摘要:除此之外,它严格的序列访问控制意味着复杂的控制原语可以应用在客户端上。版本号对节点的每一个操作都将致使这个节点的版本号增加。事件是一次性的触发器,当的对象状态发生改变时,将会触发此对象上所对应的事件。节点事件节点的建立,删除,数据的修改。
目录
一、ZooKeeper概述
二、ZooKeeper数据模型
三、ZooKeeper服务中操作
四、Watch触发器
五、ZooKeeper应用举例
一、ZooKeeper概述ZooKeeper是一种为分布式应用所设计的高可用、高性能且一致的开源协调服务,它提供了一项基本服务:分布式锁服务。由于ZooKeeper的开源特性,后来我们的开发者在分布式锁的基础上,摸索了出了其他的使用方法:配置维护、组服务、分布式消息队列、分布式通知/协调等。
注意:ZooKeeper性能上的特点决定了它能够用在大型的、分布式的系统当中。从可靠性方面来说,它并不会因为一个节点的错误而崩溃。除此之外,它严格的序列访问控制意味着复杂的控制原语可以应用在客户端上。ZooKeeper在一致性、可用性、容错性的保证,也是ZooKeeper的成功之处,它获得的一切成功都与它采用的协议——Zab协议是密不可分的,这些内容将会在后面介绍。
前面提到了那么多的服务,比如分布式锁、配置维护、组服务等,那它们是如何实现的呢,我相信这才是大家关心的东西。ZooKeeper在实现这些服务时,首先它设计一种新的数据结构——Znode,然后在该数据结构的基础上定义了一些原语,也就是一些关于该数据结构的一些操作。有了这些数据结构和原语还不够,因为我们的ZooKeeper是工作在一个分布式的环境下,我们的服务是通过消息以网络的形式发送给我们的分布式应用程序,所以还需要一个通知机制——Watcher机制。那么总结一下,ZooKeeper所提供的服务主要是通过:数据结构+原语+watcher机制,三个部分来实现的。那么我就从这三个方面,给大家介绍一下ZooKeeper。
二、ZooKeeper数据模型2.1 ZooKeeper数据模型Znode
ZooKeeper拥有一个层次的命名空间,这个和标准的文件系统非常相似,如下图2.1、2.2 所示。
从图中我们可以看出ZooKeeper的数据模型,在结构上和标准文件系统的非常相似,都是采用这种树形层次结构,ZooKeeper树中的每个节点被称为—Znode。和文件系统的目录树一样,ZooKeeper树中的每个节点可以拥有子节点。但也有不同之处:
(1) 引用方式
Zonde通过路径引用,如同Unix中的文件路径。路径必须是绝对的,因此他们必须由斜杠字符来开头。除此以外,他们必须是唯一的,也就是说每一个路径只有一个表示,因此这些路径不能改变。在ZooKeeper中,路径由Unicode字符串组成,并且有一些限制。字符串"/zookeeper"用以保存管理信息,比如关键配额信息。
(2) Znode结构
ZooKeeper命名空间中的Znode,兼具文件和目录两种特点。既像文件一样维护着数据、元信息、ACL、时间戳等数据结构,又像目录一样可以作为路径标识的一部分。图中的每个节点称为一个Znode。 每个Znode由3部分组成:
① stat:此为状态信息, 描述该Znode的版本, 权限等信息
② data:与该Znode关联的数据
③ children:该Znode下的子节点
ZooKeeper虽然可以关联一些数据,但并没有被设计为常规的数据库或者大数据存储,相反的是,它用来管理调度数据,比如分布式应用中的配置文件信息、状态信息、汇集位置等等。这些数据的共同特性就是它们都是很小的数据,通常以KB为大小单位。ZooKeeper的服务器和客户端都被设计为严格检查并限制每个Znode的数据大小至多1M,但常规使用中应该远小于此值。
(3) 数据访问
ZooKeeper中的每个节点存储的数据要被原子性的操作。也就是说读操作将获取与节点相关的所有数据,写操作也将替换掉节点的所有数据。另外,每一个节点都拥有自己的ACL(访问控制列表),这个列表规定了用户的权限,即限定了特定用户对目标节点可以执行的操作。
(4) 节点类型
ZooKeeper中的节点有两种,分别为临时节点和永久节点。节点的类型在创建时即被确定,并且不能改变。
① 临时节点:该节点的生命周期依赖于创建它们的会话。一旦会话(Session)结束,临时节点将被自动删除,当然可以也可以手动删除。虽然每个临时的Znode都会绑定到一个客户端会话,但他们对所有的客户端还是可见的。另外,ZooKeeper的临时节点不允许拥有子节点。
② 永久节点:该节点的生命周期不依赖于会话,并且只有在客户端显示执行删除操作的时候,他们才能被删除。
(5) 顺序节点
当创建Znode的时候,用户可以请求在ZooKeeper的路径结尾添加一个递增的计数。这个计数对于此节点的父节点来说是唯一的,它的格式为"%10d"(10位数字,没有数值的数位用0补充,例如"0000000001")。当计数值大于232-1时,计数器将溢出。
(6) 观察
