java培训班学费一般多少，轻松拿下offer

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前言

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正文

ZooKeeper 很流行，有个基本的疑问：

• ZooKeeper 是用来做什么的？
• 之前没有ZK，为什么会诞生 ZK？

OK，解答一下上面的疑问：（下面是凭直觉说的）

• ZooKeeper 是用于简化分布式应用开发的，对开发者屏蔽一些分布式应用开发过程中的底层细节
• ZooKeeper 对外暴露简单的 API，用于支持分布式应用开发
• ZooKeeper 在提供上述功能的同时，其还是一个 高性能、高可用、高可靠的分布式集群

上面说这么多，总结一下，ZK 能解决分布式应用开发的问题，ZK 能很好的解决问题。到这一步，疑问就更多了：

分布式应用开发，有哪些常见问题？ZK 是如何屏蔽这些底层细节的？

ZooKeeper 对外暴露了那些 API？这些 API 如何支持分布式应用开发的？这些 API 还能简化吗？API 的语义性怎么样？

ZooKeeper 自身是一个高性能、高可用、高可靠的分布式集群，那有个简单的问题：

• 高性能是指什么？ZooKeeper 为了达到高性能，做了哪些工作？
• 高可用同上
• 高可靠同上

Note：本篇 wiki 就是为了解决上述第一个疑问的。（其他疑问会在其他 blog 中逐步解答）

为什么有 ZooKeeper

一个应用程序，涉及多个进程协作时，业务逻辑代码中混杂有大量复杂的进程协作逻辑。

上述多进程协作逻辑，有 2 个特点：

• 处理复杂
• 处理逻辑可重用

因此，考虑将多进程协作的共性问题拎出，作为基础设施，让 RD 更加专注业务逻辑开发，即：

ZooKeeper 就是上述多进程协作基础服务的一种。

ZooKeeper 的特点

ZooKeeper 有几个简单特点：

• ZooKeeper 的 API：从 文件系统 API 得到的启发，提供简单的 API
• ZooKeeper 运行在专用服务器上，跟业务逻辑分离，保证了高容错性和可扩展性

ZooKeeper 是存储设施，但特别注意

• ZK上存储的数据聚焦为：协作数据（元数据），而不是应用数据，应用数据有自己的存储方案，例如 HDFS 等
• ZK 本质上，可以看作一种特殊的 FS

特别说明：

应用数据和元数据，由于使用场景不同，对一致性和持久性的要求有差异， 因此，架构设计、数据治理过程中，应将 2 类数据独立看待、独立存储。

ZooKeeper 的使命

ZK 要解决的核心问题：

ZK 目标：简化分布式应用开发中，多进程协作问题。为分布式应用，提供高效、可靠的分布式协调服务（基础服务），例如：

• 统一的命名服务
• 分布式锁
• 进程崩溃检测
• Leader 选举
• 配置管理：配置变更时，及时下发到各个 Client。

一个简单的问题：多进程的协作是什么？尼玛呀，有完没完，啥问题你都有，面对这个掉咋天的脑壳，还是回答一下。

多进程协作，整体分为 2 类：

协作：多进程需要一同处理某些事情，一些进程采取行动是的其他进程能够正常工作，例如：主从结构，M 向 S 分配任务，S 才会执行，否则 S 就保持空闲状态

竞争：两个进程不能同时工作，一个进程必须等待另个进程执行完毕，例如：主从结构，M 节点失效后，很多 S 都想成为 M，这时，就需要互斥锁，只有第一个获得锁的 S 成为 M

特别说明：

不跨网络协作：多进程，可以在同一台物理主机上，同步原语很方便(比如？管道、共享内存、消队列、信号量)

