消息队列之-----------------zookeeper机制

2024-04-12 07:12

本文主要是介绍消息队列之-----------------zookeeper机制,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

目录

一、ZooKeeper是什么

二、ZooKeeper的工作机制

三、ZooKeeper特点

四、ZooKeeper数据结构

五、ZooKeeper应用场景

5.1统一命名服务

5.2统一配置管理

5.3统一集群管理

5.4服务器动态上下线

5.5软负载均衡

六、ZooKeeper的选举机制

6.1第一次启动选举机制

6.2非第一次启动选举机制

七、zookeeper集群部署


一、ZooKeeper是什么

Zookeeper是一个开源的分布式的,为分布式框架提供协调服务的Apache项目

二、ZooKeeper的工作机制

Zookeeper从设计模式角度来理解: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,然后接受观察者的注册,一旦这些数据的状态发生变化,Zookeeper就将负责通知已经在Zookeeper上注册的那些观察者做出相应的反应。也就是说

Zookeeper = 注册中心+文件系统 + 通知机制

工作机制

1、每个服务端上线时需要到zookeeper集群注册信息

2、客户端从zookeeper集群获取在线服务端信息列表并监听

3、服务端上线下线时,zookeeper需要更新列表信息并通知客户端

4、客户端接收到通知重新获取zookeeper在线服务器列表

三、ZooKeeper特点

(1)Zookeeper:一个领导者(Leader),多个跟随者(Follower)组成的集群
(2)Zookeeper集群中只要有半数以上节点存活,Zookeeper集群就能正常服务,所以Zookeeper适合安装奇数台服务器
(3)全局数据一致: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。
(4)更新请求顺序执行,来自同一个Client的更新请求按其发送顺序依次执行,即先进先出。
(5)数据更新原子性,一次数据更新要么成功,要么失败。
(6)实时性,在一定时间范围内,Client能读到最新数据。

四、ZooKeeper数据结构

ZooKeeper数据模型的结构与Linux文件系统很类似,整体上可以看作是一棵树,每个节点称做一个ZNode。每一个ZNode默认能够存储1MB的数据,每个ZNode都可以通过其路径唯一标识。

五、ZooKeeper应用场景

提供的服务包括:

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

5.1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,而域名容易记住。

5.2统一配置管理

(1)分布式环境下,配置文件同步非常常见。一般要求一个集群中,所有节点的配置信息是一致的,比如Kafka集群。对配置文件修改后,希望能够快速同步到各个节点上。
(2)配置管理可交由ZooKeeper实现。可将配置信息写入ZooKeeper上的一个Znode。各个客户端服务器监听这个Znode。一旦Znode中的数据被修改,ZooKeeper将通知各个客户端服务器。

5.3统一集群管理

(1)分布式环境中,实时掌握每个节点的状态是必要的。可根据节点实时状态做出一些调整。
(2)ZooKeeper可以实现实时监控节点状态变化。可将节点信息写入ZooKeeper上的一个ZNode。监听这个ZNode可获取它的实时状态变化。

5.4服务器动态上下线

客户端能实时洞察到服务器上下线的变化

5.5软负载均衡

在Zookeeper中记录每台服务器的访问数,让访问数最少的服务器去处理最新的客户端请求(这边最小连接调度算法嘛)

六、ZooKeeper的选举机制

6.1第一次启动选举机制

(1)服务器1启动,发起一次选举。服务器1投自己一票。此时服务器1票数一票,不够半数以上

(3票),选举无法完成,服务器1状态保持为LOOKING;

(2)服务器2启动,再发起一次选举。服务器1和2分别投自己一票并交换选票信息:此时服务器1

发现服务器2的myid比自己目前投票推举的(服务器1)大,更改选票为推举服务器2。此时服务器

1票数0票,服务器2票数2票,没有半数以上结果,选举无法完成,服务器1,2状态保持LOOKING

(3)服务器3启动,发起一次选举。此时服务器1和2都会更改选票为服务器3

此次投票结果:服务器1为0票,服务器2为0票,服务器3为3票。

此时服务器3的票数已经超过半数,服务器3当选Leader。

服务器1,2更改状态为FOLLOWING,服务器3更改状态为LEADING;

(4)服务器4启动,发起一次选举。此时服务器1,2,3已经不是LOOKING状态,不会更改选票信息。

交换选票信息结果:服务器3为3票,服务器4为1票。此时服务器4服从多数,更改选票信息为服务器3,并更改状态为FOLLOWING;

(5)服务器5启动,同4一样当小弟

比较服务器的myid大小,谁的myid越大则获取其他节点的选票,当选票数量超过服务器节点数量的半数以后,则当选leader,其他节点为follower。即使有新的更大myid节点加入集群,也不变,此时比票数

1.  1)服务器1启动后,发起一次选举。   2)服务器1投自己一票,此时服务器1只有一票,不够半数以上,选举无法完成    3)此时服务器1状态为Looking
------------------------------------------------
2.    1)服务器2启动,再发起一次选举。    2)服务器1和2分别投服务器2一票(服务器更改刚刚投自己的一票)    3)此时服务器1为0票;服务器2为2票,没有半数,选举不成功    4)此时,服务器1和2状态为Looking
------------------------------------(为什么1会投2?:因为服务器2的id比服务器1大,所以服务器1会投服务器2)
------------------------------------------------------
3.     1)服务器3启动,发起选举。    2)服务器1和2会更改选票,投给服务器3    3)此时,服务器3为3票,以超过半数,服务器3当选为领导者    4)此时,服务器1和2状态为跟随者,服务器3为领导者
-------------------------------------------------------
4.     1)之后服务器启动,会发起选举    2)虽然后面的服务器myid都比服务器3大    3)但是此时服务器3已经是领导者了,服务器1,2,3不会更改选票信息了    4)之后的服务器都将是服务器3的跟随者

6.2非第一次启动选举机制

1.EPOCH大的直接胜出

2.EPOCH相同,事务id大的胜出

3.事务id相同,服务器id大的胜出

SID:服务器ID。用来唯一标识一台ZooKeeper集群中的机器,每台机器不能重复,和myid一致。(表示服务器的唯一标志id)

ZXID:事务ID。ZXID是一个事务ID,用来标识一次服务器状态的变更。在某一时刻,集群中的每台机器的ZXID值不一定完全一致,这和ZooKeeper服务器对于客户端“更新请求”的处理逻辑速度有关。(表示处理任务的数量)

Epoch:每个Leader任期的代号。没有Leader时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(表示参与选举的次数)

七、zookeeper集群部署

Apache Download Mirrors

下载包

https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.6.4/apache-zookeeper-3.6.4.tar.gz

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