Zookeeper笔记(二)Paxos算法与Zookeeper的工作原理

本文涉及的产品
注册配置 MSE Nacos/ZooKeeper,118元/月
云原生网关 MSE Higress,422元/月
任务调度 XXL-JOB 版免费试用,400 元额度,开发版规格
简介:

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。

paxos算法

Zookeeper 采用paxos一致性算法保证了数据的一致性,Paxos算法是一种基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法。

具体的算法不多作介绍,可以查看维基百科Paxos算法

想要更好的理解Paxos算法,可以关注知乎的这个问题

如何浅显易懂地解说 Paxos 的算法?

Zookeeper Atomic broadcast protocol zab协议

Zookeeper的核心是原子广播,这个机制保证了各个Server之间的同步。实现这个机制的协议叫做Zab协议。Zab协议有两种模式,它们分别是恢复模式(选主)和广播模式(同步)。当服务启动或者在领导者崩溃后,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的状态同步以后,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。

Zookeeper的设计目的

 

在分布式应用中,由于工程师不能很好地使用锁机制,
以及基于消息的协调机制不适合在某些应用中使用,因此需要有一种可靠的、可扩展的、分布式的、可配置的协调机制来统一系统的状态。

Zookeeper致力于下面的几个目标:
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。
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。
实时性:
Zookeeper保证客户端将在一个时间间隔范围内获得服务器的更新信息,或者服务器失效的信息。但由于网络延时等原因,Zookeeper不能保证两个客户端能同时得到刚更新的数据,如果需要最新数据,应该在读数据之前调用sync()接口。
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。
原子性:更新只能成功或者失败,没有中间状态。
顺序性:包括全局有序和偏序两种:全局有序是指如果在一台服务器上消息a在消息b前发布,则在所有Server上消息a都将在消息b前被发布;偏序是指如果一个消息b在消息a后被同一个发送者发布,a必将排在b前面。

 

Zookeeper工作原理

为了保证事务的顺序一致性,zookeeper采用了递增的事务id号(zxid)来标识事务。所有的提议(proposal)都在被提出的时候加上了zxid。实现中zxid是一个64位的数字,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,标识当前属于那个leader的统治时期。低32位用于递增计数。

每个Server在工作过程中有三种状态:
LOOKING:当前Server不知道leader是谁,正在搜寻
LEADING:当前Server即为选举出来的leader
FOLLOWING:leader已经选举出来,当前Server与之同步

(1)角色

Zookeeper系统中的角色主要有三类,Leader,Learner和Observer:


(2)选主流程

当leader崩溃或者leader失去大多数的follower,这时候zk进入恢复模式,恢复模式需要重新选举出一个新的leader,让所有的Server都恢复到一个正确的状态。
Zk的选举算法有两种:一种是基于basic paxos实现的,另外一种是基于fast paxos算法实现的。

系统默认的选举算法为fast paxos:

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);
3.选举线程收到回复后,验证是否是自己发起的询问(验证zxid是否一致),然后获取对方的id(myid),并存储到当前询问对象列表中,最后获取对方提议的leader相关信息(id,zxid),并将这些信息存储到当次选举的投票记录表中;
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;
5.线程将当前zxid最大的Server设置为当前Server要推荐的Leader,如果此时获胜的Server获得n/2 + 1的Server票数, 设置当前推荐的leader为获胜的Server,将根据获胜的Server相关信息设置自己的状态,否则,继续这个过程,直到leader被选举出来。

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.
每个Server启动后都会重复以上流程。在恢复模式下,如果是刚从崩溃状态恢复的或者刚启动的server还会从磁盘快照中恢复数据和会话信息,zk会记录事务日志并定期进行快照,方便在恢复时进行状态恢复。选主的具体流程图如下所示:


(3)同步流程

选完leader以后,zk就进入状态同步过程。
1.leader等待server连接;
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。

(4)Leader工作流程

Leader主要有三个功能:
1.恢复数据;
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。

(5)Follower工作流程

Follower主要有四个功能:
1.向Leader发送请求(PING消息、REQUEST消息、ACK消息、REVALIDATE消息);
2.接收Leader消息并进行处理;
3.接收Client的请求,如果为写请求,发送给Leader进行投票;
4.返回Client结果。

 



本文转自邴越博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/binyue/p/4270393.html,如需转载请自行联系原作者

