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Zookeeper——(大数据系统组件学习)

一、什么是Zookeeper

Zookeeper——(大数据系统组件学习)

Zookeeper最早起源于雅虎研究院的一个研究小组。在当时,研究人员发现,在雅虎内部很多大型系统基本都需要依赖一个类似的系统来进行分布式协调,但是这些系统往往都存在分布式单点问题。所以,雅虎的开发人员就试图开发一个通用的无单点问题的分布式协调框架,以便让开发人员将精力集中在处理业务逻辑上。

关于“ZooKeeper”这个项目的名字,其实也有一段趣闻。在立项初期,考虑到之前内部很多项目都是使用动物的名字来命名的(例如著名的Pig项目),雅虎的工程师希望给这个项目也取一个动物的名字。时任研究院的首席科学家RaghuRamakrishnan开玩笑地说:“在这样下去,我们这儿就变成动物园了!”此话一出,大家纷纷表示就叫动物园管理员吧一一一因为各个以动物命名的分布式组件放在一起,雅虎的整个分布式系统看上去就像一个大型的动物园了,而Zookeeper正好要用来进行分布式环境的协调一一于是,Zookeeper的名字也就由此诞生了。

ZooKeeper 是一个典型的分布式数据一致性解决方案,分布式应用程序可以基于 ZooKeeper 实现诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master 选举、分布式锁和分布式队列等功能。

二、基本概念

ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务,ZooKeeper框架最初是在“Yahoo!”上构建的,用于以简单而稳健的方式访问他们的应用程序。 后来,Apache ZooKeeper成为Hadoop,HBase和其他分布式框架使用的有组织服务的标准。 例如,Apache HBase使用ZooKeeper跟踪分布式数据的状态。ZooKeeper 的设计目标是将那些复杂且容易出错的分布式一致性服务封装起来,构成一个高效可靠的原语集,并以一系列简单易用的接口提供给用户使用。

Zookeeper是一个分布式协调服务;就是为用户的分布式应用程序提供协调服务;

Zookeeper是为别的分布式程序服务的;

Zookeeper所提供的服务涵盖:主从协调、服务器节点动态上下线、统一配置管理、分布式共享锁、统一名称服务……

ZooKeeper  本身就是一个分布式程序(只要半数以上节点存活,ZooKeeper  就能正常服务)。

为了保证高可用,最好是以集群形态来部署 ZooKeeper,这样只要集群中大部分机器是可用的(能够容忍一定的机器故障),那么 ZooKeeper 本身仍然是可用的。

ZooKeeper  将数据保存在内存中,这也就保证了 高吞吐量和低延迟(但是内存限制了能够存储的容量不太大,此限制也是保持znode中存储的数据量较小的进一步原因)。

ZooKeeper 是高性能的。 在“读”多于“写”的应用程序中尤其地高性能,因为“写”会导致所有的服务器间同步状态。(“读”多于“写”是协调服务的典型场景。)

ZooKeeper有临时节点的概念。 当创建临时节点的客户端会话一直保持活动,瞬时节点就一直存在。而当会话终结时,瞬时节点被删除。持久节点是指一旦这个ZNode被创建了,除非主动进行ZNode的移除操作,否则这个ZNode将一直保存在Zookeeper上。

ZooKeeper 底层其实只提供了两个功能:①管理(存储、读取)用户程序提交的数据;②为用户程序提交数据节点监听服务。

    会话(Session)

Session 指的是 ZooKeeper  服务器与客户端会话。在 ZooKeeper 中,一个客户端连接是指客户端和服务器之间的一个 TCP 长连接。客户端启动的时候,首先会与服务器建立一个 TCP 连接,从第一次连接建立开始,客户端会话的生命周期也开始了。通过这个连接,客户端能够通过心跳检测与服务器保持有效的会话,也能够向Zookeeper服务器发送请求并接受响应,同时还能够通过该连接接收来自服务器的Watch事件通知。 Session的sessionTimeout值用来设置一个客户端会话的超时时间。当由于服务器压力太大、网络故障或是客户端主动断开连接等各种原因导致客户端连接断开时,只要在sessionTimeout规定的时间内能够重新连接上集群中任意一台服务器,那么之前创建的会话仍然有效。

