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zk的一些内部原理和应用

请求，事务和标识

读写操作

1. 只读请求（exists, getData,getChildren）会在zk服务其本地处理，然后返回给客户端（所以zk处理以只读请求为主要负载时，性能会很高，可以增加更多的服务器到zk集群，这样能处理更多的读请求）

因为ZooKeeper集群中所有的server节点都拥有相同的数据，所以读的时候可以在任意一台server节点上，客户端连接到集群中某一节点，读请求，然后直接返回。当然因为ZooKeeper协议的原因（一半以上的server节点都成功写入了数据，这次写请求便算是成功），读数据的时候可能会读到数据不是最新的server节点，所以比较推荐使用watch机制，在数据改变时，及时感知到

2. 写操作(create, delete, setData) 将会被转发给群首（群首会执行相应请求，并形成状态更新，我们称为事务(Transaction)）

1. Client向Zookeeper的server1发送一个写请求，客户端写数据到服务器1上；
2. 如果server1不是Leader，那么server1会把接收到的写请求转发给Leader；然后Leader会将写请求转发给每个server；
   • server1和server2负责写数据，并且两个Follower的写入数据是一致的，保存相同的数据副本；
   • server1和server2写数据成功后，通知Leader；
3. 当Leader收到集群半数以上的节点写成功的消息后，说明该写操作执行成功；
   • 这里是3台服务器，只要2台Follower服务器写成功就ok
   • 因为client访问的是server1，所以Leader会告知server1集群中数据写成功；
4. 被访问的server1进一步通知client数据写成功，这时，客户端就知道整个写操作成功了

事务标识（zxid）

当群首产生了一个事务，就会为该事务分配一个标识符，我们称之 为ZooKeeper会话ID（zxid），通过Zxid对事务进行标识，就可以按照群 首所指定的顺序在各个服务器中按序执行

zxid为一个long型（64位）整数，分为两部分：时间戳（epoch）部 分和计数器（counter）部分。每个部分为32位，在我们讨论zab(Zookeeper Atomic Broadcast )协议 时，我们就会发现时间戳（epoch）和计数器（counter）的具体作用， 我们通过该协议来广播各个服务器的状态变更信息。

eg:

setData 加上事务（版本和新数据值），一个事务为一个单位，以原子方式执行；ZooKeeper集群以事务方式运行，并确保所 有的变更操作以原子方式被执行，同时不会被其他事务所干扰；并不存在传统的关系数据库中所涉及的回滚机制，而是 确保事务的每一步操作都互不干扰

同时一个事务还具有幂等性，也就是说，我们可以对同一个事务执 行两次，我们得到的结果还是一样的，我们甚至还可以对多个事务执行 多次，同样也会得到一样的结果，前提是我们确保多个事务的执行顺序 每次都是一样的。事务的幂等性可以让我们在进行恢复处理时更加简单。

实际上，ZooKeeper的每个节点维护者两个Zxid值，为别为：cZxid、mZxid。

（1）cZxid： 是节点的创建时间所对应的Zxid格式时间戳。

（2）mZxid：是节点的修改时间所对应的Zxid格式时间戳。

高32位是epoch用来标识Leader关系是否改变，每次一个Leader被选出来，它都会有一个新的epoch。低32位是个递增计数。

群首选举

群首为集群中的服务器选择出来的一个服务器，并会一直被集群所 认可。设置群首的目的是为了对客户端所发起的ZooKeeper状态变更请 求进行排序，包括：create、setData和delete操作。群首将每一个请求转 换为一个事务，将这些事务发送给追随者，确保集 群按照群首确定的顺序接受并处理这些事务。

• 每个服务器启动后进入LOOKING状态，开始选举一个新的群首或 查找已经存在的群首，如果群首已经存在，其他服务器就会通知这个新 启动的服务器，告知哪个服务器是群首，与此同时，新的服务器会与群 首建立连接，以确保自己的状态与群首一致。

