ZooKeeper原理及使用

ZooKeeper是Hadoop Ecosystem中很是重要的组件，它的主要功能是为分布式系统提供一致性协调(Coordination)服务，与之对应的Google的相似服务叫Chubby。今天这篇文章分为三个部分来介绍ZooKeeper，第一部分介绍ZooKeeper的基本原理，第二部分介绍ZooKeeper提供的Client API的使用，第三部分介绍一些ZooKeeper典型的应用场景。

ZooKeeper基本原理

1. 数据模型

如上图所示，ZooKeeper数据模型的结构与Unix文件系统很相似，总体上能够看做是一棵树，每一个节点称作一个ZNode。每一个ZNode均可以经过其路径惟一标识，好比上图中第三层的第一个ZNode, 它的路径是/app1/c1。在每一个ZNode上可存储少许数据(默认是1M, 能够经过配置修改, 一般不建议在ZNode上存储大量的数据)，这个特性很是有用，在后面的典型应用场景中会介绍到。另外，每一个ZNode上还存储了其Acl信息，这里须要注意，虽然说ZNode的树形结构跟Unix文件系统很相似，可是其Acl与Unix文件系统是彻底不一样的，每一个ZNode的Acl的独立的，子结点不会继承父结点的，关于ZooKeeper中的Acl能够参考以前写过的一篇文章《说说Zookeeper中的ACL》。

2.重要概念 
2.1 ZNode
前文已介绍了ZNode, ZNode根据其自己的特性，能够分为下面两类：

• Regular ZNode: 常规型ZNode, 用户须要显式的建立、删除
• Ephemeral ZNode: 临时型ZNode, 用户建立它以后，能够显式的删除，也能够在建立它的Session结束后，由ZooKeeper Server自动删除

ZNode还有一个Sequential的特性，若是建立的时候指定的话，该ZNode的名字后面会自动Append一个不断增长的SequenceNo。

2.2 Session
Client与ZooKeeper之间的通讯，须要建立一个Session，这个Session会有一个超时时间。由于ZooKeeper集群会把Client的Session信息持久化，因此在Session没超时以前，Client与ZooKeeper Server的链接能够在各个ZooKeeper Server之间透明地移动。

在实际的应用中，若是Client与Server之间的通讯足够频繁，Session的维护就不须要其它额外的消息了。不然，ZooKeeper Client会每t/3 ms发一次心跳给Server，若是Client 2t/3 ms没收到来自Server的心跳回应，就会换到一个新的ZooKeeper Server上。这里t是用户配置的Session的超时时间。

2.3 Watcher
ZooKeeper支持一种Watch操做，Client能够在某个ZNode上设置一个Watcher，来Watch该ZNode上的变化。若是该ZNode上有相应的变化，就会触发这个Watcher，把相应的事件通知给设置Watcher的Client。须要注意的是，ZooKeeper中的Watcher是一次性的，即触发一次就会被取消，若是想继续Watch的话，须要客户端从新设置Watcher。这个跟epoll里的oneshot模式有点相似。

3. ZooKeeper特性 
3.1 读、写(更新)模式
在ZooKeeper集群中，读能够从任意一个ZooKeeper Server读，这一点是保证ZooKeeper比较好的读性能的关键；写的请求会先Forwarder到Leader，而后由Leader来经过ZooKeeper中的原子广播协议，将请求广播给全部的Follower，Leader收到一半以上的写成功的Ack后，就认为该写成功了，就会将该写进行持久化，并告诉客户端写成功了。

3.2 WAL和Snapshot
和大多数分布式系统同样，ZooKeeper也有WAL(Write-Ahead-Log)，对于每个更新操做，ZooKeeper都会先写WAL, 而后再对内存中的数据作更新，而后向Client通知更新结果。另外，ZooKeeper还会按期将内存中的目录树进行Snapshot，落地到磁盘上，这个跟HDFS中的FSImage是比较相似的。这么作的主要目的，一固然是数据的持久化，二是加快重启以后的恢复速度，若是所有经过Replay WAL的形式恢复的话，会比较慢。

3.3 FIFO
对于每个ZooKeeper客户端而言，全部的操做都是遵循FIFO顺序的，这一特性是由下面两个基本特性来保证的：一是ZooKeeper Client与Server之间的网络通讯是基于TCP，TCP保证了Client/Server之间传输包的顺序；二是ZooKeeper Server执行客户端请求也是严格按照FIFO顺序的。

