- 浏览: 392941 次
- 性别:
- 来自: 杭州
文章分类
- 全部博客 (760)
- 股票日志 (26)
- Selenium (0)
- selenium 2 环境的搭建 (1)
- 并发 (7)
- 框架开发 (1)
- 动态代理 (2)
- Struts2 (2)
- POI (2)
- jdk (3)
- maven (31)
- spring (35)
- mysql (31)
- 工作机会 (3)
- xtream (1)
- oracle dbms_metadata GET_DDL (0)
- SSI (1)
- DB (61)
- powermock (4)
- java 基础 (25)
- 多线程 (11)
- 高手 (2)
- java 底层 (2)
- 专业网站 (1)
- 开发联想 (1)
- 开发联想 (1)
- bat文件 (2)
- 清queue 语句 (1)
- 清queue 语句 (1)
- jquery (7)
- html5 (1)
- Jenkins (10)
- Linux (17)
- 工作issue (2)
- tomcat log (3)
- jvm (23)
- 项目细节 (0)
- oracle (41)
- 泛型 (3)
- 新知识点 (1)
- 数据库ddl 语句 (0)
- AQ (2)
- jms (0)
- 网络资源 (6)
- github (6)
- Easymock (1)
- Dom 解析XML (1)
- windows命令 (2)
- java (7)
- 正则表达式 (5)
- sequence (1)
- oracle 表meta信息 (1)
- 小工具技巧 (1)
- 辅助工具 (1)
- Junit (1)
- 泛型 generic (2)
- Java程序设计 (1)
- cglib (2)
- 架构师之路 (1)
- 数据库连接池 (5)
- c3p0 (1)
- eclipse使用 (1)
- oracle sql plus (1)
- 码农人生 (3)
- SVN (15)
- sqlplus (2)
- jsoup (1)
- 网络爬虫 (2)
- 新技能 (1)
- zookeeper (4)
- hadoop (1)
- SVNKIT (1)
- 从工具到知识点的整理 (1)
- log4j (13)
- 读文件 (0)
- 转义字符 (1)
- command (1)
- web service (3)
- 锁 (1)
- shell 脚本 (1)
- 遇到的错误 (2)
- tomcat (14)
- 房产 (5)
- bootstrap jquery ui (1)
- easyui (2)
- 个人征信 (1)
- 读写分离 (1)
- 备份 (1)
- rmi (6)
- webservice (1)
- JMX (4)
- 内存管理 (3)
- java设计 (1)
- timer (1)
- lock (2)
- concurrent (2)
- collection (1)
- tns (1)
- java基础 (15)
- File (1)
- 本机资源 (1)
- bat (1)
- windows (4)
- 数据结构 (3)
- 代码安全 (1)
- 作用域 (1)
- 图 (2)
- jvm内存结构 (1)
- 计算机思想 (1)
- quartz (6)
- Mongo DB (2)
- Nosql (4)
- sql (5)
- 第三方Java 工具 jar 项目 (2)
- drools (1)
- java swing (2)
- 调用console (1)
- runtime (1)
- process (1)
- swing (2)
- grouplayout (1)
- dubbo (0)
- bootstrap (0)
- nodejs (2)
- SVN hooks (1)
- jdbc (3)
- jdbc error (1)
- precedure (1)
- partition_key (1)
- active mq (1)
- blob (2)
- Eclipse (6)
- web server (1)
- bootstrapt (2)
- struts (1)
- ajax (1)
- js call back (1)
- 思想境界拓展 (1)
- JIRA (1)
- log (1)
- jaxb (3)
- xml java互相转换 (1)
- 装修 (2)
- 互联网 (2)
- threadlocal (3)
- mybatis (22)
- xstream (1)
- 排序 (1)
- 股票资源 (1)
- RPC (2)
- NIO (3)
- http client (6)
- 他人博客 (1)
- 代理服务器 (1)
- 网络 (2)
- web (1)
- 股票 (5)
- deadlock (1)
- JConsole (2)
- activemq (3)
- oralce (1)
- 游标 (1)
- 12月13日道富内部培训 (0)
- grant (1)
- 速查 (2)
- classloader (4)
- netty (4)
- 设计模式 (2)
- 缓存 (2)
- ehcache (2)
- framework (1)
- 内存分析 (2)
- dump (1)
- memory (2)
- 多高线程,并发 (1)
