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很遗憾,没有一篇文章能讲清楚ZooKeeper

互联网时代是信息爆发的时代,信息的高并发催生了分布式系统的广泛应用。


图片来自 Pexels


作为分布式系统解决方案的 ZooKeeper,被广泛应用于多个分布式场景。例如:数据发布/订阅,负载均衡,命名服务,集群管理等等。


因此,ZooKeeper 在分布式系统中扮演着重要的角色,今天通过一个简单的例子来看看它的实现原理。


从一个简单的例子开始


在分布式系统中经常会遇到这种情况,多个应用读取同一个配置。例如:A,B 两个应用都会读取配置 C 中的内容,一旦 C 中的内容出现变化,会通知 A 和 B。


一般的做法是在 A,B 中按照时钟频率询问 C 的变化,或者使用观察者模式来监听 C 的变化,发现变化以后再更新 A 和 B。那么 ZooKeeper 如何协调这种场景?


ZooKeeper 会建立一个 ZooKeeper 服务器,暂且称为 ZServer,用它来存放 C 的值。为 A,B 两个应用分别生成两个客户端,称作 ClientA 和 ClientB。


这两个客户端连接到 ZooKeeper 的服务器,并获取其中存放的 C。保存 C 值的地方在 ZooKeeper 服务端(Server)中称为 ZNode。
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ClientA 和 ClientB 通过 ZooKeeper Server 获取 C 的值


ZNode


通过上面的例子,客户端 ClientA 和 ClientB 需要读取 C 的内容。这个 C 就作为树的叶子节点存放在 ZooKeeper 的 ZNode 中。


通常来说,为了提高效率 ZNode 是被存放在内存中的。ZNode 的数据模型是一棵树(ZNode Tree)。


好像我们从上图中看到的一样,树中的每个节点都可以存放数据,并且每个节点下面都可以存放叶子节点。


ZooKeeper 客户端通过 “/” 作为访问路径,访问数据。例如可以通过路径 “/RootNode/C” 来访问 C 变量。


为了方便客户端调用,ZooKeeper 会暴露一些命令:
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访问 Znode 命令


作为存储媒介来说,ZNode分为持久节点和临时节点:

  • 持久节点(PERSISTENT),该数据节点被创建后,就一直存在于 ZooKeeper 服务器上,除非删除操作(delete)清除该节点。

  • 临时节点(EPHEMERAL),该数据节点的生命周期会和客户端(Client)会话(Session)绑定在一起。如果客户端(Client)会话丢失了,那么节点就自动清除掉。


如果把临时节点看成资源的话,当客户端和服务端产生会话并生成临时节点,一旦客户端与服务器中断联系,节点资源会被从 ZNode 中删除。


顺序节点(SEQUENTIAL),ZNode 节点被分配唯一个单调递增的整数。例如多个客户端在服务器 /tasks 上申请节点时,根据客户端申请的先后顺序,将数字追加到 /tasks/task 后面。


如果有三个客户端申请节点资源,那么在 /tasks 下面建立三个顺序节点,分别是 /tasks/task1,/tasks/task2,/tasks/task3。


顺序节点,在处理分布式事务的时候非常有帮助,当多个客户端(Client)协作工作的时候,会按照一定的顺序执行。


如果将上面的两类节点和顺序节点进行组合的话,就有四种节点类型,分别是持久节点,持久顺序节点,临时节点,临时顺序节点。


Watcher


上面说了 ZooKeeper 用来存放数据的 ZNode,并且把 C 的值存储在里面。如果 C 被更新了,两个客户端(ClientA、ClientB)如何获得通知呢?


ZooKeeper 客户端(Client)会在指定的节点(/RootNote/C)上注册一个 Watcher,ZNode 上的 C 被更新的时候,服务端就会通知 ClientA 和 ClientB。


通过三步来实现:

  • 客户端注册 Watcher

  • 服务端处理 Watcher

  • 客户端回调 Watcher

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Watcher 注册,处理,回调


①客户端注册 Watcher


ZooKeeper 客户端创建 Watcher 的实例对象:

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同时这个 Watcher 会保存在客户端本地,一直作为和服务端会话的 Watcher。

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客户端可以通过 getData,getChildren 和 exist 方法来向服务端注册 Watcher。

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客户端注册 Watcher 简图

同时需要注意的是在客户端发送 Watcher 到服务端注册的时候,会将这个要发送的 Watcher 在本地的 ZKWatchManager 中保存。

这样做的好处,就是当获得服务端的注册成功的信息以后,就不用将 Watcher 的具体内容回传给客户端了。

客户端只用在接到服务端响应以后,从本地的 ZKWatchManager 中获取 Watch 的信息进行处理即可。

②服务端处理 Watcher


服务端收到客户端的请求以后,交给 FinalRequestProcessor 处理,这个进程会去 ZNode 中获取对应的数据,同时会把 Watch 加入到 WatchManager 中。


