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zookeeper     所属分类 bigdata 浏览量 1167
分布式协调系统
配置维护、名字服务、分布式同步、组服务

最终一致性:为客户端展示一致的视图
可靠性:如果消息被到一台服务器接受,那么它将被所有的服务器接受。
实时性:不保证两个客户端能时得到刚更新的数据,如果需要最新数据,在读数据之前调用sync()接口。
wait-free:慢的或者失效的client不干预快速的client的请求。
原子性:更新只能成功或者失败,没有中间状态。
顺序性:所有Server,同一消息发布顺序一致。


每个Server在内存中存储一份数据;
集群启动时,从实例中选举一个leader(Paxos协议)
Leader负责处理数据更新等操作(Zab协议)
一个更新操作成功,当且仅当大多数Server在内存中成功修改数据。

leader    发起投票和决议 ,更新系统状态
follower   接收客户端请求并返回结果,选主时参与投票
observer  不参加投票,只同步leader 状态 , 扩展系统 ,提升读取速度
client  

实例数目一般为奇数
Leader选举算法采用Paxos协议

Paxos核心思想
当多数Server写成功,则任务数据写成功
如果有3个Server,则两个写成功即可;
如果有4或5个Server,则三个写成功即可。

3个Server,则最多允许1个Server挂掉;


层次目录结构,命名符合常规文件系统规范;
节点 znode,唯一的路径标识;
节点Znode可以包含数据和子节点(EPHEMERAL类型的节点不能有子节点)
Znode中的数据可以有多个版本,比如某一个路径下存有多个数据版本,那么查询这个路径下的数据需带上版本;
客户端可以在节点上设置监视器(Watcher);
节点不支持部分读写,而是一次性完整读写。
Znode有两种类型,短暂的(ephemeral)和持久的(persistent);
Znode的类型在创建时确定并且之后不能再修改;
短暂znode的客户端会话结束时,zookeeper会将该短暂znode删除,短暂znode不可以有子节点;
持久znode不依赖于客户端会话,只有当客户端明确要删除该持久znode时才会被删除;

Znode有四种形式的目录节点,
PERSISTENT、PERSISTENT_SEQUENTIAL、EPHEMERAL、EPHEMERAL_SEQUENTIAL。


应用场景

统一命名服务
分布式环境下,经常需要对应用/服务进行统一命名,便于识别不同服务;
类似于域名与ip之间对应关系,域名容易记住;
通过名称来获取资源或服务的地址,提供者等信息

按照层次结构组织服务/应用名称
可将服务名称以及地址信息写到Zookeeper上,客户端通过Zookeeper获取可用服务列表类

配置管理
配置文件管理和同步 
                        
集群中,所有节点的配置信息是一致的,比如Hadoop;
修改配置文件后,快速同步到各个节点上
可将配置信息写入一个znode上;
各个节点监听这个znode
znode数据修改后,通知各个节点

集群管理
实时掌握每个节点的状态 ,根据节点实时状态作出调整;
可将节点信息写入znode上,监听这个znode 获取实时状态变化
Hbase中Master状态监控与选举


分布式通知/协调
NameNode 监控 DataNode 状态
JobTracker获取各TaskTracker 状态
心跳检测 
信息推送(发布/订阅模式)。

分布式锁
                
Zookeeper 强一致
多个客户端同时在Zookeeper上创建相同znode,只有一个创建成功。
锁的独占性
控制锁的时序
创建临时znode  CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL 掌握全局访问时序。

分布式队列

两种队列
同步队列
生产者和消费者队列
当一个队列的成员都聚齐时,这个队列才可用,否则一直等待所有成员到达,这种是同步队列。

一个job由多个task组成,只有所有任务完成后,job才运行完成。
job创建一个/job目录,然后在该目录下,为每个完成的task创建一个临时znode,一旦临时节点数目达到task总数,则job运行完成。



Zookeeper部署
单机模式
伪分布式模式(在单机上启动多个zookeeper实例,模拟分布式)
分布式模式

Watcher
监控目录节点的数据变化以及子目录的变化

一次设置对应一次触发 异步触发 顺序触发

可以设置观察的操作:exists getChildren getData
可以触发观察的操作:create delete setData

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redis脚本实例

redis pipeline 与 lua 比较

redis slow log