- hbase (2)
- 分布式系统 (1)
- socket (3)
- socket (1)
- 面试问题 (1)
- jetty (2)
- http (2)
- 源码 (1)
- 日志 (2)
- jni (1)
- 编码约定 (1)
- memorycache (1)
- redis (13)
- 杂谈 (1)
- drool (1)
- blockingqueue (1)
- ScheduledExecutorService (1)
- 网页爬虫 (1)
- httpclient (4)
- httpparser (1)
- map (1)
- 单例 (1)
- synchronized (2)
- thread (1)
- job (1)
- hashcode (1)
- copyonwriteArrayList (2)
- 录制声音 (1)
- java 标准 (2)
- SSL/TLS (1)
- itext (1)
- pdf (1)
- 钻石 (2)
- sonar (1)
- unicode (1)
- 编码 (4)
- html (1)
- SecurityManager (1)
- 坑 (1)
- Restful (2)
- svn hook (1)
- concurrentHashMap (1)
- 垃圾回收 (1)
- vbs (8)
- visual svn (2)
- power shell (1)
- wmi (3)
- mof (2)
- c# (1)
- concurrency (1)
- 劳动法 (1)
- 三国志游戏 (2)
- 三国 (1)
- 洪榕 (2)
- 金融投资知识 (1)
- motan (1)
- tkmybatis mapper (1)
- 工商注册信息查询 (1)
- consul (1)
- 支付业务知识 (2)
- 数据库备份 (1)
- 字段设计 (1)
- 字段 (1)
- dba (1)
- 插件 (2)
- PropEdit插件 (1)
- web工程 (1)
- 银行业知识 (2)
- 国内托管银行 (1)
- 数据库 (1)
- 事务 (2)
- git (18)
- component-scan (1)
- 私人 (0)
- db2 (14)
- alias (1)
- 住房 (1)
- 户口 (1)
- fastjson (1)
- test (6)
- RSA (2)
- 密钥 (1)
- putty (1)
- sftp (1)
- 加密 (1)
- 公钥私钥 (3)
- markdown (1)
- sweet (1)
- sourcetree (1)
- 好工具 (1)
- cmd (1)
- scp (1)
- notepad++ (1)
- ssh免密登录 (1)
- https (1)
- ssl (2)
- js (2)
- h2 (1)
- 内存 (2)
- 浏览器 (1)
- js特效 (1)
- io (1)
- 乱码 (1)
- 小工具 (1)
- 每周技术任务 (1)
- mongodb (7)
- 内存泄漏 (1)
- 码云 (2)
- 如何搭建java 视频服务器 tomcat (1)
- 资源 (1)
- 书 (1)
- 四色建模法 (1)
- 建模 (1)
- 配置 (1)
- 职位 (1)
- nginx (1)
- excel (1)
- log4j2 (2)
- 做菜 (1)
- jmap (1)
- jspwiki (1)
- activiti (1)
- 工作流引擎 (1)
- 安卓 (1)
- acitviti 例子 (1)
- 二维码 (1)
- 工作流 (1)
- powerdesign (2)
- 软件设计 (1)
- 乐观锁 (1)
- 王者荣耀 (1)
- session (2)
- token (5)
- cookie (4)
- springboot (24)
- jwt (2)
- 项目路径 (1)
- magicbook (1)
- requestType (1)
- json (2)
- swagger (1)
- eolinker (1)
- springdata (1)
- springmvc (1)
- controlleradvice (1)
- profile (1)
- 银行四要素 (1)
- 支付人员资源 (1)
- 支付渠道 (1)
- yaml (1)
- 中文编码 (1)
- mongo (2)
- serializable (1)
- 序列化 (1)
- zyd (1)
- unittest (1)
- 工具 (1)
- Something (1)
- 通达信 (1)
- protobuf (1)
- 算法 (1)
- springcloud (2)
- hikari (1)
- rocketmq (7)
- cachecloud (1)
- serfj (1)
- axure (1)
- lombok (1)
- 分布式锁 (1)
- 线程 (2)
- 同步代码块 (1)
- cobar (1)
- mq (1)
- rabbitmq (1)
- 定时执行 (1)
- 支付系统 (3)
- 唱歌 (1)
- elasticjob (1)
- 定时任务 (1)
- 界面 (1)
- flink (2)
- 大数据 (1)
- 接私活 (0)
- 内部培训 (2)
最新评论
-
dannyhz:
做股票从短线 试水,然后 慢慢发现 波段和 中期的故事可挖, ...
