zookeeper分布式协调组件详解 -- 学习笔记

思考：

1、在分布式场景中，怎么确保一定拿到最新的准确值
2、在分布式场景中存储一个值，为了保证安全，存储了多份
NWR理论： — 抽屉原理
N：总节点数
W：写入副本数
R：读取的副本数
保证拿到最新的数据：R+W>N
至少读取N-W+1个副本才行

Zookeeper每个节点都存储了所有数据的副本，但是zk要求写入成功的节点数达到一半，就认为写入数据成功。
如果W大，这次写入成功的概率就越小，读取数据的压力就越小
如果W小，R读取的额节点就要多，读取的性能就差
所以Zookeeper查询效率高，写入效率低

读取时，读取超过一半节点的数据，就一定会拿到最新的数据，然后根据版本，就可以拿到最新的准确值。

Quorum机制：超过一半的数据写入成功就认为写成功，剩下的暂时剔除（投票机制）

CAP理论：
C：强一致性，数据副本写的越多，一致性越好
A：高可用性，
P：分区容错性，在分布式环境中，一定要保证，当出现网络分区的时候，也能使客户端拿到最新的数据
任何分布式系统，都不可能同时满足以上三个要求；满足两个即可。

BASE理论：针对CAP理论的妥协
一定是会满足P的，C和A进行权衡，就是BASE理论
可以满足，C：最终一致性
A：基本可用

Zookeeper解决问题：
分布式同步、分布式配置管理、分布式集群管理（主节点状态管理、从节点上下线管理）、分布式命名管理、分布式队列管理、分布式锁

Zookeeper底层主要依赖两个组件：

· znode文件系统（存储数据的能力）
· watch监听系统（监听数据变化的能力）

znode文件系统：

• 不同于Linux，分为文件夹和文件，znode文件系统中只有znode节点（既可以存数据，也可以当作为文件夹）。
• 但是每个节点都必须要有一个唯一的绝对路径，每个节点都可以存储数据（根节点除外，可以存但是不建议存数据），每隔节点下都可以挂载子节点
• 虽然说zookeeper每个节点都存储了一份完整数据，但是不能存储大量的数据。所以znode只适合存储非常小量数据，不能超过1M，最好小于1K。

znode的分类:

1、按照生命周期可以分为:
	· 短暂(ephemeral)(断开连接自己删除)
	· 持久(persistent)(断开连接不删除，默认情况) 
2、按照是否自带序列编号可以分为:
	· SEQUENTIAL(带自增序列编号，由父节点维护) 
	· 非SEQUENTIAL(不带自增序列编号，默认情况)

注意点:
1、创建 znode 时设置顺序标识，znode 名称后会附加一个值，顺序号是一个单调递增的计数器，由 父节点维护
2、在分布式系统中，顺序号可以被用于为所有的事件进行全局排序，这样客户端可以通过顺序号推断事件的顺序
3、EPHEMERAL 类型的节点不能有子节点，所以只能是叶子结点
4、客户端可以在 znode 上设置监听器
监听机制：
客户端注册监听它关心的目录节点，当目录节点发生变化(数据改变、节点删除、子目录节点增加删 除)时，ZooKeeper 会通知客户端。监听机制保证 ZooKeeper 保存的任何的数据的任何改变都能快速