zookeeper 的特点
zookeeper 有几个简单特点:
- zookeeper 的 api:从 文件系统 api 得到的启发,提供简单的 api
- zookeeper 运行在专用服务器上,跟业务逻辑分离,保证了高容错性和可扩展性
zookeeper 是存储设施,但特别注意
- zk上存储的数据聚焦为:
协作数据
(元数据
),而不是应用数据,应用数据有自己的存储方案,例如 hdfs 等 - zk 本质上,可以看作一种
特殊的 fs
特别说明:
zookeeper 的使命
zk 要解决的核心问题:
zk 目标:简化分布式应用开发中,多进程协作问题。为分布式应用,提供高效
、可靠
的分布式协调服务(基础服务),例如:
- 统一的命名服务
- 分布式锁
- 进程崩溃检测
- leader 选举
- 配置管理:配置变更时,及时下发到各个 client。
一个简单的问题:多进程的协作是什么?尼玛呀,有完没完,啥问题你都有,面对这个掉咋天的脑壳,还是回答一下。
多进程协作,整体分为 2 类:
- 协作:多进程需要一同处理某些事情,一些进程采取行动是的其他进程能够正常工作,例如:主从结构,m 向 s 分配任务,s 才会执行,否则 s 就保持空闲状态
- 竞争:两个进程不能同时工作,一个进程必须等待另个进程执行完毕,例如:主从结构,m 节点失效后,很多 s 都想成为 m,这时,就需要互斥锁,只有第一个获得锁的 s 成为 m
特别说明:
- 不跨网络协作:多进程,可以在同一台物理主机上,同步原语很方便(比如?管道、共享内存、消息队列、信号量)
- 跨网络协作:多进程,分布在不同的物理主机上,zk 关注这一类
跨网络多进程协作
,进程通信,基本思路有 2 个:
- 消息机制:通过网络,直接信息交换,多消息传递算法,实现同步原语
- 共享存储:利用外部共享存储,实现多进程协作,要求
共享存储
提供有序访问,zk 采用这种方式
真实系统中,跨网络通信,有几个共性问题:
- 消息延迟:由于网络原因,后发送先到达
- 处理器性能:由于系统调度原因,消息到达后,延迟处理
- 时钟偏移:不同物理主机,时钟发生偏移
zookeeper 特性
zookeeper 解决的本质问题
分布式系统的一致性问题:
- 消息传递:延迟性,先发送的消息,不一定先到达;
- 消息传递:丢失性,发送的消息,可能丢失;
- 节点崩溃:分布式系统内,任何一个节点都可能崩溃;
在这种情况下,如何保证数据的一致性?
- 提案投票:基于投票策略,2pc
- 选举投票:基于投票策略,投出
优先级最高的节点
(包含最新数据的节点)
paxos 目标:解决分布式一致性
问题,提高分布式系统容错性
的一致性算法。
paxos 本质:基于消息传递
的高度容错
的一致性算法
zookeeper 定位
zookeeper 是:
- 分布式协调服务
- 高效、可靠
- 方便应用程序,聚焦
业务逻辑开发
,而不需要过多关注分布式进程间协作细节
zookeeper 不直接暴露原语
,而是,暴露一部分调用方法
组成的 api,类似文件系统的 api,支持应用程序实现自己的原语
。
zookeeper 特性
zookeeper 可以保证如下分布式一致性特性:
- 顺序一致性:同一个 client 发起的事务请求,严格按照发起顺序执行
- 原子性:事务请求,要么应用到所有节点,要么一个节点都没有应用
- 单一视图:client 无论连接到哪个节点,看到的服务端数据都是一致的(note:不准确,其实是最终一致性)
- 可靠性:事务一旦执行成功,状态永久保留
- 实时性:事务一旦执行成功,client 并不能立即看到最新数据,但 zookeeper 保证最终一致性
zookeeper 设计目标
zookeeper 致力于提供高性能
、高可用
、顺序一致性
的分布式协调服务,保证数据最终一致性
。
目标一:高性能(简单的数据模型)
- 采用
树形结构
组织数据节点; - 全量数据节点,都存储在内存中;
- follower 和 observer 直接处理非事务请求;
目标二:高可用(构建集群)
- 半数以上机器存活,服务就能正常运行
- 自动进行 leader 选举
目标三:顺序一致性(事务操作的顺序)
- 每个事务请求,都会转发给 leader 处理
- 每个事务,会分配全局唯一的递增id(zxid,64位:epoch + 自增 id)
目标四:最终一致性
- 通过提议投票方式,保证事务提交的可靠性
- 提议投票方式,只能保证 client 收到事务提交成功后,半数以上节点能够看到最新数据
zookeeper 出现之前
zk 出现之前,分布式系统常用两种方式,实现多进程协作:
- 分布式锁管理器
- 分布式数据库
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