zookeeper原理介绍

分布式集群管理

节点管理

设备的管理

集群容量管理

集群策略管理

服务管理以及节点故障处理等

一般采用一个主节点（Master）

zookeeper

Zookeeper 从设计模式角度来看，是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架，它负责存储和管理大家都关心的数据，然后接受观察者的注册，一旦这些数据的状态发生变化，Zookeeper 就将负责通知已经在 Zookeeper 上注册的那些观察者做出相应的反应，从而实现集群中类似 Master/Slave 管理模式，关于 Zookeeper 的详细架构等内部细节可以阅读 Zookeeper 的源码。

详细架构参考： http://blog.csdn.net/xhh198781/article/details/10949697

Zookeeper整体架构

Zookeeper是一个有众多服务器节点组成的集群：集群中主要分为三者角色，而每一个节点同时只能扮演一种角色，这三种角色分别是：

(1). Leader 接受所有Follower的提案请求并统一协调发起提案的投票，负责与所有的Follower进行内部的数据交换(同步);

(2). Follower 直接为客户端服务并参与提案的投票，同时与Leader进行数据交换(同步);

(3). Observer 直接为客户端服务但并不参与提案的投票，同时也与Leader进行数据交换(同步);

QuorumPeer节点

Zookeeper对于每个节点QuorumPeer的设计相当的灵活，QuorumPeer主要包括四个组件：客户端请求接收器(ServerCnxnFactory)、数据引擎(ZKDatabase)、选举器(Election)、核心功能组件(Leader/Follower/Observer)。其中：

(1). ServerCnxnFactory负责维护与客户端的连接(接收客户端的请求并发送相应的响应);

(2). ZKDatabase负责存储/加载/查找数据(基于目录树结构的KV+操作日志+客户端Session);

(3). Election负责选举集群的一个Leader节点;

(4). Leader/Follower/Observer一个QuorumPeer节点应该完成的核心职责;

zookeeper应用场景

图文详细讲解：http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/

集群管理

统一命名服务

分布式配置管理

分布式消息队列

分布式锁

分布式协调服务

统一命名服务（Name Service）

分布式应用中，通常需要有一套完整的命名规则，既能够产生唯一的名称又便于人识别和记住，通常情况下用树形的名称结构是一个理想的选择，树形的名称结构是一个有层次的目录结构，既对人友好又不会重复。说到这里你可能想到了 JNDI，没错 Zookeeper 的 Name Service 与 JNDI 能够完成的功能是差不多的，它们都是将有层次的目录结构关联到一定资源上，但是 Zookeeper 的 Name Service 更加是广泛意义上的关联，也许你并不需要将名称关联到特定资源上，你可能只需要一个不会重复名称，就像数据库中产生一个唯一的数字主键一样。

Name Service 已经是 Zookeeper 内置的功能，你只要调用 Zookeeper 的 API 就能实现。如调用 create 接口就可以很容易创建一个目录节点。

配置管理（Configuration Management）

配置的管理在分布式应用环境中很常见，例如同一个应用系统需要多台 PC Server 运行，但是它们运行的应用系统的某些配置项是相同的，如果要修改这些相同的配置项，那么就必须同时修改每台运行这个应用系统的 PC Server，这样非常麻烦而且容易出错。

像这样的配置信息完全可以交给 Zookeeper 来管理，将配置信息保存在 Zookeeper 的某个目录节点中，然后将所有需要修改的应用机器监控配置信息的状态，一旦配置信息发生变化，每台应用机器就会收到 Zookeeper 的通知，然后从 Zookeeper 获取新的配置信息应用到系统中。

集群管理（Group Membership）

Zookeeper 能够很容易的实现集群管理的功能，如有多台 Server 组成一个服务集群，那么必须要一个“总管”知道当前集群中每台机器的服务状态，一旦有机器不能提供服务，集群中其它集群必须知道，从而做出调整重新分配服务策略。同样当增加集群的服务能力时，就会增加一台或多台 Server，同样也必须让“总管”知道。