在为客户端创建会话之前,服务端首先会为每个客户端都分配一个sessionID。由于 sessionID 是 Zookeeper 会话的一个重要标识,许多与会话相关的运行机制都是基于这个 sessionID 的,因此,无论是哪台服务器为客户端分配的 sessionID,都务必保证全局唯一。

Znode

在谈到分布式的时候,我们通常说的“节点”是指组成集群的每一台机器。然而,在Zookeeper中,“节点”分为两类,第一类同样是指构成集群的机器,我们称之为机器节点;第二类则是指数据模型中的数据单元,我们称之为数据节点一一ZNode。

Zookeeper将所有数据存储在内存中,数据模型是一棵树(Znode Tree),由斜杠(/)的进行分割的路径,就是一个Znode,例如/foo/path1。每个上都会保存自己的数据内容,同时还会保存一系列属性信息。

在Zookeeper中,node可以分为持久节点和临时节点两类。所谓持久节点是指一旦这个ZNode被创建了,除非主动进行ZNode的移除操作,否则这个ZNode将一直保存在Zookeeper上。而临时节点就不一样了,它的生命周期和客户端会话绑定,一旦客户端会话失效,那么这个客户端创建的所有临时节点都会被移除。另外,ZooKeeper还允许用户为每个节点添加一个特殊的属性:SEQUENTIAL.一旦节点被标记上这个属性,那么在这个节点被创建的时候,Zookeeper会自动在其节点名后面追加上一个整型数字,这个整型数字是一个由父节点维护的自增数字。

Watcher

Watcher(事件监听器),是Zookeeper中的一个很重要的特性。Zookeeper允许用户在指定节点上注册一些Watcher,并且在一些特定事件触发的时候,ZooKeeper服务端会将事件通知到感兴趣的客户端上去,该机制是Zookeeper实现分布式协调服务的重要特性。

三、安装部署

例如3节点服务器安装zookeeper集群,分别执行

1)安装JDK

2)修改环境变量

vi /etc/profile(修改文件)

export ZOOKEEPER_HOME=/home/hadoop/zookeeper

export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin

source /etc/profile

3)修改配置文件

cd zookeeper/conf

cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

vi zoo.cfg

添加内容:

dataDir=/home/hadoop/zookeeper/data

dataLogDir=/home/hadoop/zookeeper/log

server.1=slave1:2888:3888 (主机名, 心跳端口、数据端口)

server.2=slave2:2888:3888

server.3=slave3:2888:3888

其它配置可以按照默认值

4)创建文件夹

cd /home/hadoop/zookeeper/

mkdir -m 755 data

mkdir -m 755 log

5)myid

在data文件夹下新建myid文件,myid的文件内容为:

cd data

vi myid

添加内容:(3台服务器不同,分别为1、2、3,与zoo.cfg形成对应)

6)启动(每台机器)

3台服务器bin目录下zkServer.sh start

jps

四、Zookeeper结构和命令

1、特性

Zookeeper:一个leader,多个follower组成的集群

1)、全局数据一致(单一系统映像):每个server保存一份相同的数据副本,client无论连接到哪个server,数据都是一致的

2)、分布式读写,更新请求转发,由leader实施

3)、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

4)、数据更新原子性,一次数据更新要么成功,要么失败

5)、实时性,在一定时间范围内,client能读到最新数据

6)、可靠性: 一旦一次更改请求被应用,更改的结果就会被持久化,直到被下一次更改覆盖

2、zookeeper数据结构

1)、层次化的目录结构,命名符合常规文件系统规范(见下图)

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2)、每个节点在zookeeper中叫做znode,并且其有一个唯一的路径标识

3)、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,下一页详细讲解)

4)、客户端应用可以在节点上设置监视器(后续详细讲解)

3、节点类型

1)、Znode有两种类型:

短暂(ephemeral)(断开连接自己删除)