3.4 Linearizability
在ZooKeeper中，全部的更新操做都有严格的偏序关系，更新操做都是串行执行的，这一点是保证ZooKeeper功能正确性的关键。

ZooKeeper Client API

ZooKeeper Client Library提供了丰富直观的API供用户程序使用，下面是一些经常使用的API：

• create(path, data, flags): 建立一个ZNode, path是其路径，data是要存储在该ZNode上的数据，flags经常使用的有: PERSISTEN, PERSISTENT_SEQUENTAIL, EPHEMERAL, EPHEMERAL_SEQUENTAIL
• delete(path, version): 删除一个ZNode，能够经过version删除指定的版本, 若是version是-1的话，表示删除全部的版本
• exists(path, watch): 判断指定ZNode是否存在，并设置是否Watch这个ZNode。这里若是要设置Watcher的话，Watcher是在建立ZooKeeper实例时指定的，若是要设置特定的Watcher的话，能够调用另外一个重载版本的exists(path, watcher)。如下几个带watch参数的API也都相似
• getData(path, watch): 读取指定ZNode上的数据，并设置是否watch这个ZNode
• setData(path, watch): 更新指定ZNode的数据，并设置是否Watch这个ZNode
• getChildren(path, watch): 获取指定ZNode的全部子ZNode的名字，并设置是否Watch这个ZNode
• sync(path): 把全部在sync以前的更新操做都进行同步，达到每一个请求都在半数以上的ZooKeeper Server上生效。path参数目前没有用
• setAcl(path, acl): 设置指定ZNode的Acl信息
• getAcl(path): 获取指定ZNode的Acl信息

ZooKeeper典型应用场景

1. 名字服务(NameService) 
分布式应用中，一般须要一套完备的命令机制，既能产生惟一的标识，又方便人识别和记忆。 咱们知道，每一个ZNode均可以由其路径惟一标识，路径自己也比较简洁直观，另外ZNode上还能够存储少许数据，这些都是实现统一的NameService的基础。下面以在HDFS中实现NameService为例，来讲明实现NameService的基本布骤:

• 目标：经过简单的名字来访问指定的HDFS机群
• 定义命名规则：这里要作到简洁易记忆。下面是一种可选的方案： [serviceScheme://][zkCluster]-[clusterName]，好比hdfs://lgprc-example/表示基于lgprc ZooKeeper集群的用来作example的HDFS集群
• 配置DNS映射: 将zkCluster的标识lgprc经过DNS解析到对应的ZooKeeper集群的地址
• 建立ZNode: 在对应的ZooKeeper上建立/NameService/hdfs/lgprc-example结点，将HDFS的配置文件存储于该结点下
• 用户程序要访问hdfs://lgprc-example/的HDFS集群，首先经过DNS找到lgprc的ZooKeeper机群的地址，而后在ZooKeeper的/NameService/hdfs/lgprc-example结点中读取到HDFS的配置，进而根据获得的配置，获得HDFS的实际访问入口

2. 配置管理(Configuration Management) 
在分布式系统中，常会遇到这样的场景: 某个Job的不少个实例在运行，它们在运行时大多数配置项是相同的，若是想要统一改某个配置，一个个实例去改，是比较低效，也是比较容易出错的方式。经过ZooKeeper能够很好的解决这样的问题，下面的基本的步骤：

• 将公共的配置内容放到ZooKeeper中某个ZNode上，好比/service/common-conf
• 全部的实例在启动时都会传入ZooKeeper集群的入口地址，而且在运行过程当中Watch /service/common-conf这个ZNode
• 若是集群管理员修改了了common-conf，全部的实例都会被通知到，根据收到的通知更新本身的配置，并继续Watch /service/common-conf

3. 组员管理(Group Membership) 
在典型的Master-Slave结构的分布式系统中，Master须要做为“总管”来管理全部的Slave, 当有Slave加入，或者有Slave宕机，Master都须要感知到这个事情，而后做出对应的调整，以便不影响整个集群对外提供服务。以HBase为例，HMaster管理了全部的RegionServer，当有新的RegionServer加入的时候，HMaster须要分配一些Region到该RegionServer上去，让其提供服务；当有RegionServer宕机时，HMaster须要将该RegionServer以前服务的Region都从新分配到当前正在提供服务的其它RegionServer上，以便不影响客户端的正常访问。下面是这种场景下使用ZooKeeper的基本步骤：

• Master在ZooKeeper上建立/service/slaves结点，并设置对该结点的Watcher
• 每一个Slave在启动成功后，建立惟一标识本身的临时性(Ephemeral)结点/service/slaves/${slave_id}，并将本身地址(ip/port)等相关信息写入该结点
• Master收到有新子结点加入的通知后，作相应的处理
• 若是有Slave宕机，因为它所对应的结点是临时性结点，在它的Session超时后，ZooKeeper会自动删除该结点
• Master收到有子结点消失的通知，作相应的处理

