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《我想进大厂》之Zookeeper夺命连环9问

其他 艾小仙 2145次浏览 0个评论

谈谈你对Zookeeper的理解?

Zookeeper是一个开源的分布式协调服务,由雅虎公司创建,由于最初雅虎公司的内部研究小组的项目大多以动物的名字命名,所以后来就以Zookeeper(动物管理员)来命名了,而就是由Zookeeper来负责这些分布式组件环境的协调工作。

他的目标是可以提供高性能、高可用和顺序访问控制的能力,同时也是为了解决分布式环境下数据一致性的问题。

集群

首先,Zookeeper集群中有几个关键的概念,Leader、Follower和Observer,Zookeeper中通常只有Leader节点可以写入,Follower和Observer都只是负责读,但是Follower会参与节点的选举和过半写成功,Observer则不会,他只是单纯的提供读取数据的功能。

通常这样设置的话,是为了避免太多的从节点参与过半写的过程,导致影响性能,这样Zookeeper只要使用一个几台机器的小集群就可以实现高性能了,如果要横向扩展的话,只需要增加Observer节点即可。

Zookeeper建议集群节点个数为奇数,只要超过一半的机器能够正常提供服务,那么整个集群都是可用的状态。

《我想进大厂》之Zookeeper夺命连环9问

数据节点Znode

Zookeeper中数据存储于内存之中,这个数据节点就叫做Znode,他是一个树形结构,比如/a/b/c类似。

而Znode又分为持久节点、临时节点、顺序节点三大类。

持久节点是指只要被创建,除非主动移除,否则都应该一直保存在Zookeeper中。

临时节点不同的是,他的生命周期和客户端Session会话一样,会话失效,那么临时节点就会被移除。

还有就是临时顺序节点和持久顺序节点,除了基本的特性之外,子节点的名称还具有有序性。

会话Session

会话自然就是指Zookeeper客户端和服务端之间的通信,他们使用TCP长连接的方式保持通信,通常,肯定会有心跳检测的机制,同时他可以接受来自服务器的Watch事件通知。

事件监听器Wather

用户可以在指定的节点上注册Wather,这样在事件触发的时候,客户端就会收到来自服务端的通知。

权限控制ACL

Zookeeper使用ACL来进行权限的控制,包含以下5种:

  1. CREATE,创建子节点权限

  2. DELETE,删除子节点权限

  3. READ,获取节点数据和子节点列表权限

  4. WRITE,更新节点权限

  5. ADMIN,设置节点ACL权限

所以,Zookeeper通过集群的方式来做到高可用,通过内存数据节点Znode来达到高性能,但是存储的数据量不能太大,通常适用于读多写少的场景。

 

Zookeeper有哪些应用场景?

  1. 命名服务Name Service,依赖Zookeeper可以生成全局唯一的节点ID,来对分布式系统中的资源进行管理。

  2. 分布式协调,这是Zookeeper的核心使用了。利用Wather的监听机制,一个系统的某个节点状态发生改变,另外系统可以得到通知。

  3. 集群管理,分布式集群中状态的监控和管理,使用Zookeeper来存储。

  4. Master选举,利用Zookeeper节点的全局唯一性,同时只有一个客户端能够创建成功的特点,可以作为Master选举使用,创建成功的则作为Master。

  5. 分布式锁,利用Zookeeper创建临时顺序节点的特性。

 

说说Wather监听机制和它的原理?

Zookeeper可以提供分布式数据的发布/订阅功能,依赖的就是Wather监听机制。

客户端可以向服务端注册Wather监听,服务端的指定事件触发之后,就会向客户端发送一个事件通知。

他有几个特性:

  1. 一次性:一旦一个Wather触发之后,Zookeeper就会将它从存储中移除

  2. 客户端串行:客户端的Wather回调处理是串行同步的过程,不要因为一个Wather的逻辑阻塞整个客户端

  3. 轻量:Wather通知的单位是WathedEvent,只包含通知状态、事件类型和节点路径,不包含具体的事件内容,具体的时间内容需要客户端主动去重新获取数据

主要流程如下:

  1. 客户端向服务端注册Wather监听

  2. 保存Wather对象到客户端本地的WatherManager中

  3. 服务端Wather事件触发后,客户端收到服务端通知,从WatherManager中取出对应Wather对象执行回调逻辑

《我想进大厂》之Zookeeper夺命连环9问

 

Zookeeper是如何保证数据一致性的?

