ZooKeeper解读简介zookeeper 节点类型zookeeper 会话 sessionzookeeper 特性zookeeper 集群角色Zookeeper WatcherWatch 机制特点Zookeeper Watcher 示例ZooKeeper 选举机制会发生 zookeeper 选举机制的情况ZooKeeper 典型应用场景zookeeper 数据的一致性zookeeper 与 CAP 理论

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我是靠谱客的博主粗心长颈鹿，这篇文章主要介绍ZooKeeper解读简介zookeeper 节点类型zookeeper 会话 sessionzookeeper 特性zookeeper 集群角色Zookeeper WatcherWatch 机制特点Zookeeper Watcher 示例ZooKeeper 选举机制会发生 zookeeper 选举机制的情况ZooKeeper 典型应用场景zookeeper 数据的一致性zookeeper 与 CAP 理论，现在分享给大家，希望可以做个参考。

简介

Zookeeper 是一个分布式服务协调框架，可以用来维护分布式配置中心，服务注册中心，实现分布式锁等。在 Hbase、Hadoop、kafka 等项目中都有广泛的应用

概念解释：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的框架

zookeeper 是为别的分布式程序服务的
zookeeper 本身就是一个分布式程序(只要有半数以上节点存活，它就能正常服务)
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、统一名称服务等
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：1.管理(存储，读取)用户程序提交的数据 2.并为用户程序提供数据节点监听服务

`zookeeper` 节点类型

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

Zookeeper 是用类似资源文件目录的方式来管理节点，每个节点可以存储数据。ZooKeeper 有四种不同类型的节点：

PERSISTENT：持久化节点，一旦创建后，即使客户端与 zookeeper 断开了连接，该节点依然存在
PERSISTENT_SEQUENTIAL：持久化顺序节点，一旦创建后，即使客户端与 zookeeper 断开了连接，该节点依然存在，并且节点自动按照顺序编号
EPHEMERAL：临时节点，当客户端与 zookeeper 断开连接之后，该节点就被删除
EPHEMERAL_SEQUENTIAL：临时顺序节点，当客户端与 zookeeper 断开连接之后，该节点就被删除，并且节点自动按照顺序编号

zookeeper 的每一个节点，都是一个天然的顺序发号器。在每一个节点下面创建子节点时，只要选择的节点类型是顺序的(持久化顺序节点或临时顺序节点)类型，那么，在新的子节点后面会加上一个次序编号，这个次序编号，是上一个生成的次序编号加 1

在这里插入图片描述

`zookeeper` 会话 `session`

一个客户端连接一个会话，由 zookeeper 分配唯一会话 id
客户端以特定的时间间隔发送心跳以保持会话有效，即配置文件 zoo.cfg 的配置参数 tickTime
超过会话超时时间未收到客户端的心跳，则判定客户端服务器宕机。超时时间默认为 2 倍的 tickTime
会话中的请求按 FIFO(先进先出) 顺序执行

`zookeeper` 特性

全局数据一致：集群中每个服务器保存一份相同的数据副本，client 无论连接到哪个服务器，展示的数据都是一致的，这是最重要的特征
可靠性：如果消息被其中一台服务器接受，那么将被所有的服务器接受
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
数据更新原子性：一次数据更新要么成功（半数以上节点成功），要么失败，不存在中间状态
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

`zookeeper` 集群角色

在这里插入图片描述

Leader：它是 zookeeper 集群工作的核心。事务请求(写数据)的唯一调度者，保证集群事务处理的顺序性。它是集群内部各个服务器的调度者。事务：对于 create，setData，delete 等有写操作的请求，则需要统一转发给 leader 处理，leader 需要决定编号、执行操作，这个过程称为一个事务
Follower：处理客户端非事务(读操作)请求，转发事务请求给 Leader；参与集群 Leader 选举投票
此外，针对访问量比较大的 zookeeper 集群，还可新增观察者角色。 Observer：观察者角色，观察 Zookeeper 集群的最新状态变化并将这些状态同步过来，其对于非事务请求可以进行独立处理，对于事务请求，则会转发给 Leader 服务器进行处理。不会参与任何形式的投票只提供非事务服务，通常用于在不影响集群事务处理能力的前提下提升集群的非事务处理能力

