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ZooKeeper 的數據模型

ZooKeeper 的數據模型是什麼樣子呢？它很像數據結構當中的樹，也很像文件系統的目錄。

樹是由節點所組成，ZooKeeper 的數據存儲也同樣是基於節點，這種節點叫做 Znode。

但是，不同於樹的節點，Znode 的引用方式是路徑引用，類似於文件路徑：

/ 動物 / 倉鼠

/ 植物 / 荷花

這樣的層級結構，讓每一個 Znode 節點擁有唯一的路徑，就像命名空間一樣對不同信息作出清晰的隔離。

data：Znode 存儲的數據信息。

ACL：記錄 Znode 的訪問許可權，即哪些人或哪些 IP 可以訪問本節點。

stat：包含 Znode 的各種元數據，比如事務 ID、版本號、時間戳、大小等等。

child：當前節點的子節點引用，類似於二叉樹的左孩子右孩子。

這裡需要注意一點，ZooKeeper 是為讀多寫少的場景所設計。Znode 並不是用來存儲大規模業務數據，而是用於存儲少量的狀態和配置信息，每個節點的數據最大不能超過 1MB。

ZooKeeper 的基本操作和事件通知

ZooKeeper 包含了哪些基本操作呢？這裡列舉出比較常用的 API：

create：創建節點

delete：刪除節點

exists：判斷節點是否存在

getData：獲得一個節點的數據

setData：設置一個節點的數據

getChildren：獲取節點下的所有子節點

這其中，exists、getData、getChildren 屬於讀操作。ZooKeeper 客戶端在請求讀操作的時候，可以選擇是否設置 Watch。

Watch 是什麼意思呢？

我們可以理解成是註冊在特定 Znode 上的觸發器。當這個 Znode 發生改變，也就是調用了 create、delete、setData 方法的時候，將會觸發 Znode 上註冊的對應事件，請求 Watch 的客戶端會接收到非同步通知。

具體交互過程如下：

1. 客戶端調用 getData 方法，Watch 參數是 true。服務端接到請求，返回節點數據，並且在對應的哈希表裡插入被 Watch 的 Znode 路徑，以及 Watcher 列表。

2. 當被 Watch 的 Znode 已刪除，服務端會查找哈希表，找到該 Znode 對應的所有 Watcher，非同步通知客戶端，並且刪除哈希表中對應的 Key-Value。

ZooKeeper 的一致性

ZooKeeper 的集群長成什麼樣呢？就像下圖這樣：

ZooKeeper Service 集群是一主多從結構。

更新數據時，首先更新到主節點（這裡的節點是指伺服器，不是 Znode），再同步到從節點。

在讀取數據時，直接讀取任意從節點。

為了保證主從節點的數據一致性，ZooKeeper 採用了 ZAB 協議，這種協議非常類似於一致性演算法 Paxos 和 Raft。

在學習 ZAB 之前，我們需要首先了解 ZAB 協議所定義的三種節點狀態：

Looking：選舉狀態。

Following：Follower 節點（從節點）所處的狀態。

Leading：Leader 節點（主節點）所處狀態。

我們還需要知道最大 ZXID 的概念：

最大 ZXID 也就是節點本地的最新事務編號，包含 epoch 和計數兩部分。epoch 是紀元的意思，相當於 Raft 演算法選主時候的 term。

假如 ZooKeeper 當前的主節點掛掉了，集群會進行崩潰恢復。ZAB 的崩潰恢復分成三個階段：

1. Leader election

選舉階段，此時集群中的節點處於 Looking 狀態。它們會各自向其他節點發起投票，投票當中包含自己的伺服器 ID 和最新事務 ID（ZXID）。

接下來，節點會用自身的 ZXID 和從其他節點接收到的 ZXID 做比較，如果發現別人家的 ZXID 比自己大，也就是數據比自己新，那麼就重新發起投票，投票給目前已知最大的 ZXID 所屬節點。

每次投票後，伺服器都會統計投票數量，判斷是否有某個節點得到半數以上的投票。如果存在這樣的節點，該節點將會成為準 Leader，狀態變為 Leading。其他節點的狀態變為 Following。

這就相當於，一群武林高手經過激烈的競爭，選出了武林盟主。

2. Discovery

發現階段，用於在從節點中發現最新的 ZXID 和事務日誌。或許有人會問：既然 Leader 被選為主節點，已經是集群里數據最新的了，為什麼還要從節點中尋找最新事務呢？

這是為了防止某些意外情況，比如因網路原因在上一階段產生多個 Leader 的情況。

所以這一階段，Leader 集思廣益，接收所有 Follower 發來各自的最新 epoch 值。Leader 從中選出最大的 epoch，基於此值加 1，生成新的 epoch 分發給各個 Follower。

各個 Follower 收到全新的 epoch 後，返回 ACK 給 Leader，帶上各自最大的 ZXID 和歷史事務日誌。Leader 選出最大的 ZXID，並更新自身歷史日誌。

3. Synchronization

同步階段，把 Leader 剛才收集得到的最新歷史事務日誌，同步給集群中所有的 Follower。只有當半數 Follower 同步成功，這個准 Leader 才能成為正式的 Leader。

自此，故障恢復正式完成。

什麼是 Broadcast 呢？簡單來說，就是 Zookeeper 常規情況下更新數據的時候，由 Leader 廣播到所有的 Follower。其過程如下：

1. 客戶端發出寫入數據請求給任意Follower。

2. Follower 把寫入數據請求轉發給 Leader。

3. Leader 採用二階段提交方式，先發送 Propose 廣播給 Follower。

4. Follower 接到 Propose 消息，寫入日誌成功後，返回 ACK 消息給 Leader。

5. Leader 接到半數以上 ACK 消息，返回成功給客戶端，並且廣播 Commit 請求給 Follower。

ZAB 協議既不是強一致性，也不是弱一致性，而是處於兩者之間的單調一致性。它依靠事務 ID 和版本號，保證了數據的更新和讀取是有序的。

ZooKeeper 的應用

1. 分散式鎖

這是雅虎研究員設計 ZooKeeper 的初衷。利用 ZooKeeper 的臨時順序節點，可以輕鬆實現分散式鎖。

2. 服務註冊和發現

利用 Znode 和 Watcher，可以實現分散式服務的註冊和發現。最著名的應用就是阿里的分散式 RPC 框架 Dubbo。

3. 共享配置和狀態信息

Redis 的分散式解決方案 Codis，就利用了 ZooKeeper 來存放數據路由表和 codis-proxy 節點的元信息。同時 codis-config 發起的命令都會通過 ZooKeeper 同步到各個存活的 codis-proxy。

此外，Kafka、HBase、Hadoop 也都依靠 ZooKeeper 同步節點信息，實現高可用。

補充：

ZAB 協議相對比較複雜，小灰對此也只是淺層次的理解，有興趣的小夥伴們可以去官方社區進行進一步學習。

本漫畫純屬娛樂，還請大家盡量珍惜當下的工作，切勿模仿小灰的行為哦。

聲明：本文為作者投稿，首發於個人公眾號程序員小灰，版權歸其所有。

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