分布式一致性服务zookeeper

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先一句话概括下zookeeper:zookeeper可谓是目前使用最广泛分布式组件了。其功能和职责单一,但却非常重要。

一、zookeeper到底是什么?(技术文)

1)zookeeper实际上是yahoo开发的,用于分布式中一致性处理的框架。

2)背景介绍:最初其作为研发Hadoop时的副产品。由于分布式系统中一致性处理较为困难,其他的分布式系统没有必要 费劲重复造轮子,故随后的分布式系统中大量应用了zookeeper。故随后的大部分分布式系统中大量应用了zookeeper,以至于zookeeper成为了各种分布式系统的基础组件,其地位之重要,可想而知。(类比下之前学习过的netty,netty是对 socket 网络编程的优秀包装,是一个通讯组件框架。

3 ) 具体应用场景:著名的hadoop、kafka、dubbo 都是基于zookeeper而构建。

4)好处:保证在分布式环境下数据的最终一致性,这个就是zookeeper能解决的问题。

5)上面提到了很多次一致性,那么究竟什么是一致性,给大家补充下这个概念:

所谓的一致性,实际上就是围绕着“看见”来的。谁能看见?能否看见?什么时候看见?举个例子:淘宝后台卖家,在后台上架一件大促的商品,通过服务器A提交到主数据库,假设刚提交后立马就有用户去通过应用服务器B去从数据库查询该商品,就会出现一个现象,卖家已经更新成功了,然而买家却看不到;而经过一段时间后,主数据库的数据同步到了从数据库,买家才能查到。(真技术文)

假设卖家更新成功之后买家立马就能看到卖家的更新,则称为强一致性

如果卖家更新成功后买家不能看到卖家更新的内容,则称为弱一致性

而卖家更新成功后,买家经过一段时间最终能看到卖家的更新,则称为最终一致性
在这里插入图片描述
6)再补充一些常见的解决一致性问题的方式:

查询重试补偿。对于分布式应用中不确定的情况,先使用查询接口查询到当前状态,如果当前状态不一致则采用补偿接口对状态进行重试推进,或者回滚接口对业务做回滚。典型的场景如银行跟支付宝之间的交互。支付宝发送一个转账请求到银行,如一直未收到响应,则可以通过银行的查询接口查询该笔交易的状态,如该笔交易对方未收到,则采取补偿的模式进行推送。
定时任务推送。对于上面的情况,有可能一次推送搞不定,于是需要2次,3次推送。不要怀疑,支付宝内最初掉单率很高,全靠后续不断的定时任务推送增加成功率。
TCC。try-confirm-cancel。实际上是两阶段协议,第二阶段的可以实现提交操作或是逆操作。
7)zookeeper到底能做什么?前面提到hadoop、kafka、dubbo 都是基于zookeeper而构建,这里,我就以dubbo来具体阐述zookeeper。(真真技术文)
作为业界知名的分布式SOA框架,dubbo的主要的服务注册发现功能便是由zookeeper来提供的。

对于一个服务框架,注册中心是其核心中的核心,虽然暂时挂掉并不会导致整个服务出问题,但是一旦挂掉,整体风险就很高。考虑一般情况,注册中心就是单台机器的时候,其实现很容易,所有机器起来都去注册服务给它,并且所有调用方都跟它保持长连接,一旦服务有变,即通过长连接来通知到调用方。但是当服务集群规模扩大时,这事情就不简单了,单机保持连接数有限,而且容易故障。

作为一个稳定的服务化框架,dubbo可以选择并推荐zookeeper作为注册中心。其底层将zookeeper常用的客户端zkclient和curator封装成为ZookeeperClient。

  1. 当服务提供者服务启动时,向zookeeper注册一个节点;
  2. 服务消费者则订阅其父节点的变化,诸如启动停止都能够通过节点创建删除得知,异常情况比如被调用方掉线也可以通过临时节点session 断开自动删除得知;
  3. 服务消费方同时也会将自己订阅的服务以节点创建的方式放到zookeeper;
  4. 于是可以得到映射关系,诸如谁提供了服务,谁订阅了谁提供的服务,基于这层关系再做监控,就能轻易得知整个系统情况。

zookeeper的基本数据模型(技术好文):

一句话,类似Linux文件系统的节点模型
在这里插入图片描述

其节点有如下有趣而又重要的特性:

  1. 同一时刻多台机器创建同一个节点,只有一个会争抢成功。利用这个特性可以做分布式锁。
  2. 临时节点的生命周期与会话一致,会话关闭则临时节点删除。这个特性经常用来做心跳,动态监控,负载等动作。
  3. 顺序节点保证节点名全局唯一。这个特性可以用来生成分布式环境下的全局自增长id。

通过zookeeper提供的原语服务,可以对zookeeper能做的事情有个精确和直观的认识。

zookeeper提供的原语服务:

  1. 创建节点
  2. 删除节点
  3. 更新节点
  4. 获取节点信息
  5. 权限控制
  6. 事件监听

实际上,就是对节点的增删查改加上权限控制与事件监听,但是通过对这些原语的组合以及不同场景的使用,可以实现很多用法:

  1. 数据发布订阅。即注册中心,见上面dubbo用法。主要通过对节点管理做到发布以及事件监听做到订阅。
  2. 负载均衡。见上面kafka用法。
  3. 命名服务。zookeeper的节点结构天然支持命名服务,即把信息集中存储,并以树状管理,方便统一查阅。
  4. 分布式协调通知。协调通知实际上与发布订阅类似,由于引入的第三方的zookeeper,实际上对很多种协调通知做了解耦。
  5. 集群管理与master选举。通过上面的第二点特性,可以轻易得知集群机器存活状况,从而轻松管理集群;通过上面第一点特性,可以做出master争抢。
  6. 分布式锁。实际上就是第一点特性的应用。
  7. 分布式队列。实际上就是第三点特性的应用。
  8. 分布式的并发等待。类似于多线程的join问题,主任务的执行依赖于其他子任务全部执行完毕,在单机多线程里可以用join,但是分布式环境下如何实现呢。利用zookeeper,可以创建一个主任务节点,旗下子任务一旦执行完毕,则在主任务节点下挂一个子任务节点,等节点数量足够,则认为主任务可以开始执行。

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