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书接上篇博客中的ZK集群启动后完成数据的统一性恢复后,来到启动ZkServer的逻辑,接下来的重点工作就是启动不同角色的对应的不同的处理器Processor

深入理解 ZK集群中通过Processor保证数据一致性_持久化

如上图查看​​ZooKeeperServer​​​的继承图,三种不同的角色有不同的​​ZooKeeperServer​​的实现逻辑类

三者启动时,都将会来到​​ZooKeeperServer.java​​​中的​​startUp()​​方法中,源码如下,但是,不同的角色针对setupRequestProcessors();进行了不同的重写,所以本篇博客的重点即使看一下他们是如何重写的

public synchronized void startup() {
if (sessionTracker == null) {
// todo 创建session计时器
createSessionTracker();
}
// todo 开启计时器
startSessionTracker();

// todo 设置请求处理器, zookeeper中存在不同的请求处理器, 就在下面
setupRequestProcessors();

//todo 是一个为应用程序、设备、系统等植入管理功能的框架。
//todo JMX可以跨越一系列异构操作系统平台、系统体系结构和网络传输协议,灵活的开发无缝集成的系统、网络和服务管理应用
registerJMX();

// todo 修改状态 --> running
setState(State.RUNNING);
// todo 唤醒所有线程, 因为前面有一个线程等待处理器 睡了一秒
notifyAll();
}

Leader重写​​setupRequestProcessors​

源码如下: 可以看到它初始化的处理器的个数

  1. PrepRequestProcessor (checkAcl 构造tnx)
  2. ProposalRequestProcessor (发起提议)
  3. CommitProcessor (提交提议)
  4. ToBeAppliedRequestProcessor
  5. FinalRequestProcessor (响应客户端,更新内存)

SyncRequestProcessor(单独开启的,他是一个线程) 作用: 持久化txn

RequestProcessor finalProcessor = new FinalRequestProcessor(this);
RequestProcessor toBeAppliedProcessor = new Leader.ToBeAppliedRequestProcessor(
finalProcessor, getLeader().toBeApplied);
commitProcessor = new CommitProcessor(toBeAppliedProcessor,
Long.toString(getServerId()), false,
getZooKeeperServerListener());
commitProcessor.start();
ProposalRequestProcessor proposalProcessor = new ProposalRequestProcessor(this,
commitProcessor);
proposalProcessor.initialize();
firstProcessor = new PrepRequestProcessor(this, proposalProcessor);
((PrepRequestProcessor)firstProcessor).start();

Follower重写​​setupRequestProcessors​

  1. FollowerRequestProcessor
  2. CommitProcessor
  3. SendAckRequestProcessor
  4. FinalRequestProcessor

SyncRequestProcessor(单独开启的,他是一个线程) 作用: 持久化txn

RequestProcessor finalProcessor = new FinalRequestProcessor(this);
commitProcessor = new CommitProcessor(finalProcessor,
Long.toString(getServerId()), true,
getZooKeeperServerListener());
commitProcessor.start();
firstProcessor = new FollowerRequestProcessor(this, commitProcessor);
((FollowerRequestProcessor) firstProcessor).start();
syncProcessor = new SyncRequestProcessor(this,
new SendAckRequestProcessor((Learner) getFollower()));
syncProcessor.start();

Observer重写​​setupRequestProcessors​

  1. ObserverRequestProcessor
  2. CommitProcessor
  3. FinalRequestProcessor

通过配置判断是否添加SyncRequestProcessor来持久化它的事务

RequestProcessor finalProcessor = new FinalRequestProcessor(this);
commitProcessor = new CommitProcessor(finalProcessor,
Long.toString(getServerId()), true,
getZooKeeperServerListener());
commitProcessor.start();
firstProcessor = new ObserverRequestProcessor(this, commitProcessor);
((ObserverRequestProcessor) firstProcessor).start();

// todo 通过这个判断控制需不需要Observer 对事务进行持久化
if (syncRequestProcessorEnabled) {
syncProcessor = new SyncRequestProcessor(this, null);
syncProcessor.start();
}

实验1: Leader接受到写请求

直接给出当Leader接收到请求时,request在集群中各个处理器中的运行流程图

深入理解 ZK集群中通过Processor保证数据一致性_持久化_02

通过上图看,当leader接收到请求后,request肯定会依次流经它的处理器,PrepRequestProcessor-->ProposalRequestProcessor

在ProposalRequestProcessor处理器中,同样是直接将request提交给CommitProcessor,但是同样会被阻塞住

接着在request被Leader通过原子广播,告诉所有的Follower这个request

原子广播之后自己会立即使用SyncRequestProcessor完成持久化

同时Follower接受到request之后,也会使用他们自己的SyncRequestProcess进行持久化,完成持久化后就给Leader的LearnerHandler发送ACK确认消息,在这个LearnerHandler会存在过半检查机制,没当一个Follower发送一个ACK,就触发检查一次,直到达到一半以上,就会触发notify(),然后leader刚刚在commitProcessor中wait(),等待提交的函数就会被唤醒,由leader广播commit,全体learner进行commit,达成数据的一致性

实验2: Follower或Observer接收到写请求

直接给出当Follower或者Observer接收到请求时,request在集群中各个处理器中的运行流程图

深入理解 ZK集群中通过Processor保证数据一致性_持久化_03

通过上面图可以看到,当Follower或者Observer接收到请求后会首先会提交给本地的​​commitProcessor​​处理器,但是不会立刻commit事务,而是将request转发给Leader的第一个处理器,再之后就和上面的图同样的处理流程