【云计算】Java大数据之Zookeeper学习
小标 2018-12-28 来源 : 阅读 860 评论 0

摘要:本文主要向大家介绍了【云计算】Java大数据之Zookeeper学习,通过具体的内容向大家展现,希望对大家学习云计算有所帮助。

本文主要向大家介绍了【云计算】Java大数据之Zookeeper学习,通过具体的内容向大家展现,希望对大家学习云计算有所帮助。


Zookeeper概念简介:



Zookeeper是一个分布式协调服务;就是为用户的分布式应用程序提供协调服务


zookeeper是为别的分布式程序服务的 Zookeeper本身就是一个分布式程序(只要有半数以上节点存活,zk就能正常服务) Zookeeper所提供的服务涵盖:主从协调、服务器节点动态上下线、统一配置管理、分布式共享锁、统一名称服务…… 虽然说可以提供各种服务,但是zookeeper在底层其实只提供了两个功能:

 管理(存储,读取)用户程序提交的数据;? ?为用户程序提供数据节点监听服务;


Zookeeper集群的角色:? Leader 和? follower? (Observer)


只要集群中有半数以上节点存活,集群就能提供服务。



 

Zookeeper常用应用场景:



集群管理

1. 集群机器监控:这通常用于那种对集群中机器状态,机器在线率有较高要求的场景,能够快速对集群中机器变化作出响应。这样的场景中,往往有一个监控系统,实时检测集群机器是否存活。过去的做法通常是:监控系统通过某种手段(比如ping)定时检测每个机器,或者每个机器自己定时向监控系统汇报“我还活着”。 这种做法可行,但是存在两个比较明显的问题:1. 集群中机器有变动的时候,牵连修改的东西比较多。2. 有一定的延时。


利用ZooKeeper有两个特性,就可以实时另一种集群机器存活性监控系统:a. 客户端在节点 x 上注册一个Watcher,那么如果 x 的子节点变化了,会通知该客户端。b. 创建EPHEMERAL类型的节点,一旦客户端和服务器的会话结束或过期,那么该节点就会消失。


2. Master选举则是zookeeper中最为经典的使用场景了。

在分布式环境中,相同的业务应用分布在不同的机器上,有些业务逻辑(例如一些耗时的计算,网络I/O处理),往往只需要让整个集群中的某一台机器进行执行, 其余机器可以共享这个结果,这样可以大大减少重复劳动,提高性能,于是这个master选举便是这种场景下的碰到的主要问题。

利用ZooKeeper的强一致性,能够保证在分布式高并发情况下节点创建的全局唯一性,即:同时有多个客户端请求创建 /currentMaster 节点,最终一定只有一个客户端请求能够创建成功。


数据发布与订阅

发布与订阅即所谓的配置管理,顾名思义就是将数据发布到zk节点上,供订阅者动态获取数据,实现配置信息的集中式管理和动态更新。例如全局的配置信息,地址列表等就非常适合使用。



1. 索引信息和集群中机器节点状态存放在zk的一些指定节点,供各个客户端订阅使用。


2. 系统日志(经过处理后的)存储,这些日志通常2-3天后被清除。

3. 应用中用到的一些配置信息集中管理,在应用启动的时候主动来获取一次,并且在节点上注册一个Watcher,以后每次配置有更新,实时通知到应用,获取最新配置信息。

4. 业务逻辑中需要用到的一些全局变量,比如一些消息中间件的消息队列通常有个offset,这个offset存放在zk上,这样集群中每个发送者都能知道当前的发送进度。

5. 系统中有些信息需要动态获取,并且还会存在人工手动去修改这个信息。以前通常是暴露出接口,例如JMX接口,有了zk后,只要将这些信息存放到zk节点上即可。

分布通知/协调

ZooKeeper 中特有watcher注册与异步通知机制,能够很好的实现分布式环境下不同系统之间的通知与协调,实现对数据变更的实时处理。使用方法通常是不同系统都对 ZK上同一个znode进行注册,监听znode的变化(包括znode本身内容及子节点的),其中一个系统update了znode,那么另一个系统能 够收到通知,并作出相应处理。



1. 另一种心跳检测机制:检测系统和被检测系统之间并不直接关联起来,而是通过zk上某个节点关联,大大减少系统耦合。


2. 另一种系统调度模式:某系统有控制台和推送系统两部分组成,控制台的职责是控制推送系统进行相应的推送工作。管理人员在控制台作的一些操作,实际上是修改 了ZK上某些节点的状态,而zk就把这些变化通知给他们注册Watcher的客户端,即推送系统,于是,作出相应的推送任务。


3. 另一种工作汇报模式:一些类似于任务分发系统,子任务启动后,到zk来注册一个临时节点,并且定时将自己的进度进行汇报(将进度写回这个临时节点),这样任务管理者就能够实时知道任务进度。总之,使用zookeeper来进行分布式通知和协调能够大大降低系统之间的耦合。

分布式锁

分布式锁,这个主要得益于ZooKeeper为我们保证了数据的强一致性,即用户只要完全相信每时每刻,zk集群中任意节点(一个zk server)上的相同znode的数据是一定是相同的。锁服务可以分为两类,一个是保持独占,另一个是控制时序。

保持独占,就是所有试图来获取这个锁的客户端,最终只有一个可以成功获得这把锁。通常的做法是把zk上的一个znode看作是一把锁,通过create znode的方式来实现。所有客户端都去创建 /distribute_lock 节点,最终成功创建的那个客户端也即拥有了这把锁。

控制时序,就是所有视图来获取这个锁的客户端,最终都是会被安排执行,只是有个全局时序了。做法和上面基本类似,只是这里 /distribute_lock 已经预先存在,客户端在它下面创建临时有序节点(这个可以通过节点的属性控制:CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL来指定)。Zk的父节点(/distribute_lock)维持一份sequence,保证子节点创建的时序性,从而也形成了每个客户端的全局时序。


          

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