在大数据生态当中,分布式集群当中的一个重要组件,就是Zookeeper,作为集群运行的重要管理者,正如其名字“动物园管理员”所示,负责集群运行的诸多事宜。今天的大数据入门分享,我们就来具体讲讲,ZooKeeper工作原理。
在Zookeeper的工作流程当中,各个节点当中,主要涉及到三个角色和四种状态,这也是构成Zookeeper体系架构的重要组成部分。
角色:Leader,Follower,Observer。
状态:Leading,Following,Observing,Looking。
Looking:当前Server不知道Leader是谁,正在搜寻。
Leading:当前Server即为选举出来的Leader。
Following:Leader已经选举出来,当前Server与之同步。
Observing:Observer的行为在大多数情况下与Follower完全一致,但是他们不参加选举和投票,而仅仅接受(observing)选举和投票的结果。
Leader Election
当Leader崩溃或者Leader失去大多数的Follower,这时候ZK进入恢复模式,恢复模式需要重新选举出一个新的Leader,让所有的Server都恢复到一个正确的状态。
Zk的选举算法有两种:一种是基于Basic paxos实现的,另外一种是基于Fast paxos算法实现的。
系统默认的选举算法为Fast paxos。
Fast paxos流程是在选举过程中,某Server首先向所有Server提议自己要成为Leader,当其它Server收到提议以后,解决epoch和zxid的冲突,并接受对方的提议,然后向对方发送接受提议完成的消息,重复这个流程,最后一定能选举出Leader。
Leader工作流程
Leader主要有三个功能:
Follower主要有四个功能:
Follower的消息循环处理如下几种来自Leader的消息:
Zookeeper的核心是原子广播,这个机制保证了各个Server之间的同步。Zab协议有两种模式,它们分别是恢复模式(Recovery选主)和广播模式(Broadcast同步)。
当服务启动或者在领导者崩溃后,Zab就进入了恢复模式,当领导者被选举出来,且大多数Server完成了和Leader的状态同步以后,恢复模式就结束了。状态同步保证了Leader和Server具有相同的系统状态。
为了保证事务的顺序一致性,zookeeper采用了递增的事务id号(zxid)来标识事务。所有的提议(proposal)都在被提出的时候加上了zxid。
实现中zxid是一个64位的数字,它高32位是epoch用来标识Leader关系是否改变,每次一个Leader被选出来,它都会有一个新的epoch,标识当前属于那个Leader的统治时期。低32位用于递增计数。
关于大数据入门,ZooKeeper工作原理,以上就为大家做了详细的介绍了。Zookeeper作为集群管理的常用组件,在Hadoop生态当中,地位斐然,在学习阶段,就需要相应地去掌握。
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