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太过爱你忘了你带给我的痛 2022-06-07 06:26 169阅读 0赞

## [ZooKeeper学习第一期---Zookeeper简单介绍][ZooKeeper_---Zookeeper] ##

## **一、分布式协调技术**  ##

在给大家介绍ZooKeeper之前先来给大家介绍一种技术——分布式协调技术。那么什么是分布式协调技术？那么我来告诉大家，其实分布式协调技术 主要用来解决分布式环境当中多个进程之间的同步控制，让他们有序的去访问某种临界资源，防止造成"脏数据"的后果。这时，有人可能会说这个简单，写一个调 度算法就轻松解决了。说这句话的人，可能对分布式系统不是很了解，所以才会出现这种误解。如果这些进程全部是跑在一台机上的话，相对来说确实就好办了，问 题就在于他是在一个分布式的环境下，这时问题又来了，那什么是分布式呢？这个一两句话我也说不清楚，但我给大家画了一张图希望能帮助大家理解这方面的内 容，如果觉得不对尽可拍砖，来咱们看一下这张图，如图1.1所示。

图 1.1 分布式系统图

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给大家分析一下这张图，在这图中有三台机器，每台机器各跑一个应用程序。然后我们将这三台机器通过网络将其连接起来，构成一个系统来为用户提供服务，对用户来说这个系统的架构是透明的，他感觉不到我这个系统是一个什么样的架构。那么我们就可以把这种系统称作一个**分布式系统**。

那我们接下来再分析一下，在这个分布式系统中如何对进程进行调度，我假设在第一台机器上挂载了一个资源，然后这三个物理分布的进程都要竞争这个资源，但我们又不希望他们同时进行访问，这时候我们就需要一个**协调器**，来让他们有序的来访问这个资源。这个协调器就是我们经常提到的那个**锁**，比如说"进程-1"在使用该资源的时候，会先去获得锁，"进程1"获得锁以后会对该资源保持**独占**，这样其他进程就无法访问该资源，"进程1"用完该资源以后就将锁释放掉，让其他进程来获得锁，那么通过这个锁机制，我们就能保证了分布式系统中多个进程能够有序的访问该临界资源。那么我们把这个分布式环境下的这个锁叫作**分布式锁**。这个分布式锁也就是我们**分布式协调技术**实现的核心内容，那么如何实现这个分布式呢，那就是我们后面要讲的内容。

## **二、分布式锁的实现**  ##

好我们知道，为了防止分布式系统中的多个进程之间相互干扰，我们需要一种分布式协调技术来对这些进程进行调度。而这个分布式协调技术的核心就是来实现这个分**布式锁**。那么这个锁怎么实现呢？这实现起来确实相对来说比较困难的。

### **1.1 面临的问题**  ###

在看了图1.1所示的分布式环境之后，有人可能会感觉这不是很难。无非是将原来在同一台机器上对进程调度的原语，通过网络实现在分布式环境中。是的，表面上是可以这么说。但是问题就在网络这，在分布式系统中，所有在同一台机器上的假设都不存在：因为网络是不可靠的。

比如，在同一台机器上，你对一个服务的调用如果成功，那就是成功，如果调用失败，比如抛出异常那就是调用失败。但是在分布式环境中，由于网络的不可 靠，你对一个服务的调用失败了并不表示一定是失败的，可能是执行成功了，但是响应返回的时候失败了。还有，A和B都去调用C服务，在时间上 A还先调用一些，B后调用，那么最后的结果是不是一定A的请求就先于B到达呢？ 这些在同一台机器上的种种假设，我们都要重新思考，我们还要思考这些问题给我们的设计和编码带来了哪些影响。还有，在分布式环境中为了提升可靠性，我们往 往会部署多套服务，但是如何在多套服务中达到一致性，这在同一台机器上多个进程之间的同步相对来说比较容易办到，但在分布式环境中确实一个大难题。

