Zookeeper(一、大数据之ZooKeeper基础与原理)

大数据领域Zookeeper与Elasticsearch的协同应用 在大数据生态系统中,分布式系统的协调与管理是一个核心挑战。本文旨在探讨如何利用Zookeeper的分布式协调服务来增强Elasticsearch集群的可靠性和管理能力。Zookeeper在Elasticsearch集群管理中的角色两者协同工作的架构模式实际应用场景和最佳实践性能优化和故障处理策略本文首先介绍Zookeeper和Elasticsearch的核心概念,然后深入分析它们的协同工作机制。接着提供实际代码示例和架构模式,最后讨论性能优化和未来发展趋势。Zookeeper。 阅读详情

原文链接:Zookeeper(一、大数据之ZooKeeper基础与原理).

1. 概述

Zookeeper是一个开源的分布式的,为分布式应用提供协调服务的Apache项目。
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官网:link.

2. 特点

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3. 数据结构

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4. 应用场景

提供的服务包括:统一命名服务、统一配置管理、统一集群管理、服务器节点动态上下线、软负载均衡等。

统一命名服务

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统一配置管理

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统一集群管理

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服务器动态上下线

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软负载均衡

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5. Zookeeper内部原理

选举机制(重点)

  1. 半数机制:集群中半数以上机器存活,集群可用。所以Zookeeper适合安装奇数台服务器。
  2. Zookeeper虽然在配置文件中并没有指定Master和Slave。但是,Zookeeper工作时,是有一个节点为Leader,其他则为Follower,Leader是通过内部的选举机制临时产生的。
  3. 例子 :
    假设有五台服务器组成的Zookeeper集群,它们的id从1-5,同时它们都是最新启动的,也就是没有历史数据,在存放数据量这一点上,都是一样的。假设这些服务器依序启动,来看看会发生什么,如图所示。
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    1. 服务器1启动,此时只有它一台服务器启动了,它发出去的报文没有任何响应,所以它的选举状态一直是LOOKING状态。
    2. 服务器2启动,它与最开始启动的服务器1进行通信,互相交换自己的选举结果,由于两者都没有历史数据,所以id值较大的服务器2胜出,但是由于没有达到超过半数以上的服务器都同意选举它(这个例子中的半数以上是3),所以服务器1、2还是继续保持LOOKING状态。
    3. 服务器3启动,根据前面的理论分析,服务器3成为服务器1、2、3中的老大,而与上面不同的是,此时有三台服务器选举了它,所以它成为了这次选举的Leader。
    4. 服务器4启动,根据前面的分析,理论上服务器4应该是服务器1、2、3、4中最大的,但是由于前面已经有半数以上的服务器选举了服务器3,所以它只能接收当小弟的命了。
    5. 服务器5启动,同4一样当小弟。

节点类型

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Stat结构体

  1. czxid-创建节点的事务zxid
    每次修改ZooKeeper状态都会收到一个zxid形式的时间戳,也就是ZooKeeper事务ID。
    事务ID是ZooKeeper中所有修改总的次序。每个修改都有唯一的zxid,如果zxid1小于zxid2,那么zxid1在zxid2之前发生。
  2. ctime - znode被创建的毫秒数(从1970年开始)
  3. mzxid - znode最后更新的事务zxid
  4. mtime - znode最后修改的毫秒数(从1970年开始)
  5. pZxid-znode最后更新的子节点zxid
  6. cversion - znode子节点变化号,znode子节点修改次数
  7. dataversion - znode数据变化号
  8. aclVersion - znode访问控制列表的变化号
  9. ephemeralOwner- 如果是临时节点,这个是znode拥有者的session id。如果不是临时节点则是0。
  10. dataLength- znode的数据长度
  11. numChildren - znode子节点数量

监听器原理(重点)

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写数据流程

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参考资料:
链接:尚硅谷Zookeeper教程(zookeeper框架精讲).

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wise_nut
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