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bigdata-zookeeper笔记(一)-创新互联

zookeeper的定义

zookeeper是分布式应用程序的高性能协调服务,顾名思义,zookeeper用来保存分布式应用程序的多个节点之间的状态、配置等信息,以确保分布式程序的正确、高速运行。

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zookeeper集群角色:leader、follower、观察者(集群访问量大时,增加Observer角色)

1 客户端访问zookeeper时,连接到leader与连接到follower之间的区别?

  • leader可处理事务操作(增删改),且所有的事务操作只能由leader处理,其他角色接收到事务请求时,需转发给leader;
  • follower只能处理非事务型操作(读操作);
  • follower可参与集群leader选举;
  • Observer功能:增加非事务型请求(读操作)的横向扩展性;当读操作的需求量特别大时,可通过增减观察者节点的方式来提高集群性能。

2 集群搭建

  • 机器数量:zookeeper集群选举leader时使用posix算法,所以一般选择奇数台机器(2n+1)
  • zookeeper集群需要配置sun java环境(sun JDK)
  • 部署leader+follower集群(https://www.cnblogs.com/wrong5566/p/6056788.html)
    • 集群的主机间设置每台机器的hosts
    • 修改zookeeper的配置zoo.cfg(zookeeper启动时,如果未显示指定配置文件,则默认读取conf目录下的zoo.cfg配置文件)
    • 新建myid文件
    • 配置zookeeper目录及配置的环境变量
zookeeper数据模型

zookeeper的数据模型是树(猜测是b+树,但未进行确认),
1 树上每个节点被称为Znode;Znode由3部分组成:stat(znode的状态信息)、data(znode中的数据信息)和children(znode子节点的信息)
2 节点Znode的特点:

  • Znode 既可以作为文件存储数据,也可以作为目录;
  • Znode 上的操作具有原子性;
  • Znode 节点限制存放文件的大小(大1M);
  • Znode 的访问需要使用绝对路径。

3 Znode节点的属性:

  • dataVersion:局部值,当前节点的数据版本;每次对当前节点设置值后,当前节点的dataVersion值都加1,默认为0;
  • cversion:局部值,当前节点的子节点版本号;子节点每次发生变化后,cversion的值都加1,默认为0;
  • cZxid:全局值,创建当前节点的事务id;每当创建一个新的znode后,cZxid的值都加1;
  • mZxid:全局值,当前节点最近一次被修改的事务id;任意Znode被修改后,mzxid的值加1,其中mZxid与cZxid没有必然的联系;
  • pZxid:全局值,Znode子节点最近一次被创建时的cZxid;
  • ephemeralOwner:局部值,记录临时节点的session id,如果非临时节点,值为0;
  • dataLength:局部值,当前节点的数据长度(字节);
  • numChildren:子znode的数量;
zookeeper节点类型
  1. 临时节点:临时节点依赖于会话,创建临时节点的会话结束时,临时节点将被删除;且临时节点不允许拥有子节点;
  2. 永久节点:永久节点的生命周期不依赖于会话,可以拥有子节点;
zookeeper shell
- jps查看zookeeper进程:QuorumPeerMain
- 连接zookeeper集群:zkCli.sh -server zookeeper:2181
- 创建节点:create [-s] [-e] path data acl; -s表示顺序节点、-e表示临时节点
- 读取节点:ls path [watch] 获取节点的子节点、get path [watch] 获取节点保存的数据和节点属性信息、ls2 path [watch] 获取节点的子节点和当前节点属性信息
- 更新节点数据:set path data [version] 
- 删除节点:delete path [version]、rmr path 递归删除数据
zookeeper选举机制
- 算法:FastLeaderElection
- 选举算法用到的概念:
    服务器ID:数值型,编号越大权重越大
    选举状态:
        LOOKING,观望状态
        FOLLOWING,随从状态,
        OBSERVING,观察者状态,同步leader状态,不参与选举
        LEADING,领导者状态
    数据ID:最新写入的数据的ID
    逻辑时钟:每轮投票,逻辑时钟的次数相同;(根据逻辑时钟判断集群中的节点是否不稳定)
- 新集群选举:
    1. 前提:
        1.1. 每个机器都给自己投票;
        1.2. 投票数过半,选举结束; 
    2. 思路:集群中的机器启动后,给自己投一票,然后开始与其他机器交换投票结果,如果没有其他机器可以交换,则进入LOOKING状态;如果有其他机器可以交换投票,则根据服务器ID大小,服务器ID小的机器将自己的票投给服务器ID大的机器;当有一台机器拿到过半的票数时,将结束选举;同一集群中,先启动服务的机器将有更大的机会获得leader。
- 运行中的集群选举:
    1. 前提同上;此时选举需要用数据ID、服务器ID、逻辑时钟
    2. 思路:首先,同一逻辑时钟,逻辑时钟小的被淘汰,逻辑时钟相同的机器将重新投票;然后,机器中数据ID大的胜出;如果数据ID相同,那么服务器ID大的胜出。
zookeeper的应用场景:
  1. 数据发布与订阅;
  2. 命名服务;
  3. 分布式锁;
数据发布与订阅中心(配置中心)
- 发布者将数据发布到zookeeper中,订阅者来获取新的数据更新自己的配置;
- 注意点:
    1. 统一管理的数据不能太大;
- 原理:
    1. 所有订阅者首次启动时,访问zk指定的节点获取相关的订阅信息;
    2. 获取数据的同时,设置对节点数据变化的监听; zk.getData(path, true);设置对指定path的监听
    3. 被监听的path上的节点数据发生改变时,监听被触发,所有对次path的订阅者将收到zookeeperde通知,然后访问zookeeper获取新的配置信息;
    4. 获取数据时,再次对path设置监听;
- 疑问:zookeeper中的数据发生改变时,zookeeper如何通知订阅者?给订阅者发送了什么通知?

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