【大数据】分布式协调系统 Zookeeper

分布式协调系统 Zookeeper

1.Zookeeper 的特点
2.Zookeeper 的数据结构
3.Zookeeper 的应用场景
- 3.1 统一命名服务
- 3.2 统一配置管理
- 3.3 统一集群管理
- 3.4 服务器动态上下线
- 3.5 软负载均衡

Zookeeper 是 Apache 开源的一个顶级项目，目的是为分布式应用提供协调服务，当然 Zookeeper 本身也是分布式的。

而从设计模式的角度来理解：Zookeeper 是一个基于观察者模式设计的 分布式服务管理框架，它负责存储和管理大家都关心的数据，然后接收观察者的注册。一旦数据的状态发生变化，Zookeeper 就会通知那些已经注册的观察者，以便它们能够及时做出反应。

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所以 Zookeeper 可以看作是一个 文件系统 + 通知机制。文件系统指的是 Zookeeper 可以存储数据，尽管数据量比较少，但还是像文件一样可以存储的；而通知机制指的是当数据有变化，会立即通知观察者。

1.Zookeeper 的特点

那么 Zookeeper 都有哪些特点呢？

1️⃣ Zookeeper 本身也是分布式的，可以组成集群。Zookeeper 集群由一个领导者节点（Leader）和多个追随者节点（Follower）组成，Leader 负责接收写请求，Follower 负责和 Leader 之间进行数据同步并接收读请求。
2️⃣ 集群中只要有半数以上的节点存活，Zookeeper 集群就能正常服务，所以集群内部的节点数量最好是奇数个。
3️⃣ Zookeeper 是 CP 模型，在一致性（Consistency）和可用性（Availability）之间选择了一致性，因此集群里面的数据是全局一致的，每个 Server 都保存了一份相同的数据副本。客户端无论连接到哪一个 Server，数据都是一致的。这也意味着 Leader 只有将新数据同步给所有的 Follower 之后，整个 Zookeeper 集群才能对外提供服务，否则客户端就有可能读到旧数据。因为根据 CAP 理论，在保证 P（Partition tolerance）的前提下，C 和 A 是不可兼顾的，至于选择哪一个则看是否对数据有强一致性的要求。而 Zookeeper 存储的数据一般都不大，所以选择了一致性。
4️⃣ 写请求顺序进行，来自同一个 Client 的写请求按其发送顺序依次执行。
5️⃣ 实时性，Client 可以很快地读到最新数据。虽然 Leader 和 Follower 之间的数据同步需要一定时间，但 Zookeeper 保存的数据量很小，因此同步速度非常快。

2.Zookeeper 的数据结构

Zookeeper 数据结构和 UNIX 文件系统很类似，整体上可以看做是一棵树，节点被称为 ZNode。每个 ZNode 默认能够存储 1MB 的数据，因为 Zookeeper 是 CP 模型，所以它不适合存储大量的数据，只适合存储一些简单的配置信息。此外，每个节点都可以通过路径进行唯一标识，我们通过 ZNode 的路径即可获取某个 ZNode 存储的数据。

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整体还是很好理解的，但是要明白，ZNode 能够存储的数据量比较少，不应该超过 1MB。

3.Zookeeper 的应用场景

Zookeeper 在生产上都能解决哪些问题呢？其实能解决的问题还蛮多的，比如 统一命名服务、统一配置管理、统一集群管理、服务器节点动态上下线、软负载均衡 等等。下面一个一个介绍。

3.1 统一命名服务

在分布式环境下，经常需要对应用/服务进行统一命名，便于识别。例如：IP 不容易记住，但是域名容易记住。
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当访问域名的时候，会自动转发到某个服务器当中。

3.2 统一配置管理

分布式环境下，配置文件同步非常常见。一个集群中，所有节点的配置信息是一致的，对配置文件修改之后，希望能够快速同步到各个节点上。比如 Kafka 集群，当然 Kafka 自带 Zookeeper，但是我们一般不用自带的。
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配置管理可交由 Zookeeper 实现，可将配置信息写入 Zookeeper 的一个 ZNode，各个客户端监听这个 ZNode。一旦 ZNode 中的数据被修改，Zookeeper 将通知各个客户端，这样一来每个客户端读到的配置信息都是一致的。