阿里P8架构师谈:Zookeeper的原理和架构设计,以及应用场景

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2、Zookeeper 的读写机制

5、Zookeeper工作原理

6、数据一致性与paxos 算法

类似于域名与ip之间对应关系,域名容易记住;

通过名称来获取资源或服务的地址,提供者等信息。

更新请求顺序进行,来自同一个client的更新请求按其发送顺序依次执行;

数据更新原子性,一次数据更新要么成功,要么失败;

全局唯一数据视图,client无论连接到哪个server,数据视图都是一致的;

实时性,在一定事件范围内,client能读到最新数据。

这些 都都要简单理解为一个电话薄,电话号码不好记,这些 人名好记,要打谁的电话,直接查人名就好了。分布式环境下,一直 都要对应用/服务进行统一命名,便于识别不同服务;

往期博文:

Zookeeper的核心是原子广播,这些 机制保证了各个server之间的同步。实现这些 机制的协议叫做Zab协议。Zab协议有本身生活模式,它们分别是:恢复模式和广播模式。当服务启动不可能 在领导者崩溃后,Zab就进入了恢复模式,当领导者被选举出来,且大多数server的完成了和leader的状态同步曾经,恢复模式就开始了。

• 据说Paxos算法的难理解与算法的知名度一样令人敬仰,什么都这些 人先看咋样保持数据的一致性,这里有个原则可是我:

3.集群管理;

4.分布式应用配置项的管理等。

4. 集群管理

Zookeeper提供了曾经的本身生活服务:本身生活集中管理配置的土法律法律依据,这些 人在这些 集中的地方修改了配置,所有对这些 配置感兴趣的都都都要获得变更。曾经就省去手动拷贝配置了,还保证了可靠和一致性。

• 每个Server在工作过程带有本身生活状态:

FOLLOWING:leader不可能 选举出来,当前Server与之同步

4、Zookeeper节点数据操作流程

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• 在一个分布式数据库系统中,不可能 各节点的初始状态一致,每个节点都执行相同的操作序列,没办法 这些 人最都都要得到一个一致的状态。

3、Zookeeper 的保证 

Zookeeper不可能 成为Hadoop生态系统中的基础组件。

7、Observer

在Client向Follwer发出一个写的请求

Follwer把请求发送给Leader

Leader接收到曾经开始发起投票并通知Follwer进行投票

Follwer把投票结果发送给Leader

Leader将结果汇总后不可能 都要写入,则开始写入一并把写入操作通知给Leader,这些 commit;

Follwer把请求结果返回给Client

9、Zookeeper 的数据模型 

LOOKING:当前Server问你leader是谁,正在搜寻

3. 分布式锁

2. 名字服务

碰到分布二字貌似就难理解了,虽然很简单。单机进程池池的各个进程池池都要对互斥资源进行访问时都要加锁,那分布式进程池池分布在各个主机上的进程池池对互斥资源进行访问时也都要加锁。什么都分布式系统有多个可服务的窗口,这些 在某个时刻只让一个服务去干活,当这台服务出难题的曾经锁释放,立即fail over到另外的服务。这在什么都分布式系统中都是没办法 做,这些 设计两个更好听的名字叫Leader Election(leader选举)。举个通俗点的例子,比如银行取钱,有多个窗口,这些 呢对你来说,必须两个窗口对你服务,不可能 正在对你服务的窗口的柜员一直 有急事走了,那为什么么办?找大堂经理(zookeeper)!大堂经理指定另外的一个窗口继续为你服务!

1. 配置管理

8、 为几个zookeeper集群的数目,一般为奇数个?

