阿里面试宝典（十三）：Zookeeper

问题导读：
1、什么是Zookeeper?
2、zk写流程是怎样的？
3、zk的Leader选举机制是怎样的？

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八、Zookeeper

ZK简述

Zookeeper从设计模式角度来理解：是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架， 它负责存储和管理大家都关心的数据， 然后接受观察者的注册， 一旦这些数据的状态发生变化， Zookeeper就将负责通知已经在Zookeeper上注册的那些观察者做出 相应 的反 应 ， 从而 实现集群中类似Master/Slave管理模式




存储结构



zookeeper中的数据是按照“树”结构进行存储的。而且znode节点还分为4中不同的类型。

znode

根据本小结第一部分的描述，很显然zookeeper集群自身维护了一套数据结构。这个存储结构是一个树形结构，其上的每一个节点，我们称之为“znode”。如下如所示：

• 每一个znode默认能够存储1MB的数据（对于记录状态性质的数据来说，够了）
• 可以使用zkCli命令，登录到zookeeper上，并通过ls、create、delete、sync等命令操作这些
• znode节点znode除了名称、数据以外，还有一套属性：zxid。这套zid与时间戳对应，记录zid不同的状态（后续我们将用到）
  

那么每个znode结构又是什么样的呢？如下图所示：




此外，znode还有操作权限。如果我们把以上几类属性细化，又可以得到以下属性的细节：

• czxid：创建节点的事务的zxid
• mzxid：对znode最近修改的zxid
• ctime：以距离时间原点(epoch)的毫秒数表示的znode创建时间
• mtime：以距离时间原点(epoch)的毫秒数表示的znode最近修改时间
  

• version：znode数据的修改次数cversion：znode子节点修改次数aversion：znode的ACL修改次数
• ephemeralOwner：如果znode是临时节点，则指示节点所有者的会话ID；如果不是临时节点，则为零。dataLength：znode数据长度。
• numChildren：znode子节点个数。
  

znode中的存在类型

我们知道了zookeeper内部维护了一套数据结构：由znode构成的集合，znode的集合又是一个树形结构。每一个znode又有很多属性进行描述。并且znode的存在性还分为四类，如下如所示：




znode是由客户端创建的，它和创建它的客户端的内在联系，决定了它的存在性：

• PERSISTENT-持久化节点：创建这个节点的客户端在与zookeeper服务的连接断开后，这个节点也不会被删除（除非您使用API强制删除）。
• PERSISTENT_SEQUENTIAL-持久化顺序编号节点：当客户端请求创建这个节点A后，zookeeper会根据parent-znode的zxid状态，为这个A节点编写一个全目录唯一的编号（这个编号只会一直增长）。当客户端与zookeeper服务的连接断开后，这个节点也不会被删除。
• EPHEMERAL-临时目录节点：创建这个节点的客户端在与zookeeper服务的连接断开后，这个节点（还有涉及到的子节点）就会被删除。
• EPHEMERAL_SEQUENTIAL-临时顺序编号目录节点：当客户端请求创建这个节点A后，zookeeper会根据parent-znode的zxid状态，为这个A节点编写一个全目录唯一的编号（这个编号只会一直增长）。当创建这个节点的客户端与zookeeper服务的连接断开后，这个节点被删除。
• 另外，无论是EPHEMERAL还是EPHEMERAL_SEQUENTIAL节点类型，在zookeeper的client异常终止后，节点也会被删除。
  

应用场景

统一命名服务



负载均衡




统一配置管理



集群管理




服务器动态上下线



写数据流程

Zookeeper提供的是 弱一致性，CAP限制，读的的数据可能不是最新的，如果想读到最新的数据，应该手动调用sync方法从Leader同步数据



Leader选举

ZK的Leader负责同步数据，发起选举

1）半数机制：集群中半数以上机器存活，集群可用。所以zookeeper适合装在奇数台机器上。

2）Zookeeper虽然在配置文件中并没有指定master和slave。但是，zookeeper工作时，是有一个节点为leader，其他则为follower，Leader是通过内部的选举机制临时产生的

3）以一个简单的例子来说明整个选举的过程。

假设有五台服务器组成的zookeeper集群，它们的id从1-5，同时它们都是最新启动的，也就是没有历史数据，在存放数据量这一点上，都是一样的。假设这些服务器依序启动，来看看会发生什么。



（1）服务器1启动，此时只有它一台服务器启动了，它发出去的报没有任何响应，所以它的选举状态一直是LOOKING状态。

（2）服务器2启动，它与最开始启动的服务器1进行通信，互相交换自己的选举结果，由于两者都没有历史数据，
所以id值较大的服务器2胜出，但是由于没有达到超过半数以上的服务器都同意选举它(这个例子中的半数以上是
3)，所以服务器1、2还是继续保持LOOKING状态。

（3）服务器3启动，根据前面的理论分析，服务器3成为服务器1、2、3中的老大，而与上面不同的是，此时有三台服务器选举了它，所以它成为了这次选举的leader。

（4）服务器4启动，根据前面的分析，理论上服务器4应该是服务器1、2、3、4中最大的，但是由于前面已经有半数以上的服务器选举了服务器3，所以它只能接收当小弟的命了。

（5）服务器5启动，同4一样当小弟。

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