持久(persistent)(断开连接不删除)

2)、Znode有四种形式的目录节点(默认是persistent )

PERSISTENT

PERSISTENT_SEQUENTIAL(持久序列/test0000000019 )

EPHEMERAL

EPHEMERAL_SEQUENTIAL

3)、创建znode时设置顺序标识,znode名称后会附加一个值,顺序号是一个单调递增的计数器,由父节点维护

4)、在分布式系统中,顺序号可以被用于为所有的事件进行全局排序,这样客户端可以通过顺序号推断事件的顺序

4、zookeeper命令行操作

运行 zkCli.sh –server <ip>进入命令行工具

1、使用 ls 命令来查看当前 ZooKeeper 中所包含的内容:

[zk: 202.115.36.251:2181(CONNECTED) 1] ls /

2、创建一个新的 znode ,使用 create /zk myData 。这个命令创建了一个新的 znode 节点“ zk ”以及与它关联的字符串:

[zk: 202.115.36.251:2181(CONNECTED) 2] create /zk “myData“

3、我们运行 get 命令来确认 znode 是否包含我们所创建的字符串:

[zk: 202.115.36.251:2181(CONNECTED) 3] get /zk

#监听这个节点的变化,当另外一个客户端改变/zk时,它会打出下面的

#WATCHER::

#WatchedEvent state:SyncConnected type:NodeDataChanged path:/zk

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] get /zk watch

4、下面我们通过 set 命令来对 zk 所关联的字符串进行设置:

[zk: 202.115.36.251:2181(CONNECTED) 4] set /zk “zsl“

5、下面我们将刚才创建的 znode 删除:

[zk: 202.115.36.251:2181(CONNECTED) 5] delete /zk

6、删除节点:rmr

[zk: 202.115.36.251:2181(CONNECTED) 5] rmr /zk

五、 zookeeper-api应用

1、基本使用

org.apache.zookeeper.Zookeeper是客户端入口主类,负责建立与server的会话

它提供了表 1 所示几类主要方法  :

Zookeeper——(大数据系统组件学习)

六、Zookeeper原理

Zookeeper虽然在配置文件中并没有指定master和slave

但是,zookeeper工作时,是有一个节点为leader,其他则为follower

Leader是通过内部的选举机制临时产生的

1)选举机制:

以一个简单的例子来说明整个选举的过程.

假设有五台服务器组成的zookeeper集群,它们的id从1-5,同时它们都是最新启动的,也就是没有历史数据,在存放数据量这一点上,都是一样的.假设这些服务器依序启动,来看看会发生什么.

1) 服务器1启动,此时只有它一台服务器启动了,它发出去的报没有任何响应,所以它的选举状态一直是LOOKING状态

2) 服务器2启动,它与最开始启动的服务器1进行通信,互相交换自己的选举结果,由于两者都没有历史数据,所以id值较大的服务器2胜出,但是由于没有达到超过半数以上的服务器都同意选举它(这个例子中的半数以上是3),所以服务器1,2还是继续保持LOOKING状态.

3) 服务器3启动,根据前面的理论分析,服务器3成为服务器1,2,3中的老大,而与上面不同的是,此时有三台服务器选举了它,所以它成为了这次选举的leader.

4) 服务器4启动,根据前面的分析,理论上服务器4应该是服务器1,2,3,4中最大的,但是由于前面已经有半数以上的服务器选举了服务器3,所以它只能接收当小弟的命了.

5) 服务器5启动,同4一样,当小弟.

2)异常集群选举机制

那么,初始化的时候,是按照上述的说明进行选举的,但是当zookeeper运行了一段时间之后,有机器down掉,重新选举时,选举过程就相对复杂了。

需要加入数据id、leader id和逻辑时钟。

数据id:数据新的id就大,数据每次更新都会更新id。

Leader id:就是我们配置的myid中的值,每个机器一个。

逻辑时钟:这个值从0开始递增,每次选举对应一个值,也就是说:  如果在同一次选举中,那么这个值应该是一致的 ;  逻辑时钟值越大,说明这一次选举leader的进程更新.