跨网络协作：多进程，分布在不同的物理主机上，ZK 关注这一类

跨网络多进程协作，进程通信，基本思路有 2 个：

消机制：通过网络，直接信交换，多消传递算法，实现同步原语

共享存储：利用外部共享存储，实现多进程协作，要求共享存储提供有序访问，ZK 采用这种方式

真实系统中，跨网络通信，有几个共性问题：

消延迟：由于网络原因，后发送先到达

处理器性能：由于系统调度原因，消到达后，延迟处理

时钟偏移：不同物理主机，时钟发生偏移

ZK 精心设计用于屏蔽上述 3 个共性问题，使得这些问题在应用服务层面完全透明化。

ZooKeeper 特性 ZooKeeper 解决的本质问题

分布式系统的一致性问题：

消传递：延迟性，先发送的消，不一定先到达；

消传递：丢失性，发送的消，可能丢失；

节点崩溃：分布式系统内，任何一个节点都可能崩溃；

在这种情况下，如何保证数据的一致性？

提案投票：基于投票策略，2PC

选举投票：基于投票策略，投出优先级最高的节点（包含最新数据的节点）

Paxos 目标：解决分布式一致性问题，提高分布式系统容错性的一致性算法。

Paxos 本质：基于消传递的高度容错的一致性算法

ZooKeeper 定位

ZooKeeper 是：

分布式协调服务

高效、可靠

方便应用程序，聚焦业务逻辑开发，而不需要过多关注分布式进程间协作细节

ZooKeeper 不直接暴露原语，而是，暴露一部分调用方法组成的 API，类似文件系统的 API，支持应用程序实现自己的原语。

ZooKeeper 特性

ZooKeeper 可以保证如下分布式一致性特性：

• 顺序一致性：同一个 Client 发起的事务请求，严格按照发起顺序执行
• 原子性：事务请求，要么应用到所有节点，要么一个节点都没有应用
• 单一视图：Client 无论连接到哪个节点，看到的服务端数据都是一致的（Note：不准确，其实是最终一致性）
• 可靠性：事务一旦执行成功，状态永久保留
• 实时性：事务一旦执行成功，Client 并不能立即看到最新数据，但 ZooKeeper 保证最终一致性

ZooKeeper 设计目标

ZooKeeper 致力于提供高性能、高可用、顺序一致性的分布式协调服务，保证数据最终一致性。

目标一：高性能（简单的数据模型）

采用树形结构组织数据节点；

全量数据节点，都存储在内存中；

Follower 和 Observer 直接处理非事务请求；

目标二：高可用（构建集群）

半数以上机器存活，服务就能正常运行

自动进行 Leader 选举

目标三：顺序一致性（事务操作的顺序）

每个事务请求，都会转发给 Leader 处理

每个事务，会分配全局唯一的递增id（zxid，64位：epoch + 自增 id）

目标四：最终一致性

通过提议投票方式，保证事务提交的可靠性

提议投票方式，只能保证 Client 收到事务提交成功后，半数以上节点能够看到最新数据

ZooKeeper 出现之前

ZK 出现之前，分布式系统常用两种方式，实现多进程协作：

分布式锁管理器

分布式数据库

ZK 更专注于进程协作，而不提供任何锁接口和通用的存储数据接口。（疑问：ZK 也可以提供啊，我们不使用就行了）

应用服务器，常见的 2 种需求：

Master-Slave Leader 选举：要求提供Master节点选举功能

进程响应跟踪 崩溃检测：要求提供进程存活状态的跟踪

分布式锁：互斥排它锁

ZK 为上述 2 种策略提供了基础 API。

ZooKeeper 不适用的场景：

海量数据存储：ZK 本质是特殊的 FS，但 ZK 用于存储元数据，需要单独存储应用数据

总目录展示

该笔记共八个节点（由浅入深），分为三大模块。

高性能。 秒杀涉及大量的并发读和并发写，因此支持高并发访问这点非常关键。该笔记将从设计数据的动静分离方案、热点的发现与隔离、请求的削峰与分层过滤、服务端的极致优化这4个方面重点介绍。

一致性。 秒杀中商品减库存的实现方式同样关键。可想而知，有限数量的商品在同一时刻被很多倍的请求同时来减库存，减库存又分为“拍下减库存”“付款减库存”以及预扣等几种，在大并发更新的过程中都要保证数据的准确性，其难度可想而知。因此，将用一个节点来专门讲解如何设计秒杀减库存方案。

高可用。 虽然介绍了很多极致的优化思路，但现实中总难免出现一些我们考虑不到的情况，所以要保证系统的高可用和正确性，还要设计一个PlanB来兜底，以便在最坏情况发生时仍然能够从容应对。笔记的最后，将带你思考可以从哪些环节来设计兜底方案。

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