Dedecms手机网站源码,phpcms 手机网站后台,网站必须备案吗,网站建设了解一下图片目录 1、介绍下Zookeeper是什么? 2、Zookeeper有什么作用?优缺点?有什么应用场景? 3、Zookeeper的选举策略#xff0c;leader和follower的区别? 4、介绍下Zookeeper选举算法 5、Zookeeper的节点类型有哪些?分别作用是什么? 6、Zookeeper的节点数怎么设置比较好? …目录 1、介绍下Zookeeper是什么? 2、Zookeeper有什么作用?优缺点?有什么应用场景? 3、Zookeeper的选举策略leader和follower的区别? 4、介绍下Zookeeper选举算法 5、Zookeeper的节点类型有哪些?分别作用是什么? 6、Zookeeper的节点数怎么设置比较好? 7、Zookeeper架构 8、Zookeeper的功能有哪些 9、Zookeeper的数据结构(树)?基于它实现的分布式锁?基于它实现的Master选举?基于它的集群管理? Zookeeper的注册(watch)机制使用场景? 10、介绍下Zookeeper消息的发布订阅功能 11、Zookeeper的分布式锁实现方式? 12、Zookeeper怎么保证一致性的 13、Zookeeper的zab协议(原子广播协议)? 14、ZAB是以什么算法为基础的?ZAB流程? 15、Zookeeper的通知机制 16、Zookeeper脑裂问题 17、Zookeeper的Paxos算法 18、Zookeeper的协议有哪些? 19、Zookeeper如何保证数据的一致性? 20、Zookeeper的数据存储在什么地方? 21、Zookeeper从三台扩容到七台怎么做? 1、介绍下Zookeeper是什么? ZooKeeper是一个分布式的、开放源码的分布式应用程序协调服务它是Google的Chubby的一个开源实现也是Hadoop和HBase等分布式系统的重要组件。以下是关于ZooKeeper的详细介绍基本概念与定义 ZooKeeper是一个为分布式应用提供一致性服务的软件主要解决分布式系统中的一致性问题。 它封装了复杂易出错的关键服务为用户提供简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统。 主要功能 配置维护ZooKeeper可以用来存储和管理分布式系统的配置信息实现动态配置的更新和管理。 域名服务提供命名服务使客户端能够在分布式环境中找到特定的资源或服务。 分布式同步通过提供分布式锁等机制帮助多个进程或节点协调访问共享资源避免竞争条件。 组服务支持分布式系统中的组管理如组成员的加入、离开等。 工作原理 ZooKeeper基于Fast Paxos算法实现通过选举产生一个leader领导者只有leader才能提交proposer。 基本运转流程包括选举Leader、同步数据等步骤确保集群中数据的一致性。 特性 全局数据一致性每个服务器都保存一份相同的数据副本客户端无论连接到集群的任意节点上看到的目录树都是一致的。 可靠性如果消息被其中一台服务器接收那么将被所有的服务器接收。 顺序性ZooKeeper保证全局有序和偏序确保消息发布的顺序性。 数据更新原子性一次数据更新要么成功半数以上节点成功要么失败不存在中间状态。 实时性ZooKeeper保证客户端将在一个时间间隔范围内获得服务器的更新信息或服务器失效的信息。 应用场景 分布式协调作为可靠的“协调者”帮助分布式系统中的各个节点进行信息共享和同步确保数据一致性。 领导者选举支持领导者选举算法用于在分布式系统中选举出一个节点作为“领导者”确保系统的高可用性。 配置管理用于存储和管理分布式系统的配置信息。 命名服务提供命名服务使客户端能够在分布式环境中找到特定的资源或服务。 分布式锁提供分布式锁机制帮助多个进程或节点协调访问共享资源。 接口与语言支持 ZooKeeper包含一个简单的原语集提供Java和C的接口。其中分布锁和队列有Java和C两个版本选举只有Java版本。 综上ZooKeeper是一个功能强大的分布式应用程序协调服务通过提供一系列核心功能和特性帮助开发人员解决分布式系统中的一致性、可用性和并发控制等问题。 2、Zookeeper有什么作用?优缺点?有什么应用场景? ZooKeeper是一个分布式的、开放源码的分布式应用程序协调服务它在分布式系统中发挥着至关重要的作用。以下是关于ZooKeeper的详细介绍ZooKeeper的作用 提供一致性服务ZooKeeper为分布式应用提供了一致性服务确保在分布式系统中各个节点之间的数据保持一致性。 