zookpeer如何保证数据一致

本文深入解析ZooKeeper如何运用Paxos算法确保数据一致性。通过全局编号和投票机制,Paxos算法保证同一时刻仅一个写操作被批准,避免数据冲突。详细介绍了提案流程,包括编号递增原则及如何处理并发提案,确保所有节点数据一致。

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zookpeer如何保证数据一致:

Paxos算法通过投票来对写操作进行全局编号,同一时刻,只有一个写操作被批准,同时并发的写操作要去争取选票,只有获得过半数选票的写操作才会被 批准(所以永远只会有一个写操作得到批准),其他的写操作竞争失败只好再发起一轮投票,就这样,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100的写操作,之后又接受到编号为99的写操作(因为网络延迟等很多不可预见原因),它马上能意识到自己 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不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)。

Paxos的基本思路:(深入解读zookeeper一致性原理)

假设有一个社团,其中有团员、议员(决议小组成员)两个角色

团员可以向议员申请提案来修改社团制度

议员坐在一起,拿出自己收到的提案,对每个提案进行投票表决,超过半数通过即可生效
为了秩序,规定每个提案都有编号ID,按顺序自增

每个议员都有一个社团制度笔记本,上面记着所有社团制度,和最近处理的提案编号,初始为0
投票通过的规则:

新提案ID 是否大于 议员本中的ID,是议员举手赞同

如果举手人数大于议员人数的半数,即让新提案生效

 

例如:
刚开始,每个议员本子上的ID都为0,现在有一个议员拿出一个提案:团费降为100元,这个提案的ID自增为1

每个议员都和自己ID对比,一看 1>0,举手赞同,同时修改自己本中的ID为1

发出提案的议员一看超过半数同意,就宣布:1号提案生效

然后所有议员都修改自己笔记本中的团费为100元
以后任何一个团员咨询任何一个议员:"团费是多少?",议员可以直接打开笔记本查看,并回答:团费为100元
可能会有极端的情况,就是多个议员一起发出了提案,就是并发的情况

例如
刚开始,每个议员本子上的编号都为0,现在有两个议员(A和B)同时发出了提案,那么根据自增规则,这两个提案的编号都为1,但只会有一个被先处理

假设A的提案在B的上面,议员们先处理A提案并通过了,这时,议员们的本子上的ID已经变为了1,接下来处理B的提案,由于它的ID是1,不大于议员本子上的ID,B提案就被拒绝了,B议员需要重新发起提案

上面就是Paxos的基本思路,对照ZooKeeper,对应关系就是:
团员 -client
议员 -server
议员的笔记本 -server中的数据
提案 -变更数据的请求
提案编号 -zxid(ZooKeeper Transaction Id)
提案生效 -执行变更数据的操作
ZooKeeper中还有一个leader的概念,就是把发起提案的权利收紧了,以前是每个议员都可以发起提案,现在有了leader,大家就不要七嘴八舌了,先把提案都交给leader,由leader一个个发起提案
Paxos算法就是通过投票、全局编号机制,使同一时刻只有一个写操作被批准,同时并发的写操作要去争取选票,只有获得过半数选票的写操作才会被批准,所以永远只会有一个写操作得到批准,其他的写操作竞争失败只好再发起一轮投票

 

 

### 使用Zookeeper实现负载均衡的方法 #### Zookeeper在分布式系统中的角色 Zookeeper作为一个分布式协调服务,在确保系统高可用性和高性能方面扮演着重要角色[^2]。通过提供一致性的配置管理和服务发现机制,Zookeeper能够有效地支持复杂的分布式应用程序。 #### 实现方法概述 为了实现在Zookeeper上的负载均衡,通常采用如下方式: - 创建一个持久化的父节点用于表示服务集合。 - 各个服务实例在其下创建临时子节点,这些节点包含了各自的服务信息(如IP地址和端口号),当某个服务实例停止工作时,对应的临时节点会自动删除。 - 客户端可以监听此路径下的变化并动态调整请求分发逻辑以达到负载平衡的目的。 具体来说,生产者集群会在`/path`这样的命名空间内建立各自的子节点,例如`/path/producer1`, `/path/producer2`等,其中存储有相应的网络位置数据。而消费者则可以从Zookeeper读取最新的成员列表,并依据特定算法决定向哪个成员发送下一个请求[^4]。 #### 配置示例 以下是基于上述描述的一个简单Python脚本例子,展示了如何利用PyKazoo库操作Zookeeper来进行基本的负载均衡设置: ```python from kazoo.client import KazooClient import random zk = KazooClient(hosts='localhost:2181') zk.start() # 假设这是我们要监控的服务目录 service_path = "/services" if not zk.exists(service_path): zk.create(service_path) def register_service(name, address): """注册新的服务""" service_node = f"{service_path}/{name}" if not zk.exists(service_node): zk.create(service_node, value=address.encode(), ephemeral=True) def get_services(): """获取当前所有活动的服务""" children = zk.get_children(service_path) services = [] for child in children: data, _ = zk.get(f"{service_path}/{child}") services.append(data.decode()) return services register_service('webserver1', '192.168.0.1:8080') register_service('webserver2', '192.168.0.2:8080') available_servers = get_services() selected_server = random.choice(available_servers) # 这里可以选择更复杂的负载均衡算法 print(f"Selected server is {selected_server}") zk.stop() ``` 这段代码首先启动了一个到本地Zookeeper服务器的连接,接着定义了一些辅助函数用来管理和查询服务状态。最后演示了两个Web服务器加入到了名为`/services`的服务组中,并随机选择了其中一个作为目标访问对象。当然实际应用场景可能会更加复杂,可能涉及到更多种类的服务以及更为精细的选择策略。
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