这样下次这节点上的数据被更改了以后,就会通知注册 Watch 的客户端了。

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服务端处理 Watch 过程

③客户端回调 Watcher


客户端在响应客户端 Watcher 注册以后,会发送 WathcerEvent 事件。作为客户端有对应的回调函数接受这个消息。


这里会通过 readResponse 方法统一处理:

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在 SendTread 接受到服务端的通知以后,会将事件通过 EventThread.queueEvent 发送给 EventThread。

正如前面提到的,在客户端注册时,已经将 Watcher 的具体内容保存在 ZKWatchManager 一样了。

所以,EventTread 通过 EventType 就可以知道哪个 Watcher 被响应了(数据变化了)。

然后从 ZKWatchManager 取出具体 Watch 放到 waitingEvent 队列等待处理。

最后,由 EventThread 中的 processEvent 方法依次处理数据更新的响应。

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版本(Version)


介绍完了 Watcher 机制,回头再来谈谈 ZNode 的版本(Version)。如果有一个客户端(ClientD),它尝试修改 C 的值,此时其他两个客户端会收到通知,并且进行后续的业务处理了。

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那么在分布式系统中,会出现这么一种情况:在 ClientD 对 C 进行写入操作的时候,又有一个 ClientE 也对 C 进行写入操作。这两个 Client 会去竞争 C 资源,通常这种情况需要对 C 进行加锁操作。

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两个 Client 竞争一个资源

因此引入 ZNode 版本(Version)概念。版本是用来保证分布式数据原子性操作的。

ZNode 的版本(Version)信息保存在 ZNode 的 Stat 对象中。有如下三种:

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本例只关注“数据节点内容的版本号”,也就是 Version。

如果说 ClientD 和 ClientE 对 C 进行写入操作视作是一个事务的话。在执行写入操作之前,两个事务分别会获取节点上的值,即节点保存的数据和节点的版本号(Version)。

以乐观锁为例,对数据的写入会分成以下三个阶段:数据读取,写入校验和数据写入。例如 C 上的数据是 1, Version 是 0。

此时 ClientD 和 ClientE 都获取了这些信息。假设 ClientD 先做写入操作,在做写入校验的时候,发现之前获得的 Version 和节点上的 Version 是相同的,都是 1,因此直接执行数据写入。

写入以后,Version 由原来的 1 变成了 2。当 ClientE 做写入校验时,发现自己持有的 Version=1 和节点当前的 Version=2,不一样。于是,写入失败,重新获取 Version 和节点数据,再次尝试写入。

除了上述方案以外,还可以利用 ZNode 的有序性。在 C 下面建立多个有序的子节点。每当一个 Client 准备写入数据的时候,创建一个临时有序的节点。

节点的顺序根据 FIFO 算法,保证先申请写入的 Client 排在其前面。每个节点都有一个序号,后面申请的节点按照序号依次递增。

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ClientD,ClientE 分别建立子 ZNode

每个 Client 在执行修改 C 操作的时候,都要检查有没有比自己序号小的节点,如果存在那么就进入等待。

直到比自己序号小的节点进行完毕以后,才轮到自己执行修改操作。从而保证了事物处理的顺序性。


会话(Session)


说完版本(Version)的概念,例子从原来的 ClientAB 已经扩充到了 ClientDE。这些客户端都会和 ZooKeeper 的服务端进行通信,或读取数据或修改数据。

我们将客户端与服务端完成的这种连接称为会话。ZooKeeper 的会话有 Connecting,Connected,Reconnecting,Reconnected 和 Close 这几种状态。

并且在服务端由专门的进程来管理他们,客户端初始化的时候就会根据配置自动连接服务器,从而建立会话,客户端连接服务器时会话处于 Connecting 状态。

一旦连接完成,就会进入 Connected 状态。如果出现延迟或者短暂失联,客户端会自动重连,Reconnecting 和 Reconnected 状态也就应运而生。