搭台唱戏 -
dannyhz:
http://developer.51cto.com/art/ ...
如何自己开发框架 它的注意点是什么
http://www.jianshu.com/p/bf32e44d3113
分布式服务框架Zookeeper介绍、原理及应用
Zookeeper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等。
Zookeeper基本概念
zk角色
Zookeeper中的角色主要有以下三类,如下表所示:
zookeeper角色
zk service网络结构
Zookeeper的工作集群可以简单分成两类,一个是Leader,唯一一个,其余的都是follower,如何确定Leader是通过内部选举确定的。
zookeeper服务
1.Leader和各个follower是互相通信的,对于zk系统的数据都是保存在内存里面的,同样也会备份一份在磁盘上。
对于每个zk节点而言,可以看做每个zk节点的命名空间是一样的,也就是有同样的数据。(可查看下面的树结构)
2.如果Leader挂了,zk集群会重新选举,在毫秒级别就会重新选举出一个Leaer。
3.集群中除非有一半以上的zk节点挂了,zk service才不可用。
zk命名空间结构
Zookeeper的命名空间就是zk应用的文件系统,它和linux的文件系统很像,也是树状,这样就可以确定每个路径都是唯一的,对于命名空间的操作必须都是绝对路径操作。与linux文件系统不同的是,linux文件系统有目录和文件的区别,而zk统一叫做znode,一个znode节点可以包含子znode,同时也可以包含数据。
zookeeper树结构
提示:
比如/Nginx/conf,/是一个znode,/Nginx是/的子znode,/Nginx还可以包含数据,数据内容就是所有安装Nginx的机器IP,/Nginx/conf是/Nginx子znode,它也可以包含内容,数据就是Nginx的配置文件内容。在应用中,我们可以通过这样一个路径就可以获得所有安装Nginx的机器IP列表,还可以获得这些机器上Nginx的配置文件。
zk读写数据
zookeeper读写数据
•写数据,但一个客户端进行写数据请求时,会指定zk集群中节点,如果是follower接收到写请求,就会把请求转发给Leader,Leader通过内部的Zab协议进行原子广播,直到所有zk节点都成功写了数据后(内存同步以及磁盘更新),这次写请求算是完成,然后zk service就会给client发回响应
•读数据,因为集群中所有的zk节点都呈现一个同样的命名空间视图(就是结构数据),上面的写请求已经保证了写一次数据必须保证集群所有的zk节点都是同步命名空间的,所以读的时候可以在任意一台zk节点上
ps:其实写数据的时候不是要保证所有zk节点都写完才响应,而是保证一半以上的节点写完了就把这次变更更新到内存,并且当做最新命名空间的应用。所以在读数据的时候可能会读到不是最新的zk节点,这时候只能通过sync()解决。这里先不考虑了,假设整个zk service都是同步meta信息的,后面的文章再讨论。
zk znode类型
Zookeeper中znode的节点创建时候是可以指定类型的,主要有下面几种类型。
1.PERSISTENT:持久化znode节点,一旦创建这个znode点存储的数据不会主动消失,除非是客户端主动的delete。
SEQUENCE:顺序增加编号znode节点,比如ClientA去zk service上建立一个znode名字叫做/Nginx/conf,指定了这种类型的节点后zk会创建/Nginx/conf0000000000,ClientB再去创建就是创建/Nginx/conf0000000001,ClientC是创建/Nginx/conf0000000002,以后任意Client来创建这个znode都会得到一个比当前zk命名空间最大znode编号+1的znode,也就说任意一个Client去创建znode都是保证得到的znode是递增的,而且是唯一的。
2.EPHEMERAL:临时znode节点,Client连接到zk service的时候会建立一个session,之后用这个zk连接实例创建该类型的znode,一旦Client关闭了zk的连接,服务器就会清除session,然后这个session建立的znode节点都会从命名空间消失。总结就是,这个类型的znode的生命周期是和Client建立的连接一样的。比如ClientA创建了一个EPHEMERAL的/Nginx/conf0000000011的znode节点,一旦ClientA的zk连接关闭,这个znode节点就会消失。整个zk service命名空间里就会删除这个znode节点。
3.PERSISTENT|SEQUENTIAL:顺序自动编号的znode节点,这种znoe节点会根据当前已近存在的znode节点编号自动加 1,而且不会随session断开而消失。
4.EPHEMERAL|SEQUENTIAL:临时自动编号节点,znode节点编号会自动增加,但是会随session消失而消失