所以分布式协调远比在同一台机器上对多个进程的调度要难得多，而且如果为每一个分布式应用都开发一个独立的协调程序。一方面，协调程序的反复编写浪 费，且难以形成通用、伸缩性好的协调器。另一方面，协调程序开销比较大，会影响系统原有的性能。所以，急需一种高可靠、高可用的通用协调机制来用以协调分 布式应用。

### **1.2 分布式锁的实现者**  ###

目前，在分布式协调技术方面做得比较好的就是Google的Chubby还有Apache的ZooKeeper他们都是分布式锁的实现者。有人会问 既然有了Chubby为什么还要弄一个ZooKeeper，难道Chubby做得不够好吗？不是这样的，主要是Chbby是非开源的，Google自家 用。后来雅虎模仿Chubby开发出了ZooKeeper，也实现了类似的分布式锁的功能，并且将ZooKeeper作为一种开源的程序捐献给了 Apache，那么这样就可以使用ZooKeeper所提供锁服务。而且在分布式领域久经考验，它的可靠性，可用性都是经过理论和实践的验证的。所以我们 在构建一些分布式系统的时候，就可以以这类系统为起点来构建我们的系统，这将节省不少成本，而且bug也 将更少。

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## **三、ZooKeeper概述**  ##

ZooKeeper是一种为分布式应用所设计的高可用、高性能且一致的开源协调服务，它提供了一项基本服务：**分布式锁服务**。由于ZooKeeper的开源特性，后来我们的开发者在分布式锁的基础上，摸索了出了其他的使用方法：**配置维护、组服务、分布式消息队列**、**分布式通知/协调**等。

#### **注意：**ZooKeeper**性能上的特点**决定了它能够用在大型的、分布式的系统当中。从**可靠性**方面来说，它并不会因为一个节点的错误而崩溃。除此之外，它**严格的序列访问控制**意味着复杂的控制原语可以应用在客户端上。ZooKeeper在一致性、可用性、容错性的保证，也是ZooKeeper的成功之处，它获得的一切成功都与它采用的协议——Zab协议是密不可分的，这些内容将会在后面介绍。 ####

前面提到了那么多的服务，比如分布式锁、配置维护、组服务等，那它们是如何实现的呢，我相信这才是大家关心的东西。ZooKeeper在实现这些服务时，首先它设计一种新的**数据结构——Znode**，然后在该数据结构的基础上定义了一些**原语**，也就是一些关于该数据结构的一些操作。有了这些数据结构和原语还不够，因为我们的ZooKeeper是工作在一个分布式的环境下，我们的服务是通过消息以网络的形式发送给我们的分布式应用程序，所以还需要一个**通知机制**——Watcher机制。那么总结一下，ZooKeeper所提供的服务主要是通过：数据结构+原语+watcher机制，三个部分来实现的。那么我就从这三个方面，给大家介绍一下ZooKeeper。

## **四、ZooKeeper数据模型**  ##

### **4.1 ZooKeeper数据模型Znode**  ###

ZooKeeper拥有一个层次的命名空间，这个和标准的文件系统非常相似，如下图3.1 所示。

图4.1 ZooKeeper数据模型与文件系统目录树

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从图中我们可以看出ZooKeeper的数据模型，在结构上和标准文件系统的非常相似，都是采用这种树形层次结构，ZooKeeper树中的每个节点被称为—Znode。和文件系统的目录树一样，ZooKeeper树中的每个节点可以拥有子节点。但也有不同之处：

**(1) 引用方式**

Zonde通过**路径引用**，如同Unix中的文件路径。路径必须是绝对的，因此他们必须由斜杠字符来**开头**。除此以外，他们必须是唯一的，也就是说每一个路径只有一个表示，因此这些路径不能改变。在ZooKeeper中，路径由Unicode字符串组成，并且有一些限制。字符串"/zookeeper"用以保存管理信息，比如关键配额信息。

**(2) Znode结构**

ZooKeeper命名空间中的Znode，兼具文件和目录两种特点。既像文件一样维护着数据、元信息、ACL、时间戳等数据结构，又像目录一样可以作为路径标识的一部分。图中的每个节点称为一个Znode。 每个Znode由3部分组成:

**①** stat：此为状态信息, 描述该Znode的版本, 权限等信息

**②** data：与该Znode关联的数据

**③** children：该Znode下的子节点

ZooKeeper虽然可以关联一些数据，但并没有被设计为常规的数据库或者大数据存储，相反的是，它用来**管理调度数据**，比如分布式应用中的配置文件信息、状态信息、汇集位置等等。这些数据的共同特性就是它们都是很小的数据，通常以KB为大小单位。ZooKeeper的服务器和客户端都被设计为严格检查并限制每个Znode的数据大小至多1M，但常规使用中应该远小于此值。

**(3) 数据访问**

ZooKeeper中的每个节点存储的数据要被**原子性的操作**。也就是说读操作将获取与节点相关的所有数据，写操作也将替换掉节点的所有数据。另外，每一个节点都拥有自己的ACL(访问控制列表)，这个列表规定了用户的权限，即限定了特定用户对目标节点可以执行的操作。

**(4) 节点类型**

ZooKeeper中的节点有两种，分别为**临时节点**和**永久节点**。节点的类型在创建时即被确定，并且不能改变。

**① 临时节点：**该节点的生命周期依赖于创建它们的会话。一旦会话(Session)结束，临时节点将被自动删除，当然可以也可以手动删除。虽然每个临时的Znode都会绑定到一个客户端会话，但他们对所有的客户端还是可见的。另外，ZooKeeper的临时节点不允许拥有子节点。

**② 永久节点：**该节点的生命周期不依赖于会话，并且只有在客户端显示执行删除操作的时候，他们才能被删除。

**(5)** **顺序节点**

当创建Znode的时候，用户可以请求在ZooKeeper的路径结尾添加一个**递增的计数**。这个计数**对于此节点的父节点来说**是唯一的，它的格式为"%10d"(10位数字，没有数值的数位用0补充，例如"0000000001")。当计数值大于232\-1时，计数器将溢出。

**(6) 观察**

客户端可以在节点上设置watch，我们称之为**监视器**。当节点状态发生改变时(Znode的增、删、改)将会触发watch所对应的操作。当watch被触发时，ZooKeeper将会向客户端发送且仅发送一条通知，因为watch只能被触发一次，这样可以减少网络流量。

### **4.2 ZooKeeper中的时间**  ###

ZooKeeper有多种记录时间的形式，其中包含以下几个主要属性：

**(1) Zxid**

致使ZooKeeper节点状态改变的每一个操作都将使节点接收到一个Zxid格式的时间戳，并且这个时间戳全局有序。也就是说，也就是说，每个对 节点的改变都将产生一个唯一的Zxid。如果Zxid1的值小于Zxid2的值，那么Zxid1所对应的事件发生在Zxid2所对应的事件之前。实际 上，ZooKeeper的每个节点维护者三个Zxid值，为别为：cZxid、mZxid、pZxid。

**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。

实现中Zxid是一个64为的数字，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。低32位是个**递增计数**。 **(2) 版本号**

对节点的每一个操作都将致使这个节点的版本号增加。每个节点维护着三个版本号，他们分别为：

**① version**：节点数据版本号  
**② cversion**：子节点版本号  
**③ aversion**：节点所拥有的ACL版本号

### **4.3 ZooKeeper节点属性** ###

通过前面的介绍，我们可以了解到，一个节点自身拥有表示其状态的许多重要属性，如下图所示。

图 4.2 Znode节点属性结构

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## **五、ZooKeeper服务中操作** ##

在ZooKeeper中有9个基本操作，如下图所示：

图 5.1 ZooKeeper类方法描述

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更新ZooKeeper操作是有限制的。delete或setData必须明确要更新的Znode的版本号，我们可以调用exists找到。如果版本号不匹配，更新将会失败。

更新ZooKeeper操作是非阻塞式的。因此客户端如果失去了一个更新(由于另一个进程在同时更新这个Znode)，他可以在不阻塞其他进程执行的情况下，选择重新尝试或进行其他操作。