管理元数据和状态信息ZooKeeper存储和管理分布式系统中至关重要的元数据和状态信息如配置参数、节点状态、节点分组和负载平衡信息等。 协调分布式系统ZooKeeper负责协调分布式系统中多个节点之间的通信和数据管理确保它们保持一致和可用。 保障可用性ZooKeeper采用主从复制架构在主节点故障的情况下系统会自动选举一个新的主节点保证服务的持续可用性。 简化开发ZooKeeper提供了一个简单的API使开发人员能够轻松地编写分布式应用程序而无需考虑底层的复杂性。 ZooKeeper的优点 高可用性ZooKeeper以集群方式部署采用Leader-Follower模式能够实现自动的Leader选举保证服务的高可用性。 一致性ZooKeeper使用ZAB协议保证了数据的一致性确保所有写操作都由Leader处理并通过复制机制传播给Followers。 可靠性ZooKeeper使用持久化日志来记录所有的写操作即使Leader节点宕机新的Leader也可以从日志中恢复数据。 高性能ZooKeeper使用内存数据库存储数据快速地响应读操作并通过Leader-Follower模式进行并行处理提高写操作的吞吐量。 分布式协调ZooKeeper提供了丰富的原语如锁、队列、通知等支持复杂的分布式协调和通信操作。 ZooKeeper的缺点 单点故障在ZooKeeper集群中Leader是单点如果Leader节点宕机会导致整个集群的短暂不可用尽管选举会尽快选出新的Leader。 写入性能由于所有的写操作都由Leader处理并且需要进行复制因此在高负载情况下写入性能可能受到影响。 数据限制ZooKeeper的数据模型对于每个节点的数据有一定的大小限制不适合存储大量的数据。 ZooKeeper的应用场景 配置管理ZooKeeper可以用来管理分布式系统的配置信息各个节点可以从ZooKeeper中获取配置信息实现配置的动态更新和管理。 命名服务ZooKeeper可以用作命名服务允许应用程序在ZooKeeper上创建、删除和查找节点实现简单的命名空间管理。 分布式锁ZooKeeper提供了分布式锁的支持允许多个节点在共享资源上进行协调避免并发访问冲突。 分布式队列ZooKeeper可以实现分布式队列用于在多个节点之间传递消息和任务。 分布式选举ZooKeeper的选举机制可以用来实现分布式系统中的Leader选举确保在节点故障或变更时集群中能够重新选举新的Leader。 综上:ZooKeeper是一个功能强大的分布式协调服务它在分布式系统中具有广泛的应用场景并以其高可用性、一致性、可靠性和高性能等优点赢得了广泛的认可。然而ZooKeeper也存在一些缺点如单点故障、写入性能和数据限制等需要在使用时加以注意。 3、Zookeeper的选举策略leader和follower的区别? Zookeeper的选举策略基于一种改进的Paxos算法称为Fast Leader Election (FLE)旨在快速选出一个Leader节点以管理整个Zookeeper集群。选举过程大致遵循以下步骤初始化当Zookeeper集群启动时每个节点Server都会进入LOOKING状态表明它们正在寻找Leader。 选举发起每个LOOKING状态的节点会发送一个选举请求包含自身的服务器ID和最近接收的Zookeeper事务IDZXID用(myid, ZXID)表示这个请求会被广播给集群中的所有其他节点。 投票节点收到选举请求后会对比收到的(myid, ZXID)与自己的(myid, ZXID)按照以下规则投票 优先选择ZXID较大的节点更高的ZXID意味着更先进的数据状态。 如果ZXID相同则选择服务器ID较大的节点因为较大的ID理论上代表较新的服务器。 节点会投给自己一票并将投票信息广播出去。 多数原则当一个节点收到超过半数节点的投票包括自己的投票时它将成为Leader。其他节点收到新Leader的通知后会变为FOLLOWER状态并与Leader建立连接开始同步数据。 故障处理如果选举过程中出现平票或Leader崩溃集群会重新进入选举流程。 Leader和Follower的区别Leader 负责管理整个集群处理写请求将更新操作转换成事务 Proposal 并广播给所有的Follower。 接收并协调Follower的反馈只有当大多数Follower确认了一个Proposal这个事务才会被提交。 负责维护集群状态的一致性确保数据同步。 Follower 处理来自客户端的读请求如果遇到写请求则转发给Leader处理。 