如果长时间超时,或者客户端断开服务器,ZooKeeper 会清理掉会话,以及该会话创建的临时数据节点,并且关闭和客户端的连接。

Session 作为会话实体,用来代表客户端会话,其包括 4 个属性:
  • SessionID,用来全局唯一识别会话。

  • TimeOut,会话超时事件。客户端在创造 Session 实例的时候,会设置一个会话超时的时间。

  • TickTime,下次会话超时时间点。后面“分桶策略”会用到。

  • isClosing,当服务端如果检测到会话超时失效了,会通过设置这个属性将会话关闭。


既然,会话是客户端与服务器之间的连接。在服务器端由 SessionTracker 管理会话。


SessionTracker 有一个工作就是,将超时的会话清除掉。于是“分桶策略”就登场了。

由于每个会话在生成的时候都会定义超时时间,通过当前时间+超时时间可以算出会话的过期时间。

由于 SessionTracker 不是实时监听会话超时,它是按照一定时间周期来监听的。

也就是说,如果没有到达 SessionTracker 的检查时间周期,即使有会话过期,SessionTracker 也不会去清除。由此,就引入会话超时计算公式,也就是 TickTime 的计算公式。


TickTime=((当前时间+会话过期时间)/检查时间间隔+1)*检查时间间隔。

将这个值计算出来以后,SessionTracker 会把对应的会话按照这个时间放在对应的时间轴上面。SessionTracker 在对应的 TickTime 检查会话是否过期。

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计算会话下次的过期时间

每当客户端连接上服务器都会做激活操作,同时每隔一段时间客户端会向服务器发送心跳检测。

服务器收到激活或者心跳检测以后,会重新计算会话过期时间,根据“分桶策略”进行重新调整。把会话从“老的区块“放到”新的区块“中去。

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重新计算过期时间并且调整“分桶策略”

对于超时的会话,SessionTracker 也会做如下清理工作:
  • 标记会话状态为“已关闭”,也就是设置 isClosing 为 True。

  • 发起“会话关闭”的请求,让关闭操作在整个集群生效。

  • 收集需要清理的临时节点。

  • 添加“节点删除”的事务变更。

  • 删除临时节点

  • 移除会话

  • 关闭客户端与服务端的连接


会话关闭以后客户端就无法从服务端获取/写入数据了。


服务群组(Leader,Follower,Observer)


前面提到了客户端如何通过会话与服务端保持联系,以及服务端是如何管理客户端会话(Session)的。

我们继续思考一下,这么多的服务端都依赖一个 ZooKeeper 服务器。一旦服务挂了,客户端就无法工作了。

为了提高 ZooKeeper 服务的可靠性,引入服务器集群的概念。从原来的单个服务器,扩充成多个服务器,即使某一台服务器挂了,其他的服务器也可以顶上来。

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ZooKeeper 的服务器集群

这样看起来不错了,新的问题是,存在多个 ZooKeeper 服务器,那么客户端的请求发给哪台呢?服务器之间如何同步数据呢?如果一个服务挂掉了其他的服务器如何替代?这里介绍两个概念 Leader 和 Follower。


Leader 服务器,是事务请求(写操作)的唯一调度者和处理者,保证集群事务处理的顺序性。也是集群内部服务器的调度者。


它是整个集群的老大,其他的服务器接到事务请求都会转交给它,让它协调处理。

Follower 服务器,处理非事务请求(读操作),转发事务请求给 Leader 服务器。参与选举 Leader 的投票和事务请求 Proposal 的投票。

既然 Leader 是集群的老大,那么这个老大是如何产生的。ZooKeeper 有仲裁机制,通过服务器的选举产生这个 Leader,按照少数服从多数的原则。

因此,集群中服务器的个数一般都是奇数,例如:1,3,5。当然这里是建议。关于选举和仲裁都有一定的算法,一起来看看吧。

当众多服务器启动的时候,互相都不知道谁是 Leader,因此都会进入 Looking 状态,也就是在网络中寻找 Leader。

寻找的过程也是投票的过程,每个服务器会将服务器 ID 和事务 ID 作为投票信息发送给网络中其他的服务器。假设称它为投票信息 VOTE,它包括:(ServerID,ZXID)。

其中,ServerID 是服务器注册的 ID,随着服务器启动的顺序自动增加,后启动的服务器 ServerID 就大;ZXID 是服务器处理事物的 ID,随着事物的增加自动增加,同样后提交的事务 ZXID 也大一些。

其他的服务器收到 VOTE 信息以后会和自己的 VOTE 信息(ServerID,ZXID)进行比较。

如果收到的 VOTE(ServerID,ZXID)中的 ZXID 比自己的 ZXID 要大,那么把自己的 VOTE 修改成收到的 VOTE。

如果 ZXID 一样大,那么就比较 ServerID,将大的那个 ServerID 作为自己 VOTE 的 ServerID,转发给其他服务器。


再简单点说,如果事务 ID(ZXID)比自己的事务 ID(ZXID)要大,就把票投给这个服务器。如果事务 ID 一样,就把票投给 ServerID 大的服务器。

来个具体的例子,有三个服务器,他们的投票值分别是:
  • S1 (16)