尽管ZooKeeper可以被看做是一个文件系统，但是处于便利，摒弃了一些文件系统地操作原语。因为文件非常的小并且使整体读写的，所以不需要打开、关闭或是寻地的操作。

## **六、Watch触发器** ##

**(1) watch概述**

ZooKeeper可以为所有的**读操作**设置watch，这些读操作包括：exists()、getChildren()及getData()。watch事件是**一次性的触发器**，当watch的对象状态发生改变时，将会触发此对象上watch所对应的事件。watch事件将被**异步**地发送给客户端，并且ZooKeeper为watch机制提供了有序的**一致性保证**。理论上，客户端接收watch事件的时间要快于其看到watch对象状态变化的时间。

**(2) watch类型**

ZooKeeper所管理的watch可以分为两类：

**①** 数据watch(data watches)：**getData**和**exists**负责设置数据watch  
**②** 孩子watch(child watches)：**getChildren**负责设置孩子watch

我们可以通过操作**返回的数据**来设置不同的watch：

**① getData和exists：**返回关于节点的数据信息  
**② getChildren：**返回孩子列表

因此

**①** 一个成功的**setData操作**将触发Znode的数据watch

**②** 一个成功的**create操作**将触发Znode的数据watch以及孩子watch

**③** 一个成功的**delete操作**将触发Znode的数据watch以及孩子watch

**(3) watch注册与处触发**

图 6.1 watch设置操作及相应的触发器如图下图所示：

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**①** exists操作上的watch，在被监视的Znode**创建**、**删除**或**数据更新**时被触发。  
**②** getData操作上的watch，在被监视的Znode**删除**或**数据更新**时被触发。在被创建时不能被触发，因为只有Znode一定存在，getData操作才会成功。  
**③** getChildren操作上的watch，在被监视的Znode的子节点**创建**或**删除**，或是这个Znode自身被**删除**时被触发。可以通过查看watch事件类型来区分是Znode，还是他的子节点被删除：NodeDelete表示Znode被删除，NodeDeletedChanged表示子节点被删除。

Watch由客户端所连接的ZooKeeper服务器在本地维护，因此watch可以非常容易地设置、管理和分派。当客户端连接到一个新的服务器时，任何的会话事件都将可能触发watch。另外，当从服务器断开连接的时候，watch将不会被接收。但是，当一个客户端重新建立连接的时候，任何先前注册过的watch都会被重新注册。

**(4) 需要注意的几点**

**Zookeeper的watch实际上要处理两类事件：**

**① 连接状态事件**(type=None, path=null)

这类事件不需要注册，也不需要我们连续触发，我们只要处理就行了。

**② 节点事件**

节点的建立，删除，数据的修改。它是one time trigger，我们需要不停的注册触发，还可能发生事件丢失的情况。

上面2类事件都在Watch中处理，也就是重载的**process(Event event)**

**节点事件的触发，通过函数exists，getData或getChildren来处理这类函数，有双重作用：**

**① 注册触发事件**

**② 函数本身的功能**

函数的本身的功能又可以用异步的回调函数来实现,重载processResult()过程中处理函数本身的的功能。

## **七、ZooKeeper应用举例　** ##

为了方便大家理解ZooKeeper，在此就给大家举个例子，看看ZooKeeper是如何实现的他的服务的，我以ZooKeeper提供的基本服务**分布式锁**为例。

### **7.1 分布式锁应用场景** ###

在分布式锁服务中，有一种最典型应用场景，就是通过对集群进行**Master选举**，来解决分布式系统中的**单点故障**。什么是分布式系统中的单点故障：通常分布式系统采用主从模式，就是一个主控机连接多个处理节点。主节点负责分发任务，从节点负责处理任务，当我们的主节点发生故障时，那么整个系统就都瘫痪了，那么我们把这种故障叫作单点故障。如下图7.1和7.2所示：

