Zookeeper基础知识：成功分布式系统的关键

文章目录

      • 一、引言
      • 二、Zookeeper介绍
      • 三、Zookeeper安装
      • 四、Zookeeper架构【`重点`】
        • 4.1 Zookeeper树形结构
        • 4.2 znode类型
        • 4.3 Zookeeper的监听通知机制
      • 五、Zookeeper常用操作
        • 5.1 zk常用命令
        • 5.2 Java连接Zookeeper
        • 5.3 Java操作Znode节点
        • 5.4 监听通知机制
      • 六、Zookeeper集群【`重点`】
        • 6.1 Zookeeper集群架构图
        • 6.2 Zookeeper集群中节点的角色
        • 6.3 Zookeeper数据同步
        • 6.4 Zookeeper选举
        • 6.5 搭建Zookeeper集群
        • 6.6 Zookeeper过半数存活原则
        • 6.7 为什么Zookeeper需要设计一个过半数存活机制?
      • 七、Java连接Zookeeper集群
      • 八，Zookeeper应用场景
        • 8.1 配置文件管理
        • 8.2 集群管理
        • 8.3 分布式锁
        • 8.4 命名服务(Dubbo监控中心原理)
        • 8.5 发现服务

一、引言

在这里插入图片描述

在分布式环境下，如果舍弃SpringCloud，使用其他的分布式框架，那么注册心中，配置集中管理，集群管理，分布式锁，分布式任务，队列的管理想单独实现怎么办。

分布式系统面临的问题

  1. 分布式系统如何实现对同一资源的访问，保证数据的强一致性？
  2. 集群中的Master挂了，传统做法是什么？zookeeper又是如何做的？
    在这里插入图片描述

二、Zookeeper介绍

ZooKeeper是一个分布式服务框架，是Apache Hadoop 的一个子项目，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等。

简单来说zookeeper=文件系统+监听通知机制

ZooKeeper最为主要的使用场景，是作为分布式系统的分布式协同服务。在学习zookeeper之前，先要对分布式系统的概念有所了解。

ZooKeeper
在这里插入图片描述

三、Zookeeper安装

docker-compose.yml

version: "3.1"
services:
  zk:
   image: daocloud.io/daocloud/zookeeper:latest
   restart: always
   container_name: zk
   ports:
     - 2181:2181

四、Zookeeper架构【重点】

4.1 Zookeeper树形结构

每个子目录项如 NameService 都被称作为 znode(目录节点)，和文件系统一样，我们能够自由的增加、删除znode，在一个znode下增加、删除子znode，唯一的不同在于znode是可以存储数据的。

Zookeeper的架构图
在这里插入图片描述
4.2 znode类型

  • PERSISTENT-持久化目录节点

    ​ 客户端与zookeeper断开连接后，该节点依旧存在

  • PERSISTENT_SEQUENTIAL-持久化顺序编号目录节点
    ​ 客户端与zookeeper断开连接后，该节点依旧存在，只是Zookeeper给该节点名称进行顺序编号

  • EPHEMERAL-临时目录节点

    ​ 客户端与zookeeper断开连接后，该节点被删除

  • EPHEMERAL_SEQUENTIAL-临时顺序编号目录节点

    ​ 客户端与zookeeper断开连接后，该节点被删除，只是Zookeeper给该节点名称进行顺序编号

4.3 Zookeeper的监听通知机制

zookeeper提供了节点watch的功能，zookeeper的client监控zookeeper上的节点，当节点变动的时候，client会收到变动事件和变动后的内容，基于zookeeper的这个特性，我们可以给服务器集群中的所有机器都注册watch事件，监控特定znode，节点中存储部署代码的配置信息，需要更新代码的时候，修改znode中的值，服务器集群中的每一台server都会收到代码更新事件，然后触发调用，更新目标代码。也可以很容易的横向扩展，可以随意的增删机器，机器启动的时候注册监控节点事件即可。

监听通知机制
在这里插入图片描述

五、Zookeeper常用操作

5.1 zk常用命令

Zookeeper针对增删改查的常用命令

在这里插入图片描述

5.2 Java连接Zookeeper

创建Maven工程

导入依赖

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
        <artifactId>zookeeper</artifactId>
        <version>3.6.0</version>
    </dependency>

      <dependency>
            <groupId>org.apache.curator</groupId>
            <artifactId>curator-recipes</artifactId>
            <version>2.12.0</version>
        </dependency>

    <dependency>
        <groupId>junit</groupId>
        <artifactId>junit</artifactId>
        <version>4.12</version>
    </dependency>
</dependencies>