Zookeeper 不仅能够帮你维护当前的集群中机器的服务状态，而且能够帮你选出一个“总管”，让这个总管来管理集群，这就是 Zookeeper 的另一个功能 Leader Election。

它们的实现方式都是在 Zookeeper 上创建一个 EPHEMERAL 类型的目录节点，然后每个 Server 在它们创建目录节点的父目录节点上调用 getChildren(String path, boolean watch) 方法并设置 watch 为 true，由于是 EPHEMERAL 目录节点，当创建它的 Server 死去，这个目录节点也随之被删除，所以 Children 将会变化，这时 getChildren上的 Watch 将会被调用，所以其它 Server 就知道已经有某台 Server
死去了。新增 Server 也是同样的原理。

Zookeeper 如何实现 Leader Election，也就是选出一个 Master Server。和前面的一样每台 Server 创建一个 EPHEMERAL 目录节点，不同的是它还是一个 SEQUENTIAL 目录节点，所以它是个 EPHEMERAL_SEQUENTIAL 目录节点。之所以它是 EPHEMERAL_SEQUENTIAL 目录节点，是因为我们可以给每台 Server 编号，我们可以选择当前是最小编号的 Server 为 Master，假如这个最小编号的 Server 死去，由于是
EPHEMERAL 节点，死去的 Server 对应的节点也被删除，所以当前的节点列表中又出现一个最小编号的节点，我们就选择这个节点为当前 Master。这样就实现了动态选择 Master，避免了传统意义上单 Master 容易出现单点故障的问题。

共享锁（Locks）

共享锁在同一个进程中很容易实现，但是在跨进程或者在不同 Server 之间就不好实现了。Zookeeper 却很容易实现这个功能，实现方式也是需要获得锁的 Server 创建一个 EPHEMERAL_SEQUENTIAL 目录节点，然后调用 getChildren方法获取当前的目录节点列表中最小的目录节点是不是就是自己创建的目录节点，如果正是自己创建的，那么它就获得了这个锁，如果不是那么它就调用 exists(String path, boolean watch) 方法并监控 Zookeeper 上目录节点列表的变化，一直到自己创建的节点是列表中最小编号的目录节点，从而获得锁，释放锁很简单，只要删除前面它自己所创建的目录节点就行了。

队列管理

Zookeeper 可以处理两种类型的队列：

当一个队列的成员都聚齐时，这个队列才可用，否则一直等待所有成员到达，这种是同步队列。
队列按照 FIFO 方式进行入队和出队操作，例如实现生产者和消费者模型。

同步队列用 Zookeeper 实现的实现思路如下：

创建一个父目录 /synchronizing，每个成员都监控标志（Set Watch）位目录 /synchronizing/start 是否存在，然后每个成员都加入这个队列，加入队列的方式就是创建 /synchronizing/member_i 的临时目录节点，然后每个成员获取 / synchronizing 目录的所有目录节点，也就是 member_i。判断 i 的值是否已经是成员的个数，如果小于成员个数等待 /synchronizing/start 的出现，如果已经相等就创建 /synchronizing/start。

zookeeper使用

http://blog.csdn.net/wanyanxgf/article/details/8294371

dubbo的zookeeper注册模型

原文：http://www.tuicool.com/articles/yma6R3u

流程说明：

服务提供者启动时
向/dubbo/com.foo.BarService/providers目录下写入自己的URL地址。
服务消费者启动时
订阅/dubbo/com.foo.BarService/providers目录下的提供者URL地址。
并向/dubbo/com.foo.BarService/consumers目录下写入自己的URL地址。
监控中心启动时
订阅/dubbo/com.foo.BarService目录下的所有提供者和消费者URL地址。