`Zookeeper Watcher`

zookeeper 提供了分布式数据发布/订阅功能，一个典型的发布/订阅模型系统定义了一种一对多的订阅关系。能让多个订阅者同时监听某一个主题对象，当这个主题对象自身状态变化时，会通知所有的订阅者，使他们能做出相应的处理

在 zookeeper 中，引入了 Watcher 机制来实现这种分布式的通知功能。zookeeper 允许客户端向服务端注册一个 Watcher 监听，当服务端的一些事件触发了这个 Watcher，那么就会向指定客户端发送一个事件通知来实现分布式的通知功能

触发事件种类很多，如节点的创建，节点的删除，节点的改变，子节点改变等

总的来说，可以概括 Watcher 的实现由一下过程，

客户端向服务端注册 Watcher
服务端事件触发 Watcher
客户端回调 Watcher 得到事件触发情况

`Watch` 机制特点

一次性触发：事件发生触发监听，一个 watcher event 就会被发送到设置监听的客户端，这种效果是一次性的，后续再次发生同样的事件，不会再次触发
事件封装：ZooKeeper 使用 WatchedEvent 对象来封装服务端事件并传递。 WatchedEvent 包含了每一个事件的三个基本属性：通知状态（keeperState），事件类型（EventType）和节点路径（path）
event 异步发送：watcher 的通知事件从服务端发送到客户端是异步的
先注册再触发：Zookeeper 中的 watch 机制，必须客户端先去服务端注册监听，这样事件发送才会触发监听，通知给客户端

`Zookeeper Watcher` 示例

<dependency>
    <groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
    <artifactId>zookeeper</artifactId>    
    <version>3.4.9</version>
</dependency>

public static void main(String[] args) throws Exception { 
    // 初始化 ZooKeeper 实例(zk 地址、会话超时时间，与系统默认一致、watcher) 
	ZooKeeper zk = new ZooKeeper("node-1:2181,node-2:2181", 30000, new Watcher() { 
    
    	@Override 
    	public void process(WatchedEvent event) {
         	System.out.println("事件类型为：" + event.getType()); 
         	System.out.println("事件发生的路径：" + event.getPath()); 
         	System.out.println("通知状态为：" +event.getState()); 
     	} 
 	}); 
 	
	zk.create("/myGirls", "性感的".getBytes("UTF-8"), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT); 
	zk.close();
}

public static void main(String[] args) throws Exception { 
	// 初始化 ZooKeeper 实例(zk 地址、会话超时时间，与系统默认一致、watcher) 
    ZooKeeper zk = new ZooKeeper("node-21:2181,node-22:2181", 30000, new Watcher() { 
        
		@Override 
        public void process(WatchedEvent event) { 
        	System.out.println("事件类型为：" + event.getType()); 
        	System.out.println("事件发生的路径：" + event.getPath()); 
        	System.out.println("通知状态为：" +event.getState()); 
     	} 
     }); 
     
	// 创建一个目录节点 
	zk.create("/testRootPath", "testRootData".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT); 
    // 创建一个子目录节点 
    zk.create("/testRootPath/testChildPathOne", "testChildDataOne".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.PERSISTENT); 
    System.out.println(new String(zk.getData("/testRootPath",false,null))); 
    // 取出子目录节点列表 
    System.out.println(zk.getChildren("/testRootPath",true)); 
    // 修改子目录节点数据 
    zk.setData("/testRootPath/testChildPathOne","modifyChildDataOne".getBytes(),-1); 
    System.out.println("目录节点状态：["+zk.exists("/testRootPath",true)+"]"); 
    // 创建另外一个子目录节点 
    zk.create("/testRootPath/testChildPathTwo", "testChildDataTwo".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.PERSISTENT); 
    System.out.println(new String(zk.getData("/testRootPath/testChildPathTwo",true,null))); 
    // 删除子目录节点 
    zk.delete("/testRootPath/testChildPathTwo",-1); 
    zk.delete("/testRootPath/testChildPathOne",-1); 
    // 删除父目录节点 
    zk.delete("/testRootPath",-1); zk.close(); 
}

