• 概述
• 安装
• 结构与原理
• 应用场景
• Zookeeper rmi高可用实现
• 基于zookeeper
• redis高可用实现需求分析
什么是Zookeeper
» Zookeeper 是 Google 的 Chubby一个开源的实现,是 Hadoop 的分布式协调服务
» 它包含一个简单的原语集,分布式应用程序可以基于它实现同步服务,配置维护和命名服务等
为什么使用 Zookeeper
» 大部分分布式应用需要一个主控、协调器或控制器来管理物理分布的子进程(如资源、任务分配等)
» 目前,大部分应用需要开发私有的协调程序,缺乏一个通用的机制
» 协调程序的反复编写浪费,且难以形成通用、伸缩性好的协调器
» ZooKeeper:提供通用的分布式锁服务,用以协调分布式应用
• Keepalived监控节点不好管理
• Keepalive 采用优先级监控
• 没有协同工作
• 功能单一
• Keepalive可扩展性差
Zookeeper优点
zookeeper的工作原理
1.每个Server在内存中存储了一份数据;
2.Zookeeper启动时,将从实例中选举一个leader(Paxos协议)
3.Leader负责处理数据更新等操作
4.一个更新操作成功,当且仅当大多数Server在内存中成功修改数据。
Zookeeper 能帮我们做什么?
» Hadoop,使用Zookeeper的事件处理确保整个集群只有一个NameNode,存储配置信息等.
» HBase,使用Zookeeper的事件处理确保整个集群只有一个HMaster,察觉HRegionServer联机和宕机,存储访问控制列表等.
Zookeeper的特性
» Zookeeper是简单的
» Zookeeper是富有表现力的
» Zookeeper具有高可用性
» Zookeeper采用松耦合交互方式
» Zookeeper是一个资源库
Zookeeper 的安装和配置(集群模式)
» 创建myid文件,server1机器的内容为:1,server2机器的内容为:2,server3机器的内容为:3
» 在conf目录下创建一个配置文件zoo.cfg,tickTime=2000
dataDir=/Users/zdandljb/zookeeper/data
dataLogDir=/Users/zdandljb/zookeeper/dataLog
clientPort=2181
initLimit=5
syncLimit=2
server.1=server1:2888:3888
server.2=server2:2888:3888
server.3=server3:2888:3888
参数解释
• tickTime:发送心跳的间隔时间,单位:毫秒
• dataDir:zookeeper保存数据的目录。
• clientPort: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。
• 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 5 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
• 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
• 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。
Zookeeper的角色
» 领导者(leader),负责进行投票的发起和决议,更新系统状态
» 学习者(learner),包括跟随者(follower)和观察者(observer),follower用于接受客户端请求并想
客户端返回结果, 在选主过程中参与投票
» Observer可以接受客户端连接,将写请求转发给leader,但observer不参加投票过程,只同步leader的状态,observer的 目的是为了扩展系统,提高读取速度
» 客户端(client),请求发起方
• Zookeeper的核心是原子广播,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
Zookeeper 的读写机制
» Zookeeper是一个由多个server组成的集群
» 一个leader,多个follower
» 每个server保存一份数据副本
» 全局数据一致
» 分布式读写
» 更新请求转发,由leader实施
Zookeeper 的保证
» 更新请求顺序进行,来自同一个client的更新请求按其发送顺序依次执行
» 数据更新原子性,一次数据更新要么成功,要么失败
» 全局唯一数据视图,client无论连接到哪个server,数据视图都是一致的
» 实时性,在一定事件范围内,client能读到最新数据
Zookeeper节点数据操作流程
• 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:
• 1 .PING消息: 心跳消息;
• 2 .PROPOSAL消息:Leader发起的提案,要求Follower投票;
• 3 .COMMIT消息:服务器端最新一次提案的信息;
• 4 .UPTODATE消息:表明同步完成;
• 5 .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;
• 6 .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。
Zookeeper leader选举
• 半数通过
– 3台机器 挂一台 2>3/2
– 4台机器 挂2台 2!>4/2
• A提案说,我要选自己,B你同意吗?C你同意吗?B说,我同意选A;C说,我同意选A。(注意,这里超过半数了,其实在现 实世界选举已经成功了。但是计算机世界是很严格,另外要理解算法,要继续模拟下去。)
• 接着B提案说,我要选自己,A你同意吗;A说,我已经超半数同意当选,你的提案无效;C说,A已经超半数同意当选,B提 案无效。
• 接着C提案说,我要选自己,A你同意吗;A说,我已经超半数同意当选,你的提案无效;B说,A已经超半数同意当选,C的 提案无效。
• 选举已经产生了Leader,后面的都是follower,只能服从Leader的命令。而且这里还有个小
细节,就是其实谁先启动谁当头。
zxid
• zxid
• znode节点的状态信息中包含czxid, 那么什么是zxid呢?