支持以下功能：

当提供者出现断电等异常停机时，注册中心能自动删除提供者信息。
当注册中心重启时，能自动恢复注册数据，以及订阅请求。
当会话过期时，能自动恢复注册数据，以及订阅请求。
当设置<dubbo:registry check="false" />时，记录失败注册和订阅请求，后台定时重试。
可通过<dubbo:registry username="admin" password="1234" />设置zookeeper登录信息。
可通过<dubbo:registry group="dubbo" />设置zookeeper的根节点，不设置将使用无根树。
支持*号通配符<dubbo:reference group="*" version="*" />，可订阅服务的所有分组和所有版本的提供者。

在provider和consumer中增加zookeeper客户端jar包依赖：

<dependency>
<groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
<artifactId>zookeeper</artifactId>
<version>3.3.3</version>
</dependency>

或直接下载：http://repo1.maven.org/maven2/org/apache/zookeeper/zookeeper

支持zkclient和curator两种Zookeeper客户端实现：

fast Paxos

详细的分析：http://blog.csdn.net/xhh198781/article/details/10949697

Paxos算法问题：

Paxos算法在出现竞争的情况下，其收敛速度很慢，甚至可能出现活锁的情况，例如当有三个及三个以上的proposer在发送prepare请求后，很难有一个proposer收到半数以上的回复而不断地执行第一阶段的协议。因此，为了避免竞争，加快收敛的速度，在算法中引入了一个Leader这个角色，在正常情况下同时应该最多只能有一个参与者扮演Leader角色，而其它的参与者则扮演Acceptor的角色，同时所有的人又都扮演Learner的角色。

在这种优化算法中，只有Leader可以提出议案，从而避免了竞争使得算法能够快速地收敛而趋于一致，此时的paxos算法在本质上就退变为两阶段提交协议。但在异常情况下，系统可能会出现多Leader的情况，但这并不会破坏算法对一致性的保证，此时多个Leader都可以提出自己的提案，优化的算法就退化成了原始的paxos算法。

fast Paxos 算法：

一个Leader的工作流程主要有分为三个阶段：

(1). 学习阶段 向其它的参与者学习自己不知道的数据(决议);

(2). 同步阶段 让绝大多数参与者保持数据(决议)的一致性;

(3). 服务阶段 为客户端服务，提议案;

1.3.1 学习阶段

当一个参与者成为了Leader之后，它应该需要知道绝大多数的paxos实例，因此就会马上启动一个主动学习的过程。假设当前的新Leader早就知道了1-134、138和139的paxos实例，那么它会执行135-137和大于139的paxos实例的第一阶段。如果只检测到135和140的paxos实例有确定的值，那它最后就会知道1-135以及138-140的paxos实例。

1.3.2 同步阶段

此时的Leader已经知道了1-135、138-140的paxos实例，那么它就会重新执行1-135的paxos实例，以保证绝大多数参与者在1-135的paxos实例上是保持一致的。至于139-140的paxos实例，它并不马上执行138-140的paxos实例，而是等到在服务阶段填充了136、137的paxos实例之后再执行。这里之所以要填充间隔，是为了避免以后的Leader总是要学习这些间隔中的paxos实例，而这些paxos实例又没有对应的确定值。

1.3.4 服务阶段

Leader将用户的请求转化为对应的paxos实例，当然，它可以并发的执行多个paxos实例，当这个Leader出现异常之后，就很有可能造成paxos实例出现间断。

1.3.5 问题

(1).Leader的选举原则

(2).Acceptor如何感知当前Leader的失败，客户如何知道当前的Leader

(3).当出现多Leader之后，如何kill掉多余的Leader

(4).如何动态的扩展Acceptor

FastLeaderElection算法

FastLeaderElection算法： 领导选举算法

http://blog.csdn.net/xhh198781/article/details/10949697

ZooKeeper的基本运转流程：

1、选举Leader。

2、同步数据。

3、选举Leader过程中算法有很多，但要达到的选举标准是一致的。

4、Leader要具有最高的zxid。

5、集群中大多数的机器得到响应并follow选出的Leader。

参考文献：

1.  zookeeper原理介绍