文章目录
  1. 1. 特点
  2. 2. 安装配置
    1. 2.1. 单机模式
    2. 2.2. 集群模式
  3. 3. 应用场景
    1. 3.1. 名字服务(NameService)
    2. 3.2. 配置管理(Configuration Management)
    3. 3.3. 集群管理(Group Membership)
    4. 3.4. 简单互斥锁(Simple Lock)
    5. 3.5. 互斥锁(Simple Lock without Herd Effect)
    6. 3.6. 读写锁(Read/Write Lock)
    7. 3.7. 屏障(Barrier)
    8. 3.8. 双屏障(Double Barrier)

ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是Google的Chubby一个开源的实现,是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。

ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务,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。

ZooKeeper包含一个简单的原语集,提供Java和C的接口。

特点

  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。

安装配置

Zookeeper的安装和配置十分简单, 既可以配置成单机模式, 也可以配置成集群模式.

单机模式

单机安装非常简单,下载之后解压就可以,然后linux或者mac系统下可以启动脚本zkServer.sh。

不过在执行启动脚本之前,还有几个基本的配置项需要配置一下,Zookeeper 的配置文件在 conf 目录下,这个目录下有 zoo_sample.cfg 和 log4j.properties,你需要做的就是将 zoo_sample.cfg 改名为 zoo.cfg,因为 Zookeeper 在启动时会找这个文件作为默认配置文件。下面详细介绍一下,这个配置文件中各个配置项的意义。

tickTime=2000 
dataDir=D:/devtools/zookeeper-3.2.2/build 
clientPort=2181

下面详细介绍一下,这个配置文件中各个配置项的意义。

  1. tickTime:这个时间是作为 Zookeeper 服务器之间或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔,也就是每个 tickTime 时间就会发送一个心跳。
  2. dataDir:顾名思义就是 Zookeeper 保存数据的目录,默认情况下,Zookeeper 将写数据的日志文件也保存在这个目录里。
  3. clientPort:这个端口就是客户端连接 Zookeeper 服务器的端口,Zookeeper 会监听这个端口,接受客户端的访问请求。

集群模式

Zookeeper 不仅可以单机提供服务,同时也支持多机组成集群来提供服务。实际上 Zookeeper 还支持另外一种伪集群的方式,也就是可以在一台物理机上运行多个 Zookeeper 实例,下面将介绍集群模式的安装和配置。

Zookeeper 的集群模式的安装和配置也不是很复杂,所要做的就是增加几个配置项。集群模式除了上面的三个配置项还要增加下面几个配置项:

initLimit=5 
syncLimit=2 
server.1=192.168.211.1:2888:3888 
server.2=192.168.211.2:2888:3888

各个配置项的意义:

  1. initLimit:这个配置项是用来配置 Zookeeper 接受客户端(这里所说的客户端不是用户连接 Zookeeper 服务器的客户端,而是 Zookeeper 服务器集群中连接到 Leader 的 Follower 服务器)初始化连接时最长能忍受多少个心跳时间间隔数。当已经超过 10 个心跳的时间(也就是 tickTime)长度后 Zookeeper 服务器还没有收到客户端的返回信息,那么表明这个客户端连接失败。总的时间长度就是 5*2000=10 秒
  2. syncLimit:这个配置项标识 Leader 与 Follower 之间发送消息,请求和应答时间长度,最长不能超过多少个 tickTime 的时间长度,总的时间长度就是 2*2000=4 秒
  3. server.A=B:C:D:其中 A 是一个数字,表示这个是第几号服务器;B 是这个服务器的 ip 地址;C 表示的是这个服务器与集群中的 Leader 服务器交换信息的端口;D 表示的是万一集群中的 Leader 服务器挂了,需要一个端口来重新进行选举,选出一个新的 Leader,而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口。如果是伪集群的配置方式,由于 B 都是一样,所以不同的 Zookeeper 实例通信端口号不能一样,所以要给它们分配不同的端口号。

除了修改 zoo.cfg 配置文件,集群模式下还要配置一个文件 myid,这个文件在 dataDir 目录下,这个文件里面就有一个数据就是 A 的值,Zookeeper 启动时会读取这个文件,拿到里面的数据与 zoo.cfg 里面的配置信息比较从而判断到底是那个 server。

应用场景

名字服务(NameService)