Zookeeper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。
3.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。
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。
5.原子性:更新只能成功或者失败,没有中间状态。
6.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
Zookeeper 的核心是广播,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。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。
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。
Zookeeper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。
basic paxos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);
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。
选举的具体流程图如下所示:
zk basic paxos选举
fast paxos流程:
在选举过程中,某Server首先向所有Server提议自己要成为leader,当其它Server收到提议以后,解决epoch和 zxid的冲突,并接受对方的提议,然后向对方发送接受提议完成的消息,重复这个流程,最后一定能选举出Leader。
选举的具体流程图如下所示:
zk fast paxos选举
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。
同步的具体流程图如下所示:
zk同步流程
工作流程
Leader工作流程
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。
PING 消息是指Learner的心跳信息;
REQUEST消息是Follower发送的提议信息,包括写请求及同步请求;
ACK消息是Follower的对提议 的回复,超过半数的Follower通过,则commit该提议;
REVALIDATE消息是用来延长SESSION有效时间。
Leader的工作流程简图具体如下所示:
Leader工作流程
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。
Follower的消息循环处理如下几种来自Leader的消息:
5.PING消息: 心跳消息;
6.PROPOSAL消息:Leader发起的提案,要求Follower投票;
7.COMMIT消息:服务器端最新一次提案的信息;
8.UPTODATE消息:表明同步完成;
9.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;
10.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的工作流程简图具体如下所示:
Follower的工作流程
应用篇
分布式系统的运行是很复杂的,因为涉及到了网络通信还有节点失效等不可控的情况。下面介绍在最传统的master-workers模型,主要可以会遇到什么问题,传统方法是怎么解决以及怎么用zookeeper解决。
Master节点管理
集群当中最重要的是Master,所以一般都会设置一台Master的Backup。
Backup会定期向Master获取Meta信息并且检测Master的存活性,一旦Master挂了,Backup立马启动,接替Master的工作自己成为Master,分布式的情况多种多样,因为涉及到了网络通信的抖动,针对下面的情况:
1.Backup检测Master存活性传统的就是定期发包,一旦一定时间段内没有收到响应就判定Master Down了,于是Backup就启动,如果Master其实是没有down,Backup收不到响应或者收到响应延迟的原因是因为网络阻塞的问题呢?Backup也启动了,这时候集群里就有了两个Master,很有可能部分workers汇报给Master,另一部分workers汇报给后来启动的Backup,这下子服务就全乱了。
2.Backup是定期同步Master中的meta信息,所以总是滞后的,一旦Master挂了,Backup的信息必然是老的,很有可能会影响集群运行状态。
解决问题:
Master节点高可用,并且保证唯一。
Meta信息的及时同步。
Zookeeper Master选举
Zookeeper会分配给注册到它上面的客户端一个编号,并且zk自己会保证这个编号的唯一性和递增性,N多机器中只需选出编号最小的Client作为Master就行,并且保证这些机器的都维护一个一样的meta信息视图,一旦Master挂了,那么这N机器中编号最小的胜任Master,Meta信息是一致的。
