简单了解Zookeeper

Tips: 如果之前对Zookeeper不了解的话,这里大概留个印象就好了

Zookeeper是一个分布式协调服务,可以用于元数据管理、分布式锁、分布式协调、发布订阅、服务命名等等。

例如,Kafka中就是用Zookeeper来保存其集群中的相关元数据,例如Broker、Topic以及Partition等等。同时,基于Zookeeper的Watch监听机制,还可以用其实现发布、订阅的功能。

在平常的常规业务使用场景下,我们几乎只会使用到分布式锁这一个用途。

Zookeeper内部运行机制

Zookeeper的底层存储原理,有点类似于Linux中的文件系统。Zookeeper中的文件系统中的每个文件都是节点(Znode)。根据文件之间的层级关系,Zookeeper内部就会形成这个这样一个文件树。

Zookeeper原理解析&使用场景详解

在Linux中,文件(节点)其实是分类型的,例如分为文件、目录。在Zookeeper中同理,Znode同样的有类型。在Zookeeper中,所有的节点类型如下:

  • 持久节点(Persistent)
  • 持久顺序节点(Persistent Sequential)
  • 临时节点(Ephemeral)
  • 临时顺序节点(Ephemeral Sequential)

所谓持久节点,就和我们自己在电脑上新建一个文件一样,除非你主动删除,否则一直存在。

持久顺序节点除了继承了持久节点的特性之外,还会为其下创建的子节点保证其先后顺序,并且会自动地为节点加上10位自增序列号作为节点名,以此来保证节点名的唯一性。这一点上图中的subfiles已经给出了示例。

临时节点,其生命周期和client的连接是否活跃相关,如果client一旦断开连接,该节点(可以理解为文件)就都会被删除,并且临时节点无法创建子节点

PS:这里的断开连接其实不是我们直觉上理解的断开连接,Zookeeper有其Session机制,当某个client的Session过期之后,会将对应的client创建的节点全部删除

Zookeeper的节点创建方式

接下来我们来分别看看几种节点的创建方式,给出几个简单的示例。

创建持久节点

create /node_name SH的全栈笔记 

Zookeeper原理解析&使用场景详解

这里需要注意的是,命令中所有的节点名称必须要以/开头,否则会创建失败,因为在Zookeeper中是不能使用相对路径,必须要使用绝对路径。

Zookeeper原理解析&使用场景详解

创建持久顺序节点

create -s /node_name SH的全栈笔记

Zookeeper原理解析&使用场景详解

可以看到,Zookeeper为key自动的加上了10位的自增后缀。

创建临时节点

create -e /test SH的全栈笔记

Zookeeper原理解析&使用场景详解

创建临时顺序节点

create -e -s /node_name SH的全栈笔记

Zookeeper原理解析&使用场景详解

Zookeeper的用途

我们通过一些具体的例子,来了解Zookeeper的详细用途,它不仅仅只是被当作分布式锁使用。

元数据管理

我们都知道,Kafka在运行时会依赖一个Zookeeper的集群。Kafka通过Zookeeper来管理集群的相关元数据,并通过Zookeeper进行Leader选举。

Tips: 但是即将发布的Kafka 2.8版本中,Zookeeper已经不是一个必需的组件了。这块我暂时还没有时间去细看,不过我估计可能会跟RocketMQ中处理的方式差不多,将其集群的元数据放到Kafka本身来处理。

分布式锁

基于Zookeeper的分布式锁其实流程很简单。首先我们需要知道加分布式锁的本质是什么?

答案是创建临时顺序节点

当某个客户端加锁成功之后,实际上则是成功的在Zookeeper上创建了临时顺序节点。我们知道,分布式锁能够使同一时间只能有一个能够访问某种资源。那这就必然会涉及到分布式锁的竞争,那问题来了,当前这个客户端是如何感知抢到了锁呢?

其实在客户端侧会有一定的逻辑,假设加锁的key为/locks/modify_users

首先,客户端会发起加锁请求,然后会在Zookeeper上创建持久节点locks,然后会在该节点下创建临时顺序节点。临时顺序节点的创建示例,如下图所示。

Zookeeper原理解析&使用场景详解

当客户端成功创建了节点之后,还会获取其同级的所有节点。也就是上图中的所有modify_users000000000x的节点。

此时客户端会根据10位的自增序号去判断,当前自己创建的节点是否是所有的节点中最小的那个,如果是最小的则自己获取到了分布式锁

你可能会问,那如果我不是最小的怎么办呢?而且我的节点都已经创建了。如果不是最小的,说明当前客户端并没有抢到锁。按照我们的认知,如果没有竞争到分布式锁,则会等待。等待的底层都做了什么?我们用实际例子来捋一遍。

假设Zookeeper中已经有了如下的节点。

Zookeeper原理解析&使用场景详解

例如当前客户端是B创建的节点是modify_users0000000002,那么很明显B没有抢到锁,因为已经有比它还要小的由客户端A创建的节点modify_users0000000001

此时客户端B会对节点modify_users0000000001注册一个监听器,对于该节点的任意更新都将触发对应的操作。

Zookeeper原理解析&使用场景详解当其被删除之后,就会唤醒客户端B的线程,此时客户端B会再次进行判断自己是否是序号最小的一个节点,此时modify_users0000000002明显是最小的节点,故客户端B加锁成功

为了让你更加直观的了解这个过程,我把流程浓缩成了下面这幅流程图。

Zookeeper原理解析&使用场景详解

分布式协调

我们都知道,在很多场景下要保证一致性都会采用经典的2PC(两阶段提交),例如MySQL中Redo Log和Binlog提交的数据一致性保障就是采用的2PC,详情可以看基于Redo Log和Undo Log的MySQL崩溃恢复流程

在2PC中存在两种角色,分别是参与者(Participant)协调者(Coordinator),协调者负责统一的调度所有分布式节点的执行逻辑。具体协调啥呢?举个例子。

例如在2PC的Commit阶段,两个参与者A、B,A的commit操作成功了,但不幸的是B失败了。此时协调者就需要向A发送Rollback操作。Zookeeper大概就是这样一个角色。其实从Zookeeper的名称也能看出来,Zookeeper的翻译是动物园管理员,很多的框架都依靠Zookeeper来实现协调的操作。

发布订阅

由于Zookeeper自带了监听器(Watch)的功能,所以发布订阅也顺理成章的成为了Zookeeper的应用之一。例如在某个配置节点上注册了监听器,那么该配置一旦发布变更,对应的服务就能实时的感知到配置更改,从而达到配置的动态更新的目的。

给个简单的Watch使用示例。

Zookeeper原理解析&使用场景详解

命名服务

用大白话来说,命名服务主要有两种。

  • 单纯的利用Zookeeper的文件系统特性,存储结构化的文件
  • 利用文件特性和顺序节点的特性,来生成全局的唯一标识

前者可以用于在系统之间共享某种业务上的特定资源,后者则可以用于实现分布式锁。

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Zookeeper原理解析&使用场景详解