zookeeper原理及应用

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。

具体简介可以参照这篇文章。

原理篇

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。

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（下面的树结构）

• 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
• 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

zk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。

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

• 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

zk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。

• 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。
• 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。
• 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。
• 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

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workerA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。