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Zookeeper：分布式协调服务

news 2025/9/14 5:26:33

一、概念

ZooKeeper 是一个分布式的、开源的分布式应用程序协调服务，为分布式应用提供一致性、配置管理、命名服务、分布式同步和组服务等。可以把它想象成一个为分布式系统提供的“文件系统”+“通知机制”，但它存储的不是普通的文件，而是少量的、关键的数据（如配置信息、状态标志、任务分配等），并且提供了一套保证，使得分布式应用可以基于它实现数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式锁、分布式队列、 leader 选举等一系列核心功能。

1.1 核心能力

核心能力总结：Zookeeper 的核心是通过其强一致性的数据模型和高效的监听机制，在分布式系统中可靠地管理“状态”和“元信息”。

  • 分布式数据一致性（核心之核心）

    • 机制：所有客户端连接到Zookeeper集群的任何节点，看到的数据视图都是一致的。写入的数据会通过ZAB协议同步到集群中超过半数的节点后，才被认为成功，从而保证强一致性（顺序一致性）。

    • 体现：这是实现后续所有高级功能的基础。

  • 配置管理

    • 场景：将系统的通用配置（如数据库连接串、特性开关等）存储在Zookeeper的一个znode上。

    • 优势：所有服务实例都可以监听这个znode。当配置变更时，Zookeeper会主动通知所有监听的服务，服务可以实时获取最新配置，无需重启。

  • 分布式锁

    • 场景：在分布式环境中，保证对共享资源的互斥访问，避免并发问题。

    • 机制：利用Zookeeper创建临时顺序节点的特性来实现公平的、可重入的分布式锁。这是其最经典的应用之一（Apache Curator客户端提供了开箱即用的锁实现）。

  • 集群管理与选主

    • 场景：对于一个主从架构的服务集群（如Hadoop HBase），需要确定一个主节点来负责调度和管理。

    • 机制：多个候选主节点同时尝试在指定路径下创建同一个临时节点（/election/master）。由于Zookeeper保证节点唯一性，只有一个能创建成功，它就成为Master。其他节点监听这个临时节点，一旦Master宕机导致会话失效节点被删除，其他节点就能立即被通知并重新发起选举。

  • 服务发现与命名服务

    • 场景：在微服务架构中，服务实例动态变化（扩容、宕机），客户端需要知道当前有哪些健康的服务实例可用。

    • 机制：服务提供者启动时，在Zookeeper的特定路径下（如/services/serviceA）创建一个临时节点（如/services/serviceA/instance1:8080）来注册自己。客户端通过监听这个路径的子节点变化，就能动态获取最新的服务实例列表。

1.2 核心特性

ZooKeeper 的性能和可靠性建立在几个核心特性之上，通常简写为 ZAB：

  1. 顺序一致性（Ordered Consistency）：来自客户端的更新将按其被发送的顺序依次应用。这是最重要的保证。例如，如果客户端先更新了 /a，然后又更新了 /b，那么所有客户端看到的顺序一定是先 /a 后 /b，绝不会相反。

  2. 原子性（Atomicity）：更新操作要么成功，要么失败，没有中间状态。所有服务器的数据副本要么都更新，要么都不更新。

  3. 单一系统映像（Single System Image）：无论客户端连接到 ZooKeeper 集群中的哪一个服务器，它看到的数据模型都是一致的。不会出现连接到 ServerA 和 ServerB 看到的数据不同。

  4. 可靠性（Reliability）：一旦一个更新被应用，其结果就会持久化，直到被下一次更新覆盖。

  5. 及时性（Timeliness）：客户端在一定时间范围内（通常很小）能看到最新的系统状态视图。

这些特性是由 ZooKeeper Atomic Broadcast (ZAB) 协议 来保障的，它是一种类似 Paxos 的共识算法，用于在集群中各服务器间复制状态、达成一致。