• ZooKeeper状态的每一次改变, 都对应着一个递增的Transaction id, 该id称为zxid. 由于zxid的递增性质, 如果zxid1小于 zxid2, 那么zxid1肯定先于zxid2发生. 创建任意节点, 或者更新任意节点的数据, 或者删除任意节点, 都会导致Zookeeper状 态发生改变, 从而导致zxid的值增加.
Zookeeper 工作原理
» Zookeeper的核心是原子广播,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和广播模式。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的完成了和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。
» 一旦leader已经和多数的follower进行了状态同步后,他就可以开始广播消息了,即进入广播状态。这时候当一个server加 入zookeeper服务中,它会在恢复模式下启动,发现leader,并和leader进行状态同步。待到同步结束,它也参与消息广 播。Zookeeper服务一直维持在Broadcast状态,直到leader崩溃了或者leader失去了大部分的followers支持。
» 广播模式需要保证proposal被按顺序处理,因此zk采用了递增的事务id号(zxid)来保证。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。
» 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。
Leader 选举
» 每个Server启动以后都询问其它的Server它要投票给谁。
» 对于其他server的询问,server每次根据自己的状态都回复自己推荐的leader的id和上一次处理事务的zxid(系统启动时每 个server都会推荐自己)
» 收到所有Server回复以后,就计算出zxid最大的哪个Server,并将这个Server相关信息设置成下一次要投票的Server。
» 计算这过程中获得票数最多的的sever为获胜者,如果获胜者的票数超过半数,则改server被选为leader。否则,继续这个 过程,直到leader被选举出来
» leader就会开始等待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
数据一致性与 数据一致性与paxos算法
• 据说Paxos算法的难理解与算法的知名度一样令人敬仰,所以我们先看如何保持数据的一致性,这里有个原则就是:
• 在一个分布式数据库系统中,如果各节点的初始状态一致,每个节点都执行相同的操作序列,那么他们最后能得到一个一致
的状态。
• Paxos算法解决的什么问题呢,解决的就是保证每个节点执行相同的操作序列。好吧,这还不简单,master维护一个全局写 队列,所有写操作都必须 放入这个队列编号,那么无论我们写多少个节点,只要写操作是按编号来的,就能保证一致性。没 错,就是这样,可是如果master挂了呢。
• Paxos算法通过投票来对写操作进行全局编号,同一时刻,只有一个写操作被批准,同时并发的写操作要去争取选票,只有 获得过半数选票的写操作才会被 批准(所以永远只会有一个写操作得到批准),其他的写操作竞争失败只好再发起一轮投 票,就这样,在日复一日年复一年的投票中,所有写操作都被严格编号排 序。编号严格递增,当一个节点接受了一个编号为 100的写操作,之后又接受到编号为99的写操作(因为网络延迟等很多不可预见原因),它马上能意识到自己 数据不一致 了,自动停止对外服务并重启同步过程。任何一个节点挂掉都不会影响整个集群的数据一致性(总2n+1台,除非挂掉大于n 台)。
• 总结
• Zookeeper 作为 Hadoop 项目中的一个子项目,是 Hadoop 集群管理的一个必不可少的模块,它主要用来控制集群中的 数据,如它管理 Hadoop 集群中的 NameNode,还有 Hbase 中 Master Election、Server 之间状态同步等。
Observer
• Zookeeper需保证高可用和强一致性;
• 为了支持更多的客户端,需要增加更多Server;
• Server增多,投票阶段延迟增大,影响性能;
• 权衡伸缩性和高吞吐率,引入Observer
• Observer不参与投票;
• Observers接受客户端的连接,并将写请求转发给leader节点;
• 加入更多Observer节点,提高伸缩性,同时不影响吞吐率。
• 为什么zookeeper集群的数目,一般为奇数个?