选举的标准就变成:

1、逻辑时钟小的选举结果被忽略,重新投票

2、统一逻辑时钟后,数据id大的胜出

3、数据id相同的情况下,leader id大的胜出

根据这个规则选出leader。

3)选举算法:

Paxos 算法应该可以说是  ZooKeeper 的灵魂了。但是,ZooKeeper 并没有完全采用 Paxos算法 ,而是使用 ZAB 协议作为其保证数据一致性的核心算法。另外,在ZooKeeper的官方文档中也指出,ZAB协议并不像 Paxos 算法那样,是一种通用的分布式一致性算法,它是一种特别为Zookeeper设计的崩溃可恢复的原子消息广播算法。

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。

七、ZooKeeper 集群角色介绍

最典型集群模式: Master/Slave 模式(主备模式)。在这种模式中,通常 Master服务器作为主服务器提供写服务,其他的 Slave 服务器从服务器通过异步复制的方式获取 Master 服务器最新的数据提供读服务。

但是,在 ZooKeeper 中没有选择传统的  Master/Slave 概念,而是引入了Leader、Follower 和 Observer 三种角色。如下图所示

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ZooKeeper 集群中的所有机器通过一个 Leader 选举过程来选定一台称为 “Leader” 的机器,Leader 既可以为客户端提供写服务又能提供读服务。除了 Leader 外,Follower 和  Observer 都只能提供读服务。Follower 和  Observer 唯一的区别在于 Observer 机器不参与 Leader 的选举过程,也不参与写操作的“过半写成功”策略,因此 Observer 机器可以在不影响写性能的情况下提升集群的读性能。

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当 Leader 服务器出现网络中断、崩溃退出与重启等异常情况时,ZAB 协议就会进人恢复模式并选举产生新的Leader服务器。这个过程大致是这样的:

1)、Leader election(选举阶段):节点在一开始都处于选举阶段,只要有一个节点得到超半数节点的票数,它就可以当选准 leader。

2)、Discovery(发现阶段):在这个阶段,followers 跟准 leader 进行通信,同步 followers 最近接收的事务提议。

3)、Synchronization(同步阶段):同步阶段主要是利用 leader 前一阶段获得的最新提议历史,同步集群中所有的副本。同步完成之后 准 leader 才会成为真正的 leader。

4)、(广播阶段) :到了这个阶段,Zookeeper 集群才能正式对外提供事务服务,并且 leader 可以进行消息广播。同时如果有新的节点加入,还需要对新节点进行同步。

八、Zookeeper常用应用场景

1)统一命名服务(Name Service)

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。说到这里你可能想到了 JNDI,没错 Zookeeper 的 Name Service 与 JNDI 能够完成的功能是差不多的,它们都是将有层次的目录结构关联到一定资源上,但是 Zookeeper 的 Name Service 更加是广泛意义上的关联,也许你并不需要将名称关联到特定资源上,你可能只需要一个不会重复名称,就像数据库中产生一个唯一的数字主键一样。

Name Service 已经是 Zookeeper 内置的功能,你只要调用 Zookeeper 的 API 就能实现。如调用 create 接口就可以很容易创建一个目录节点。

2)配置管理(Configuration Management)

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。

像这样的配置信息完全可以交给 Zookeeper 来管理,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。

图 1. 配置管理结构图

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3)集群管理(Group Membership)

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 不仅能够帮你维护当前的集群中机器的服务状态,而且能够帮你选出一个“总管”,让这个总管来管理集群,这就是 Zookeeper 的另一个功能 Leader Election。

它们的实现方式都是在 Zookeeper 上创建一个 EPHEMERAL 类型的目录节点,然后每个 Server 在它们创建目录节点的父目录节点上调用getChildren(String path, boolean watch) 方法并设置 watch 为 true,由于是 EPHEMERAL 目录节点,当创建它的 Server 死去,这个目录节点也随之被删除,所以 Children 将会变化,这时 getChildren上的 Watch 将会被调用,所以其它 Server 就知道已经有某台 Server 死去了。新增 Server 也是同样的原理。