  • S2 (25)

  • S3 (35)


三个服务器分别把自己的 VOTE 发给其他两台服务器,S2 和 S3 收到 VOTE 以后发现 ZXID 为 6 的来自 S1 的 VOTE 比自己持有的 ZXID 要大,因此把自己的 VOTE 修改为(1,6)投出去,因此 S1 称为 Leader。

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Leader 选举实例

同样,如果 S1 作为 Leader,因为某种原因挂掉或者长时间没有响应请求,其他的服务器也会进入 Looking 状态,开启投票仲裁模式寻找下一个 Leader。

成为新 Leader 以后会通过广播的方式将 ZNode 上的数据同步到其他的 Follower。

Leader 有了,整个服务器集群有了领袖,它可以处理客户端的事物请求。客户端的请求可以发给集群中任意一台服务器,无论是哪个服务器都会将事物请求转交给 Leader。

Leader 在将数据写入 ZNode 之前会向 ZooKeeper 的其他 Follower 进行广播。

这里广播用到了 ZAB 协议(Atomic Broadcast Protocol)是 Paxos 协议的实践。说白了就是一个两段提交。

PS:对分布式事务比较了解的同学应该知道两段提交和三段提交。

这里 ZooKeeper 通过以下方式实现两段提交:
  • Leader 向所有 Follower 发送一个 PROPOSAL。

  • 当 Follower 接收到 PROPOSAL 后,返回给 Leader 一个 ACK 消息,表示我收到 PROPOSAL,并且准备好了。

  • Leader 仲裁数量(过半数)的 Follower 发送的 ACK 后(包括 Leader 自己),会发送消息通知 Follower 进行 COMMIT。

  • 收到 COMMIT 以后,Follower 就开始干活,将数据写入到 ZNode 中。

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ZAB 广播 PROPOSAL

选举了 Leader 领导集群,Leader 接受到 Client 的请求以后,也可以协调 Follower 工作了。

很遗憾,没有一篇文章能讲清楚ZooKeeper

那么如果 Client 很多的情况下,特别是这些客户端都是做读操作的时候,ZooKeeper 服务器如何处理如此多的请求呢?这里引入 Observer 的概念。

Observer 和 Follower 基本一致,对于非事务请求(读操作),可以直接返回节点中的信息(数据从 Leader 中同步过来的)。


对于事务请求(写操作),会转交给 Leader 做统一处理。Observer 的存在就是为了解决大量客户端读请求。


Observer 和 Follower 的区别是,Observer 不参与仲裁投票,选举 Leader。

Observer 加入 Leader 和 Follower 大家庭


总结


全文用了一个简单的例子讲 ZooKeeper 的主要特性和实现原理,最后做个总结。

ZooKeeper 被用来协调和管理分布式系统,发挥着重要的作用。分布式系统由于其特性,应用分布在不同的物理主机或者网络中。

为了让它们协同工作,ZooKeeper 中的 ZNode 成为统一协调的重要部分,客户端通过 Client 间接到服务端的 ZNode 上,监听 ZNode 数据的变化。

同时 ZNode 支持的持久,临时和顺序性,以及版本(Version)控制,这些特性支持了分布式事务和锁的功能。

如果说,每一个 ZooKeeperClient 对 Server 的写入操作都是一次事务的话,ZooKeeper 服务端维护了大量的事务,并且通过“分桶策略”来管理它们,保证了 Client 与 Server 端协调工作。

为了提高 Server 的可靠性,ZooKeeper 引入了 Server 集群的概念。通过仲裁机制选举 Leader 来领导其他 Follower。

事物都由 Leader 来处理,通过两段提交的方式对其他 Server 发起广播。为了增强对非事务请求的处理效率,ZooKeeper 加入了 Observer 来帮忙。


ZooKeeper 包含的内容远不止上面说的这些,由于篇幅的原因无法一一道来。

为了方便大家理解,文中将一些原理做了简化处理,希望有机会和大家做深入的探讨,咱们下次见。
 
作者:崔皓

简介:十六年开发和架构经验,曾担任过惠普武汉交付中心技术专家,需求分析师,项目经理,后在创业公司担任技术/产品经理。善于学习,乐于分享。目前专注于技术架构与研发管理。

编辑:陶家龙、孙淑娟

征稿:有投稿、寻求报道意向技术人请联络 [email protected]

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