编写连接Zookeeper集群的工具类

public class ZkUtil {

    public static CuratorFramework cf(){
        // 超时时间是3s，重试2次
        RetryPolicy retryPolicy = new ExponentialBackoffRetry(3000,2);
        CuratorFramework cf = CuratorFrameworkFactory.builder()
                  .connectString("192.168.193.88:2181")
                .retryPolicy(retryPolicy)
                .build();

        cf.start();

        return cf;
    }

}
5.3 Java操作Znode节点

查询

public class Demo2 {

    CuratorFramework cf = ZkUtil.cf();

    // 获取子节点
    @Test
    public void getChildren() throws Exception {
        List<String> strings = cf.getChildren().forPath("/");

        for (String string : strings) {
            System.out.println(string);
        }
    }

    // 获取节点数据
    @Test
    public void getData() throws Exception {
        byte[] bytes = cf.getData().forPath("/qf");
        System.out.println(new String(bytes,"UTF-8"));
    }

}

添加

@Test
public void create() throws Exception {
    cf.create().withMode(CreateMode.PERSISTENT).forPath("/qf2","uuuu".getBytes());
}

修改

@Test
public void update() throws Exception {
    cf.setData().forPath("/qf2","oooo".getBytes());
}

删除

@Test
public void delete() throws Exception {
    cf.delete().deletingChildrenIfNeeded().forPath("/qf2");
}

查看znode的状态

@Test
public void stat() throws Exception {
    Stat stat = cf.checkExists().forPath("/qf");
    System.out.println(stat);
}
5.4 监听通知机制
public class Demo3 {

    CuratorFramework cf = ZkUtil.cf();

  @Test
    public void tesetListener() throws Exception{
        CuratorFramework cf = ZkClinet.cf();

        TreeCache nodeCache = new TreeCache(cf,"/demo");

        nodeCache.getListenable().addListener(new TreeCacheListener() {
            @Override
            public void childEvent(CuratorFramework client, TreeCacheEvent event) throws Exception {
                ChildData eventData = event.getData();
                switch (event.getType()) {
                    case NODE_ADDED:
                        System.out.println("/demo" + "节点添加" + eventData.getPath() + "\t添加数据为：" + new String(eventData.getData()));
                        break;
                    case NODE_UPDATED:
                        System.out.println(eventData.getPath() + "节点数据更新\t更新数据为：" + new String(eventData.getData()) + "\t版本为：" + eventData.getStat().getVersion());
                        break;
                    case NODE_REMOVED:
                        System.out.println(eventData.getPath() + "节点被删除");
                        break;
                    default:
                        break;
                }
            }
        });
        nodeCache.start();
        System.out.println("监听开始。。。");
        System.in.read();
    }
}

六、Zookeeper集群【重点】

6.1 Zookeeper集群架构图
集群架构图
在这里插入图片描述
6.2 Zookeeper集群中节点的角色
  • Leader(Master)：事务请求的唯一处理者，也可以处理读请求。
  • Follower(Slave)：可以直接处理客户端的读请求，并向客户端响应；但其不会处理事务请求，其只会将客户端事务请求转发给Leader来处理，同步 Leader 中的事务处理结果；Leader 选举过程的参与者，具有选举权与被选举权。（就好像正式工）
  • Observer(Slave)：可以理解为不参与 Leader 选举的 Follower，在 Leader 选举过程中没有选举权与被选举权；同时，对于 Leader 的提案没有表决权。用于协助 Follower 处理更多的客户端读请求。Observer 的增加，会提高集群读请求处理的吞吐量，但不会增加事务请求的通过压力，不会增加 Leader 选举的压力。（就好像临时工）
6.3 Zookeeper数据同步

​ ZooKeeper 集群的所有机器通过一个 Leader来完成写服务(也可以完成读)。Follower只提供读服务，不能提供写服务。

  1. 如果有机器要对节点做更新，这个机器先告诉Leader。

  2. Leader收到后请求后广播给所有的节点进行写操作，每个角色都在自己的机器中写。

  3. 每个机器写完后都给Leader汇报是否写入成功

  4. 如果有一半的机器写成功了Leader就下发第二个指令

  5. 提交事务，以广播的形式发出。

6.4 Zookeeper选举
  • 每一个Zookeeper服务都会被分配一个全局唯一的myid，··是一个数字。
  • Zookeeper在执行写数据时，每一个节点都有一个自己的FIFO的队列。保证写每一个数据的时候，顺序是不会乱的，Zookeeper还会给每一个数据分配一个全局唯一的zxid，数据越新zxid就越大。
  • 选举Leader：
    • 选举出zxid最大的节点作为Leader。
    • 在zxid相同的节点中，选举出一个myid最大的节点，作为Leader。
6.5 搭建Zookeeper集群