**图 7.1 主从模式分布式系统  图7.2 单点故障**

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### **7.2 传统解决方案** ###

传统方式是采用一个备用节点，这个备用节点定期给当前主节点发送ping包，主节点收到ping包以后向备用节点发送回复Ack，当备用节点收到回复的时候就会认为当前主节点还活着，让他继续提供服务。如图7.3所示：

**图 7.3 传统解决方案**

![301534594814937.png][]

当主节点挂了，这时候备用节点收不到回复了，然后他就认为主节点挂了接替他成为主节点如下图7.4所示：

**图 7.4传统解决方案**

![301534599495094.png][]

但是这种方式就是有一个隐患，就是网络问题，来看一网络问题会造成什么后果，如下图7.5所示：

图 7.5 网络故障

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也就是说我们的主节点的并没有挂，只是在回复的时候网络发生故障，这样我们的备用节点同样收不到回复，就会认为主节点挂了，然后备用节点将他的Master实例启动起来，这样我们的分布式系统当中就有了两个主节点也就是---**双Master**，出现Master以后我们的从节点就会将它所做的事一部分汇报给了主节点，一部分汇报给了从节点，这样服务就全乱了。为了防止出现这种情况，我们引入了ZooKeeper，它虽然不能避免网络故障，但它能够保证每时每刻只有一个Master。我么来看一下ZooKeeper是如何实现的。

### **7.3 ZooKeeper解决方案** ###

**(1) Master启动**

在引入了Zookeeper以后我们启动了两个主节点，"主节点-A"和"主节点-B"他们启动以后，都向ZooKeeper去注册一个节点。我们假设"主节点-A"锁注册地节点是"master-00001"，"主节点-B"注册的节点是"master-00002"，注册完以后进行选举，编号最小的节点将在选举中获胜获得锁成为主节点，也就是我们的"主节点-A"将会获得锁成为主节点，然后"主节点-B"将被阻塞成为一个备用节点。那么，通过这种方式就完成了对两个Master进程的调度。

图7.6 ZooKeeper Master选举

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**(2) Master故障**

如果"主节点-A"挂了，这时候他所注册的节点将被自动删除，ZooKeeper会自动感知节点的变化，然后再次发出选举，这时候"主节点-B"将在选举中获胜，替代"主节点-A"成为主节点。

图7.7 ZooKeeper Master选举

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**(3) Master 恢复**

图7.8 ZooKeeper Master选举

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如果主节点恢复了，他会再次向ZooKeeper注册一个节点，这时候他注册的节点将会是"master-00003"，ZooKeeper会感知节点的变化再次发动选举，这时候"主节点-B"在选举中会再次获胜继续担任"主节点"，"主节点-A"会担任备用节点。

分类: [ Zookeeper][Zookeeper]  
来自： http://www.cnblogs.com/wuxl360/p/5817471.html

# [ZooKeeper典型应用场景一览][ZooKeeper] #

原文地址：[http://jm-blog.aliapp.com/?p=1232][http_jm-blog.aliapp.com_p_1232]

