我们能用zookeeper做什么
zookeeper是什么
官方说辞:Zookeeper 分布式服务框架是Apache Hadoop 的一个子项目,它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等。
好抽象,我们改变一下方式,先看看它都提供了哪些功能,然后再看看使用它的这些功能能做点什么。
zookeeper提供了什么
1、 文件系统
每个子目录项如 NameService 都被称作为 znode,和文件系统一样,我们能够自由的增加、删除znode,在一个znode下增加、删除子znode,唯一的不同在于znode是可以存储数据的。
2、 PERSISTENT_SEQUENTIAL-持久化顺序编号目录节点
客户端与zookeeper断开连接后,该节点依旧存在,只是Zookeeper给该节点名称进行顺序编号
4、EPHEMERAL_SEQUENTIAL-临时顺序编号目录节点
客户端与zookeeper断开连接后,该节点被删除,只是Zookeeper给该节点名称进行顺序编号
2、 通知机制
客户端注册监听它关心的目录节点,当目录节点发生变化(数据改变、被删除、子目录节点增加删除)时,zookeeper会通知客户端。
我们能用zookeeper做什么
1、 命名服务
2、 配置管理
3、 集群管理
所谓集群管理无在乎两点:是否有机器退出和加入、选举master。
对于第二点,我们稍微改变一下,所有机器创建临时顺序编号目录节点,每次选取编号最小的机器作为master就好。
有了zookeeper的一致性文件系统,锁的问题变得容易。锁服务可以分为两类,一个是保持独占,另一个是控制时序。
对于第二类, /distribute_lock 已经预先存在,所有客户端在它下面创建临时顺序编号目录节点,和选master一样,编号最小的获得锁,用完删除,依次方便。
1、 同步队列,当一个队列的成员都聚齐时,这个队列才可用,否则一直等待所有成员到达。
第一类,在约定目录下创建临时目录节点,监听节点数目是否是我们要求的数目。
第二类,和分布式锁服务中的控制时序场景基本原理一致,入列有编号,出列按编号。
分布式与数据复制
Zookeeper作为一个集群提供一致的数据服务,自然,它要在所有机器间做数据复制。数据复制的好处:
1、 容错
一个节点出错,不致于让整个系统停止工作,别的节点可以接管它的工作;
2、提高系统的扩展能力
把负载分布到多个节点上,或者增加节点来提高系统的负载能力;
3、提高性能
让客户端本地访问就近的节点,提高用户访问速度。
1、写主(WriteMaster)
对数据的修改提交给指定的节点。读无此限制,可以读取任何一个节点。这种情况下客户端需要对读与写进行区别,俗称读写分离;
2、写任意(Write Any)
对数据的修改可提交给任意的节点,跟读一样。这种情况下,客户端对集群节点的角色与变化透明。
我们关注的重点还是在如何保证数据在集群所有机器的一致性,这就涉及到paxos算法。
数据一致性与paxos算法
据说Paxos算法的难理解与算法的知名度一样令人敬仰,所以我们先看如何保持数据的一致性,这里有个原则就是:
在一个分布式数据库系统中,如果各节点的初始状态一致,每个节点都执行相同的操作序列,那么他们最后能得到一个一致的状态。
Zookeeper的基本概念
1.1 角色
1.2 设计目的
1.最终一致性:client不论连接到哪个Server,展示给它都是同一个视图,这是zookeeper最重要的性能。
2 .可靠性:具有简单、健壮、良好的性能,如果消息m被到一台服务器接受,那么它将被所有的服务器接受。
4 .等待无关(wait-free):慢的或者失效的client不得干预快速的client的请求,使得每个client都能有效的等待。
ZooKeeper的工作原理
2.1 选主流程
1 .选举线程由当前Server发起选举的线程担任,其主要功能是对投票结果进行统计,并选出推荐的Server;
2 .选举线程首先向所有Server发起一次询问(包括自己);
4. 收到所有Server回复以后,就计算出zxid最大的那个Server,并将这个Server相关信息设置成下一次要投票的Server;
通过流程分析我们可以得出:要使Leader获得多数Server的支持,则Server总数必须是奇数2n+1,且存活的Server的数目不得少于n+1.
