动物园管理员——ZooKeeper

Posted 2021-04-13 菜鸟联盟NoobAssn

随着分布式架构的出现，越来越多的分布式应用会面临数据一致性的问题。很遗憾的是，在解决分布式数据一致性上，除了ZooKeeper之外，目前还没有一个成熟稳定且被大规模应用的解决方案。

——《从Paxos到ZooKeeper分布式一致性原理与实践》

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分布式系统与数据一致性

分布式系统是由一组通过网络进行通信、为了完成共同的任务而协调工作的计算机节点组成的系统。分布式系统的出现是为了用廉价的、普通的机器完成单个计算机无法完成的计算、存储任务。其目的是利用更多的机器，处理更多的数据。

由于分布式系统是由多个节点构成的，因此如何保证数据在各个节点上的一致性显得尤为重要。

ZooKeeper的核心就是保证分布式系统中数据的一致性，可以说围绕它的绝大部分功能都是基于此实现的。

ZooKeeper诞生于雅虎，为了管理分布在各个服务器节点上的以动物命名的分布式应用，而起名为“动物园管理员”。

几个关键概念

首先，介绍一下ZooKeeper中比较重要的几个概念。

ZNode

最核心的概念！ZooKeeper在内存中维护者一个树形层次结构，树中的节点称为ZNode，每个ZNode都可以存储数据。如下图：

对ZNode的访问具有原子性特点，即不会出现读取或更改ZNode中部分数据的情况。

ZNode有两种：临时节点和持久节点。临时节点会在客户端断开连接时被删除，而持久节点不会。此外，还有顺序节点，顺序节点会在创建上面的两种节点的基础上，给每个节点追加一个自增数字，该数字由其父节点维护。

Watches

客户端可以在节点上添加监控（watches），当节点状态发生变化时，通知该客户端并删除监控，即一个watches只能被触发一次。

ACL

每个ZNode都附带一个ACL（Access Control List）列表，ACL是权限控制列表，用于决定谁可以执行何种操作。

ACL的五种权限：

• CREATE: 可以创建一个子节点

• READ: 可以从节点获取数据并列出其子项。

• WRITE: 可以设置节点的数据

• DELETE: 可以删除一个子节点

• ADMIN: 可以设置ACL权限

应用场景

介绍完概念，让我们看下围绕ZooKeeper的这些概念，产生了哪些应用场景。

1. 配置中心

   由于ZooKeeper可以保证存储数据的一致性，所以可以将它作为公共参数配置中心，当某个配置信息发生变动时，还可以利用监控特性，及时通知客户端。

2. 集群管理

   集群管理主要包括两部分：选举master、监控各个服务节点的状况（加入或断开）。

   每添加一个服务节点，就创建一个对应的临时ZNode。选举master可以通过选取序列号最小的临时ZNode实现。监控节点可以通过ZNode的监控功能实现。

3. 分布式锁

   锁分为两种：排它锁和共享锁。

   对于排它锁，可以通过使多个客户端共同尝试创建同一个临时节点实现，如： /exclusive/lock 节点。由于一个节点只能创建一次，所以只会有一个节点创建成功，表示该节点获得了锁。同时由于是临时节点，当该客户端断开时，节点便会删除，意味着释放了锁。

   对于共享锁，则需要利用顺序节点的特性。每次读和写都创建一个顺序临时节点，当执行读请求时，若不存在序号比自己小的节点或者比自己小的节点中没有写请求时，则可以执行，否则等待；当执行写请求时，只有不存在比自己小的节点时，才可以执行，否则等待。

4. 分布式队列

   ZooKeeper也可以实现消息队列！实现原理就是根据临时顺序节点特性实现。按节点顺序号由小到大依次消费。

5. 命名服务

   比如，在dubbo中，不同服务节点提供的不同的服务可以在ZooKeeper中按相应目录结构创建，通过路径名即可识别相应服务。

ZooKeeper还有其他一些其他应用，感兴趣可以自行搜索。（我不会告诉你我也没怎么去查过）

深入：ZAB（选读）

原理和功能都已经讲完了，可是你知道ZooKeeper集群是如何保证各个ZooKeeper节点上的ZNode数据一致的吗？其实主要是依赖了ZooKeeper特有的ZAB协议。

ZAB ( ZooKeeper Atomic Broadcast , ZooKeeper 原子消息广播协议）是zookeeper数据一致性的核心算法。主要包括两个可无限重复的阶段：

1. 领导者选举

   集群中所有的机器通过选举，产生一个leader，其他的节点都是follower。当超过半数的follower将其状态与leader同步，该阶段结束。

2. 原子广播

   对于读请求，所有的节点都可以提供服务。对于写请求，只有leader节点提供服务，follower会将写请求转发给leader，由leader统一广播该请求。当半数以上的follower将修改持久化后，leader才会提交该更新，给客户端返回写入成功的响应。

当leader出现故障时，将重复上述阶段，当故障leader恢复时将变成follower。

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