`ZooKeeper` 选举机制

zookeeper 默认的算法是 FastLeaderElection，采用投票数大于半数则胜出的逻辑

服务器的 myId ：比如有三台服务器，编号分别是 1,2,3。编号越大在选择算法中的权重越大
选举状态：Looking 是竞选状态。 Following 是随从状态，同步 leader 状态，参与投票。 Observing 是观察状态,同步 leader 状态，不参与投票。 Leading 是领导者状态
数据事务的 zxId：服务器中存放的最新数据版本。值越大说明数据越新，在选举算法中数据越新权重越大
逻辑时钟：也叫投票的次数，同一轮投票过程中的逻辑时钟值是相同的。每投完一次票这个数据就会增加，然后与接收到的其它服务器返回的投票信息中的数值相比，根据不同的值做出不同的判断

全新集群选举机制(新的服务器集群刚开始启动时进行选举)

假设目前有 5 台服务器，每台服务器均没有数据，它们的编号分别是 1,2,3,4,5。按编号依次启动，它们的选择举过程如下：

服务器 1 启动，给自己投票，然后发投票信息。由于其它机器还没有启动所以它收不到反馈信息，服务器 1 的状态一直处于 Looking(领导者状态)
服务器 2 启动，给自己投票，同时与之前启动的服务器 1 交换结果，由于服务器 2 的编号大，所以服务器 2 胜出。但此时投票数没有大于半数，所以两个服务器的状态依然是 Looking(领导者状态)
服务器 3 启动，给自己投票，同时与之前启动的服务器 1,2 交换结果，由于服务器 3 的编号大，所以服务器 3 胜出。此时投票数正好大于半数，所以服务器 3 成为领导者，服务器 1,2 成为小弟
服务器 4 启动，给自己投票，同时与之前启动的服务器 1,2,3 交换信息，尽管服务器 4 的编号大，但之前服务器 3 已经胜出，所以服务器 4 只能成为小弟
服务器 5 启动，后面的逻辑同服务器 4 成为小弟

总结: 在此种情况下，由于服务器集群刚开始启动，所以是没有数据事务 zxId 的。所以此时的选举机制主要是依据服务器的 myId 来进行的，服务器的 myId 越大，它的权重越大

非全新集群选举机制(该服务器集群已经提供服务一段时间之后，由于某些原因，此时要重新进行选举)

对于运行正常的 zookeeper 集群，中途有机器宕掉，需要重新选举时，选举过程就需要加入数据 ID、服务器 ID 和逻辑时钟

数据事务的 zxId：数据新的 version 越大，数据每次更新都会更新 version，zxId 越大说明数据越新
服务器的 myId：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。如果在同一次选举中，这个值是一致的，这样选举的标准就变成：

逻辑时钟小的选举结果被忽略，重新投
统一逻辑时钟后，数据事务的 zxId 大的胜出
数据事务的 zxId 相同的情况下，服务器的 myid 大的胜出

根据这个规则选出 Leader

会发生 `zookeeper` 选举机制的情况

集群服务器的开始启动
Leader 服务器宕掉
Follower 服务器宕掉，Leader 服务器发现已经没有过半的 Follower 服务器跟随自己了

`ZooKeeper` 典型应用场景

数据发布与订阅(分布式配置中心)：发布与订阅模型，即所谓的配置中心，顾名思义就是发布者将数据发布到 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。应用在启动的时候会主动来获取一次配置，同时，在节点上注册一个 Watcher，这样一来，以后每次配置有更新的时候，都会实时通知到订阅的客户端，从来达到获取最新配置信息的目的
命名服务：在分布式系统中，通过使用命名服务，客户端应用能够根据指定名字来获取资源或服务的地址，提供者等信息。被命名的实体通常可以是集群中的机器，提供的服务地址，远程对象等等——这些我们都可以统称他们为名字（Name）。其中较为常见的就是一些分布式服务框架中的服务地址列表。通过调用 ZK 提供的创建节点的 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。阿里开源的分布式服务框架 Dubbo 中使用 ZooKeeper 来作为其命名服务，维护全局的服务地址列表
分布式锁：分布式锁，这个主要得益于 ZooKeeper 保证了数据的强一致性

`zookeeper` 数据的一致性

zookeeper 集群中各个角色的职责：

Leader：负责处理所有请求，为客户端提供数据的读取和写入的角色
Follower：只提供读服务，有机会通过选举成为 Leader
Observer：只提供读服务