跟随Leader参与事务的投票以维护数据的一致性。 定期向Leader发送心跳保持与Leader的连接并且根据Leader的指令进行数据同步以保证自身数据副本的最新。 此外Zookeeper集群中还有一种角色是Observer它类似于Follower但不参与选举过程和事务的投票只同步数据并服务于客户端的读请求这有助于扩展系统的读能力而不影响写操作的性能和一致性。 4、介绍下Zookeeper选举算法 Zookeeper的选举算法是基于其原子消息广播协议ZooKeeper Atomic Broadcast (ZAB) 设计的旨在快速且可靠地选举出一个Leader节点以确保分布式系统中数据的一致性和高可用性。选举算法的核心目的是在集群启动时或Leader节点故障后高效地确定一个新的Leader同时确保大多数节点达成共识。以下是选举算法的基本步骤和原理选举过程概览 初始化阶段 所有节点初始状态为LOOKING即都在寻找Leader状态。 每个节点启动时会初始化自己的选举轮次logicalclock并为自己投票Vote投票内容包括服务器IDmyid和最近接收到的事务IDZXID。 发现和投票阶段 每个节点广播自己的投票到其他所有节点。 收到投票的节点会比较收到的投票与自己的投票基于ZXID的新旧优先级更高以及myid的大小来决定是否更改自己的投票。ZXID较新或在ZXID相同时myid较大的节点更优。 如果更改投票节点会再次广播新的投票信息。 多数原则决策 当一个节点收到超过半数节点相同的选择包括自己的投票则认为选举成功该节点成为Leader。 其他节点收到新Leader的通知后会变为FOLLOWER或OBSERVER状态与Leader建立连接。 同步和广播阶段 Leader负责将自身的数据同步给Follower确保集群间数据的一致性。 一旦数据同步完成Zookeeper集群即可对外提供服务处理客户端的读写请求。 关键概念 ZXID是一个64位的数字高32位代表纪元epoch低32位代表事务ID。它用于确保事务的顺序性ZXID越大表示事务越新。 myid每个Zookeeper节点配置文件中设定的一个唯一ID用于在选举时进行服务器的优先级排序。 logicalclock每个节点的选举轮次计数器每进入一轮选举此值递增用于防止旧的选举消息干扰新的选举。 特点 快速收敛Zookeeper选举算法设计为快速收敛确保在最短的时间内选出Leader减少服务中断时间。 容错性基于多数原则确保即使部分节点故障系统仍能选出有效的Leader。 一致性保证通过确保Leader具有最新的数据视图维持整个集群的数据一致性。 综上Zookeeper的选举算法是一个复杂而精巧的机制确保了在分布式环境中能够高效、可靠地选出Leader节点是Zookeeper实现高可用和数据一致性的基石。 5、Zookeeper的节点类型有哪些?分别作用是什么? Zookeeper的节点类型主要分为两大类一是节点角色在集群中的角色二是数据节点类型根据生命周期和特性分类。下面是具体介绍节点角色类型 领导者Leader 负责处理所有的写操作请求维护集群的状态以及协调和管理Follower和Observer节点。 领导者节点负责将更新操作转换为事务Proposal并广播给集群中的Follower节点。 跟随者Follower 处理客户端的读请求参与选举过程并从Leader节点接收更新进行数据同步。 它们会响应Leader的提议参与投票以确保数据一致性和事务的原子性。 观察者Observer 观察者与Follower类似但不参与选举过程及事务的投票过程。 它们只接收Leader的更新提高集群的读取能力而不会影响写操作的性能和一致性决策。 数据节点类型 持久节点Persistent 一旦创建除非被显式删除否则一直存在。即使创建该节点的客户端会话结束节点及其数据依然保留。 适用于存储那些需要长期存在的配置信息或状态信息。 临时节点Ephemeral 绑定到客户端会话当会话结束客户端断开连接或崩溃这些节点会被自动删除。 适合实现分布式锁、服务注册与发现等场景代表短暂存在的状态或资源。 持久顺序节点Persistent Sequential 结合了持久节点和顺序特性创建时会在节点名后自动追加一个由父节点维护的单调递增序列号。 适用于实现分布式锁、队列等顺序号可以帮助确定节点创建的先后顺序。 临时顺序节点Ephemeral Sequential 同时具备临时节点和顺序节点的特点会话结束后节点消失创建时也带有序列号。 在分布式系统中用于确保操作的唯一性和顺序如实现公平锁、负载均衡选择等。 