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文章主要介绍了Zookeeper基础
、Zookeeper设计目的、Zookeeper工作原理以及相关的应用。
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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。
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） 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
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。
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
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。 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 Zookeeper设计目的 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 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： 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； 选举线程首先向所有Server发起一次询问(包括自己)； 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； 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； 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：
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： 
同步流程 选完leader以后，zk就进入状态同步过程。 leader等待server连接； Follower连接leader，将最大的zxid发送给leader； Leader根据follower的zxid确定同步点； 完成同步后通知follower 已经成为uptodate状态； 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：
工作流程 Leader工作流程 恢复数据； 维持与Learner的心跳，接收Learner请求并判断Learner的请求消息类型； 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： 向Leader发送请求（PING消息、REQUEST消息、ACK消息、REVALIDATE消息）； 接收Leader消息并进行处理； 接收Client的请求，如果为写请求，发送给Leader进行投票； 返回Client结果。 Follower的消息循环处理如下几种来自Leader的消息： PING消息： 心跳消息； PROPOSAL消息：Leader发起的提案，要求Follower投票； COMMIT消息：服务器端最新一次提案的信息； UPTODATE消息：表明同步完成； 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； 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: 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。 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。 |