1、2181：对cline端提供服务

2、3888：选举leader使用

3、2888：集群内机器通讯使用（Leader监听此端口）

version: "3.1"
services:
  zk1:
    image: zookeeper
    restart: always
    container_name: zk1
    ports:
      - 2181:2181
    environment:
      ZOO_MY_ID: 1
      ZOO_SERVERS: server.1=zk1:2888:3888;2181 server.2=zk2:2888:3888;2181 server.3=zk3:2888:3888;2181
  zk2:
    image: zookeeper
    restart: always
    container_name: zk2
    ports:
      - 2182:2181
    environment:
      ZOO_MY_ID: 2
      ZOO_SERVERS: server.1=zk1:2888:3888;2181 server.2=zk2:2888:3888;2181 server.3=zk3:2888:3888;2181
  zk3:
    image: zookeeper
    restart: always
    container_name: zk3
    ports:
      - 2183:2181
    environment:
      ZOO_MY_ID: 3
      ZOO_SERVERS: server.1=zk1:2888:3888;2181 server.2=zk2:2888:3888;2181 server.3=zk3:2888:3888;2181

查看节点状态 zkServer.sh status

6.6 Zookeeper过半数存活原则

​ 在zookeeper集群中,当存活的机器数量超过总机器的一半的时候,整个集群才能正常工作,否则拒绝访问。基于过半数存活原则,zookeeper的集群机器数量一定是奇数台,因为2N+1和2N+2的容灾能力是一样的,基于成本考虑2N+1台的选择方案更优。

6.7 为什么Zookeeper需要设计一个过半数存活机制?

*脑裂问题*

集群中的节点监听不到leader节点的心跳, 就会认为leader节点出了问题, 此时集群将分裂为不同的小集群, 这些小集群会各自选举出自己的leader节点, 导致原有的集群中出现多个leader节点。

为了防止网络脑裂,保证数据的强一致性，因为整个集群中,有可能因为网络问题"脑裂",导致整个集群分为2个甚至多个集群,如果没有过半数存活机制,那么整个zookeeper会变成多个集群,那么zookeeper提供的数据无法再保证数据一致性;

在这里插入图片描述

七、Java连接Zookeeper集群

编写连接Zookeeper集群的工具类

public class ZkUtil {

    public static CuratorFramework cf(){
        RetryPolicy retryPolicy = new ExponentialBackoffRetry(3000,2);
        CuratorFramework cf = CuratorFrameworkFactory.builder()
                .connectString("192.168.199.109:2181,192.168.199.109:2182,192.168.199.109:2183")
                .retryPolicy(retryPolicy)
                .build();

        cf.start();

        return cf;
    }
}

测试类

测试
在这里插入图片描述

八，Zookeeper应用场景

8.1 配置文件管理

在这里插入图片描述

将需要统一管理的配置全部放到zookeeper上去，保存在 Zookeeper 的某个目录节点中，然后所有相关应用程序对这个目录节点进行监听，一旦配置信息发生变化，每个应用程序就会收到 Zookeeper 的通知，然后从 Zookeeper 获取新的配置信息应用到系统中。

8.2 集群管理

所有机器约定在父目录GroupMembers下创建临时目录节点，然后监听父目录节点的子节点变化消息。一旦有机器挂掉，该机器与 zookeeper的连接断开，其所创建的临时目录节点被删除，所有其他机器都收到通知：某个兄弟目录被删除。新机器加入也是类似，

我们稍微改变一下，所有机器创建临时顺序编号目录节点，每次选取编号最小的机器作为master就好。

8.3 分布式锁

我们将zookeeper上的一个znode看作是一把锁，通过createznode的方式来实现。所有客户端都去创建 /distribute_lock 节点，最终成功创建的那个客户端也即拥有了这把锁。用完删除掉自己创建的distribute_lock 节点就释放出锁

8.4 命名服务(Dubbo监控中心原理)

在日常开发中，我们会遇到这样的场景：服务A需要访问服务B，但是服务B还在开发过程中（未完成），那么服务A（此时已完成）就不知道如何获取服务B的访问路径了，使用zookeeper的服务就可以简单解决：服务B部署成功后，可以先到zookeeper注册服务（即在zookeeper添加节点/service/B和节点数据）。服务A开发结束后，部署到服务器，然后服务A监控zookeeper服务节点/service/B，如果发现节点有数据了，那么服务A就可以访问服务B了。

8.5 发现服务

在这里插入图片描述

注册一个持久节点/service/business/what，他下面的每个子节点都是一个可用服务，保存了服务的地址端口等信息，服务调用者通过zookeeper获取/service/business/what所有子节点信息来得到可用的服务。下面的节点都是临时节点，服务器启动的时候会过来注册一个临时节点，服务器挂掉之后或主动关闭之后，临时节点会自动移除，这样就可以保证使用者获取的what服务都是可用的，而且可以动态的扩容缩容。

​

后记
👉👉💕💕美好的一天，到此结束，下次继续努力！欲知后续，请看下回分解，写作不易，感谢大家的支持！！ 🌹🌹🌹

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