Zookeeper简述

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前 言

ZooKeeper是一个开源的、高可用的、分布式的协调服务，由Apache软件基金会维护。它旨在帮助管理和协调分布式系统和应用程序，提供了一个可靠的平台，用于处理分布式同步、配置管理和群组服务等任务。ZooKeeper广泛应用于构建分布式系统，它提供了一个稳定的基础来管理配置、协调节点、实现分布式锁、实现分布式队列等。通过ZooKeeper，开发人员可以轻松解决分布式系统中的同步和协调问题，使得分布式应用的开发更加简单和可靠。

01 zookeeper的特点

1-1 高可用性

ZooKeeper的设计目标之一是高可用性。它通过复制数据到多个服务器，使用Quorum算法来确保数据的一致性。如果部分节点发生故障，仍然能够提供可用的服务，保持系统的可用性。

1-2 一致性

ZooKeeper提供强一致性保证。在ZooKeeper集群中，大多数节点（法定人数）必须就数据的状态达成一致意见。这样可以确保每个客户端对数据的读取都能获得相同的最新数据。

1-3 简单数据模型

ZooKeeper采用类似文件系统的数据模型，使用树状结构来存储数据。每个节点（Znode）都有一个路径和一个数据负载。这种简单的数据模型使得ZooKeeper易于理解和使用。

1-4 事件通知

ZooKeeper支持Watch机制，客户端可以设置在Znode上的观察，以便在Znode发生更改时接收通知。这样可以实现分布式的事件通知和协作机制，支持事件驱动的应用程序设计。

1-5 顺序节点

 ZooKeeper支持顺序节点的创建，即创建的节点会自动带有唯一递增的序列号。这个特性可用于实现分布式锁、分布式队列等常见的协调原语。

1-6 原子操作

ZooKeeper提供原子操作，可以保证复杂的多步骤操作在ZooKeeper上是原子的。这些原子操作为构建高级别的分布式协调原语提供了支持。

1-7 集群模式

一致性。ZooKeeper集群中的节点可以动态地加入或离开，使得系统更加灵活和可扩展。

1-8 临时节点

ZooKeeper支持临时节点，这些节点的生命周期与客户端会话相关联。当客户端会话结束时，临时节点会被自动删除，这样可以实现临时性的数据和状态管理。

02  zookeeper架构

下图为zookeeper架构的角色分布图：

2-1 Leader：

集群中的一个服务器被选举为Leader。Leader负责处理客户端的写请求（例如创建、更新和删除Znodes）和协调分布式事务。Leader通过ZooKeeper协议来确保写操作在集群中的大多数节点上同步执行，以保持数据的一致性。如果Leader服务器发生故障或断开连接，集群会通过选举算法自动选择新的Leader。

2-2 Follower

Follower是集群中的其他服务器，它们遵从Leader的指令，复制Leader上的写操作，以保持数据一致性。Follower可以处理客户端的读请求，但不能处理写请求。Follower与Leader保持心跳连接，以便及时了解Leader的状态。

观察者是一种特殊类型的ZooKeeper服务器，它不参与Leader选举，也不参与写操作的复制。

03  选举机制

集群中在 Zookeeper运行期间 Leader 和 非 Leader 各司其职，当有非 Leader 服务器宕机或加入不会影响 Leader，但是一旦 Leader 服务器挂了，那么整个 Zookeeper 集群将暂停对外服务，会触发新一轮的选举。

第一次投票每台机器都会将票投给自己。接着每台机器都会将自己的投票发给其他机器，如果发现其他机器的zxid比自己大，那么就需要改投票重新投一次。比如server1 收到了三张票，发现server2的xzid为102，pk一下发现自己输了，后面果断改投票选server2为老大。

3-1 Server id(或sid)：服务器ID

比如有三台服务器，编号分别是1,2,3。编号越大在选择算法中的权重越大，比如初始化启动时就是根据服务器ID进行比较。

3-2 Zxid：事务ID

服务器中存放的数据的事务ID，值越大说明数据越新，在选举算法中数据越新权重越大。

3-3 Epoch：逻辑时钟

也叫投票的次数，同一轮投票过程中的逻辑时钟值是相同的，每投完一次票这个数据就会增加。

3-4 Server状态：选举状态

LOOKING，竞选状态。

FOLLOWING，随从状态，同步leader状态，参与投票。

OBSERVING，观察状态,同步leader状态，不参与投票。

LEADING，领导者状态。

04 ZAB协议

ZAB（Zookeeper Atomic Broadcast）协议是Zookeeper内部用于实现分布式一致性的核心协议。它是一个基于原子广播的协议，用于保证Zookeeper集群中数据的一致性和可靠性。ZAB协议是Zookeeper的关键特性之一，确保在集群中的各个节点之间维持数据的一致性。

ZAB协议的特点：

原子广播：ZAB协议确保事务是原子性广播的，要么所有Follower节点都接收到该事务，要么都没有接收到。这样可以保证数据的一致性。

崩溃恢复：ZAB协议允许集群在部分节点宕机或崩溃后，重新选举新的Leader，从而保持服务的可用性和容错性。

顺序性：ZAB协议保证所有节点按照相同的顺序处理事务，从而保持数据的一致性。

轻量级：ZAB协议只需要在集群中的少数节点上进行广播和确认，因此具有较低的通信开销。

交叉验证可以帮助准确地估计模型的性能，从而支持更好的模型选择和超参数调整，以获得更好的泛化性能。

05 CAP理论

Zookeeper是一个分布式协调服务，它主要用于构建分布式系统中的协调和同步机制。而CAP理论则是分布式系统理论中的重要概念，它描述了在分布式系统中三个关键属性的权衡：一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容忍性（Partition Tolerance）。CAP理论指出在分布式系统中，无法同时满足这三个属性，只能选择其中两个，因为其中任意两个属性之间是存在冲突的。

具体来说，CAP理论的三个属性解释如下：

5-1 一致性（Consistency）

在分布式系统中，一致性意味着所有节点在同一时刻看到的数据副本是相同的。即使是在有多个副本的情况下，所有节点也能够看到相同的数据。

5-2 可用性（Availability）

可用性指的是系统能够在有限时间内对请求作出响应，并能够保证服务的可用性，即使在部分节点故障的情况下。

5-3 分区容忍性（Partition Tolerance）

网络中断或节点之间无法相互通信，系统仍然能够保持可用性和一致性。

在CAP理论中，在分布式系统中只能选择其中两个属性，并且一般情况下选择分区容忍性是必须的，因为网络分区是不可避免的，特别在大规模的分布式系统中。Zookeeper在设计时倾向于CP（一致性和分区容忍性）模型。

它优先保证数据的一致性和分区容忍性，而可用性可能会在某些情况下受到影响。在Zookeeper中，当网络分区发生时，集群会尝试维持数据的一致性，但可能会导致一些节点在分区期间暂时不可用。这是因为Zookeeper为了保持数据的一致性，需要在多数节点上进行写操作确认，如果无法满足多数节点的写操作，写操作将被阻塞，从而影响可用性。

06 总结

Zookeeper 作为 Hadoop 项目中的一个子项目，是 Hadoop 集群管理的一个必不可少的模块，它主要用 来控制集群中的数据，如它管理 Hadoop 集群中的 NameNode，还有 Hbase 中 Master Election、 Server 之间状态同步等。

Zoopkeeper 提供了一套很好的分布式集群管理的机制，就是它这种基于层次型的目录树的数据结构，并对树中的节点进行有效管理，从而可以设计出多种多样的分布式的数据管理模型。