• 如果集群中所有的服务器均处于LOOKING状态，这些服务器之间 就会进行通信来选举一个群首，通过信息交换对群首选举达成共识的选 择。在本次选举过程中胜出的服务器将进入LEADING状态，而集群中 其他服务器将会进入FOLLOWING状态。

当一个服务器进入LOOKING状态，就会发送向集群中每个服 务器发送一个通知消息,如下

投票<服务器标识，最近执行的事务的zxid信息>
（vote<sid, zxid>）

快速群首选举的快速指的是什么？

Zab协议（ZooKeeper Atomic Broadcast protocol）

在接收到一个写请求操作后，追随者会将请求转发给群首，群首将探索性地执行该请求，并将执行结果以事务的方式对状态更新进行广播。一个事务中包含服务器需要执行变更的确切操作，当事务提交时， 服务器就会将这些变更反馈到数据树上，其中数据树为ZooKeeper用于 保存状态信息的数据结构（请参考DataTree类）。

之后我们需要面对的问题便是服务器如何确认一个事务是否已经提 交，由此引入了我们所采用的协议：Zab：ZooKeeper原子广播协议 （ZooKeeper Atomic Broadcast protocol）。

• propose: leader 广播给 followers
• accept: followers收到广播信息给leader发送确认消息
• commit: leader收到确认仲裁数量后发送消息给follower进行提交操作
  
  具体如下：
  

两个保障（依靠了zxid）

1. 一个被选举的群首确保在提交完所有之前的时间戳内需要提交的 事务，之后才开始广播新的事务。
2. 在任何时间点，都不会出现两个被仲裁支持的群首。

为了实现第一个需求，群首并不会马上处于活动状态，直到确保仲 裁数量的服务器认可这个群首新的时间戳值。一个时间戳的最初状态必 须包含所有的之前已经提交的事务，或者某些已经被其他服务器接受， 但尚未提交完成的事务。这一点非常重要，在群首进行时间戳e的任何 新的提案前，必须保证自时间戳开始值到时间戳e－1内的所有提案被提 交。如果一个提案消息处于时间戳e’<e，在群首处理时间戳e的第一个提 案消息前没有提交之前的这个提案，那么旧的提案将永远不会被提交。

文件系统和监听通知机制

分布式配置中心, 简单Demo

1. 在zookeeper里增加一个目录节点，并把配置信息存储在里面(作为配置中心存储)

2. 多个客户端能够读取到
   
3. 服务端配置改变，客户端(所有注册监听的客户端)都能监听到事件
   
   

java code

package demo;import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
import org.apache.zookeeper.Watcher;
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
import org.apache.zookeeper.data.Stat;
import org.apache.zookeeper.Watcher.Event.EventType;
import org.apache.zookeeper.Watcher.Event.KeeperState;import java.util.concurrent.CountDownLatch;/*** @Author mubi* @Date 2020/3/27 22:36*/
public class ZooKeeperProSync implements Watcher {private static CountDownLatch connectedSemaphore = new CountDownLatch(1);private static ZooKeeper zk = null;private static Stat stat = new Stat();public static void main(String[] args) throws Exception {// zookeeper配置数据的存放路径String path = "/myconfig";// 连接zookeeper并且注册一个监听器zk = new ZooKeeper("127.0.0.1:2281", 5000, new ZooKeeperProSync());// 等待zk连接成功的通知（等待connectedSemaphore.countDown()减少为0）connectedSemaphore.await();// 获取path目录节点的配置数据，并注册对节点的监听System.out.println(new String(zk.getData(path, true, stat)));Thread.sleep(Integer.MAX_VALUE);}@Overridepublic void process(WatchedEvent event) {// zk连接成功通知事件if (KeeperState.SyncConnected == event.getState()) {if (EventType.None == event.getType() && null == event.getPath()) {connectedSemaphore.countDown();}else if (event.getType() == EventType.NodeDataChanged) {// zk目录节点数据变化通知事件try {System.out.println("配置已修改，新值为：" + new String(zk.getData(event.getPath(), true, stat)));// TODO 具体业务} catch (Exception e) {}}}}
}