Zookeeper通过ZAB原子广播协议来实现数据的最终顺序一致性,他是一个类似2PC两阶段提交的过程。

由于Zookeeper只有Leader节点可以写入数据,如果是其他节点收到写入数据的请求,则会将之转发给Leader节点。

主要流程如下:

  1. Leader收到请求之后,将它转换为一个proposal提议,并且为每个提议分配一个全局唯一递增的事务ID:zxid,然后把提议放入到一个FIFO的队列中,按照FIFO的策略发送给所有的Follower

  2. Follower收到提议之后,以事务日志的形式写入到本地磁盘中,写入成功后返回ACK给Leader

  3. Leader在收到超过半数的Follower的ACK之后,即可认为数据写入成功,就会发送commit命令给Follower告诉他们可以提交proposal了

《我想进大厂》之Zookeeper夺命连环9问

ZAB包含两种基本模式,崩溃恢复和消息广播。

整个集群服务在启动、网络中断或者重启等异常情况的时候,首先会进入到崩溃恢复状态,此时会通过选举产生Leader节点,当集群过半的节点都和Leader状态同步之后,ZAB就会退出恢复模式。之后,就会进入消息广播的模式。

 

那么,Zookeeper如何进行Leader选举的?

Leader的选举可以分为两个方面,同时选举主要包含事务zxid和myid,节点主要包含LEADING\FOLLOWING\LOOKING3个状态。

  1. 服务启动期间的选举

  2. 服务运行期间的选举

 

服务启动期间的选举

  1. 首先,每个节点都会对自己进行投票,然后把投票信息广播给集群中的其他节点

  2. 节点接收到其他节点的投票信息,然后和自己的投票进行比较,首先zxid较大的优先,如果zxid相同那么则会去选择myid更大者,此时大家都是LOOKING的状态

  3. 投票完成之后,开始统计投票信息,如果集群中过半的机器都选择了某个节点机器作为leader,那么选举结束

  4. 最后,更新各个节点的状态,leader改为LEADING状态,follower改为FOLLOWING状态

 

服务运行期间的选举

如果开始选举出来的leader节点宕机了,那么运行期间就会重新进行leader的选举。

  1. leader宕机之后,非observer节点都会把自己的状态修改为LOOKING状态,然后重新进入选举流程

  2. 生成投票信息(myid,zxid),同样,第一轮的投票大家都会把票投给自己,然后把投票信息广播出去

  3. 接下来的流程和上面的选举是一样的,都会优先以zxid,然后选择myid,最后统计投票信息,修改节点状态,选举结束

 

那选举之后又是怎样进行数据同步的?

那实际上Zookeeper在选举之后,Follower和Observer(统称为Learner)就会去向Leader注册,然后就会开始数据同步的过程。

数据同步包含3个主要值和4种形式。

PeerLastZxid:Learner服务器最后处理的ZXID

minCommittedLog:Leader提议缓存队列中最小ZXID

maxCommittedLog:Leader提议缓存队列中最大ZXID

 

直接差异化同步 DIFF同步

如果PeerLastZxid在minCommittedLog和maxCommittedLog之间,那么则说明Learner服务器还没有完全同步最新的数据。

  1. 首先Leader向Learner发送DIFF指令,代表开始差异化同步,然后把差异数据(从PeerLastZxid到maxCommittedLog之间的数据)提议proposal发送给Learner

  2. 发送完成之后发送一个NEWLEADER命令给Learner,同时Learner返回ACK表示已经完成了同步

  3. 接着等待集群中过半的Learner响应了ACK之后,就发送一个UPTODATE命令,Learner返回ACK,同步流程结束

《我想进大厂》之Zookeeper夺命连环9问

 

先回滚再差异化同步 TRUNC+DIFF同步

这个设置针对的是一个异常的场景。

如果Leader刚生成一个proposal,还没有来得及发送出去,此时Leader宕机,重新选举之后作为Follower,但是新的Leader没有这个proposal数据。

举个栗子:

假设现在的Leader是A,minCommittedLog=1,maxCommittedLog=3,刚好生成的一个proposal的ZXID=4,然后挂了。

重新选举出来的Leader是B,B之后又处理了2个提议,然后minCommittedLog=1,maxCommittedLog=5。

这时候A的PeerLastZxid=4,在(1,5)之间。

那么这一条只存在于A的提议怎么处理?