分布式应用中,通常需要有一套完整的命名规则,既能够产生唯一的名称又便于人识别和记住,通常情况下用树形的名称结构是一个理想的选择,树形的名称结构是一个有层次的目录结构,既对人友好又不会重复。说到这里你可能想到了 JNDI,没错 Zookeeper 的 Name Service 与 JNDI 能够完成的功能是差不多的,它们都是将有层次的目录结构关联到一定资源上,但是 Zookeeper 的 Name Service 更加是广泛意义上的关联,也许你并不需要将名称关联到特定资源上,你可能只需要一个不会重复名称,就像数据库中产生一个唯一的数字主键一样。

Name Service 已经是 Zookeeper 内置的功能,你只要调用 Zookeeper 的 API 就能实现。如调用 create 接口就可以很容易创建一个目录节点。

配置管理(Configuration Management)

在分布式系统中,常会遇到这样的场景: 某个Job的很多个实例在运行,它们在运行时大多数配置项是相同的,如果想要统一改某个配置,一个个实例去改,是比较低效,也是比较容易出错的方式。通过ZooKeeper可以很好的解决这样的问题,下面的基本的步骤:

  1. 将公共的配置内容放到ZooKeeper中某个ZNode上,比如/service/common-conf
  2. 所有的实例在启动时都会传入ZooKeeper集群的入口地址,并且在运行过程中Watch /service/common-conf这个ZNode
  3. 如果集群管理员修改了了common-conf,所有的实例都会被通知到,根据收到的通知更新自己的配置,并继续Watch /service/common-conf

集群管理(Group Membership)

Zookeeper 能够很容易的实现集群管理的功能,如有多台 Server 组成一个服务集群,那么必须要一个“总管”知道当前集群中每台机器的服务状态,一旦有机器不能提供服务,集群中其它集群必须知道,从而做出调整重新分配服务策略。同样当增加集群的服务能力时,就会增加一台或多台 Server,同样也必须让“总管”知道。

Zookeeper 不仅能够帮你维护当前的集群中机器的服务状态,而且能够帮你选出一个“总管”,让这个总管来管理集群,这就是 Zookeeper 的另一个功能 Leader Election。

它们的实现方式都是在 Zookeeper 上创建一个 EPHEMERAL 类型的目录节点,然后每个 Server 在它们创建目录节点的父目录节点上调用 getChildren(String path, boolean watch) 方法并设置 watch 为 true,由于是 EPHEMERAL 目录节点,当创建它的 Server 死去,这个目录节点也随之被删除,所以 Children 将会变化,这时 getChildren上的 Watch 将会被调用,所以其它 Server 就知道已经有某台 Server 死去了。新增 Server 也是同样的原理。

Zookeeper 如何实现 Leader Election,也就是选出一个 Master Server。和前面的一样每台 Server 创建一个 EPHEMERAL 目录节点,不同的是它还是一个 SEQUENTIAL 目录节点,所以它是个 EPHEMERAL_SEQUENTIAL 目录节点。之所以它是 EPHEMERAL_SEQUENTIAL 目录节点,是因为我们可以给每台 Server 编号,我们可以选择当前是最小编号的 Server 为 Master,假如这个最小编号的 Server 死去,由于是 EPHEMERAL 节点,死去的 Server 对应的节点也被删除,所以当前的节点列表中又出现一个最小编号的节点,我们就选择这个节点为当前 Master。这样就实现了动态选择 Master,避免了传统意义上单 Master 容易出现单点故障的问题。

简单互斥锁(Simple Lock)

在传统的应用程序中,线程、进程的同步,都可以通过操作系统提供的机制来完成。但是在分布式系统中,多个进程之间的同步,操作系统层面就无能为力了。这时候就需要像ZooKeeper这样的分布式的协调(Coordination)服务来协助完成同步,下面是用ZooKeeper实现简单的互斥锁的步骤,这个可以和线程间同步的mutex做类比来理解:

  1. 多个进程尝试去在指定的目录下去创建一个临时性(Ephemeral)结点 /locks/my_lock
  2. ZooKeeper能保证,只会有一个进程成功创建该结点,创建结点成功的进程就是抢到锁的进程,假设该进程为A
  3. 其它进程都对/locks/my_lock进行Watch
  4. 当A进程不再需要锁,可以显式删除/locks/my_lock释放锁;或者是A进程宕机后Session超时,ZooKeeper系统自动删除/locks/my_lock结点释放锁。此时,其它进程就会收到ZooKeeper的通知,并尝试去创建/locks/my_lock抢锁,如此循环反复