1.3 原理支撑

1.3.1 数据模型：ZNode

理解类似于文件系统的树形结构，每个节点叫ZNode。ZNode不仅可以是路径，还可以存储少量数据（默认 < 1MB）。

  • 如何支撑特性：

    • 层级结构：允许用路径的方式组织数据（如/services/serviceA/instance1），非常直观，适合做配置管理和服务发现。

    • 节点类型：

      • 持久节点（PERSISTENT）：创建后，除非主动删除，否则一直存在。

      • 临时节点（EPHEMERAL）：与客户端会话绑定。当创建它的客户端会话失效（断开连接或超时）时，该节点会被自动删除。这是实现服务发现和领导者选举的关键。

      • 顺序节点（SEQUENTIAL）：在创建节点时，ZooKeeper 会自动在路径末尾附加一个单调递增的序列号。例如，创建 /app/task- 会得到 /app/task-0000000001。这是实现分布式锁和公平队列的关键。

      • 这些类型可以组合，例如 临时顺序节点（EPHEMERAL_SEQUENTIAL）。

    • 版本号：每个ZNode都有一个版本号，更新操作（如setData, delete）必须提供正确的版本号才能成功。这实现了乐观锁机制，保证原子性。

1.3.2 会话机制

客户端与Zookeeper服务器建立TCP连接后，会创建一个会话。会话有超时时间，客户端通过定期发送心跳（Ping）来保持会话有效。

  • 如何支撑特性：

    • 连接无关性：客户端可以断开重连，只要在会话超时时间内重新连上（可以是连到集群中任意服务器），会话依然有效，之前创建的临时节点也依然存在。这提供了很好的容错能力。会话是有状态的，包含超时时间等配置。

    • 临时节点生命周期：会话失效是临时节点被清除的唯一原因，从而可靠地反映了客户端的存活状态，支撑了可靠性和时效性。

1.3.3 Watch 机制

一种一次性的、异步的通知机制。客户端可以在读取ZNode时设置一个Watch，监控该节点的变化（数据变更、子节点增减等）。当变化发生时，Zookeeper服务端会向客户端发送一个通知，但只通知一次，之后Watch便失效，如需持续监听需要重新设置。

  • 如何支撑特性：

    • 服务发现与配置变更：客户端无需轮询，通过Watch可以近乎实时地感知到服务列表或配置的变化，支撑了时效性和单一系统映像。

    • 分布式锁/选主：等待锁的客户端可以通过Watch监听前一个序号节点的删除事件，从而被唤醒去尝试获取锁，避免了轮询带来的开销。

1.3.4 ZAB 协议 - 核心中的核心

这是Zookeeper实现强一致性的原子弹级协议，是Paxos算法的一种工业实现变种。ZAB协议的核心是为所有改变Zookeeper状态的操作（写请求）建立一个全局的、有序的顺序。

ZAB协议有两个核心工作模式：

  • 消息广播（正常状态）

    1. 所有写请求都由一个领导者服务器接收。

    2. 领导者为该事务分配一个全局单调递增的ZXID（事务ID），保证了顺序性。

    3. 领导者生成一个提案，并将这个提案连同ZXID一起广播给所有追随者。

    4. 追随者接收到提案后，将其写入磁盘日志，并返回一个ACK给领导者。

    5. 领导者收到超过半数的ACK后，就提交这个事务，并向所有追随者发送一个提交消息。

    6. 追随者收到提交消息后，才在内存中正式应用这个事务。

    这个过程保证了：一个提案只有在被集群多数派持久化后，才会被提交。这支撑了原子性和可靠性。

  • 崩溃恢复（选举Leader）
    当Leader宕机或失去与多数派的连接时，ZAB协议进入崩溃恢复模式，重新选举Leader。

    1. 选举：集群中的服务器开始投票，投票标准是：优先比较ZXID（谁的数据最新），ZXID相同则比较服务器ID（myid）。得票超过半数的服务器成为新的Leader。

    2. 数据同步：新的Leader会与所有Follower进行数据同步，确保所有Follower都拥有Leader上最新已提交的数据（即高ZXID的数据），同时会丢弃那些未被多数派确认的提案（即使它们来自旧Leader）。

