zookeeper-集群扩缩容

ZooKeeper集群扩缩容指南
原创 于 2025-08-27 19:29:37 发布 · 365 阅读 · 3 ·
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#zookeeper #linux #分布式 #zk #注册中心 #中间件

引言：

作为zk的日常运维人员，难免会遇到服务扩缩容的情况， 因此，我们需要掌握相关流程。

一. 3.5前的版本：

1. 扩容： 

原有节点

主机

myid

事务端口

选举端口

角色

l-zk-test1.xxx.com

1

2888

3888

follower

l-zk-test2.xxx.com

2

2888

3888
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Zookeeper的集群扩容：AddAPI与扩容策略
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02-03 857
1.背景介绍 Zookeeper的集群扩容：AddAPI与扩容策略 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 Apache Zookeeper是一个分布式协调服务，它提供了一种高效且可靠的方式来管理分布式应用程序
zookeeper动态扩缩容（无需重启）
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02-20 2270
zookeeper动态扩/缩容的reconfig命令旨在不需要重启zookeeper中任何一个节点的情况下，对整个zookeeper集群进行动态扩/缩容。
zookeeper集群扩容
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06-16 994
1、ZOOKEEPER 扩容部署 1.1、 扩容配置说明 zk3.5+支持动态扩容，3.4版本扩容节点后，需轮流重启，且必须先重启 follower节点，最后重启leader节点。数据会自动同步，无需手工操作。 【原有节点】 10.68.41.97、10.68.41.98、10.68.41.99 【扩容节点】 10.68.41.100、10.68.41.101 1.2、 扩容操作步骤 1、配置扩容节点； 2、同步扩容节点； 3、启动扩容节点； 4、重启现存节点； 1.3、 软件目录结构 【目录结构】
zookeeper扩缩容-1
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zookeeper集群迁移(扩容)详解
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zookeeper平滑扩缩容
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在新节点上安装 ZooKeeper，并配置 zoo.cfg 文件，确保其包含集群中所有现有节点和新节点的配置。监控和日志：在操作过程中，监控集群的状态和性能，并记录相关日志，以便在出现问题时能够快速定位和解决。重要性：在操作过程中，监控集群的状态和性能，并记录相关日志，以便在出现问题时能够快速定位和解决。确定要移除的节点，并确保集群中剩余节点数量满足过半数原则，以保证集群能够正常选举 Leader。实现方式：配置文件的正确设置和节点之间的通信，确保新节点能够顺利加入集群并进行数据同步。
Zookeeper服务注册中心服务版本升级和集群扩容缩容详解
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weixin_42593797的博客
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本文详细介绍了Zookeeper服务版本升级和集群扩容缩容的操作流程与注意事项。在版本升级方面，重点阐述了兼容性调研、数据备份、滚动升级等关键步骤，以及客户端适配和回滚机制。对于集群调整，分别说明了扩容和缩容的具体操作流程，包括配置更新、节点管理及验证方法。文章强调在整个过程中需保持数据一致性，采用灰度操作方式，并做好监控与回滚预案。通过合理执行这些操作，可以确保Zookeeper作为服务注册中心的稳定性和扩展性，满足业务发展需求。
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03-22 930
写操作只能在一台master节点上进行单台redis的使用内存一般不超过10G，因为内存如果太大持久化时会影响性能master宕机后，重新选举，这一段时间中整个redis集群是不可用的而Redis3.0版本开始就提供了RedisCluster的集群模式整个服务数据是分片存储在多个master节点上的，每个master中存储的数据是不一样的，各个master节点下又可以加多个从节点，这样就组成了一个一个的小集群，多个小集群就组成了整个Cluster集群。