总结:Zookeeper 作为 Hadoop 项目中的一个子项目,是 Hadoop 集群管理的一个必不可少的模块,它主要用来控制集群中的数据,如它管理 Hadoop 集群中的 NameNode,还有 Hbase 中 Master Election、Server 之间状态同步等。关于Paxos算法都都要查看文章《Zookeeper全解析——Paxos作为灵魂》,推荐书籍:《从Paxos到Zookeeper分布式一致性原理与实践》。

• Zookeeper的核心是原子广播,这些 机制保证了各个Server之间的同步。实现这些 机制的协议叫做Zab协议。Zab协议有本身生活模式,它们分别是恢复模式(选主)和广播模式(同步)。当服务启动不可能 在领导者崩溃后,Zab就进入了恢复模式,当领导者被选举出来,且大多数Server完成了和leader的状态同步曾经,恢复模式就开始了。状态同步保证了leader和Server具有相同的系统状态。

在分布式的集群中,一直 会不可能 各种愿因,比如硬件故障,软件故障,网络难题,这些 节点会进进出出。有新的节点加入进来,都是老的节点退出集群。这些 曾经,集群中这些 机器(比如Master节点)都要感知到这些 变化,这些 根据这些 变化做出对应的决策。我不可能 知道HDFS中namenode是通过datanode的心跳机制来实现上述感知的,没办法 这些 人都都要先假设Zookeeper虽然也是实现了类似于心跳机制的功能吧!

• Paxos算法通过投票来对写操作进行全局编号,同一时刻,必须一个写操作被批准,一并并发的写操作要去争取选票,必须获得过半数选票的写操作才会被 批准(什么都永远只会两个写操作得到批准),这些 的写操作竞争失败只好再发起一轮投票,就曾经,在日复一日年复一年的投票中,所有写操作都被严格编号排 序。编号严格递增,当一个节点接受了一个编号为3000的写操作,曾经又接受到编号为99的写操作(不可能 网络延迟等什么都不可预见愿因),它马都都要意识到当时人 数据不一致了,自动停止对外服务并重启同步过程。任何一个节点挂掉都是会影响整个集群的数据一致性(总2n+1台,除非挂掉大于n台)。

随着信息化水平的不断提高,企业级应用系统变得没办法 庞大,性能随之下降,用户抱怨频频。拆分系统是目前这些 人可选择的避免系统可伸缩性和性能难题的唯一行之有效的土法律法律依据。这些 拆分系统一并也带来了系统的错综错综复杂——各子系统都是孤立居于的,它们彼此之间都要合作协议协议和交互(分布式系统)。各个子系统就好比动物园里的动物,为了使各个子系统能正常为用户提供统一的服务,都要都要本身生活机制来进行协调——这可是我ZooKeeper(动物园管理员)。下面详解:

1、Zookeeper的角色

码了几年代码的进程池池员,有一定的开发经验,应该咋样提升当时人?

Zookeeper 分布式服务框架是Apache Hadoop 的一个子项目,它主可是我用来避免分布式应用中一直 遇到的这些 数据管理难题,如:

这些 好理解,分布式系统都是好多机器,比如我在搭建hadoop的HDFS的曾经,都要在一个主机器上(Master节点)配置好HDFS都要的各种配置文件,这些 通过scp命令把几个配置文件拷贝到这些 节点上,曾经各个机器拿到的配置信息是一致的,可不都后能 成功运行起来HDFS服务。

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• Paxos算法避免的几个难题呢,避免的可是我保证每个节点执行相同的操作序列。好吧,这还不简单,master维护一个全局写队列,所有写操作都都要 放上去这些 队列编号,没办法 无论这些 人写几个个节点,咋样让写操作是按编号来的,就能保证一致性。没错,可是我曾经,曾经不可能 master挂了呢。

• 为了保证事务的顺序一致性,zookeeper采用了递增的事务id号(zxid)来标识事务。所有的提议(proposal)都是被提出的曾经加在了zxid。实现中zxid是一个64位的数字,它高32位是epoch用来标识leader关系是算是改变,每次一个leader被选出来,它一定会两个新的epoch,标识当前属于那个leader的统治时期。低32位用于递增计数。

10、Zookeeper 的节点

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LEADING:当前Server即为选举出来的leader