    3. 消息广播：同步完成后，集群重新回到消息广播模式。

    崩溃恢复模式确保了：

    • 已经被旧Leader提交的提案，一定会被新Leader接受（因为提交意味着已被多数派持久化）。

    • 被旧Leader提出但未提交的提案，会被丢弃（因为未被多数派确认）。
      这严格保证了数据的一致性，是单一系统映像和可靠性的根本保障。

1.3.5 数据存储与内存数据库

  • 事务日志（WAL）：

    • 所有改变 ZooKeeper 状态的操作（写请求）都会被序列化并追加到事务日志文件中。

    • 写日志是顺序写磁盘，效率非常高。这是 ZooKeeper 即使写数据需要持久化也能保持较好性能的关键。

    • 当日志文件过大时，ZooKeeper 会进行快照和日志裁剪。

  • 快照（Snapshot）：

    • 定期（默认每 10w 次事务）将内存中的整个数据树（DataTree）序列化后 dump 到磁盘，形成一个快照文件。

    • 快照用于加快重启后的恢复速度。恢复时，先加载快照文件，再重放快照之后的所有事务日志，即可恢复到最新状态。

  • 内存数据库：

    • ZooKeeper 的所有数据（DataTree）都完整地存储在内存中，这使得它的读速度极快。

    • 事务日志和快照只是用于持久化和恢复，服务时的所有读请求都是直接读内存。

1.4 集群架构与角色

ZooKeeper 通常以集群模式部署，以实现高可用。

  • Leader：集群中唯一的一个领导者。所有写请求都必须由 Leader 处理。Leader 接收写请求，并通过 ZAB 协议广播给所有 Follower。

  • Follower：处理客户端的读请求，并将写请求转发给 Leader。参与 Leader 选举和提案投票。Follower 的本地数据是 Leader 的副本。

  • Observer：与 Follower 类似，只处理读请求和转发写请求，但不参与投票。它的存在是为了扩展系统的读性能，而不影响写操作的吞吐量（因为投票过程可能成为瓶颈）。

选举过程：当 Leader 宕机时，剩余的服务器会开始新一轮选举，投票选出新的 Leader。在此期间，ZooKeeper 集群将无法处理写请求，但读请求仍然可以正常处理（因为 Follower 有本地副本）。

防止脑裂：脑裂是指一个集群中出现了多个 Leader，导致数据不一致。ZAB 协议通过两次多数投票机制彻底避免了脑裂：

  1. 写操作需要过半确认：Leader 必须收到过半 Follower 的 ACK 才能提交提案。这意味着任何一条已提交的数据都存在于过半的服务器上。

  2. 选举需要过半投票：新的 Leader 必须获得过半服务器的投票才能当选。

二、典型应用场景

ZooKeeper 的 API 很简单（create, delete, exists, getData, setData, getChildren），但通过巧妙使用节点类型和 Watch 机制，可以实现强大的功能：

2.1 配置管理（Configuration Management）

  • 将通用配置（如数据库连接字符串）存储在 ZNode（如 /app/config）中。

  • 所有应用实例启动时读取该配置，并在这个 ZNode 上设置一个 Watch。

  • 当配置需要变更时，管理员更新 /app/config 的数据。

  • ZooKeeper 会通知所有监听了该节点的应用实例，实例收到通知后重新读取新配置。实现了“一次变更，处处生效”。

2.2 服务发现与注册（Service Discovery & Registration）

  • 每个服务实例启动时，在特定的路径下（如 /services/order-service）为自己创建一个临时节点（如 /services/order-service/192.168.1.100:8080）。

  • 服务实例下线或宕机（会话结束）时，其创建的临时节点会被自动删除。

  • 服务消费者通过监听 /services/order-service 的子节点变化，就能实时获取所有健康可用的服务实例列表。

2.3 分布式锁（Distributed Lock）

  • 非公平锁：所有客户端尝试创建同一个锁节点（如 /lock），只有一个客户端能创建成功（ZooKeeper保证唯一性），创建成功的客户端即获得锁。释放锁时删除该节点。