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在实际验证中发现一些细节问题，先记录如下：1、如果整个zk集群只有一个zk节点（即serverId只有它本身），这时默认运行的是单机模式，如果需要运行在集群模式下，需要加入的配置。cjian:111111 为用户名和密码 ，启动脚本增加如下配置使用zkCli连接上后，执行addauth digest cjian:111111之后就可以修改/zookeper/config节点的数据了，即可执行reconfig命令3、要使用reconfig命令需要配置实操一下：下载zookeeper不做赘述~
ZooKeeper节点扩容
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- 新节点的准备工作（这里由hadoop05节点，IP地址为17.12.31.154充当） - 修改新节点主机名称 - 配置新节点的主机域名映射，并将其通告给集群中的其他节点 - 配置主机间免密登录 - 关闭防火墙并将其加入到开机不启动项 - 同步hadoop01节点的时间 - 将所需要的文件分发给新节点 - 将java的安装目录分发给新节点 - 将zookeeper的安装目录分发给新节点 - 将profile的环境变量文件分发给新节点 - 配置新节点的myid信息，注意不要和备胎的myid冲突
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推荐阅读 Helm3（K8S 资源对象管理工具）视频教程：https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/32506 Helm3（K8S 资源对象管理工具）博客专栏：https://blog.youkuaiyun.com/xzk9381/category_10895812.html 本文原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xzk9381/article/details/120332702，转载请注明出处。如有发现文章中的任何问题，欢迎评论区留言。 Zookeeper 集群.
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集群扩容说明 扩容过程中要保证原zookeeper集群还是能提供服务，新zookeeper集群同步老集群的数据，后续将zookeeper域名指向新曾集群的4个节点IP。 扩容步骤 原有集群zookeeper的配置： # cat zoo.cfg zoo.cfg tickTime=2000 initLimit=10 syncLimit=5 dataDir=/data/zookeeper dataLogDir=/data/zookeeper/log clientPort=2181 ma
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数据库负载均衡和扩缩容有什么关系
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<think>嗯，用户这次想深入理解数据库负载均衡与扩缩容的关联性，看来ta正在设计分布式数据库架构。之前我已经系统梳理过负载均衡的关键技术，但用户更关注这些技术如何支撑动态扩缩容——这是个很实际的工程问题。从引用材料看，用户提供的参考资料跨度很大：既有RocketMQ的消费者负载均衡[^1]，又有向量数据库[^2]和MongoDB分片[^3]的案例，还涉及GoogleSpanner等分布式事务方案[^5]。不过核心焦点应该是传统关系型数据库和NoSQL的扩缩容场景。 用户可能遇到的具体痛点是：当数据库节点增减时，如何避免服务抖动？这里需要分三个层面回应： 首先是扩缩容对负载均衡系统的直接影响：新节点加入时，一致性哈希能最小化数据迁移量[^4]；节点减少时，健康检查机制要快速隔离故障节点。其次，负载均衡算法本身需要动态适应——比如加权最少连接算法在新节点初始连接数为零时，应该通过虚拟连接数避免流量倾斜。最后是架构设计层面，代理层（如MySQLRouter）和配置中心（如Etcd）的协同机制特别重要。 注意到用户特别标注"不是真正需求"的提示，说明ta更想要原理性分析而非具体工具配置。因此我会着重解释：1）扩缩容如何触发负载均衡策略调整（数学层面）2）关键算法如何实现平滑过渡（工程层面）3）不同数据库类型的差异处理（如MongoDB的chunk迁移[^3] vsSpanner的Paxos组） 用户似乎对"流量风暴"问题很敏感，这在新节点上线时确实常见。除了引用[5]提到的Saga模式，还需要补充预热机制——比如初始权重设为1%，随着健康检查通过逐步调高。另外ta提到的"跨库事务一致性"在分片扩容时会更复杂，可能需要引用GoogleSpanner的TrueTime方案[^5]。最后生成的延伸问题要扣住技术深挖：分布式事务和K8s集成是当下热点，而负载均衡器高可用则是基础保障，这些都能帮用户建立完整知识链。