集群worker管理
集群中的worker挂了是很可能的,一旦worker A挂了,如果存在其余的workers互相之间需要通信,那么workers必须尽快更新自己的hosts列表,把挂了的worker剔除,从而不在和它通信,而Master要做的是把挂了worker上的作业调度到其他的worker上。同样的,这台worker重新恢复正常了,要通知其他的workers更新hosts列表。传统的作法都是有专门的监控系统,通过不断去发心跳包(比如ping)来发现worker是否alive,缺陷就是及时性问题,不能应用于在线率要求较高的场景
解决问题:
集群worker监控。
Zookeeper监控集群
利用zookeeper建立znode的强一致性,可以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。
分布式锁
在一台机器上要多个进程或者多个线程操作同一资源比较简单,因为可以有大量的状态信息或者日志信息提供保证,比如两个A和B进程同时写一个文件,加锁就可以实现。但是分布式系统怎么办?需要一个三方的分配锁的机制,几百台worker都对同一个网络中的文件写操作,怎么协同?还有怎么保证高效的运行?
解决问题:
高效分布式的分布式锁
Zookeeper分布式锁
分布式锁主要得益于ZooKeeper为我们保证了数据的强一致性,zookeeper的znode节点创建的唯一性和递增性能保证所有来抢锁的worker的原子性。
配置文件管理
集群中配置文件的更新和同步是很频繁的,传统的配置文件分发都是需要把配置文件数据分发到每台worker上,然后进行worker的reload,这种方式是最笨的方式,结构很难维护,因为如果集群当中有可能很多种应用的配置文件要同步,而且效率很低,集群规模一大负载很高。还有一种就是每次更新把配置文件单独保存到一个数据库里面,然后worker端定期pull数据,这种方式就是数据及时性得不到同步。
解决问题:
统一配置文件分发并且及时让worker生效
Zookeeper发布与订阅模型
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。例如全局的配置信息,服务式服务框架的服务地址列表等就非常适合使用。
分布式服务框架Zookeeper介绍、原理及应用
Zookeeper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等。
Zookeeper基本概念
zk角色
Zookeeper中的角色主要有以下三类,如下表所示:
zookeeper角色
zk service网络结构
Zookeeper的工作集群可以简单分成两类,一个是Leader,唯一一个,其余的都是follower,如何确定Leader是通过内部选举确定的。
zookeeper服务
1.Leader和各个follower是互相通信的,对于zk系统的数据都是保存在内存里面的,同样也会备份一份在磁盘上。
对于每个zk节点而言,可以看做每个zk节点的命名空间是一样的,也就是有同样的数据。(可查看下面的树结构)
2.如果Leader挂了,zk集群会重新选举,在毫秒级别就会重新选举出一个Leaer。
3.集群中除非有一半以上的zk节点挂了,zk service才不可用。
zk命名空间结构
Zookeeper的命名空间就是zk应用的文件系统,它和linux的文件系统很像,也是树状,这样就可以确定每个路径都是唯一的,对于命名空间的操作必须都是绝对路径操作。与linux文件系统不同的是,linux文件系统有目录和文件的区别,而zk统一叫做znode,一个znode节点可以包含子znode,同时也可以包含数据。
zookeeper树结构
提示:
比如/Nginx/conf,/是一个znode,/Nginx是/的子znode,/Nginx还可以包含数据,数据内容就是所有安装Nginx的机器IP,/Nginx/conf是/Nginx子znode,它也可以包含内容,数据就是Nginx的配置文件内容。在应用中,我们可以通过这样一个路径就可以获得所有安装Nginx的机器IP列表,还可以获得这些机器上Nginx的配置文件。
zk读写数据
zookeeper读写数据
•写数据,但一个客户端进行写数据请求时,会指定zk集群中节点,如果是follower接收到写请求,就会把请求转发给Leader,Leader通过内部的Zab协议进行原子广播,直到所有zk节点都成功写了数据后(内存同步以及磁盘更新),这次写请求算是完成,然后zk service就会给client发回响应
•读数据,因为集群中所有的zk节点都呈现一个同样的命名空间视图(就是结构数据),上面的写请求已经保证了写一次数据必须保证集群所有的zk节点都是同步命名空间的,所以读的时候可以在任意一台zk节点上
ps:其实写数据的时候不是要保证所有zk节点都写完才响应,而是保证一半以上的节点写完了就把这次变更更新到内存,并且当做最新命名空间的应用。所以在读数据的时候可能会读到不是最新的zk节点,这时候只能通过sync()解决。这里先不考虑了,假设整个zk service都是同步meta信息的,后面的文章再讨论。