互斥锁(Simple Lock without Herd Effect)

上一例子中有一个问题,每次抢锁都会有大量的进程去竞争,会造成羊群效应(Herd Effect),为了解决这个问题,我们可以通过下面的步骤来改进上述过程:

  1. 每个进程都在ZooKeeper上创建一个临时的顺序结点(Ephemeral Sequential) /locks/lock_${seq}
    ${seq}最小的为当前的持锁者(${seq}是ZooKeeper生成的Sequenctial Number)
  2. 其它进程都对只watch比它次小的进程对应的结点,比如2 watch 1, 3 watch 2, 以此类推
  3. 当前持锁者释放锁后,比它次大的进程就会收到ZooKeeper的通知,它成为新的持锁者,如此循环反复

这里需要补充一点,通常在分布式系统中用ZooKeeper来做Leader Election(选主)就是通过上面的机制来实现的,这里的持锁者就是当前的“主”。

读写锁(Read/Write Lock)

读写锁跟互斥锁相比不同的地方是,它分成了读和写两种模式,多个读可以并发执行,但写和读、写都互斥,不能同时执行行。利用ZooKeeper,在上面的基础上,稍做修改也可以实现传统的读写锁的语义,下面是基本的步骤:

  1. 每个进程都在ZooKeeper上创建一个临时的顺序结点(Ephemeral Sequential) /locks/lock_${seq}
  2. ${seq}最小的一个或多个结点为当前的持锁者,多个是因为多个读可以并发
  3. 需要写锁的进程,Watch比它次小的进程对应的结点
  4. 需要读锁的进程,Watch比它小的最后一个写进程对应的结点
  5. 当前结点释放锁后,所有Watch该结点的进程都会被通知到,他们成为新的持锁者,如此循环反复

屏障(Barrier)

在分布式系统中,屏障是这样一种语义: 客户端需要等待多个进程完成各自的任务,然后才能继续往前进行下一步。下用是用ZooKeeper来实现屏障的基本步骤:

  1. Client在ZooKeeper上创建屏障结点/barrier/my_barrier,并启动执行各个任务的进程
  2. Client通过exist()来Watch /barrier/my_barrier结点
  3. 每个任务进程在完成任务后,去检查是否达到指定的条件,如果没达到就啥也不做,如果达到了就把/barrier/my_barrier结点删除
  4. Client收到/barrier/my_barrier被删除的通知,屏障消失,继续下一步任务

双屏障(Double Barrier)

双屏障是这样一种语义: 它可以用来同步一个任务的开始和结束,当有足够多的进程进入屏障后,才开始执行任务;当所有的进程都执行完各自的任务后,屏障才撤销。下面是用ZooKeeper来实现双屏障的基本步骤:

进入屏障:

  1. Client Watch /barrier/ready结点, 通过判断该结点是否存在来决定是否启动任务
  2. 每个任务进程进入屏障时创建一个临时结点/barrier/process/${process_id},然后检查进入屏障的结点数是否达到指定的值,如果达到了指定的值,就创建一个/barrier/ready结点,否则继续等待
  3. Client收到/barrier/ready创建的通知,就启动任务执行过程

离开屏障:

  1. Client Watch /barrier/process,如果其没有子结点,就可以认为任务执行结束,可以离开屏障
  2. 每个任务进程执行任务结束后,都需要删除自己对应的结点/barrier/process/${process_id}
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  1. 1. 特点
  2. 2. 安装配置
    1. 2.1. 单机模式
    2. 2.2. 集群模式
  3. 3. 应用场景
    1. 3.1. 名字服务(NameService)
    2. 3.2. 配置管理(Configuration Management)
    3. 3.3. 集群管理(Group Membership)
    4. 3.4. 简单互斥锁(Simple Lock)
    5. 3.5. 互斥锁(Simple Lock without Herd Effect)
    6. 3.6. 读写锁(Read/Write Lock)
    7. 3.7. 屏障(Barrier)
    8. 3.8. 双屏障(Double Barrier)