“一入Java深似海”，本文将重点介绍分布式相关理论以及Zookeeper的基础应用，深入内容之后会持续更新。
1.分布式基本概念
分布式架构
在集中式的系统环境中，可以简单通过事务(ACID)保证数据的一致性；而在分布式系统环境中，由于存在缺少全局时钟、故障无法避免等痛点，过去的方式不在适用，而适用新的CAP定理和BASE理论。
CAP
- Consistency一致性：指数据在多个副本间是否能保持一致的特性。针对一个数据项的更新，所有用户都可以读取到最新的值，则系统被认为是强一致的。
- Availablity可用性：指系统一直处于可用状态，对于每一个请求都能在单位时间内返回结果。
- Partition tolerance分区容错性：分布式系统在遇到任何网络故障时，仍然可以对外提供满足一致性和可用性的服务，除非整个网络都出现故障。
该原理指出，一个分布式系统无法同时满足这三个基本需求，因此需要作出合理的选择。由于P是分布式系统的基础，那么核心就是平衡A和C，最常见的就是BASE理论。
BASE
其核心思想是即使无法做到强一致性，但每个应用都可以根据自身业务特点，选择合适的手段达到最终一致性
- Basically Available基本可用：指分布式系统出现不可知故障时，允许损失部分可用性，比如响应时间上的损失、功能上的损失（服务降级）
- Soft state软状态：允许系统中数据存在中间状态，即允许不同节点的数据副本之间进行数据同步时存在延时
- Eventually consistent最终一致性：需要保证最终数据保持一致，而不需要实时保证系统的强一致性。在实践中，最终一致性存在5中变种，因果一致性，读自己之所写，会话一致性，单调读一致性和单调写一致性。比如关系型数据库，常通过同步或一部的方式实现主备数据复制，其实主备之间就存在数据不一致，但其通过多次重试或认为数据修订等方式保证了数据最终一致性，算是一个经典案例
一致性协议
提到一致性协议，最基础的就是2PC（Two-Phase Commit protocol）两阶段提交协议，绝大多数的关系型数据库都是采用的2PC来完成分布式事务处理的。
2PC
- 流程：提交事务阶段，包括事务询问、执行事务、各参与者向协调者反馈事务询问的响应等步骤；执行事务阶段，包含两种情况，成功时执行事务提交，包括发送提交请求、事务提交、反馈事务提交结果、完成事务等步骤，而失败时会中断事务，包括发送回滚请求、事务回滚、反馈事务回滚结果、中断事务等步骤。其优点是原理简单、实现方便，但存在同步阻塞、单点问题、脑裂等痛点。
3PC
其实就是2PC的改进版，将提交事务请求阶段分成了CanCommit，PreCommit阶段，最后的DoCommit没有变化。
Paxos
是Lamport与1990提出的基于消息传递且有高度容错特性的一致性算法，其成功的解决了“拜占庭将军”问题（这个问题在区块链中也涉及）。其包括三种参与角色，分别是Proposer、Acceptor和Learner，这儿不展开介绍其基于数据归纳法的证明（个人也没打算深入研究），但一个重点的观念就是，2PC是基于所有参与者都同意的情况，而Paxos是基于多数参与者同意的情况>50%，google的chubby就是基于该算法的实现。
2.Zookeeper基础
基本概念
Zookeeper由Hadoop的子项目发展而来，之前的文章介绍过Hadoop，不过到目前为止，该部分的实践依然几乎为0，不过相信理解了Zookeeper后，一定能更好的深入实践Hadoop。其为分布式应用提供了高效可靠的分布式协调服务，分布式应用程序可以基于它实现如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master选举、分布式锁和分布式队列等功能。其在一致性方面具有顺序一致性、原子性、单一视图（每个client看到的数据一致）、可靠性、实时性的特点。
设计目标与特点
ZNode
- 简单的数据模型：其通过一个共享的、树形结构的名字空间来相互协调，其数据模型由多个ZNode节点组成，类似文件系统，且存储在内存中。比如
/dubbo/com.bjork.PayService/providers就是一个数据节点ZNode，其分为持久节点和临时节点SEQUENTIAL两种，大部分框架都使用的临时节点。 - 顺序访问：对于每一个客户端请求，都分配一个全局唯一递增编号，这个编号反应了所有事务的先后顺序，用于同步原语。
- 版本：每个ZNode除了保存数据还维护一个Stat数据结构，其中version表示节点版本，cversion表示子节点版本，aversion表示ACL版本。
- Watcher:允许用户在指定节点上注册一些Watcher（Observer模式），当特定事件触发时，会将事件通知到订阅了的客户端。
集群
- 集群：集群中每台机器都会在内存中维护当前服务器状态并相互通信，只要集群中存在超过一半机器可用（基础3台）即可正常提供服务。集群没有沿用Master/Slave概念，而是引入Leader、Follower和Observer三种角色，Leader由所有机器选出并对外提供读写服务，而Follower和Observer都能提供读，区别在于Observer没有选举权。
- 高性能：由于数据模型存储在内存，因此非常适用于大量请求，3台集群压测可达12W+QPS。
- 会话Session：客户端连接是一个C端和S端的TCP长链接，除了保持心跳检测，还用于接收服务器的Watch事件，如果因为网络原因连接断开，只要在sessionTimeout时间内重连到任意服务器，会话仍然有效。
ACL
类似Unit的权限控制，包括CREATE, READ, WRITE, DELETE, ADMIN等权限。
ZAB协议(ZooKeeper Atomic Broadcast)
这部分原理比较复杂，简单来说，所有的参数者只会处于消息广播或崩溃恢复两种状态中的一种。前者为稳定状态，使用类似2PC的协议交互，Leader会生成事务Proposal及其ZXID，然后发送到其他服务器并收集选票后进行事务提交，后者为非稳定状态，即还未选出Leader或Leader出问题是，基于ZXID中的高32位epoch进行选举的阶段（低32位用于表示事务顺序），此外非Leader进入集群时首先会同步Leader的状态。 因此，ZAB中的每一个进程只会处于LOOKING领导选举阶段、FOLLOWING跟随者和领导者保持同步状态、LEADING领导者作为主领导者等3种状态中的一种。