客户端可以在节点上设置watch,我们称之为监视器。当节点状态发生改变时(Znode的增、删、改)将会触发watch所对应的操作。当watch被触发时,ZooKeeper将会向客户端发送且仅发送一条通知,因为watch只能被触发一次,这样可以减少网络流量。
2.2 ZooKeeper中的时间
ZooKeeper有多种记录时间的形式,其中包含以下几个主要属性:
(1) Zxid
致使ZooKeeper节点状态改变的每一个操作都将使节点接收到一个Zxid格式的时间戳,并且这个时间戳全局有序。也就是说,也就是说,每个对节点的改变都将产生一个唯一的Zxid。如果Zxid1的值小于Zxid2的值,那么Zxid1所对应的事件发生在Zxid2所对应的事件之前。实际上,ZooKeeper的每个节点维护者三个Zxid值,为别为:cZxid、mZxid、pZxid。
① cZxid: 是节点的创建时间所对应的Zxid格式时间戳。
② mZxid:是节点的修改时间所对应的Zxid格式时间戳。
实现中Zxid是一个64为的数字,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。低32位是个递增计数。 (2) 版本号
对节点的每一个操作都将致使这个节点的版本号增加。每个节点维护着三个版本号,他们分别为:
① version:节点数据版本号
② cversion:子节点版本号
③ aversion:节点所拥有的ACL版本号
2.3 ZooKeeper节点属性
通过前面的介绍,我们可以了解到,一个节点自身拥有表示其状态的许多重要属性,如下图所示。
三、ZooKeeper服务中操作在ZooKeeper中有9个基本操作,如下图所示:
更新ZooKeeper操作是有限制的。delete或setData必须明确要更新的Znode的版本号,我们可以调用exists找到。如果版本号不匹配,更新将会失败。
更新ZooKeeper操作是非阻塞式的。因此客户端如果失去了一个更新(由于另一个进程在同时更新这个Znode),他可以在不阻塞其他进程执行的情况下,选择重新尝试或进行其他操作。
尽管ZooKeeper可以被看做是一个文件系统,但是处于便利,摒弃了一些文件系统地操作原语。因为文件非常的小并且使整体读写的,所以不需要打开、关闭或是寻地的操作。
四、Watch触发器(1) watch概述
ZooKeeper可以为所有的读操作设置watch,这些读操作包括:exists()、getChildren()及getData()。watch事件是一次性的触发器,当watch的对象状态发生改变时,将会触发此对象上watch所对应的事件。watch事件将被异步地发送给客户端,并且ZooKeeper为watch机制提供了有序的一致性保证。理论上,客户端接收watch事件的时间要快于其看到watch对象状态变化的时间。
(2) watch类型
ZooKeeper所管理的watch可以分为两类:
① 数据watch(data watches):getData和exists负责设置数据watch
② 孩子watch(child watches):getChildren负责设置孩子watch
我们可以通过操作返回的数据来设置不同的watch:
① getData和exists:返回关于节点的数据信息
② getChildren:返回孩子列表
因此
① 一个成功的setData操作将触发Znode的数据watch
② 一个成功的create操作将触发Znode的数据watch以及孩子watch
③ 一个成功的delete操作将触发Znode的数据watch以及孩子watch
(3) watch注册与处触发
如图下图所示:
① exists操作上的watch,在被监视的Znode创建、删除或数据更新时被触发。
② getData操作上的watch,在被监视的Znode删除或数据更新时被触发。在被创建时不能被触发,因为只有Znode一定存在,getData操作才会成功。
③ getChildren操作上的watch,在被监视的Znode的子节点创建或删除,或是这个Znode自身被删除时被触发。可以通过查看watch事件类型来区分是Znode,还是他的子节点被删除:NodeDelete表示Znode被删除,NodeDeletedChanged表示子节点被删除。
Watch由客户端所连接的ZooKeeper服务器在本地维护,因此watch可以非常容易地设置、管理和分派。当客户端连接到一个新的服务器时,任何的会话事件都将可能触发watch。另外,当从服务器断开连接的时候,watch将不会被接收。但是,当一个客户端重新建立连接的时候,任何先前注册过的watch都会被重新注册。
(4) 需要注意的几点
Zookeeper的watch实际上要处理两类事件:
① 连接状态事件(type=None, path=null)
这类事件不需要注册,也不需要我们连续触发,我们只要处理就行了。
② 节点事件
节点的建立,删除,数据的修改。它是one time trigger,我们需要不停的注册触发,还可能发生事件丢失的情况。
