简略理解Zookeeper

Tips: 如果之前对Zookeeper不理解的话，这里大略留个印象就好了

Zookeeper是一个分布式协调服务，能够用于元数据管理、分布式锁、分布式协调、公布订阅、服务命名等等。

例如，Kafka中就是用Zookeeper来保留其集群中的相干元数据，例如Broker、Topic以及Partition等等。同时，基于Zookeeper的Watch监听机制，还能够用其实现公布、订阅的性能。

在平时的惯例业务应用场景下，咱们简直只会应用到分布式锁这一个用处。

Zookeeper外部运行机制

Zookeeper的底层存储原理，有点相似于Linux中的文件系统。Zookeeper中的文件系统中的每个文件都是节点（Znode）。依据文件之间的层级关系，Zookeeper外部就会造成这个这样一个文件树。

在Linux中，文件（节点）其实是分类型的，例如分为文件、目录。在Zookeeper中同理，Znode同样的有类型。在Zookeeper中，所有的节点类型如下：

  • 长久节点（Persistent）
  • 长久程序节点（Persistent Sequential)
  • 长期节点（Ephemeral）
  • 长期程序节点（Ephemeral Sequential）

所谓长久节点，就和咱们本人在电脑上新建一个文件一样，除非你被动删除，否则始终存在。

而长久程序节点除了继承了长久节点的个性之外，还会为其下创立的子节点保障其先后顺序，并且会主动地为节点加上10位自增序列号作为节点名，以此来保障节点名的唯一性。这一点上图中的subfiles曾经给出了示例。

而长期节点，其生命周期和client的连贯是否沉闷相干，如果client一旦断开连接，该节点（能够了解为文件）就都会被删除，并且长期节点无奈创立子节点；

PS：这里的断开连接其实不是咱们直觉上了解的断开连接，Zookeeper有其Session机制，当某个client的Session过期之后，会将对应的client创立的节点全副删除

Zookeeper的节点创立形式

接下来咱们来别离看看几种节点的创立形式，给出几个简略的示例。

创立长久节点

create /node_name SH的全栈笔记

这里须要留神的是，命令中所有的节点名称必须要以/结尾，否则会创立失败，因为在Zookeeper中是不能应用相对路径，必须要应用绝对路径。

创立长久程序节点

create -s /node_name SH的全栈笔记

能够看到，Zookeeper为key主动的加上了10位的自增后缀。

创立长期节点

create -e /test SH的全栈笔记

创立长期程序节点

create -e -s /node_name SH的全栈笔记

Zookeeper的用处

咱们通过一些具体的例子，来理解Zookeeper的具体用处，它不仅仅只是被当作分布式锁应用。

元数据管理

咱们都晓得，Kafka在运行时会依赖一个Zookeeper的集群。Kafka通过Zookeeper来治理集群的相干元数据，并通过Zookeeper进行Leader选举。

Tips: 然而行将公布的Kafka 2.8版本中，Zookeeper曾经不是一个必须的组件了。这块我临时还没有工夫去细看，不过我预计可能会跟RocketMQ中解决的形式差不多，将其集群的元数据放到Kafka自身来解决。

分布式锁

基于Zookeeper的分布式锁其实流程很简略。首先咱们须要晓得加分布式锁的实质是什么？

答案是创立长期程序节点

当某个客户端加锁胜利之后，实际上则是胜利的在Zookeeper上创立了长期程序节点。咱们晓得，分布式锁可能使同一时间只能有一个可能拜访某种资源。那这就必然会波及到分布式锁的竞争，那问题来了，以后这个客户端是如何感知抢到了锁呢？

其实在客户端侧会有肯定的逻辑，假如加锁的key为/locks/modify_users。

首先，客户端会发动加锁申请，而后会在Zookeeper上创立长久节点locks，而后会在该节点下创立长期程序节点。长期程序节点的创立示例，如下图所示。

当客户端胜利创立了节点之后，还会获取其同级的所有节点。也就是上图中的所有modify_users000000000x的节点。

此时客户端会依据10位的自增序号去判断，以后本人创立的节点是否是所有的节点中最小的那个，如果是最小的则本人获取到了分布式锁。

你可能会问，那如果我不是最小的怎么办呢？而且我的节点都曾经创立了。如果不是最小的，阐明以后客户端并没有抢到锁。依照咱们的认知，如果没有竞争到分布式锁，则会期待。期待的底层都做了什么？咱们用理论例子来捋一遍。

假如Zookeeper中曾经有了如下的节点。

例如以后客户端是B创立的节点是modify_users0000000002，那么很显著B没有抢到锁，因为曾经有比它还要小的由客户端A创立的节点modify_users0000000001。

此时客户端B会对节点modify_users0000000001注册一个监听器，对于该节点的任意更新都将触发对应的操作。

当其被删除之后，就会唤醒客户端B的线程，此时客户端B会再次进行判断本人是否是序号最小的一个节点，此时modify_users0000000002显著是最小的节点，故客户端B加锁胜利。

为了让你更加直观的理解这个过程，我把流程稀释成了上面这幅流程图。

分布式协调

咱们都晓得，在很多场景下要保障一致性都会采纳经典的2PC（两阶段提交），例如MySQL中Redo Log和Binlog提交的数据一致性保障就是采纳的2PC，详情能够看基于Redo Log和Undo Log的MySQL解体复原流程。

在2PC中存在两种角色，别离是参与者（Participant）和协调者（Coordinator），协调者负责对立的调度所有分布式节点的执行逻辑。具体协调啥呢？举个例子。

例如在2PC的Commit阶段，两个参与者A、B，A的commit操作胜利了，但可怜的是B失败了。此时协调者就须要向A发送Rollback操作。Zookeeper大略就是这样一个角色。

公布订阅

因为Zookeeper自带了监听器（Watch）的性能，所以公布订阅也牵强附会的成为了Zookeeper的利用之一。例如在某个配置节点上注册了监听器，那么该配置一旦公布变更，对应的服务就能实时的感知到配置更改，从而达到配置的动静更新的目标。

给个简略的Watch应用示例。

命名服务

用大白话来说，命名服务次要有两种。

  • 单纯的利用Zookeeper的文件系统个性，存储结构化的文件
  • 利用文件个性和程序节点的个性，来生成全局的惟一标识

前者能够用于在零碎之间共享某种业务上的特定资源，后者则能够用于实现分布式锁。

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