由以上三种角色的介绍可知，zookeeper 中的所有请求都是交个 Leader 角色来处理的。因此，如果 Leader 服务宕机了，zookeeper 就无法再提供服务了，这就是单点的弊端。而在 zookeeper 集群中，如果 Leader 服务宕机了，那么 Follower 角色能够通过选举成为新的 Leader 角色。那么问题来了，Follower 是如何被选举成为新的 Leader 的? 新的 Leader 又是如何保证数据的一致性的? 这些问题的答案都在于 zookeeper 所用的分布式一致性协议 ZAB

分布式一致性协议 `ZAB`(原子消息广播协议，保证消息的有序性)

事务概念：zookeeper 作为一个分布式协调服务，需要 Leader 节点去接受外部请求，转化为内部操作（比如创建，修改，删除节点），需要原子性执行的几个操作就组成了事务，这里用 T 代表。zookeeper 要求有序的处理事务，因此给每个事务一个编号，每进来一个事务编号加 1，假设 Leader 节点中进来 n 个事务，可以表示为 T1,T2,T3…Tn。为了防止单点问题导致事务数据丢失，Leader 节点会把事务数据同步到 Follower节点中

事务队列概念：Leader 和 Follower 都会保存一个事务队列，用 L 表示，L=T1,T2,T3…Tn，Leader 的事务队列是接受请求保存下来的，Follower 的事务队列是 Leader 同步过来的，因此 Leader 的事务队列是最新，最全的

任期概念：在 zookeeper 的工作过程中，Leader 节点奔溃，重新选举出新的 Leader 是很正常的事情，所以 zookeeper 的运行历史中会产生多个 Leader，就好比一个国家的历史中会相继出现多为领导人。为了区分各个 Leader，ZAB 协议用一个整数来表示任期，我们假设用 E 表示任务。zookeeper 刚运行时选举出的第一个 Leader 的任期为 E=1；第一个 Leader 奔溃后，下面选举出来的 Leader，任期会加 1，E=2 依次类推。加入任期概念的事务应该表示为 T(E,n)

ZAB 协议是为 zookeeper 专门设计的一种支持奔溃恢复的原子广播协议。虽然它不像 Paxos 算法那样通用，但是它却比 Paxos 算法易于理解。

ZAB 协议主要的作用在于三个方面

选举出 Leader
第一：每个 Follower 广播自己事务队列中最大事务编号 maxId
第二：获取集群中其他 Follower 发出来的 maxId，选出最大的 maxId 所属的 Follower，投票给 Follower，选它为 Leader
第三：统计所有投票，获取投票数超过一半的 Follower 被推选为 Leader
同步节点之间的状态达到数据一致
第一：各个 Follower 向 Leader 发送自己保存的任期 E
第二：Leader 比较所有的任期，选取最大的 E，加 1 后作为当前的任期 E = E + 1
第三：将任期 E 广播给所有 Follower
第四：Follower 将任期改为 Leader 发过来的值，并且返回给 Leader 事务队列 L
第五：Leader 从队列集合中选取任期最大的队列，如果有多个队列任期都是最大，则选取事务编号 n 最大的队列 Lmax。将 Lmax 设置为 Leader 队列，并且广播给各个 Follower
第六：Follower 接收队列替换自己的事务队列，并且执行提交队列中的事务
至此各个节点的数据达成一致，zookeeper 恢复正常服务
数据的广播
第一：Leader 节点接收到请求，将事务加入事务队列，并且将事务广播给各个 Follower
第二：Follower 接收事务并加入到事务队列，然后给 Leader 发送准备提交请求
第三：Leader 接收到半数以上的准备提交请求后，提交事务同时向 Follower 发送提交事务请求
第四：Follower 提交事务

在这里插入图片描述

`zookeeper` 与 `CAP` 理论

`CAP` 理论概述

著名的 CAP 理论告诉我们，一个分布式系统不可能同时满足以下三种

一致性（C：Consistency）
可用性（A：Available）
分区容错性（P：Partition Tolerance）

这三个基本需求，最多只能同时满足其中的两项，因为 P 是必须的,因此往往选择就在 CP或者 AP 中

一致性（`C:Consistency`）

在分布式环境中，一致性是指数据在多个副本之间是否能够保持数据一致的特性。在一致性的需求下，当一个系统在数据一致的状态下执行更新操作后，应该保证系统的数据仍然处于一致的状态。例如一个将数据副本分布在不同分布式节点上的系统来说，如果对第一个节点的数据进行了更新操作并且更新成功后，其他节点上的数据也应该得到更新，并且所有用户都可以读取到其最新的值，那么这样的系统就被认为具有强一致性（或严格的一致性，最终一致性）