  • 公平锁（推荐）：

    1. 所有客户端在锁目录下（如 /locks）创建临时顺序节点（如 /locks/lock- -> /locks/lock-000000001）。

    2. 客户端获取 /locks 下的所有子节点，并判断自己创建的节点是否是序号最小的。

    3. 如果是，则获得锁。

    4. 如果不是，则监听比自己序号小1的那个节点的变化（删除事件）。

    5. 当监听到前一个节点被删除（锁被释放）时，自己再尝试获取锁。这形成了一个等待队列，保证了获取锁的公平性。

2.4 领导者选举（Leader Election）

  • 与分布式锁的实现非常相似。

  • 多个候选者都在指定路径下（如 /election）创建临时顺序节点。

  • 序号最小的节点成为 Leader。

  • 其他候选者监听排在它前面的节点。如果 Leader 宕机（其临时节点被删除），下一个序号最小的候选者将成为新的 Leader，并收到通知。

2.5 命名服务（Naming Service） & 分布式队列（Queue）

  • 利用顺序节点的单调递增特性，可以生成全局唯一的 ID（命名服务）。

  • 同样，可以利用顺序节点来实现一个先进先出（FIFO）的队列。

三、基础操作

3.1 集群搭建

  • ZooKeeper 旨在以集群模式（复制模式） 运行，通常包含奇数个服务器节点（如 3, 5, 7...）。这是为了满足多数投票机制，防止脑裂。

  • 每个服务器节点都需要一个唯一的配置文件 zoo.cfg，其中关键配置包括：

    • clientPort: 客户端连接的端口（通常 2181）。

    • dataDir: 存储内存快照和事务日志的目录。

    • server.X=host:port1:port2： 集群中所有服务器的列表。

      • X 是每个服务器的 myid（必须在 dataDir 下的 myid 文件中明确写出）。

      • port1： 用于 Follower 与 Leader 之间的数据同步和通信的端口。

      • port2： 用于 Leader 选举的端口。

  • 示例：一个三节点的集群配置：

# 基本时间单元（毫秒）
tickTime=2000
# 初始化连接时最长心跳间隔（tickTime的倍数）
initLimit=10
# 运行时同步操作最长延迟（tickTime的倍数）
syncLimit=5
# 数据存储目录，很重要，需自定义且确保有权限
dataDir=/your/path/to/zookeeper/data
# （可选）事务日志目录，可与dataDir不同以提升性能
dataLogDir=/your/path/to/zookeeper/log
# 客户端连接端口
clientPort=2181
# 集群服务器列表，格式为 server.myid=host:quorum_port:leader_election_port
server.1=node1_ip:2888:3888
server.2=node2_ip:2888:3888
server.3=node3_ip:2888:3888
# 其他可选参数，如限制单个IP连接数、开启四字命令等:cite[2]
maxClientCnxns=100
4lw.commands.whitelist=*

在每个节点的 dataDir 目录下，创建一个名为 myid 的文件。文件内容只有一行，即该节点在 zoo.cfg 中 server.x 的对应数字标识（如 server.1 对应的节点 myid 文件内容就是 1）。

# 在 node1 上执行
echo "1" > /your/path/to/zookeeper/data/myid
# 在 node2 上执行
echo "2" > /your/path/to/zookeeper/data/myid
# 在 node3 上执行
echo "3" > /your/path/to/zookeeper/data/myid

基本命令：

# 进入 ZooKeeper 的 bin 目录
cd /path/to/zookeeper/bin
# 启动服务
./zkServer.sh start# 在所有节点上执行 status 命令检查状态 leader或follower
./zkServer.sh status# 使用客户端连接任意节点进行测试
./zkCli.sh -server your_zookeeper_ip:2181# 在连接成功后，可以尝试执行一些基本操作，如 create /test "data" 和 get /test，观察数据是否一致。