3.Zookeeper实践
部署环境
使用Docker部署3台组成集群，涉及配置文件zoo.cfg和myid(安装运行后，通过bash命令在myid文件中设置1，2，3即可)
zoo.cfg配置文件如下所示，在默认的基础上需要添加最后3行
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clientPort=2181 dataDir=/data dataLogDir=/datalog tickTime=2000 initLimit=5 syncLimit=2 //3088用于Zookeeper选举, 2088用于Leader和Follower或Observer交换数据 server.1=127.0.xx.1:2088:3088 server.2=127.0.xx.1:2089:3089 server.3=127.0.xx.1:2090:3090 |
docker安装并部署，在aliyun上需要开放9个端口号
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docker pull zookeeper:3.4.10 docker run --name zookeeper01 -p 2181:2181 -p 2888:2888 -p 3888:3888 -v $PWD/zookeeper01/data:/data -v $PWD/zookeeper01/datalog:/datalog -d zookeeper:3.4.10 docker run --name zookeeper02 -p 2182:2181 -p 2889:2888 -p 3889:3888 -v $PWD/zookeeper02/data:/data -v $PWD/zookeeper02/datalog:/datalog -d zookeeper:3.4.10 docker run --name zookeeper03 -p 2183:2181 -p 2890:2888 -p 3890:3888 -v $PWD/zookeeper03/data:/data -v $PWD/zookeeper02/datalog:/datalog -d zookeeper:3.4.10 //通过bash命令 docker exec -ti zookeeper01 /bin/bash docker exec -ti zookeeper02 /bin/bash docker exec -ti zookeeper03 /bin/bash |
为了便于管理zk,目前主要使用最基础的windows工具，ZooInspector实验够用了，此外还有TaoKeeper，Zkui等组件。
Java客户端maven（也包含之后要介绍的Curator及其扩展）：
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<dependency> <groupId>org.apache.zookeeper</groupId> <artifactId>zookeeper</artifactId> <version>3.4.6</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.curator</groupId> <artifactId>curator-framework</artifactId> <version>2.4.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.curator</groupId> <artifactId>curator-recipes</artifactId> <version>2.4.2</version> </dependency> |
基础示例：建立会话，创建节点，设置基础数据
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public class SessionNew implements Watcher { private static CountDownLatch connectedSemaphore = new CountDownLatch(1); private static ZooKeeper zookeeper = null; private static Stat stat = new Stat(); public static void main(String[] args) throws IOException { try { // 1.创建会话 zookeeper = new ZooKeeper("xx.xx.xx.xx:2181", 5000, new SessionNew()); System.out.println(zookeeper.getState()); connectedSemaphore.await(); // 2.创建节点 String path1 = zookeeper.create("/zk-test-ephemeral-", "123".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL); System.out.println(path1); String path2 = zookeeper.create("/zk-test-ephemeral-", "".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL); System.out.println(path2); /* String path1sub1 = zookeeper.create(path1+"/sub1", "".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL); String path1sub2 = zookeeper.create(path1+"/sub2", "".