为了保证高可用,最好是以集群形态来部署 ZooKeeper,这样只要集群中大部分机器是可用的(能够容忍一定的机器故障),那么 ZooKeeper 本身仍然是可用的。通常 3 台服务器就可以构成一个 ZooKeeper 集群了。ZooKeeper 官方提供的架构图就是一个 ZooKeeper 集群整体对外提供服务。

如何查看zookeeper集群包含哪些主机 zookeeper查看集群信息_zookeeper

上图中每一个 Server 代表一个安装 ZooKeeper 服务的服务器。组成 ZooKeeper 服务的服务器都会在内存中维护当前的服务器状态,并且每台服务器之间都互相保持着通信。集群间通过 ZAB 协议(ZooKeeper Atomic Broadcast)来保持数据的一致性。

最典型集群模式: Master/Slave 模式(主备模式)。在这种模式中,通常 Master 服务器作为主服务器提供写服务,其他的 Slave 服务器从服务器通过异步复制的方式获取 Master 服务器最新的数据提供读服务。

1. ZooKeeper 集群角色

在 ZooKeeper 中没有选择传统的 Master/Slave 概念,而是引入了 Leader、Follower 和 Observer 三种角色。如下图所示

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ZooKeeper 集群中的所有机器通过一个 Leader 选举过程 来选定一台称为 “Leader” 的机器,Leader 既可以为客户端提供写服务又能提供读服务。除了 Leader 外,Follower 和 Observer 都只能提供读服务。Follower 和 Observer 唯一的区别在于 Observer 机器不参与 Leader 的选举过程,也不参与写操作的“过半写成功”策略,因此 Observer 机器可以在不影响写性能的情况下提升集群的读性能。

角色

说明

Leader

为客户端提供读和写的服务,负责投票的发起和决议,更新系统状态。

Follower

为客户端提供读服务,如果是写服务则转发给 Leader。参与选举过程中的投票。

Observer

为客户端提供读服务,如果是写服务则转发给 Leader。不参与选举过程中的投票,也不参与“过半写成功”策略。在不影响写性能的情况下提升集群的读性能。此角色于 ZooKeeper3.3 系列新增的角色。

当 Leader 服务器出现网络中断、崩溃退出与重启等异常情况时,就会进入 Leader 选举过程,这个过程会选举产生新的 Leader 服务器。

这个过程大致是这样的:

  1. Leader election(选举阶段):节点在一开始都处于选举阶段,只要有一个节点得到超半数节点的票数,它就可以当选准 leader。
  2. Discovery(发现阶段) :在这个阶段,followers 跟准 leader 进行通信,同步 followers 最近接收的事务提议。
  3. Synchronization(同步阶段) :同步阶段主要是利用 leader 前一阶段获得的最新提议历史,同步集群中所有的副本。同步完成之后 准 leader 才会成为真正的 leader。
  4. Broadcast(广播阶段) :到了这个阶段,ZooKeeper 集群才能正式对外提供事务服务,并且 leader 可以进行消息广播。同时如果有新的节点加入,还需要对新节点进行同步。

2. ZooKeeper 集群中的服务器状态

  • LOOKING :寻找 Leader。
  • LEADING :Leader 状态,对应的节点为 Leader。
  • FOLLOWING :Follower 状态,对应的节点为 Follower。
  • OBSERVING :Observer 状态,对应节点为 Observer,该节点不参与 Leader 选举。

3. ZooKeeper 集群为啥最好是奇数台?

ZooKeeper 集群在宕掉几个 ZooKeeper 服务器之后,如果剩下的 ZooKeeper 服务器个数大于宕掉的个数的话整个 ZooKeeper 才依然可用。假如我们的集群中有 n 台 ZooKeeper 服务器,那么也就是剩下的服务数必须大于 n/2。先说一下结论,2n 和 2n-1 的容忍度是一样的,都是 n-1,大家可以先自己仔细想一想,这应该是一个很简单的数学问题了。

比如假如我们有 3 台,那么最大允许宕掉 1 台 ZooKeeper 服务器,如果我们有 4 台的的时候也同样只允许宕掉 1 台。 假如我们有 5 台,那么最大允许宕掉 2 台 ZooKeeper 服务器,如果我们有 6 台的的时候也同样只允许宕掉 2 台。

综上,何必增加那一个不必要的 ZooKeeper 呢?

4. ZooKeeper 选举的过半机制防止脑裂

何为集群脑裂?

对于一个集群,通常多台机器会部署在不同机房,来提高这个集群的可用性。保证可用性的同时,会发生一种机房间网络线路故障,导致机房间网络不通,而集群被割裂成几个小集群。这时候子集群各自选主导致“脑裂”的情况。

举例说明:比如现在有一个由 6 台服务器所组成的一个集群,部署在了 2 个机房,每个机房 3 台。正常情况下只有 1 个 leader,但是当两个机房中间网络断开的时候,每个机房的 3 台服务器都会认为另一个机房的 3 台服务器下线,而选出自己的 leader 并对外提供服务。若没有过半机制,当网络恢复的时候会发现有 2 个 leader。仿佛是 1 个大脑(leader)分散成了 2 个大脑,这就发生了脑裂现象。脑裂期间 2 个大脑都可能对外提供了服务,这将会带来数据一致性等问题。

过半机制是如何防止脑裂现象产生的?

ZooKeeper 的过半机制导致不可能产生 2 个 leader,因为少于等于一半是不可能产生 leader 的,这就使得不论机房的机器如何分配都不可能发生脑裂。