所以它只能接收当小弟的命了.
5) 服务器5启动,同4一样,当小弟.

 

6.2.  非全新集群的选举机制(数据恢复)

那么,初始化的时候,是按照上述的说明进行选举的,但是当zookeeper运行了一段时间之后,有机器down掉,重新选举时,选举过程就相对复杂了。

需要加入数据id、leader id和逻辑时钟。

数据id:数据新的id就大,数据每次更新都会更新id。

Leader id:就是我们配置的myid中的值,每个机器一个。

逻辑时钟:这个值从0开始递增,每次选举对应一个值,也就是说:  如果在同一次选举中,那么这个值应该是一致的 ;  逻辑时钟值越大,说明这一次选举leader的进程更新.

选举的标准就变成:

              1、逻辑时钟小的选举结果被忽略,重新投票

              2、统一逻辑时钟后,数据id大的胜出

              3、数据id相同的情况下,leader id大的胜出

根据这个规则选出leader。

 

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