2.2 同步流程
2 .Follower连接leader,将最大的zxid发送给leader;
3 .Leader根据follower的zxid确定同步点;
4 .完成同步后通知follower 已经成为uptodate状态;
5 .Follower收到uptodate消息后,又可以重新接受client的请求进行服务了。
2.3 工作流程
2.3.1 Leader工作流程
2 .维持与Learner的心跳,接收Learner请求并判断Learner的请求消息类型;
3 .Learner的消息类型主要有PING消息、REQUEST消息、ACK消息、REVALIDATE消息,根据不同的消息类型,进行不同的处理。
2.3.2 Follower工作流程
1. 向Leader发送请求(PING消息、REQUEST消息、ACK消息、REVALIDATE消息);
3 .接收Client的请求,如果为写请求,发送给Leader进行投票;
Follower的消息循环处理如下几种来自Leader的消息:
2 .PROPOSAL消息:Leader发起的提案,要求Follower投票;
5 .REVALIDATE消息:根据Leader的REVALIDATE结果,关闭待revalidate的session还是允许其接受消息;
6 .SYNC消息:返回SYNC结果到客户端,这个消息最初由客户端发起,用来强制得到最新的更新。
Follower的工作流程简图如下所示,在实际实现中,Follower是通过5个线程来实现功能的。
对于observer的流程不再叙述,observer流程和Follower的唯一不同的地方就是observer不会参加leader发起的投票。
附录:
ZooKeeper典型使用场景一览
场景类别 |
典型场景描述(ZK特性,使用方法) |
应用中的具体使用 |
数据发布与订阅 |
发布与订阅即所谓的配置管理,顾名思义就是将数据发布到zk节点上,供订阅者动态获取数据,实现配置信息的集中式管理和动态更新。例如全局的配置信息,地址列表等就非常适合使用。 |
1. 索引信息和集群中机器节点状态存放在zk的一些指定节点,供各个客户端订阅使用。2. 系统日志(经过处理后的)存储,这些日志通常2-3天后被清除。 3. 应用中用到的一些配置信息集中管理,在应用启动的时候主动来获取一次,并且在节点上注册一个Watcher,以后每次配置有更新,实时通知到应用,获取最新配置信息。 4. 业务逻辑中需要用到的一些全局变量,比如一些消息中间件的消息队列通常有个offset,这个offset存放在zk上,这样集群中每个发送者都能知道当前的发送进度。 5. 系统中有些信息需要动态获取,并且还会存在人工手动去修改这个信息。以前通常是暴露出接口,例如JMX接口,有了zk后,只要将这些信息存放到zk节点上即可。 |
Name Service |
这个主要是作为分布式命名服务,通过调用zk的create node api,能够很容易创建一个全局唯一的path,这个path就可以作为一个名称。 |
|
分布通知/协调 |
ZooKeeper 中特有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系统之间的通知与协调,实现对数据变更的实时处理。使用方法通常是不同系统都对 ZK上同一个znode进行注册,监听znode的变化(包括znode本身内容及子节点的),其中一个系统update了znode,那么另一个系统能 够收到通知,并作出相应处理。 |
1. 另一种心跳检测机制:检测系统和被检测系统之间并不直接关联起来,而是通过zk上某个节点关联,大大减少系统耦合。2. 另一种系统调度模式:某系统有控制台和推送系统两部分组成,控制台的职责是控制推送系统进行相应的推送工作。管理人员在控制台作的一些操作,实际上是修改 了ZK上某些节点的状态,而zk就把这些变化通知给他们注册Watcher的客户端,即推送系统,于是,作出相应的推送任务。 3. 另一种工作汇报模式:一些类似于任务分发系统,子任务启动后,到zk来注册一个临时节点,并且定时将自己的进度进行汇报(将进度写回这个临时节点),这样任务管理者就能够实时知道任务进度。 总之,使用zookeeper来进行分布式通知和协调能够大大降低系统之间的耦合。 |
分布式锁 |
