大数据学习:ZooKeeper工作原理

大数据
在大数据学习中,ZooKeeper扮演了十分重要的角色。ZooKeeper 提供了一套很好的分布式集群管理的机制,从而可以设计出多种多样的分布式的数据管理模型。在ZooKeeper的基本功能中工作原理及工作流程也是主要部分。

 在大数据生态当中,分布式集群当中的一个重要组件,就是Zookeeper,作为集群运行的重要管理者,正如其名字“动物园管理员”所示,负责集群运行的诸多事宜。今天的大数据学习分享,我们就来具体讲讲,ZooKeeper工作原理。

在Zookeeper的工作流程当中,各个节点当中,主要涉及到三个角色和四种状态,这也是构成Zookeeper体系架构的重要组成部分。

ZooKeeper角色和状态

角色:Leader,Follower,Observer。

状态:Leading,Following,Observing,Looking。

Looking:当前Server不知道Leader是谁,正在搜寻。

Leading:当前Server即为选举出来的Leader。

Following:Leader已经选举出来,当前Server与之同步。

Observing:Observer的行为在大多数情况下与Follower完全一致,但是他们不参加选举和投票,而仅仅接受(observing)选举和投票的结果。

Zookeeper工作流程

Leader Election

当Leader崩溃或者Leader失去大多数的Follower,这时候ZK进入恢复模式,恢复模式需要重新选举出一个新的Leader,让所有的Server都恢复到一个正确的状态。

Zk的选举算法有两种:一种是基于Basic paxos实现的,另外一种是基于Fast paxos算法实现的。

系统默认的选举算法为Fast paxos。

Fast paxos流程是在选举过程中,某Server首先向所有Server提议自己要成为Leader,当其它Server收到提议以后,解决epoch和zxid的冲突,并接受对方的提议,然后向对方发送接受提议完成的消息,重复这个流程,最后一定能选举出Leader。

Leader工作流程

Leader主要有三个功能:
恢复数据;
维持与Follower的心跳,接收Follower请求并判断Follower的请求消息类型;
Follower的消息类型主要有PING消息、REQUEST消息、ACK消息、REVALIDATE消息,根据不同的消息类型,进行不同的处理。

Follower主要有四个功能:
向Leader发送请求(PING消息、REQUEST消息、ACK消息、REVALIDATE消息);
接收Leader消息并进行处理;
接收Client的请求,如果为写请求,发送给Leader进行投票;
返回Client结果。

Follower的消息循环处理如下几种来自Leader的消息:
PING消息:心跳消息
PROPOSAL消息:Leader发起的提案,要求Follower投票
COMMIT消息:服务器端最新一次提案的信息
UPTODATE消息:表明同步完成
REVALIDATE消息:根据Leader的REVALIDATE结果,关闭待revalidate的session还是允许其接受消息
SYNC消息:返回SYNC结果到客户端,这个消息最初由客户端发起,用来强制得到最新的更新。

Zab协议(ZooKeeper Atomic Broadcast protocol)

Zookeeper的核心是原子广播,这个机制保证了各个Server之间的同步。Zab协议有两种模式,它们分别是恢复模式(Recovery选主)和广播模式(Broadcast同步)。

当服务启动或者在领导者崩溃后,Zab就进入了恢复模式,当领导者被选举出来,且大多数Server完成了和Leader的状态同步以后,恢复模式就结束了。状态同步保证了Leader和Server具有相同的系统状态。

为了保证事务的顺序一致性,zookeeper采用了递增的事务id号(zxid)来标识事务。所有的提议(proposal)都在被提出的时候加上了zxid。

实现中zxid是一个64位的数字,它高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,标识当前属于那个Leader的统治时期。低32位用于递增计数。
 

 

责任编辑:梁菲 来源: 加米谷大数据
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