Zookeeper与paxos算法

1、            zookeeper是什么

官方说辞：Zookeeper 分布式服务框架是Apache Hadoop 的一个子项目，它主要是用来解决分布式应用中常常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等。

好抽象，咱们改变一下方式，先看看它都提供了哪些功能，而后再看看使用它的这些功能能作点什么。

2、            zookeeper提供了什么

简单的说，zookeeper=文件系统+通知机制。

一、 文件系统

Zookeeper维护一个相似文件系统的数据结构：

每一个子目录项如 NameService 都被称做为 znode，和文件系统同样，咱们可以自由的增长、删除znode，在一个znode下增长、删除子znode，惟一的不一样在于znode是能够存储数据的。

有四种类型的znode：

• 一、PERSISTENT-持久化目录节点

客户端与zookeeper断开链接后，该节点依旧存在

• 二、 PERSISTENT_SEQUENTIAL-持久化顺序编号目录节点

客户端与zookeeper断开链接后，该节点依旧存在，只是Zookeeper给该节点名称进行顺序编号

• 三、EPHEMERAL-临时目录节点

客户端与zookeeper断开链接后，该节点被删除

• 四、EPHEMERAL_SEQUENTIAL-临时顺序编号目录节点

客户端与zookeeper断开链接后，该节点被删除，只是Zookeeper给该节点名称进行顺序编号

二、 通知机制

客户端注册监听它关心的目录节点，当目录节点发生变化（数据改变、被删除、子目录节点增长删除）时，zookeeper会通知客户端。

就这么简单，下面咱们看看能作点什么呢？

3、            咱们能用zookeeper作什么

一、 命名服务

这个彷佛最简单，在zookeeper的文件系统里建立一个目录，即有惟一的path。在咱们使用tborg没法肯定上游程序的部署机器时便可与下游程序约定好path，经过path即能互相探索发现，不见不散了。

二、 配置管理

程序老是须要配置的，若是程序分散部署在多台机器上，要逐个改变配置就变得困难。好吧，如今把这些配置所有放到zookeeper上去，保存在 Zookeeper 的某个目录节点中，而后全部相关应用程序对这个目录节点进行监听，一旦配置信息发生变化，每一个应用程序就会收到 Zookeeper 的通知，而后从 Zookeeper 获取新的配置信息应用到系统中就好。

 

三、 集群管理

所谓集群管理无在意两点：是否有机器退出和加入、选举master。

对于第一点，全部机器约定在父目录GroupMembers下建立临时目录节点，而后监听父目录节点的子节点变化消息。一旦有机器挂掉，该机器与zookeeper的链接断开，其所建立的临时目录节点被删除，全部其余机器都收到通知：某个兄弟目录被删除，因而，全部人都知道：它上船了。新机器加入也是相似，全部机器收到通知：新兄弟目录加入，highcount又有了。

对于第二点，咱们稍微改变一下，全部机器建立临时顺序编号目录节点，每次选取编号最小的机器做为master就好。

 

四、  分布式锁

有了zookeeper的一致性文件系统，锁的问题变得容易。锁服务能够分为两类，一个是保持独占，另外一个是控制时序。

对于第一类，咱们将zookeeper上的一个znode看做是一把锁，经过createznode的方式来实现。全部客户端都去建立 /distribute_lock 节点，最终成功建立的那个客户端也即拥有了这把锁。厕全部言：来也冲冲，去也冲冲，用完删除掉本身建立的distribute_lock 节点就释放出锁。

对于第二类， /distribute_lock 已经预先存在，全部客户端在它下面建立临时顺序编号目录节点，和选master同样，编号最小的得到锁，用完删除，依次方便。

五、队列管理

两种类型的队列：

• 一、 同步队列，当一个队列的成员都聚齐时，这个队列才可用，不然一直等待全部成员到达。
• 二、队列按照 FIFO 方式进行入队和出队操做。

第一类，在约定目录下建立临时目录节点，监听节点数目是不是咱们要求的数目。

第二类，和分布式锁服务中的控制时序场景基本原理一致，入列有编号，出列按编号。

终于了解完咱们能用zookeeper作什么了，但是做为一个程序员，咱们老是想狂热了解zookeeper是如何作到这一点的，单点维护一个文件系统没有什么难度，但是若是是一个集群维护一个文件系统保持数据的一致性就很是困难了。

4、            分布式与数据复制

Zookeeper做为一个集群提供一致的数据服务，天然，它要在全部机器间作数据复制。数据复制的好处：

一、 容错
一个节点出错，不致于让整个系统中止工做，别的节点能够接管它的工做；

二、提升系统的扩展能力
把负载分布到多个节点上，或者增长节点来提升系统的负载能力；

三、提升性能
让客户端本地访问就近的节点，提升用户访问速度。

从客户端读写访问的透明度来看，数据复制集群系统分下面两种：

• 一、写主(WriteMaster) 对数据的修改提交给指定的节点。读无此限制，能够读取任何一个节点。这种状况下客户端须要对读与写进行区别，俗称读写分离；
• 二、写任意(Write Any)对数据的修改可提交给任意的节点，跟读同样。这种状况下，客户端对集群节点的角色与变化透明。

对zookeeper来讲，它采用的方式是写任意。经过增长机器，它的读吞吐能力和响应能力扩展性很是好，而写，随着机器的增多吞吐能力确定降低（这也是它创建observer的缘由），而响应能力则取决于具体实现方式，是延迟复制保持最终一致性，仍是当即复制快速响应。

咱们关注的重点仍是在如何保证数据在集群全部机器的一致性，这就涉及到paxos算法。

5、            数据一致性与paxos算法

听说Paxos算法的难理解与算法的知名度同样使人敬仰，因此咱们先看如何保持数据的一致性，这里有个原则就是：

在一个分布式数据库系统中，若是各节点的初始状态一致，每一个节点都执行相同的操做序列，那么他们最后能获得一个一致的状态。

Paxos算法解决的什么问题呢，解决的就是保证每一个节点执行相同的操做序列。好吧，这还不简单，master维护一个全局写队列，全部写操做都必须放入这个队列编号，那么不管咱们写多少个节点，只要写操做是按编号来的，就能保证一致性。没错，就是这样，但是若是master挂了呢。

Paxos算法经过投票来对写操做进行全局编号，同一时刻，只有一个写操做被批准，同时并发的写操做要去争取选票，只有得到过半数选票的写操做才会被批准（因此永远只会有一个写操做获得批准），其余的写操做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，全部写操做都被严格编号排序。编号严格递增，当一个节点接受了一个编号为100的写操做，以后又接受到编号为99的写操做（由于网络延迟等不少不可预见缘由），它立刻能意识到本身数据不一致了，自动中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）。

总结一下，数据一致性是如何保证的？是投票投出来的~

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