3.2 集群运维

ZooKeeper 提供了一系列简单的基于 Telnet 或 NC 的命令来监控集群状态，非常有用。

  • echo stat | nc localhost 2181： 查看客户端连接、节点模式（Leader/Follower）等详细信息。

  • echo ruok | nc localhost 2181： 测试服务器是否处于非错误状态（“I'm OK”）。

  • echo conf | nc localhost 2181： 输出完整的服务配置。

  • echo srvr | nc localhost 2181： 输出服务器的状态信息（比 stat 更简洁）。

  • echo cons | nc localhost 2181： 列出所有连接到该服务器的客户端连接详情。

3.3 客户端编程

开发者通常使用 ZooKeeper 提供的官方客户端库（Java/C等）或更高级的封装库（如Apache Curator）来交互。

3.3.1 原生 ZooKeeper API

核心操作非常简洁，围绕 ZNode 进行 CRUD 和监听。

  • create(path, data, acl, nodeType)： 创建节点。

  • delete(path, version)： 删除节点（可指定版本实现乐观锁）。

  • exists(path, watch)： 判断节点是否存在，并可设置 Watch。

  • getData(path, watch, stat)： 获取节点数据和元信息（如版本号），并可设置 Watch。

  • setData(path, data, version)： 设置节点数据（可指定版本实现乐观锁）。

  • getChildren(path, watch)： 获取子节点列表，并可设置 Watch。

// 1. 创建连接
ZooKeeper zk = new ZooKeeper("localhost:2181", 3000, new Watcher() {@Overridepublic void process(WatchedEvent event) {// 处理连接状态和Watch事件System.out.println("收到事件：" + event);}
});// 2. 创建节点（持久节点）
String path = zk.create("/myapp/config", "data".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);// 3. 获取数据并监听变化
byte[] data = zk.getData("/myapp/config", new Watcher() {@Overridepublic void process(WatchedEvent event) {if (event.getType() == Event.EventType.NodeDataChanged) {System.out.println("节点数据被修改了！");// 通常这里会重新获取数据并再次设置Watch}}
}, null); // stat 信息会放在这个null的位置
System.out.println("数据是: " + new String(data));// 4. 获取子节点
List<String> children = zk.getChildren("/myapp", true);// 5. 判断节点是否存在
Stat stat = zk.exists("/some/node", true);
if (stat != null) {// 节点存在
}// 6. 更新数据
zk.setData("/myapp/config", "newData".getBytes(), -1); // -1表示匹配任何版本// 7. 删除节点
zk.delete("/myapp/config", -1);

注意：原生API比较底层，需要开发者自己处理连接重试、Watch重复注册等复杂逻辑。

3.3.2 Curator框架（生产级首选）

Netflix开源的Curator封装并简化了Zookeeper的操作，提供了更 fluent 的API和大量高阶解决方案。

// 1. 创建客户端
RetryPolicy retryPolicy = new ExponentialBackoffRetry(1000, 3);
CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.newClient("localhost:2181", retryPolicy);
client.start();// 2. 创建节点
client.create().forPath("/myapp/config", "data".getBytes());
// 创建临时节点
client.create().withMode(CreateMode.EPHEMERAL).forPath("/instance/id_01", "host:port".getBytes());// 3. 获取数据
byte[] data = client.getData().forPath("/myapp/config");// 4. 带监听获取数据（Curator的NodeCache工具，可以持续监听节点变化）
NodeCache nodeCache = new NodeCache(client, "/myapp/config");
nodeCache.start(true);
nodeCache.getListenable().addListener(() -> {byte[] newData = nodeCache.getCurrentData().getData();System.out.println("节点数据变化，新数据: " + new String(newData));
});// 5. 使用InterProcessMutex实现分布式锁
InterProcessMutex lock = new InterProcessMutex(client, "/locks/my_lock");
if (lock.acquire(10, TimeUnit.SECONDS)) { // 获取锁，最多等10秒try {// 你的业务临界区代码System.out.println("Doing work inside the lock!");} finally {lock.release(); // 必须释放锁}
}

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