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> ZooKeeper典型应用场景一览 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>数据发布与订阅（配置中心）</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>发布与订阅模型，即所谓的配置中心，顾名思义就是发布者将数据发布到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，服务式服务框架的服务地址列表等就非常适合使用。</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> 
 <ul> 
 <li>应用中用到的一些配置信息放到ZK上进行集中管理。这类场景通常是这样：应用在启动的时候会主动来获取一次配置，同时，在节点上注册一个Watcher，这样一来，以后每次配置有更新的时候，都会实时通知到订阅的客户端，从来达到获取最新配置信息的目的。</li> 
 <li>分布式搜索服务中，索引的元信息和服务器集群机器的节点状态存放在ZK的一些指定节点，供各个客户端订阅使用。</li> 
 <li>分布式日志收集系统。这个系统的核心工作是收集分布在不同机器的日志。收集器通常是按照应用来分配收集任务单元，因此需要在ZK上创建一个以应用名作为path的节点P，并将这个应用的所有机器ip，以子节点的形式注册到节点P上，这样一来就能够实现机器变动的时候，能够实时通知到收集器调整任务分配。</li> 
 <li>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的发问。通常是暴露出接口，例如JMX接口，来获取一些运行时的信息。引入ZK之后，就不用自己实现一套方案了，只要将这些信息存放到指定的ZK节点上即可。</li> 
 </ul> 注意：在上面提到的应用场景中，有个默认前提是：数据量很小，但是数据更新可能会比较快的场景。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>负载均衡</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>这里说的负载均衡是指软负载均衡。在分布式环境中，为了保证高可用性，通常同一个应用或同一个服务的提供方都会部署多份，达到对等服务。而消费者就须要在这些对等的服务器中选择一个来执行相关的业务逻辑，其中比较典型的是消息中间件中的生产者，消费者负载均衡。</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>消息中间件中发布者和订阅者的负载均衡，linkedin开源的KafkaMQ和阿里开源的<a href="http://metaq.taobao.org/" rel="nofollow">metaq</a>都是通过zookeeper来做到生产者、消费者的负载均衡。这里以metaq为例如讲下： 生产者负载均衡：metaq发送消息的时候，生产者在发送消息的时候必须选择一台broker上的一个分区来发送消息，因此metaq在运行过程中，会把所有broker和对应的分区信息全部注册到ZK指定节点上，默认的策略是一个依次轮询的过程，生产者在通过ZK获取分区列表之后，会按照brokerId和partition的顺序排列组织成一个有序的分区列表，发送的时候按照从头到尾循环往复的方式选择一个分区来发送消息。 &nbsp; 消费负载均衡： 在消费过程中，一个消费者会消费一个或多个分区中的消息，但是一个分区只会由一个消费者来消费。MetaQ的消费策略是： 
 <ul> 
 <li>每个分区针对同一个group只挂载一个消费者。</li> 
 <li>如果同一个group的消费者数目大于分区数目，则多出来的消费者将不参与消费。</li> 
 <li>如果同一个group的消费者数目小于分区数目，则有部分消费者需要额外承担消费任务。</li> 
 </ul> 在某个消费者故障或者重启等情况下，其他消费者会感知到这一变化（通过 zookeeper watch消费者列表），然后重新进行负载均衡，保证所有的分区都有消费者进行消费。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>命名服务(Naming Service)</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>命名服务也是分布式系统中比较常见的一类场景。在分布式系统中，通过使用命名服务，客户端应用能够根据指定名字来获取资源或服务的地址，提供者等信息。被命名的实体通常可以是集群中的机器，提供的服务地址，远程对象等等——这些我们都可以统称他们为名字（Name）。其中较为常见的就是一些分布式服务框架中的服务地址列表。通过调用ZK提供的创建节点的API，能够很容易创建一个全局唯一的path，这个path就可以作为一个名称。</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>阿里巴巴集团开源的分布式服务框架Dubbo中使用ZooKeeper来作为其命名服务，维护全局的服务地址列表，<a href="http://code.alibabatech.com/wiki/display/dubbo/Home" rel="nofollow">点击这里</a>查看Dubbo开源项目。在Dubbo实现中： &nbsp; 服务提供者在启动的时候，向ZK上的指定节点/dubbo/${serviceName}/providers目录下写入自己的URL地址，这个操作就完成了服务的发布。 服务消费者启动的时候，订阅/dubbo/${serviceName}/providers目录下的提供者URL地址， 并向/dubbo/${serviceName} /consumers目录下写入自己的URL地址。 注意，所有向ZK上注册的地址都是临时节点，这样就能够保证服务提供者和消费者能够自动感应资源的变化。 另外，Dubbo还有针对服务粒度的监控，方法是订阅/dubbo/${serviceName}目录下所有提供者和消费者的信息。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>分布式通知/协调</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>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</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> 
 <ul> 
 <li>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。</li> 
 <li>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。</li> 
 <li>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。</li> 