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL); List<String> childList = zookeeper.getChildren(path1, true); System.out.println(childList);*/ System.out.println(new String(zookeeper.getData(path1, true, stat))); zookeeper.setData(path1, "testData01".getBytes(), -1); // zookeeper.getData(path, watch, stat); } catch (Exception e) { System.out.println("连接已经建立"); e.printStackTrace(); } } @Override public void process(WatchedEvent event) { System.out.println("Receive watched event: " + event); if (KeeperState.SyncConnected == event.getState()) { if (EventType.None == event.getType() && null == event.getPath()) { connectedSemaphore.countDown(); } else if (EventType.NodeDataChanged == event.getType()) { try { System.out.println(new String(zookeeper.getData(event.getPath(), true, stat))); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } } } |
Curator
是Netflix公司开源的一套Zookeeoper客户端框架，解决了连接重连、反复注册Watcher和NodeExistsException等痛点。最重要的是，其提供了共享锁服务、Master选举和分布式计数器等常见模式的实现，棒棒哒。
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public static void main(String[] args) throws Exception { // 1.创建会话 RetryPolicy retryPolicy = new ExponentialBackoffRetry(1000, 3); // CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.newClient(url01, // 5000, 3000, retryPolicy); CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.builder().connectString(url01).sessionTimeoutMs(5000) .namespace("firstDemo").retryPolicy(retryPolicy).build(); client.start(); // 2.创建节点并设置初始值 String path = "/zk-book/c1"; client.create().creatingParentsIfNeeded().withMode(CreateMode.EPHEMERAL).forPath(path, "init".getBytes()); // 3.读取数据 Stat stat = new Stat(); byte[] data = client.getData().storingStatIn(stat).forPath(path); System.out.println(String.format("第一次的版本: %s", stat.getVersion())); System.out.println(new String(data, "UTF-8")); // 4.更新数据 client.setData().withVersion(stat.getVersion()).forPath(path, "second".getBytes()); // data = client.getData().storingStatIn(stat).forPath(path); data = client.getData().forPath(path); System.out.println(String.format("第2次的版本: %s", stat.getVersion())); System.out.println(new String(data, "UTF-8")); try { client.setData().withVersion(stat.getVersion()).forPath(path, "third".getBytes()); } catch (Exception ex) { System.out.println("更新失败，乐观锁！"); } // 5.删除数据 client.delete().deletingChildrenIfNeeded().withVersion(stat.getVersion()).forPath(path); Thread.sleep(Integer.MAX_VALUE); } |
应用场景：包括事件监听、Master选举、分布式锁、分布式计数器&Barrier等，这些都可以借助Curator实现。
开源应用：Hadoop, HBase, Kafka, Alibaba(Metamorphosis,Dubbo, Canal, Otter, JStrom)，之后持续更新。
Tip：
4层负载均衡和7层负载均衡的区别
这部分其实就是原来大学学习的网络原理，比如可以基于2层的MAC负载均衡、3层的IP负载均衡，也可以通过4层IP+端口(TCP/UDP)负载均衡，还可以通过应用层(第7层)来负载均衡。重点是7层的负载均衡可以更加的智能，比如Zookeeper其就是基于树型数据模型更加灵活的进行负载均衡，而不是像4层基于random或轮训方案进行负载均衡。前者适合微服务架构服务治理这类场景，而后者(nginx)适合通过反向代理均衡Web服务器负载的场景。
转自：https://www.cnblogs.com/xiong2ge/p/Zookeeper_Fast.html