A要进行事务回滚,相当于抛弃这条数据,并且回滚到最接近于PeerLastZxid的事务,对于A来说,也就是PeerLastZxid=3。

流程和DIFF一致,只是会先发送一个TRUNC命令,然后再执行差异化DIFF同步。

 

仅回滚同步 TRUNC同步

针对PeerLastZxid大于maxCommittedLog的场景,流程和上述一致,事务将会被回滚到maxCommittedLog的记录。

这个其实就更简单了,也就是你可以认为TRUNC+DIFF中的例子,新的Leader B没有处理提议,所以B中minCommittedLog=1,maxCommittedLog=3。

所以A的PeerLastZxid=4就会大于maxCommittedLog了,也就是A只需要回滚就行了,不需要执行差异化同步DIFF了。

 

全量同步 SNAP同步

适用于两个场景:

  1. PeerLastZxid小于minCommittedLog

  2. Leader服务器上没有提议缓存队列,并且PeerLastZxid不等于Leader的最大ZXID

这两种场景下,Leader将会发送SNAP命令,把全量的数据都发送给Learner进行同步。

 

有可能会出现数据不一致的问题吗?

还是会存在的,我们可以分成3个场景来描述这个问题。

查询不一致

因为Zookeeper是过半成功即代表成功,假设我们有5个节点,如果123节点写入成功,如果这时候请求访问到4或者5节点,那么有可能读取不到数据,因为可能数据还没有同步到4、5节点中,也可以认为这算是数据不一致的问题。

解决方案可以在读取前使用sync命令。

 

leader未发送proposal宕机

这也就是数据同步说过的问题。

leader刚生成一个proposal,还没有来得及发送出去,此时leader宕机,重新选举之后作为follower,但是新的leader没有这个proposal。

这种场景下的日志将会被丢弃。

 

leader发送proposal成功,发送commit前宕机

如果发送proposal成功了,但是在将要发送commit命令前宕机了,如果重新进行选举,还是会选择zxid最大的节点作为leader,因此,这个日志并不会被丢弃,会在选举出leader之后重新同步到其他节点当中。

 

如果作为注册中心,Zookeeper 和Eureka、Consul、Nacos有什么区别?

 NacosEurekaConsulZookeeper
一致性协议CP+APAPCPCP
健康检查TCP/HTTP/MYSQL/Client BeatClient BeatTCP/HTTP/gRPC/CmdKeep Alive
负载均衡策略权重/ metadata/SelectorRibbonFabio
雪崩保护
自动注销实例支持支持不支持支持
访问协议HTTP/DNSHTTPHTTP/DNSTCP
监听支持支持支持支持支持
多数据中心支持支持支持不支持
跨注册中心同步支持不支持支持不支持
SpringCloud集成支持支持支持不支持
Dubbo集成支持不支持不支持支持
K8S集成支持不支持支持不支持

 

最后,你对于CAP理论怎么理解?

CAP是一个分布式系统设计的定理,他包含3个部分,并且最多只能同时满足其中两个。

  1. Consistency一致性,因为在一个分布式系统中,数据肯定需要在不同的节点之间进行同步,就比如Zookeeper,所以一致性就是指的是数据在不同的节点之间怎样保证一致性,对于纯理论的C而言,默认的规则是忽略掉延迟的,因为如果考虑延迟的话,因为数据同步的过程无论如何都会有延迟的,延迟的过程必然会带来数据的不一致。

  2. Availability可用性,这个指的是对于每一个请求,节点总是可以在合理的时间返回合理的响应,比如Zookeeper在进行数据同步时,无法对外提供读写服务,不满足可用性要求。这里常有的一个例子是说Zookeeper选举期间无法提供服务不满足A,这个说法并不准确,因为CAP关注的是数据的读写,选举可以认为不在考虑范围之内。所以,可以认为对于数据的读写,无论响应超时还是返回异常都可以认为是不满足A。

  3. Partition-tolerance分区容错性,因为在一个分布式系统当中,很有可能由于部分节点的网络问题导致整个集群之间的网络不连通,所以就产生了网络分区,整个集群的环境被分隔成不同的的子网,所以,一般说网络不可能100%的不产生问题,所以P一定会存在。

为什么只能同时满足CAP中的两个呢?

以A\B两个节点同步数据举例,由于P的存在,那么可能AB同步数据出现问题。

如果选择AP,由于A的数据未能正确同步到B,所以AB数据不一致,无法满足C。

如果选择CP,那么B就不能提供服务,就无法满足A。

 

巨人的肩膀:

https://my.oschina.net/yunqi/blog/3040280

《从Paxos到Zookeeper分布式一致性原理与实践》

 

 


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