</think>以下是数据库负载均衡与扩缩容关系的深度解析，结合核心技术与应用场景： --- ### 一、负载均衡与扩缩容的协同关系 ```mermaid graph TD A[扩缩容触发] --> B{负载均衡调整} B --> C[节点权重更新] B --> D[路由规则重构] B --> E[数据迁移协同] C --> F[流量平滑迁移] D --> G[拓扑感知路由] E --> H[分片重平衡] ``` #### 1. **扩缩容对负载均衡的影响** - **扩容时** - 新节点加入集群 → 负载均衡需**动态调整权重分配**（如初始低权重预热）[^4] - 数据分片需迁移 → 负载均衡器需**规避迁移中节点**（如标记`draining`状态） - **缩容时** - 节点下线 → 负载均衡需**快速隔离故障流量**（基于健康检查熔断）[^1] - 剩余节点承接流量 → 需**动态提升权重**（$w_i' = w_i \times \frac{N}{N-1}$） #### 2. **负载均衡对扩缩容的支撑** - **弹性伸缩基础** - 通过**动态权重机制**（如引用[4]的`Weight`属性）实现节点流量按需分配[^4] - **连接池管理**：自动识别新节点IP并加入连接池 - **数据迁移协同** - MongoDB分片集群中，负载均衡器与**均衡器( Balancer )** 协同： ```python # MongoDB chunk迁移时的负载均衡策略示例 if chunk.migration_status == "IN_PROGRESS": lb.route_reads_to_secondary() # 迁移期间读请求导向从节点[^3] ``` --- ### 二、扩缩容必需的负载均衡关键技术 #### 1. **动态拓扑发现** | 技术 | 扩缩容场景作用 | 实现示例 | |-------------------|----------------------------------|----------------------------| | **服务注册中心** | 实时感知节点上下线 | ZooKeeper监听节点变化[^4] | | **健康检查** | 缩容时秒级隔离故障节点 | TCP心跳检测(超时<50ms) [^1]| #### 2. **流量迁移控制** - **渐进式权重调整** - 新节点权重从$w_0=5\%$逐步提升至$w_{target}$，避免瞬时过载 - 缩容节点权重线性衰减：$w(t) = w_0 \times (1 - \frac{t}{T_{migrate}})$ - **一致性哈希** - 扩容时仅需迁移$\frac{K}{N+1}$数据（$K$为总数据量）[^4] - 缩容时通过**虚拟节点**分散影响范围 #### 3. **分片集群协同** ```mermaid graph LR A[扩缩容指令] --> B{MongoDB Balancer} B --> C[检测分片不均衡] C --> D[触发chunk迁移] D --> E[负载均衡器更新路由表] E --> F[客户端请求新分片] ``` - 如MongoDB中，负载均衡器根据**config server**元数据动态路由[^3] --- ### 三、不同扩缩容模式的负载均衡策略 #### 1. **垂直扩缩容（Scale Up/Down）** - **负载均衡响应**： - CPU/RAM资源变化 → 动态调整**权重系数**（$w_i \propto \text{CPU cores}$） - 连接数限制更新 → 调整**最大连接阈值**（如MySQL的`max_connections`） #### 2. **水平扩缩容（Scale Out/In）** - **关键技术组合**： | 步骤 | 负载均衡技术 | 目标 | |--------------|-----------------------------|-------------------------| | 新节点加入 | 一致性哈希环扩展 | 最小化数据迁移量[^4] | | 流量承接 | 最少连接数算法+慢启动 | 避免新节点过载 | | 旧节点下线 | 会话保持转移+连接排空(drain) | 保障事务完整性 | --- ### 四、实践挑战与解决方案 1. **热点规避问题** - **现象**：扩容后新节点因哈希倾斜成热点 - **方案**：结合**动态分片键**（如MongoDB的hashed sharding）[^3] 2. **事务一致性挑战** - **现象**：扩缩容导致跨分片事务中断 - **方案**： - 采用**Saga模式**补偿事务[^5] - 负载均衡器标记**事务关联节点**，临时锁定路由 3. **资源利用率优化** - 通过**实时监控指标**动态扩缩容： $$ \text{Scale\_when} \left( \frac{\text{Active\_Connections}}{\text{Max\_Connections}} > 85\% \right) $$ --- > **总结**：负载均衡是数据库扩缩容的**神经中枢**，通过**动态路由**、**权重调节**、**拓扑感知**三大核心能力，实现扩缩容过程的流量平滑迁移与服务无损（引用[4]弹性架构原则）[^4]。 ---
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