一文了解Zookeeper

本文涉及的产品
云原生网关 MSE Higress,422元/月
MSE Nacos/ZooKeeper 企业版试用,1600元额度,限量50份
服务治理 MSE Sentinel/OpenSergo,Agent数量 不受限
简介: 一文了解Zookeeper

Zookeeper是Apache开源的一个分布式框架,它主要为分布式应用提供协调服务。

Zookeeper主要负责存储和管理大家都关心的数据,一旦这些数据的状态发生变化,Zookeeper就会通知那些注册在Zookeeper上的服务。简单来讲就是zookeeper=文件系统+通知机制。

一 Zookeeper的数据结构

Zookeeper的数据结构与Unix文件系统很类似,整体上可以看作是一棵树,与Unix文件系统不同的是Zookeeper的每个节点都可以存放数据,每个节点称作一个ZNode,默认存储1MB的数据,每个ZNode都可以通过其路径唯一标识。

1.1 四种类型的ZNode

  • 持久化目录节点:客户端与Zookeeper断开连接后,该节点依旧存在。
  • 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给该节点名称就行顺序编号。
  • 临时目录节点:客户端与Zookeeper断开连接后,该节点被删除。
  • 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给该节点名称就行顺序编号。

说明: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。

1.2 stat结构体

ZNode主要包含以下信息:

  • czxid-创建节点的事务 zxid:

每次修改 ZooKeeper 状态都会收到一个 zxid 形式的时间戳,也就是 ZooKeeper 事务 ID。

事务 ID 是 ZooKeeper 中所有修改总的次序。每个修改都有唯一的 zxid,如果 zxid1 小于 zxid2,那么 zxid1 在 zxid2 之前发生。

  • ctime :znode 被创建的毫秒数(从 1970 年开始)
  • mzxid:znode 最后更新的事务 zxid
  • mtime:znode 最后修改的毫秒数(从 1970 年开始)
  • pZxid:znode 最后更新的子节点 zxid
  • cversion:znode 子节点变化号,znode 子节点修改次数
  • dataversion:znode 数据变化号
  • aclVersion:znode 访问控制列表的变化号
  • ephemeralOwner:如果是临时节点,这个是 znode 拥有者的 session id。如果不是临时节

点则是 0

  • dataLength:znode 的数据长度
  • numChildren:znode 子节点数量

二 Zookeeper的应用场景

Zookeeper的主要应用场景有统一命名服务,统一配置管理,统一集群管理,服务器节点动态上下线等。

2.1 统一命名服务

在分布式环境中,经常需要对服务进行统一命名,假如有一个服务部署了2两个副本,直接调用具体的服务肯定有些不合适,因为我们并不清楚哪个服务可以更快的处理我们的请求,这时候我们可以将这三个服务进行统一命名,然后其内部再去负载。这样就可以调用最优的那个服务了。

2.2 统一配置管理

分布式环境下,配置文件的同步可以由Zookeeper来实现。

  1. 将配置文件写入Zookeeper的一个ZNode
  2. 各个客户端服务监听这个ZNode
  3. 一旦ZNode发生改变,Zookeeper将通知各个客户端服务

2.3 统一集群管理

Zookeeper可以实现实时监控节点状态变化,当有一个三个节点的服务,假如其他一个宕机了,其他两个节点可立即收到消息,实现实时监控。将这三个节点写入Zookeeper的一个ZNode,每个节点都去监听这个ZNode,当ZNode发生变化时,这些节点可实时收到变化状态。

监听器的原理

  1. 创建一个Main()线程
  2. 在Main()线程中创建两个线程,一个负责网络连接通信(connect),一个负责监听(listener)
  3. 通过connect线程将注册的监听事件发送给Zookeeper
  4. 将注册的监听事件添加到Zookeeper的注册监听器列表中
  5. Zookeeper监听到有数据或路径发生变化时,把这条消息发送给Listener线程
  6. Listener线程内部调用process()方法

三 Zookeeper集群

Zookeeper集群虽然没有指定Master和Slave。但是,在Zookeeper工作时,会通过内部选举机制产生一个Leader节点,其他节点为Follower或者是Observer。

被声明为Observer的节点,不参与选举过程,也不参与写操作的”过半写成功“策略。

过半写成功策略:Leader节点接收到写请求后,这个Leader会将写请求广播给各个server,各个server会将该写请求加入待写队列,并向Leader发送成功信息,当Leader收到一半以上的成功消息后,说明该写操作可以执行。Leader会向各个server发送提交消息,各个server收到消息后开始写。

Follower和Observer只提供数据的读操作,当他们接收的写请求时,会将该请求转发给Leader节点。

集群中只要有半数以上的节点存活,Zookeeper集群就能正常服务。因此Zookeeper集群适合安装奇数台机器。

3.1 选举机制

(1)服务器 1 启动,发起一次选举。服务器 1 投自己一票。此时服务器 1 票数一票,不够半数以上(3 票),选举无法完成,服务器 1 状态保持为 LOOKING;

(2)服务器 2 启动,再发起一次选举。服务器 1 和 2 分别投自己一票并交换选票信息:此时服务器 1 发现服务器 2 的 ID 比自己目前投票推举的(服务器 1)大,更改选票为推举服务器 2。此时服务器 1 票数 0 票,服务器 2 票数 2 票,没有半数以上结果,选举无法完成,服务器 1,2 状态保持 LOOKING;

(3)服务器 3 启动,发起一次选举。此时服务器 1 和 2 都会更改选票为服务器 3。此次投票结果:服务器 1 为 0 票,服务器 2 为 0 票,服务器 3 为 3 票。此时服务器 3 的票数已经超过半数,服务器 3 当选 Leader。服务器 1,2 更改状态为 FOLLOWING,服务器 3 更改状态为 LEADING;

(4)服务器 4 启动,发起一次选举。此时服务器 1,2,3 已经不是 LOOKING 状态,不会更改选票信息。交换选票信息结果:服务器 3 为 3 票,服务器 4 为 1 票。此时服务器 4服从多数,更改选票信息为服务器 3,并更改状态为 FOLLOWING;

(5)服务器 5 启动,同 4 一样当小弟。


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