Leader选举算法采用了Paxos协议;Paxos核心思想:当多数Server写成功,则任务数据写成功如果有3个Server,则两个 写成功即可;如果有4或5个Server,则三个写成功即可。Server数目一般为奇数(3、5、7)如果有3个Server,则最多允 许1个Server挂掉;如果有4个Server,则同样最多允许1个Server挂掉由此,我们看出3台服务器和4台服务器的的容灾能力 是一样的,所以为了节省服务器资源,一般我们采用奇数个数,作为服务器部署个数。
Zookeeper 的数据模型
» 层次化的目录结构,命名符合常规文件系统规范
» 每个节点在zookeeper中叫做znode,并且其有一个唯一的路径标识
» 节点Znode可以包含数据和子节点,但是EPHEMERAL类型的节点不能有子节点
» Znode中的数据可以有多个版本,比如某一个路径下存有多个数据版本,那么查询这个路径下的数据就需要带上版本
» 客户端应用可以在节点上设置监视器
» 节点不支持部分读写,而是一次性完整读写
Zookeeper 的节点
» Znode有两种类型,短暂的(ephemeral)和持久的(persistent)
» Znode的类型在创建时确定并且之后不能再修改
» 短暂znode的客户端会话结束时,zookeeper会将该短暂znode删除,短暂znode不可以有子节点
» 持久znode不依赖于客户端会话,只有当客户端明确要删除该持久znode时才会被删除
» Znode有四种形式的目录节点
» PERSISTENT、
» EPHEMERAL
» PERSISTENT_SEQUENTIAL、
» EPHEMERAL_SEQUENTIAL
org.apache.zookeeper.ZooKeeper类主要方法列表
观察( watcher )
» Watcher 在 ZooKeeper 是一个核心功能,Watcher 可以监控目录节点的数据变化以及子目录的变化,一旦这些状态发生 变化,服务器就会通知所有设置在这个目录节点上的 Watcher,从而每个客户端都很快知道它所关注的目录节点的状态发 生变化,而做出相应的反应
» 可以设置观察的操作:exists,getChildren,getData
» 可以触发观察的操作:create,delete,setData
ACL
» 每个znode被创建时都会带有一个ACL列表,用于决定谁可以对它执行何种操作
• KeeperState.SyncConnected 时事件类型为EventType.None发生在客户端收到ConnectResponse,与客户端协调好 session time的时间后,会触发一个KeeperState.SyncConnected 的None事件类型。
» 身份验证模式有三种:
» digest:用户名,密码
» host:通过客户端的主机名来识别客户端
» ip: 通过客户端的ip来识别客户端
» new ACL(Perms.READ,newId("host","example.com"));这个ACL对应的身份验证模式是host,符合该模式的
身份是 example.com,权限的组合是:READ
应用场景1-统一命名服务
» 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。
» Name Service 是 Zookeeper 内置的功能,只要调用 Zookeeper 的 API 就能实现
» 配置的管理在分布式应用环境中很常见,例如同一个应用系统需要多台 PC Server 运行,但是它们运行的应用系统的某些配 置项是相同的,如果要修改这些相同的配置项,那么就必须同时修改每台运行这个应用系统的 PC Server,这样非常麻烦而 且容易出错。» 将配置信息保存在 Zookeeper 的某个目录节点中,然后将所有需要修改的应用机器监控配置信息的状态, 一旦配置信息发生变化,每台应用机器就会收到Zookeeper 的通知,然后从 Zookeeper 获取新的配置信息应用到系统 中。
应用场景2-配置管理
应用场景3-集群管理
» 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 不仅能够维护当前的集群中机器的服务状态,而且能够选出一个“总管”,让这个总管来管理集群,这就是 Zookeeper 的另一个功能 LeaderElection。
» 规定编号最小的为master,所以当我们对SERVERS节点做监控的时候,得到服务器列表,只要所有集群机器逻辑认为最小编 号节点为master,那么master就被选出,而这个master宕机的时候,相应的znode会消失,然后新的服务器列表就被推送到 客户端,然后每个节点逻辑认为最小编号节点为master,这样就做到动态master选举。
总结
» Zookeeper 作为 Hadoop 项目中的一个子项目,是Hadoop 集群管理的一个必不可少的模块,它主要用来控制集群中的数 据,如它管理 Hadoop 集群中的NameNode,还有 Hbase 中 Master Election、Server 之间状态同步等。
» Zoopkeeper 提供了一套很好的分布式集群管理的机制,就是它这种基于层次型的目录树的数据结构,并对树中的节点进行 有效管理,从而可以设计出多种多样的分布式的数据管理模型