容器节点Container3.5版本后引入 类似于持久节点但是ZooKeeper服务端会监视此类节点的子节点数量若子节点数为0则自动删除容器节点。 适用于需要自动清理的场景如动态服务发现和管理中的临时服务组。 持久TTL节点Persistent TTL需特殊配置开启 带有生存时间Time-To-Live的持久节点如果节点在一段时间内没有更新或没有子节点将自动删除。 提供了自动清理过期数据的能力适合存储周期性更新或有时效性的数据。 这些节点类型的设计满足了分布式系统中多样化的协调需求如状态管理、配置同步、锁机制、队列服务等。 6、Zookeeper的节点数怎么设置比较好? Zookeeper集群的节点数量设置应该基于对容错性、性能和资源消耗的综合考量。以下是一些推荐的设置原则最小节点数Zookeeper推荐的最小节点数量是3。这是因为奇数个节点可以在出现网络分区脑裂的情况下确保至少有一半以上的节点即多数节点能够达成共识选举出Leader从而避免服务不可用。 常见配置对于小型至中型集群常见的配置是3个或5个节点。3个节点是最基本的配置可以提供基本的容错能力但如果有任何一台节点故障剩余节点刚好满足多数原则这时再失去任何一个节点都会导致集群不可用。而5个节点的配置提供了更高的容错性允许两台节点故障而不影响集群的正常运行。 大型集群对于需要更高可用性和性能的大规模部署可以配置7个或更多节点。更多的节点可以进一步分散负载提高系统的整体吞吐量并增强容错能力。 奇数原则无论是小型还是大型集群推荐使用奇数个节点以确保在进行选举时能够明确区分出多数和少数避免选票分裂的情况保持集群的决策效率。 资源与成本虽然增加节点可以提升系统的稳定性和性能但也意味着更高的硬件成本、运维复杂度以及网络通信的开销。因此选择节点数量时也需要考虑实际的业务需求、预算和运维能力。 综上所述Zookeeper集群的节点数应当基于业务的具体需求和资源条件来决定但至少需要3个节点来保证基本的可用性和数据一致性。对于大多数场景5个节点是一个较为平衡的选择既提供了足够的容错性又不至于过度消耗资源。在设计大规模或有特定容错需求的系统时可以考虑配置更多的节点。 7、Zookeeper架构 Zookeeper的架构设计旨在提供一个高度可靠的分布式协调服务确保分布式环境下的数据一致性。其核心组件和设计原则如下核心组件 客户端Zookeeper Client: 应用程序通过Zookeeper客户端与Zookeeper集群进行交互执行数据读写操作注册监听事件等。 客户端可以连接到集群中的任意一个服务器并自动处理连接失败和重连问题。 服务器Zookeeper Server: Zookeeper集群通常由多个服务器节点组成分为Leader、Follower和Observer三种角色。 Leader: 单个节点负责处理写请求管理集群成员关系以及数据同步。 Follower: 跟随Leader处理读请求并参与Leader选举过程。 Observer: 类似于Follower但不参与选举过程和写操作的投票仅用于扩展读取能力。 集群模式 Quorum法定人数模式这是生产环境中常用的模式要求集群中有超过一半的节点正常工作才能确保服务的可用性。集群大小通常为奇数以简化决策过程。 Standalone模式单机部署仅供测试或开发环境使用不具备高可用性。 数据模型 ZnodeZookeeper的数据模型基于一个类似文件系统的树形结构每个节点称为Znode都可以存储数据并且可以有子节点。Znodes可以是持久的或者临时的还可以是顺序的。 选举机制 Leader Election利用Fast Leader Election (FLE) 算法进行Leader选举确保在集群启动或Leader故障时快速选出新的Leader。选举过程基于服务器ID和事务ID(ZXID)确保选出拥有最新数据视图的节点作为Leader。 同步与复制 ZAB协议Zookeeper Atomic Broadcast确保数据更新操作能原子性地广播到所有Follower保证了数据的一致性。 数据复制Leader负责将更新操作同步给Follower确保集群中的数据副本一致。 监听与通知 Watch机制客户端可以对Znode设置监听当Znode发生变化时Zookeeper会触发一个事件通知客户端实现了事件驱动的编程模型。 容错与可靠性 奇数节点部署为了确保高可用Zookeeper集群通常部署为奇数个节点这样即使有节点故障也能维持多数节点的正常运行。 会话管理每个客户端与Zookeeper之间建立会话通过心跳机制维护连接如果客户端长时间未发送心跳其会话会被标记为已过期。 