Zookeeper 如何实现 Leader Election,也就是选出一个 Master Server。和前面的一样每台 Server 创建一个 EPHEMERAL 目录节点,不同的是它还是一个 SEQUENTIAL 目录节点,所以它是个 EPHEMERAL_SEQUENTIAL 目录节点。之所以它是 EPHEMERAL_SEQUENTIAL 目录节点,是因为我们可以给每台 Server 编号,我们可以选择当前是最小编号的 Server 为 Master,假如这个最小编号的 Server 死去,由于是 EPHEMERAL 节点,死去的 Server 对应的节点也被删除,所以当前的节点列表中又出现一个最小编号的节点,我们就选择这个节点为当前 Master。这样就实现了动态选择 Master,避免了传统意义上单 Master 容易出现单点故障的问题。

图 2. 集群管理结构图

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4)共享锁(Locks)

共享锁在同一个进程中很容易实现,但是在跨进程或者在不同 Server 之间就不好实现了。Zookeeper 却很容易实现这个功能,实现方式也是需要获得锁的 Server 创建一个 EPHEMERAL_SEQUENTIAL 目录节点,然后调用 getChildren方法获取当前的目录节点列表中最小的目录节点是不是就是自己创建的目录节点,如果正是自己创建的,那么它就获得了这个锁,如果不是那么它就调用 exists(String path, boolean watch) 方法并监控 Zookeeper 上目录节点列表的变化,一直到自己创建的节点是列表中最小编号的目录节点,从而获得锁,释放锁很简单,只要删除前面它自己所创建的目录节点就行了。

图 3. Zookeeper 实现 Locks 的流程图

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5)队列管理

Zookeeper 可以处理两种类型的队列:

(1)当一个队列的成员都聚齐时,这个队列才可用,否则一直等待所有成员到达,这种是同步队列。

(2)队列按照 FIFO 方式进行入队和出队操作,例如实现生产者和消费者模型。

同步队列用 Zookeeper 实现的实现思路如下:

创建一个父目录 /synchronizing,每个成员都监控标志(Set Watch)位目录 /synchronizing/start 是否存在,然后每个成员都加入这个队列,加入队列的方式就是创建 /synchronizing/member_i 的临时目录节点,然后每个成员获取 / synchronizing 目录的所有目录节点,也就是 member_i。判断 i 的值是否已经是成员的个数,如果小于成员个数等待 /synchronizing/start 的出现,如果已经相等就创建 /synchronizing/start。

用下面的流程图更容易理解:

 

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FIFO 队列用 Zookeeper 实现思路如下:

实现的思路也非常简单,就是在特定的目录下创建 SEQUENTIAL 类型的子目录 /queue_i,这样就能保证所有成员加入队列时都是有编号的,出队列时通过 getChildren( ) 方法可以返回当前所有的队列中的元素,然后消费其中最小的一个,这样就能保证 FIFO。

下面是生产者和消费者这种队列形式的示例代码,完整的代码请看附件:

生产者代码:

boolean produce(int i) throws KeeperException, InterruptedException{

ByteBuffer b = ByteBuffer.allocate(4);

byte[] value;

b.putInt(i);

value = b.array();

zk.create(root + “/element”, value, ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,

CreateMode.PERSISTENT_SEQUENTIAL);

return true;

}

消费者代码:

int consume() throws KeeperException, InterruptedException{

int retvalue = -1;

Stat stat = null;

while (true) {

synchronized (mutex) {

List<String> list = zk.getChildren(root, true);

if (list.size() == 0) {

mutex.wait();

} else {

Integer min = new Integer(list.get(0).substring(7));

for(String s : list){

1

Integer tempValue = new Integer(s.substring(7));

if(tempValue < min) min = tempValue;

}

byte[] b = zk.getData(root + “/element” + min,false, stat);

zk.delete(root + “/element” + min, 0);

ByteBuffer buffer = ByteBuffer.wrap(b);

retvalue = buffer.getInt();

return retvalue;

}

}

}

}

 

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