分布式锁,这个主要得益于ZooKeeper为我们保证了数据的强一致性,即用户只要完全相信每时每刻,zk集群中任意节点(一个zk server)上的相同znode的数据是一定是相同的。锁服务可以分为两类,一个是保持独占,另一个是控制时序。 所 谓保持独占,就是所有试图来获取这个锁的客户端,最终只有一个可以成功获得这把锁。通常的做法是把zk上的一个znode看作是一把锁,通过create znode的方式来实现。所有客户端都去创建 /distribute_lock 节点,最终成功创建的那个客户端也即拥有了这把锁。 控 制时序,就是所有视图来获取这个锁的客户端,最终都是会被安排执行,只是有个全局时序了。做法和上面基本类似,只是这里 /distribute_lock 已经预先存在,客户端在它下面创建临时有序节点(这个可以通过节点的属性控制:CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL来指 定)。Zk的父节点(/distribute_lock)维持一份sequence,保证子节点创建的时序性,从而也形成了每个客户端的全局时序。 |
|
集群管理 |
1. 集群机器监 控:这通常用于那种对集群中机器状态,机器在线率有较高要求的场景,能够快速对集群中机器变化作出响应。这样的场景中,往往有一个监控系统,实时检测集群 机器是否存活。过去的做法通常是:监控系统通过某种手段(比如ping)定时检测每个机器,或者每个机器自己定时向监控系统汇报“我还活着”。 这种做法可行,但是存在两个比较明显的问题:1. 集群中机器有变动的时候,牵连修改的东西比较多。2. 有一定的延时。 利 用ZooKeeper有两个特性,就可以实时另一种集群机器存活性监控系统:a. 客户端在节点 x 上注册一个Watcher,那么如果 x 的子节点变化了,会通知该客户端。b. 创建EPHEMERAL类型的节点,一旦客户端和服务器的会话结束或过期,那么该节点就会消失。 例 如,监控系统在 /clusterServers 节点上注册一个Watcher,以后每动态加机器,那么就往 /clusterServers 下创建一个 EPHEMERAL类型的节点:/clusterServers/{hostname}. 这样,监控系统就能够实时知道机器的增减情况,至于后续处理就是监控系统的业务了。 在 分布式环境中,相同的业务应用分布在不同的机器上,有些业务逻辑(例如一些耗时的计算,网络I/O处理),往往只需要让整个集群中的某一台机器进行执行, 其余机器可以共享这个结果,这样可以大大减少重复劳动,提高性能,于是这个master选举便是这种场景下的碰到的主要问题。 利用ZooKeeper的强一致性,能够保证在分布式高并发情况下节点创建的全局唯一性,即:同时有多个客户端请求创建 /currentMaster 节点,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,就能很轻易的在分布式环境中进行集群选取了。 另外,这种场景演化一下,就是动态Master选举。这就要用到 EPHEMERAL_SEQUENTIAL类型节点的特性了。 上 文中提到,所有客户端创建请求,最终只有一个能够创建成功。在这里稍微变化下,就是允许所有请求都能够创建成功,但是得有个创建顺序,于是所有的请求最终 在ZK上创建结果的一种可能情况是这样: /currentMaster/{sessionId}-1 , /currentMaster/{sessionId}-2 , /currentMaster/{sessionId}-3 ….. 每次选取序列号最小的那个机器作为Master,如果这个机器挂了,由于他创建的节点会马上小时,那么之后最小的那个机器就是Master了。 |
1. 在搜索系统中,如果集群中每个机器都生成一份全量索引,不仅耗时,而且不能保证彼此之间索引数据一致。因此让集群中的Master来进行全量索引的生成, 然后同步到集群中其它机器。2. 另外,Master选举的容灾措施是,可以随时进行手动指定master,就是说应用在zk在无法获取master信息时,可以通过比如http方式,向 一个地方获取master。 |
分布式队列 |
队列方面,我目前感觉有两种,一种是常规的先进先出队列,另一种是要等到队列成员聚齐之后的才统一按序执行。对于第二种先进先出队列,和分布式锁服务中的控制时序场景基本原理一致,这里不再赘述。 第 二种队列其实是在FIFO队列的基础上作了一个增强。通常可以在 /queue 这个znode下预先建立一个/queue/num 节点,并且赋值为n(或者直接给/queue赋值n),表示队列大小,之后每次有队列成员加入后,就判断下是否已经到达队列大小,决定是否可以开始执行 了。这种用法的典型场景是,分布式环境中,一个大任务Task A,需要在很多子任务完成(或条件就绪)情况下才能进行。这个时候,凡是其中一个子任务完成(就绪),那么就去 /taskList 下建立自己的临时时序节点(CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL),当 /taskList 发现自己下面的子节点满足指定个数,就可以进行下一步按序进行处理了。 |
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