可用性（`A:Available`）

可用性是指系统提供的服务必须一直处于可用的状态，对于用户的每一个操作请求总是能够在有限的时间内返回结果。“有效的时间内”是指，对于用户的一个操作请求，系统必须能够在指定的时间（即响应时间）内返回对应的处理结果，如果超过了这个时间范围，那么系统就被认为是不可用的

分区容错性（`P:Partition Tolerance`）

分区容错性约束了一个分布式系统需要具有如下特性：分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候，仍然需要能够保证对外提供满足一致性和可用性的服务，除非是整个网络环境都发生了故障

`ZooKeeper` 保证 `CP`

不能保证每次服务请求的可用性。任何时刻对 ZooKeeper 的访问请求能得到一致的数据结果，同时系统对网络分割具备容错性；但是它不能保证每次服务请求的可用性（注：也就是在极端环境下，ZooKeeper 可能会丢弃一些请求，消费者程序需要重新请求才能获得结果）。所以说，ZooKeeper不能保证服务可用性
进行 leader 选举时集群都是不可用。在使用 ZooKeeper 获取服务列表时，当 leader 节点因为网络故障与其他节点失去联系时，剩余节点会重新进行 leader 选举。问题在于，选举 leader 的时间太长(30 ~ 120s), 且选举期间整个 ZooKeeper 集群都是不可用的，这就导致在选举期间注册服务瘫痪，虽然服务能够最终恢复，但是漫长的选举时间导致的注册长期不可用是不能容忍的。所以说，ZooKeeper 不能保证服务可用性

`Eureka` 保证 `AP`

Eureka 看明白了这一点，因此在设计时就优先保证可用性。Eureka 中各个节点都是平等的，几个节点挂掉不会影响正常节点的工作。剩余的节点依然可以提供注册和查询的服务。而 Eureka 的客户端在向某个 Eureka 注册时如果发现连接失败，则会自动切换至其他节点。只要有一台 Eureka 还在，就能保证注册服务可用(保证可用性)，只不过查到的信息可能不是最新的(不保证强一致性)

除此之外，Eureka 还有一种自我保护机制，如果在 15 分钟内超过 85% 的节点都没有正常的心跳,那么 Eureka 就认为客户端与注册中心出现了网络故障，此时会出现以下几种情况:

Eureka 不再从注册列表中移除因为长时间没有心跳而应该过期的服务
Eureka 仍然能够接受新服务的注册和查询请求,但是不会同步到其他节点上(既保证当前节点依然可用)
当网络恢复正常时,当前实例新的注册信息会被同步到其他节点上因此 Eureka 可以很好应对因网络故障导致部分节点失去联系的情况,而不会像 Zookeeper 那样使整个注册服务瘫痪

最后

以上就是粗心长颈鹿最近收集整理的关于ZooKeeper解读简介zookeeper 节点类型zookeeper 会话 sessionzookeeper 特性zookeeper 集群角色Zookeeper WatcherWatch 机制特点Zookeeper Watcher 示例ZooKeeper 选举机制会发生 zookeeper 选举机制的情况ZooKeeper 典型应用场景zookeeper 数据的一致性zookeeper 与 CAP 理论的全部内容，更多相关ZooKeeper解读简介zookeeper内容请搜索靠谱客的其他文章。

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本文分类：中间件
浏览次数：157 次浏览
发布日期：2023-10-29 09:20:41
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全新集群选举机制(新的服务器集群刚开始启动时进行选举)

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会发生 `zookeeper` 选举机制的情况

`ZooKeeper` 典型应用场景

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`CAP` 理论概述

一致性（`C:Consistency`）

可用性（`A:Available`）

分区容错性（`P:Partition Tolerance`）

`ZooKeeper` 保证 `CP`

`Eureka` 保证 `AP`

最后

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可用性（`A:Available`）

分区容错性（`P:Partition Tolerance`）

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