zk znode类型
Zookeeper中znode的节点创建时候是可以指定类型的,主要有下面几种类型。
1.PERSISTENT:持久化znode节点,一旦创建这个znode点存储的数据不会主动消失,除非是客户端主动的delete。
SEQUENCE:顺序增加编号znode节点,比如ClientA去zk service上建立一个znode名字叫做/Nginx/conf,指定了这种类型的节点后zk会创建/Nginx/conf0000000000,ClientB再去创建就是创建/Nginx/conf0000000001,ClientC是创建/Nginx/conf0000000002,以后任意Client来创建这个znode都会得到一个比当前zk命名空间最大znode编号+1的znode,也就说任意一个Client去创建znode都是保证得到的znode是递增的,而且是唯一的。
2.EPHEMERAL:临时znode节点,Client连接到zk service的时候会建立一个session,之后用这个zk连接实例创建该类型的znode,一旦Client关闭了zk的连接,服务器就会清除session,然后这个session建立的znode节点都会从命名空间消失。总结就是,这个类型的znode的生命周期是和Client建立的连接一样的。比如ClientA创建了一个EPHEMERAL的/Nginx/conf0000000011的znode节点,一旦ClientA的zk连接关闭,这个znode节点就会消失。整个zk service命名空间里就会删除这个znode节点。
3.PERSISTENT|SEQUENTIAL:顺序自动编号的znode节点,这种znoe节点会根据当前已近存在的znode节点编号自动加 1,而且不会随session断开而消失。
4.EPHEMERAL|SEQUENTIAL:临时自动编号节点,znode节点编号会自动增加,但是会随session消失而消失
Zookeeper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。
3.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。
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。
5.原子性:更新只能成功或者失败,没有中间状态。
6.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
Zookeeper 的核心是广播,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。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。
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。
Zookeeper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。
basic paxos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);
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。
选举的具体流程图如下所示:
zk basic paxos选举
fast paxos流程:
在选举过程中,某Server首先向所有Server提议自己要成为leader,当其它Server收到提议以后,解决epoch和 zxid的冲突,并接受对方的提议,然后向对方发送接受提议完成的消息,重复这个流程,最后一定能选举出Leader。
选举的具体流程图如下所示:
zk fast paxos选举
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。
同步的具体流程图如下所示:
zk同步流程
工作流程
Leader工作流程
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。
PING 消息是指Learner的心跳信息;
REQUEST消息是Follower发送的提议信息,包括写请求及同步请求;
ACK消息是Follower的对提议 的回复,超过半数的Follower通过,则commit该提议;
REVALIDATE消息是用来延长SESSION有效时间。
Leader的工作流程简图具体如下所示:
Leader工作流程
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。
Follower的消息循环处理如下几种来自Leader的消息:
5.PING消息: 心跳消息;
6.PROPOSAL消息:Leader发起的提案,要求Follower投票;