4. 简单互斥锁(Simple Lock) 
咱们知识，在传统的应用程序中，线程、进程的同步，均可以经过操做系统提供的机制来完成。可是在分布式系统中，多个进程之间的同步，操做系统层面就无能为力了。这时候就须要像ZooKeeper这样的分布式的协调(Coordination)服务来协助完成同步，下面是用ZooKeeper实现简单的互斥锁的步骤，这个能够和线程间同步的mutex作类比来理解：

• 多个进程尝试去在指定的目录下去建立一个临时性(Ephemeral)结点 /locks/my_lock
• ZooKeeper能保证，只会有一个进程成功建立该结点，建立结点成功的进程就是抢到锁的进程，假设该进程为A
• 其它进程都对/locks/my_lock进行Watch
• 当A进程再也不须要锁，能够显式删除/locks/my_lock释放锁；或者是A进程宕机后Session超时，ZooKeeper系统自动删除/locks/my_lock结点释放锁。此时，其它进程就会收到ZooKeeper的通知，并尝试去建立/locks/my_lock抢锁，如此循环反复

5. 互斥锁(Simple Lock without Herd Effect) 
上一节的例子中有一个问题，每次抢锁都会有大量的进程去竞争，会形成羊群效应(Herd Effect)，为了解决这个问题，咱们能够经过下面的步骤来改进上述过程：

• 每一个进程都在ZooKeeper上建立一个临时的顺序结点(Ephemeral Sequential) /locks/lock_${seq}
• ${seq}最小的为当前的持锁者(${seq}是ZooKeeper生成的Sequenctial Number)
• 其它进程都对只watch比它次小的进程对应的结点，好比2 watch 1, 3 watch 2, 以此类推
• 当前持锁者释放锁后，比它次大的进程就会收到ZooKeeper的通知，它成为新的持锁者，如此循环反复

这里须要补充一点，一般在分布式系统中用ZooKeeper来作Leader Election(选主)就是经过上面的机制来实现的，这里的持锁者就是当前的“主”。

6. 读写锁(Read/Write Lock) 
咱们知道，读写锁跟互斥锁相比不一样的地方是，它分红了读和写两种模式，多个读能够并发执行，但写和读、写都互斥，不能同时执行行。利用ZooKeeper，在上面的基础上，稍作修改也能够实现传统的读写锁的语义，下面是基本的步骤:

• 每一个进程都在ZooKeeper上建立一个临时的顺序结点(Ephemeral Sequential) /locks/lock_${seq}
• ${seq}最小的一个或多个结点为当前的持锁者，多个是由于多个读能够并发
• 须要写锁的进程，Watch比它次小的进程对应的结点
• 须要读锁的进程，Watch比它小的最后一个写进程对应的结点
• 当前结点释放锁后，全部Watch该结点的进程都会被通知到，他们成为新的持锁者，如此循环反复

7. 屏障(Barrier) 
在分布式系统中，屏障是这样一种语义: 客户端须要等待多个进程完成各自的任务，而后才能继续往前进行下一步。下用是用ZooKeeper来实现屏障的基本步骤：

• Client在ZooKeeper上建立屏障结点/barrier/my_barrier，并启动执行各个任务的进程
• Client经过exist()来Watch /barrier/my_barrier结点
• 每一个任务进程在完成任务后，去检查是否达到指定的条件，若是没达到就啥也不作，若是达到了就把/barrier/my_barrier结点删除
• Client收到/barrier/my_barrier被删除的通知，屏障消失，继续下一步任务

8. 双屏障(Double Barrier)
双屏障是这样一种语义: 它能够用来同步一个任务的开始和结束，当有足够多的进程进入屏障后，才开始执行任务；当全部的进程都执行完各自的任务后，屏障才撤销。下面是用ZooKeeper来实现双屏障的基本步骤：

• 进入屏障：

   

• Client Watch /barrier/ready结点, 经过判断该结点是否存在来决定是否启动任务
• 每一个任务进程进入屏障时建立一个临时结点/barrier/process/${process_id}，而后检查进入屏障的结点数是否达到指定的值，若是达到了指定的值，就建立一个/barrier/ready结点，不然继续等待
• Client收到/barrier/ready建立的通知，就启动任务执行过程

• 离开屏障：

   

• Client Watch /barrier/process，若是其没有子结点，就能够认为任务执行结束，能够离开屏障
• 每一个任务进程执行任务结束后，都须要删除本身对应的结点/barrier/process/${process_id}