集群管理

集群管理原理：机器的加入/退出，选举leader节点

• 持久节点 / 临时节点
• 有序节点 / 无序节点

可以临时+有序构成server，然后最小编号节点作为leader节点

1. 创建集群节点目录（持久节点）
   
2. 启动服务，并加入和减少机器观察
   
   

code

• AppMaster

package demo;import java.util.ArrayList;
import java.util.List;import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
import org.apache.zookeeper.Watcher;
import org.apache.zookeeper.Watcher.Event.EventType;
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;/*** @Author mubi* @Date 2020/3/27 23:43*/
public class AppMaster {private String clusterNode = "mycluster";private ZooKeeper zk;private volatile List<String> serverList;public void connectZookeeper() throws Exception{// 注册全局默认watcherzk = new ZooKeeper("127.0.0.1:2281", 5000, new Watcher(){@Overridepublic void process(WatchedEvent event){if (event.getType() == EventType.NodeChildrenChanged&& ("/" + clusterNode).equals(event.getPath())){try{updateServerList();}catch (Exception e){e.printStackTrace();}}}});updateServerList();}private void updateServerList() throws Exception{List<String> newServerList = new ArrayList<String>();// watcher注册后，只能监听事件一次，参数true表示继续使用默认watcher监听事件List<String> subList = zk.getChildren("/" + clusterNode, true);for (String subNode : subList){// 获取节点数据byte[] data = zk.getData("/" + clusterNode + "/" + subNode, false, null);newServerList.add(new String(data, "utf-8"));}serverList = newServerList;System.out.println("server list updated: " + serverList);}public static void main(String[] args) throws Exception{AppMaster ac = new AppMaster();ac.connectZookeeper();Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);}
}

• AppServer

package demo;import org.apache.zookeeper.CreateMode;
import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
import org.apache.zookeeper.Watcher;
import org.apache.zookeeper.ZooDefs.Ids;
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;/*** @Author mubi* @Date 2020/3/27 23:44*/
public class AppServer extends Thread
{private String clusterNode = "mycluster";private String serverNode = "server_address";private String serverName;@Overridepublic void run(){try {connectZookeeper(serverName);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}public void connectZookeeper(String address) throws Exception{ZooKeeper zk = new ZooKeeper("127.0.0.1:2281", 5000, new Watcher() {@Overridepublic void process(WatchedEvent event) {}});// 关键方法，创建包含自增长id名称的目录，这个方法支持了分布式锁的实现// 四个参数：// 1、目录名称 2、目录文本信息// 3、文件夹权限，Ids.OPEN_ACL_UNSAFE表示所有权限// 4、目录类型，CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL表示创建临时目录，session断开连接则目录自动删除String createdPath = zk.create("/" + clusterNode + "/" + serverNode,address.getBytes("utf-8"),Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);System.out.println("create: " + createdPath);Thread.sleep(Integer.MAX_VALUE);}public AppServer(String serverName){this.serverName = serverName;}
}

• Server1

package demo;/*** @Author mubi* @Date 2020/3/27 23:46*/public class Server1
{public static void main(String[] args) throws Exception{AppServer server1 = new AppServer("Server1");server1.start();}
}

分布式锁

一个zookeeper分布式锁，首先需要创建一个父节点，尽量是持久节点（PERSISTENT类型），然后每个要获得锁的线程都会在这个节点下创建个临时顺序节点，由于序号的递增性，可以规定排号最小的那个获得锁。所以，每个线程在尝试占用锁之前，首先判断自己是排号是不是当前最小，如果是，则获取锁。

避免羊群效应：所谓羊群效应就是每个节点挂掉，所有节点都去监听，然后做出反应，这样会给服务器带来巨大压力。所以有了临时顺序节点，当一个节点挂掉，只有它后面的那一个节点才做出反应。