7.COMMIT消息:服务器端最新一次提案的信息;
8.UPTODATE消息:表明同步完成;
9.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;
10.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的工作流程简图具体如下所示:
Follower的工作流程
应用篇
分布式系统的运行是很复杂的,因为涉及到了网络通信还有节点失效等不可控的情况。下面介绍在最传统的master-workers模型,主要可以会遇到什么问题,传统方法是怎么解决以及怎么用zookeeper解决。
Master节点管理
集群当中最重要的是Master,所以一般都会设置一台Master的Backup。
Backup会定期向Master获取Meta信息并且检测Master的存活性,一旦Master挂了,Backup立马启动,接替Master的工作自己成为Master,分布式的情况多种多样,因为涉及到了网络通信的抖动,针对下面的情况:
1.Backup检测Master存活性传统的就是定期发包,一旦一定时间段内没有收到响应就判定Master Down了,于是Backup就启动,如果Master其实是没有down,Backup收不到响应或者收到响应延迟的原因是因为网络阻塞的问题呢?Backup也启动了,这时候集群里就有了两个Master,很有可能部分workers汇报给Master,另一部分workers汇报给后来启动的Backup,这下子服务就全乱了。
2.Backup是定期同步Master中的meta信息,所以总是滞后的,一旦Master挂了,Backup的信息必然是老的,很有可能会影响集群运行状态。
解决问题:
Master节点高可用,并且保证唯一。
Meta信息的及时同步。
Zookeeper Master选举
Zookeeper会分配给注册到它上面的客户端一个编号,并且zk自己会保证这个编号的唯一性和递增性,N多机器中只需选出编号最小的Client作为Master就行,并且保证这些机器的都维护一个一样的meta信息视图,一旦Master挂了,那么这N机器中编号最小的胜任Master,Meta信息是一致的。
集群worker管理
集群中的worker挂了是很可能的,一旦worker A挂了,如果存在其余的workers互相之间需要通信,那么workers必须尽快更新自己的hosts列表,把挂了的worker剔除,从而不在和它通信,而Master要做的是把挂了worker上的作业调度到其他的worker上。同样的,这台worker重新恢复正常了,要通知其他的workers更新hosts列表。传统的作法都是有专门的监控系统,通过不断去发心跳包(比如ping)来发现worker是否alive,缺陷就是及时性问题,不能应用于在线率要求较高的场景
解决问题:
集群worker监控。
Zookeeper监控集群
利用zookeeper建立znode的强一致性,可以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。
分布式锁
在一台机器上要多个进程或者多个线程操作同一资源比较简单,因为可以有大量的状态信息或者日志信息提供保证,比如两个A和B进程同时写一个文件,加锁就可以实现。但是分布式系统怎么办?需要一个三方的分配锁的机制,几百台worker都对同一个网络中的文件写操作,怎么协同?还有怎么保证高效的运行?
解决问题:
高效分布式的分布式锁
Zookeeper分布式锁
分布式锁主要得益于ZooKeeper为我们保证了数据的强一致性,zookeeper的znode节点创建的唯一性和递增性能保证所有来抢锁的worker的原子性。
配置文件管理
集群中配置文件的更新和同步是很频繁的,传统的配置文件分发都是需要把配置文件数据分发到每台worker上,然后进行worker的reload,这种方式是最笨的方式,结构很难维护,因为如果集群当中有可能很多种应用的配置文件要同步,而且效率很低,集群规模一大负载很高。还有一种就是每次更新把配置文件单独保存到一个数据库里面,然后worker端定期pull数据,这种方式就是数据及时性得不到同步。
解决问题:
统一配置文件分发并且及时让worker生效
Zookeeper发布与订阅模型
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。例如全局的配置信息,服务式服务框架的服务地址列表等就非常适合使用。
相关推荐
【SpringBoot + Dubbo + ZooKeeper 构建的分布式调用服务框架】 SpringBoot 是一个由 Pivotal 团队创建的 Java 框架,它简化了在 Spring 框架上创建独立的、生产级别的基于 Java 的应用程序。SpringBoot 通过提供...
分布式服务框架Zookeeper是Apache Hadoop的一个子项目,专门用于管理分布式环境中的数据。它提供了一个高可用、高性能、分布式的命名服务、配置管理以及同步服务,是构建大规模分布式系统的基石。Zookeeper的设计...