上面2类事件都在Watch中处理,也就是重载的process(Event event)
节点事件的触发,通过函数exists,getData或getChildren来处理这类函数,有双重作用:
① 注册触发事件
② 函数本身的功能
函数的本身的功能又可以用异步的回调函数来实现,重载processResult()过程中处理函数本身的的功能。
五、ZooKeeper应用举例
为了方便大家理解ZooKeeper,在此就给大家举个例子,看看ZooKeeper是如何实现的他的服务的,我以ZooKeeper提供的基本服务分布式锁为例。
5.1 分布式锁应用场景
在分布式锁服务中,有一种最典型应用场景,就是通过对集群进行Master选举,来解决分布式系统中的单点故障。什么是分布式系统中的单点故障:通常分布式系统采用主从模式,就是一个主控机连接多个处理节点。主节点负责分发任务,从节点负责处理任务,当我们的主节点发生故障时,那么整个系统就都瘫痪了,那么我们把这种故障叫作单点故障。如下图5.1和5.2所示:
5.2 传统解决方案
传统方式是采用一个备用节点,这个备用节点定期给当前主节点发送ping包,主节点收到ping包以后向备用节点发送回复Ack,当备用节点收到回复的时候就会认为当前主节点还活着,让他继续提供服务。如图5.3所示:
当主节点挂了,这时候备用节点收不到回复了,然后他就认为主节点挂了接替他成为主节点如下图5.4所示:
但是这种方式就是有一个隐患,就是网络问题,来看一网络问题会造成什么后果,如下图5.5所示:
也就是说我们的主节点的并没有挂,只是在回复的时候网络发生故障,这样我们的备用节点同样收不到回复,就会认为主节点挂了,然后备用节点将他的Master实例启动起来,这样我们的分布式系统当中就有了两个主节点也就是---双Master,出现Master以后我们的从节点就会将它所做的事一部分汇报给了主节点,一部分汇报给了从节点,这样服务就全乱了。为了防止出现这种情况,我们引入了ZooKeeper,它虽然不能避免网络故障,但它能够保证每时每刻只有一个Master。我么来看一下ZooKeeper是如何实现的。
5.3 ZooKeeper解决方案
(1) Master启动
在引入了Zookeeper以后我们启动了两个主节点,"主节点-A"和"主节点-B"他们启动以后,都向ZooKeeper去注册一个节点。我们假设"主节点-A"锁注册地节点是"master-00001","主节点-B"注册的节点是"master-00002",注册完以后进行选举,编号最小的节点将在选举中获胜获得锁成为主节点,也就是我们的"主节点-A"将会获得锁成为主节点,然后"主节点-B"将被阻塞成为一个备用节点。那么,通过这种方式就完成了对两个Master进程的调度。
图5.6ZooKeeper Master选举
(2) Master故障
如果"主节点-A"挂了,这时候他所注册的节点将被自动删除,ZooKeeper会自动感知节点的变化,然后再次发出选举,这时候"主节点-B"将在选举中获胜,替代"主节点-A"成为主节点。
(3) Master 恢复
如果主节点恢复了,他会再次向ZooKeeper注册一个节点,这时候他注册的节点将会是"master-00003",ZooKeeper会感知节点的变化再次发动选举,这时候"主节点-B"在选举中会再次获胜继续担任"主节点","主节点-A"会担任备用节点。
感谢您耐心看完的文章
顺便给大家推荐一个Java技术交流群:710373545里面会分享一些资深架构师录制的视频资料:有Spring,MyBatis,Netty源码分析,高并发、高性能、分布式、微服务架构的原理,JVM性能优化、分布式架构等这些成为架构师必备的知识体系。还能领取免费的学习资源,目前受益良多!
文章版权归作者所有,未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为,您可以联系管理员删除。
转载请注明本文地址:https://www.ucloud.cn/yun/74659.html
摘要:表示的是两个,当其中任意一个计算完并发编程之是线程安全并且高效的,在并发编程中经常可见它的使用,在开始分析它的高并发实现机制前,先讲讲废话,看看它是如何被引入的。电商秒杀和抢购,是两个比较典型的互联网高并发场景。 干货:深度剖析分布式搜索引擎设计 分布式,高可用,和机器学习一样,最近几年被提及得最多的名词,听名字多牛逼,来,我们一步一步来击破前两个名词,今天我们首先来说说分布式。 探究...
阅读 1049·2021-11-22 15:35
阅读 1684·2021-10-26 09:49
阅读 3230·2021-09-02 15:11
阅读 2074·2019-08-30 15:53
阅读 2635·2019-08-30 15:53
阅读 2916·2019-08-30 14:11
阅读 3527·2019-08-30 12:59
阅读 3240·2019-08-30 12:53