相关实践学习
基于MSE实现微服务的全链路灰度
通过本场景的实验操作,您将了解并实现在线业务的微服务全链路灰度能力。
相关文章
|
21天前
|
机器学习/深度学习 算法 PyTorch
深度强化学习中SAC算法:数学原理、网络架构及其PyTorch实现
软演员-评论家算法(Soft Actor-Critic, SAC)是深度强化学习领域的重要进展,基于最大熵框架优化策略,在探索与利用之间实现动态平衡。SAC通过双Q网络设计和自适应温度参数,提升了训练稳定性和样本效率。本文详细解析了SAC的数学原理、网络架构及PyTorch实现,涵盖演员网络的动作采样与对数概率计算、评论家网络的Q值估计及其损失函数,并介绍了完整的SAC智能体实现流程。SAC在连续动作空间中表现出色,具有高样本效率和稳定的训练过程,适合实际应用场景。
97 7
深度强化学习中SAC算法:数学原理、网络架构及其PyTorch实现
|
30天前
|
算法 Java 数据库
理解CAS算法原理
CAS(Compare and Swap,比较并交换)是一种无锁算法,用于实现多线程环境下的原子操作。它通过比较内存中的值与预期值是否相同来决定是否进行更新。JDK 5引入了基于CAS的乐观锁机制,替代了传统的synchronized独占锁,提升了并发性能。然而,CAS存在ABA问题、循环时间长开销大和只能保证单个共享变量原子性等缺点。为解决这些问题,可以使用版本号机制、合并多个变量或引入pause指令优化CPU执行效率。CAS广泛应用于JDK的原子类中,如AtomicInteger.incrementAndGet(),利用底层Unsafe库实现高效的无锁自增操作。
理解CAS算法原理
|
1月前
|
存储 算法 安全
分布式系统架构1:共识算法Paxos
本文介绍了分布式系统中实现数据一致性的重要算法——Paxos及其改进版Multi Paxos。Paxos算法由Leslie Lamport提出,旨在解决分布式环境下的共识问题,通过提案节点、决策节点和记录节点的协作,确保数据在多台机器间的一致性和可用性。Multi Paxos通过引入主节点选举机制,优化了基本Paxos的效率,减少了网络通信次数,提高了系统的性能和可靠性。文中还简要讨论了数据复制的安全性和一致性保障措施。
58 1
|
1月前
|
存储 人工智能 缓存
【AI系统】布局转换原理与算法
数据布局转换技术通过优化内存中数据的排布,提升程序执行效率,特别是对于缓存性能的影响显著。本文介绍了数据在内存中的排布方式,包括内存对齐、大小端存储等概念,并详细探讨了张量数据在内存中的排布,如行优先与列优先排布,以及在深度学习中常见的NCHW与NHWC两种数据布局方式。这些布局方式的选择直接影响到程序的性能,尤其是在GPU和CPU上的表现。此外,还讨论了连续与非连续张量的概念及其对性能的影响。
75 3
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
探索人工智能中的强化学习:原理、算法与应用
探索人工智能中的强化学习:原理、算法与应用
|
2月前
|
存储 算法 网络协议
OSPF的SPF算法介绍:原理、实现与应用
OSPF的SPF算法介绍:原理、实现与应用
103 3
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
探索人工智能中的强化学习:原理、算法及应用
探索人工智能中的强化学习:原理、算法及应用
|
4月前
|
安全 应用服务中间件 API
微服务分布式系统架构之zookeeper与dubbo-2
微服务分布式系统架构之zookeeper与dubbo-2
|
4月前
|
负载均衡 Java 应用服务中间件
微服务分布式系统架构之zookeeper与dubbor-1
微服务分布式系统架构之zookeeper与dubbor-1
|
1月前
|
存储 SpringCloudAlibaba Java
【SpringCloud Alibaba系列】一文全面解析Zookeeper安装、常用命令、JavaAPI操作、Watch事件监听、分布式锁、集群搭建、核心理论
一文全面解析Zookeeper安装、常用命令、JavaAPI操作、Watch事件监听、分布式锁、集群搭建、核心理论。
【SpringCloud Alibaba系列】一文全面解析Zookeeper安装、常用命令、JavaAPI操作、Watch事件监听、分布式锁、集群搭建、核心理论

热门文章

最新文章