【分布式服务框架 Zookeeper — 管理分布式环境中的数据】 Zookeeper 是一个高度可靠的分布式服务框架,由 Apache Hadoop 项目开发,旨在解决大型分布式系统中的数据管理问题。它的核心功能包括配置管理、命名服务...
Dubbo是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案; Alibaba开源的SOA框架; 与Spring框架无缝集成;
《从Paxos到Zookeeper分布式一致性原理与实践》与《ZooKeeper-分布式过程协同技术详解》这两本书深入探讨了分布式系统中的一个重要概念——一致性,以及如何通过ZooKeeper这一工具来实现高效的分布式协同。...
书中还详细介绍了ZooKeeper的应用场景,如命名服务、配置管理、集群管理、分布式锁等。在命名服务中,ZooKeeper可以作为一个全局的名字注册表,使得分布式系统中的组件可以找到彼此。配置管理则允许系统动态更新配置...
Apache ZooKeeper是一款开源的分布式协调服务,其设计目标是将那些复杂且容易出错的分布式一致性服务封装起来,提供给分布式应用简单的接口。本文将介绍ZooKeeper的原理和应用。 首先,我们需要了解分布式协调问题...
Zookeeper分布式服务框架是ApacheHadoop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等。Zookeeper中的角色主要有...
本项目通过整合Dubbo、Zookeeper和SpringMVC,构建了一个完整的分布式服务治理框架,以实现高效的服务注册、发现、管理和监控。 首先,我们要理解Dubbo的核心功能。Dubbo提供了服务提供者(Provider)和服务消费者...
Zookeeper 是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,它是集群的管理者,监视着集群中各个节点的状态根据节点提交的反馈进行下一步合理操作。最终将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。...
1. 分布式一致性基础:介绍分布式系统的一致性模型,如强一致性、最终一致性等,并阐述它们在实际应用中的优缺点。 2. Paxos算法详解:详细解读Paxos的工作流程,包括提议、接受和决定三个阶段,以及各种可能的故障...
Apache ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,它是集群的管理者,监视着集群中各个节点的状态根据节点提交的反馈进行下一步合理操作。Zookeeper在本项目中扮演了服务注册中心的角色,服务...
【标题】"zookeeper+dubbo分布式demo可直接运行"揭示了这个压缩包文件是一个实际运行的示例,它结合了Zookeeper和Dubbo两大分布式技术,用于演示如何在分布式环境中搭建和运行应用。 【描述】提到"zookeeper+dubbo...
总的来说,这本书深入浅出地介绍了Paxos算法和Zookeeper在分布式一致性中的应用,对于理解分布式系统的底层原理,以及如何在实际项目中使用Zookeeper,都有着重要的指导意义。通过阅读此书,读者不仅可以掌握分布式...
总之,Zookeeper是分布式应用程序的重要工具,它通过提供配置管理、名字服务、分布式同步和组服务等功能,有效地解决了分布式环境中的许多挑战。对于理解和使用Zookeeper-3.4.13,开发者需要深入学习其API、设计模式...
在IT行业中,分布式系统已经成为大型应用的标准架构,而Zookeeper作为一个强大的分布式协调服务,被广泛应用于构建复杂的分布式环境。本文将深入探讨如何利用Zookeeper实现一个简单的分布式RPC(Remote Procedure ...
ZooKeeper 是一个分布式的、开放源码的分布式应用程序协调服务,它是集群的管理者,监视着集群中各个节点的状态根据节点提交的反馈进行下一步合理操作。最终将简单易用的接口和性能高效、设计稳定的系统提供给用户。...
zookeeper之分布式环境搭建:Apache ZooKeeper分布式环境搭建教程; zookeeper之分布式环境搭建:Apache ZooKeeper分布式环境搭建教程; zookeeper之分布式环境搭建:Apache ZooKeeper分布式环境搭建教程; ...
从Paxos到Zookeeper分布式一致性原理与实践.pdf从Paxos到Zookeeper分布式一致性原理与实践.pdf从Paxos到Zookeeper分布式一致性原理与实践.pdf从Paxos到Zookeeper分布式一致性原理与实践.pdf从Paxos到Zookeeper分布式...