 </ul> 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 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>集群管理与Master选举</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> 
 <ul> 
 <li>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：</li> 
 </ul> 
 <ol> 
 <li>集群中机器有变动的时候，牵连修改的东西比较多。</li> 
 <li>有一定的延时。</li> 
 </ol> 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： 
 <ol> 
 <li>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。</li> 
 <li>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。</li> 
 </ol> 例如，监控系统在 /clusterServers 节点上注册一个Watcher，以后每动态加机器，那么就往 /clusterServers 下创建一个 EPHEMERAL类型的节点：/clusterServers/{hostname}. 这样，监控系统就能够实时知道机器的增减情况，至于后续处理就是监控系统的业务了。 
 <ul> 
 <li>Master选举则是zookeeper中最为经典的应用场景了。</li> 
 </ul> 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。利用这个特性，就能很轻易的在分布式环境中进行集群选取了。 另外，这种场景演化一下，就是动态Master选举。这就要用到?EPHEMERAL_SEQUENTIAL类型节点的特性了。 上文中提到，所有客户端创建请求，最终只有一个能够创建成功。在这里稍微变化下，就是允许所有请求都能够创建成功，但是得有个创建顺序，于是所有的请求最终在ZK上创建结果的一种可能情况是这样： /currentMaster/{sessionId}-1 ,?/currentMaster/{sessionId}-2 ,?/currentMaster/{sessionId}-3 ….. 每次选取序列号最小的那个机器作为Master，如果这个机器挂了，由于他创建的节点会马上小时，那么之后最小的那个机器就是Master了。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> 
 <ul> 
 <li>在搜索系统中，如果集群中每个机器都生成一份全量索引，不仅耗时，而且不能保证彼此之间索引数据一致。因此让集群中的Master来进行全量索引的生成，然后同步到集群中其它机器。另外，Master选举的容灾措施是，可以随时进行手动指定master，就是说应用在zk在无法获取master信息时，可以通过比如http方式，向一个地方获取master。</li> 
 <li>在Hbase中，也是使用ZooKeeper来实现动态HMaster的选举。在Hbase实现中，会在ZK上存储一些ROOT表的地址和HMaster的地址，HRegionServer也会把自己以临时节点（Ephemeral）的方式注册到Zookeeper中，使得HMaster可以随时感知到各个HRegionServer的存活状态，同时，一旦HMaster出现问题，会重新选举出一个HMaster来运行，从而避免了HMaster的单点问题</li> 
 </ul> </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>分布式锁</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>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。锁服务可以分为两类，一个是保持独占，另一个是控制时序。 &nbsp; 
 <ul> 
 <li>所谓保持独占，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。</li> 
 <li>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。</li> 
 </ul> </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>分布式队列</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>队列方面，简单地讲有两种，一种是常规的先进先出队列，另一种是要等到队列成员聚齐之后的才统一按序执行。对于第一种先进先出队列，和分布式锁服务中的控制时序场景基本原理一致，这里不再赘述。 &nbsp; 第二种队列其实是在FIFO队列的基础上作了一个增强。通常可以在 /queue 这个znode下预先建立一个/queue/num 节点，并且赋值为n（或者直接给/queue赋值n），表示队列大小，之后每次有队列成员加入后，就判断下是否已经到达队列大小，决定是否可以开始执行了。这种用法的典型场景是，分布式环境中，一个大任务Task A，需要在很多子任务完成（或条件就绪）情况下才能进行。这个时候，凡是其中一个子任务完成（就绪），那么就去 /taskList 下建立自己的临时时序节点（CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL），当 /taskList 发现自己下面的子节点满足指定个数，就可以进行下一步按序进行处理了。 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

分类: [ 实战][Link 1], [项目实施][Link 2]

来自：http://www.cnblogs.com/tommyli/p/3766189.html

[ZooKeeper_---Zookeeper]: http://www.cnblogs.com/wuxl360/p/5817471.html
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[Zookeeper]: http://www.cnblogs.com/wuxl360/category/874409.html
[ZooKeeper]: http://www.cnblogs.com/tommyli/p/3766189.html
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[Link 1]: http://www.cnblogs.com/tommyli/category/149763.html
[Link 2]: http://www.cnblogs.com/tommyli/category/72399.html