综上Zookeeper的架构设计围绕着提供一个简单、强大、一致性的分布式协调服务通过其独特的数据模型、选举机制、数据复制策略和监听通知系统支撑了大量分布式系统的关键服务。 8、Zookeeper的功能有哪些 ZooKeeper作为一个分布式协调服务提供了多种关键功能支撑着分布式系统中的众多应用场景。以下是ZooKeeper的主要功能配置管理允许分布式系统中的所有节点从ZooKeeper集中获取和更新配置信息确保所有节点的配置一致性。当配置发生变化时相关节点可以实时得到通知并作出相应的调整。 命名服务提供类似目录服务的命名空间使得分布式系统中的应用能够通过一个路径式的名称来定位和访问资源、服务或其他实体便于管理和发现。 分布式锁与同步ZooKeeper提供了一套分布式锁机制使得多个分布式进程能够以互斥或同步的方式访问共享资源避免并发冲突。 组服务支持组成员管理和组内通信包括组成员的加入、离开、选举Leader等操作适用于构建分布式系统中的主备切换、任务分配等场景。 分布式队列实现先进先出FIFO或特定逻辑的队列帮助实现任务的有序处理或消息的传递。 选举与领导选举通过ZAB协议实现快速且可靠地选举出一个Leader节点确保在任何时候都有一个主控节点来处理写操作和协调集群行为。 数据发布/订阅配置中心允许发布者将数据发布到ZooKeeper上订阅者可以实时获取和订阅这些数据实现配置的集中管理和动态更新。 负载均衡虽然ZooKeeper本身不直接提供负载均衡服务但它可以与其他组件结合通过服务发现机制间接支持负载均衡例如配合服务发现工具将服务实例注册到ZooKeeper客户端从ZooKeeper获取服务列表进行负载均衡。 分布式通知与协调借助ZooKeeper的Watcher机制客户端可以注册监听节点变化的事件当节点数据或状态发生变化时ZooKeeper会实时通知客户端实现分布式系统间的事件驱动协同。 高可用性保障通过复制数据到多个ZooKeeper服务器确保即使部分服务器失效服务依然可用。 这些功能使得ZooKeeper成为构建分布式系统不可或缺的组件广泛应用于配置管理、服务发现、分布式锁、主备切换、负载均衡等多种场景。 9、Zookeeper的数据结构(树)?基于它实现的分布式锁?基于它实现的Master选举?基于它的集群管理? Zookeeper的注册(watch)机制使用场景? Zookeeper的数据结构(树) Zookeeper的数据结构是一个层次化的节点树类似于文件系统的目录结构。这个树形结构的每个节点被称为Znode。每个Znode可以存储少量数据默认不超过1MB并且可以拥有子节点形成一个树状层级。Znodes可以是持久节点Persisten、临时节点Ephemeral或带有顺序标识的节点Sequential。这种结构不仅支持数据存储还通过节点路径和属性实现丰富的元数据管理。基于Zookeeper实现的分布式锁 分布式锁利用Zookeeper的临时顺序节点和Watcher机制。实现步骤如下锁创建客户端在特定的锁目录下创建一个临时顺序节点。 锁判断客户端检查自己创建的节点是否为该目录下的最小序号节点如果是则获得锁如果不是找到比自己小的最近节点并对其设置Watcher。 锁等待当Watcher触发表明前一个节点已被删除即持有锁的客户端已完成操作当前客户端再次尝试获取锁。 锁释放客户端完成操作后删除自己创建的临时节点从而释放锁。 基于Zookeeper实现的Master选举 Master选举通过创建临时节点实现选举过程所有候选节点尝试在特定选举路径下创建临时节点第一个成功的节点成为Master。 监控变更非Master节点监控Master节点的Znode一旦Master节点因故障下线其临时节点自动删除剩余节点中的一个将重新创建临时节点并成为新的Master。 平滑过渡通过Watcher机制所有节点能立即感知到Master状态的变化确保服务的连续性。 基于Zookeeper的集群管理 Zookeeper用于集群管理主要体现在以下几个方面配置同步集中存储集群配置各节点可从Zookeeper获取并实时更新配置。 健康监测通过心跳检测和Watcher机制监控集群节点状态及时发现异常。 服务发现服务提供者在Zookeeper注册服务消费者动态发现服务地址实现服务的动态扩展和负载均衡。 主备切换利用选举机制自动进行主备节点切换确保服务高可用。 Zookeeper的注册(Watch)机制使用场景 Zookeeper的Watch机制允许客户端注册监听某个Znode的变化数据更新、子节点变化或节点删除一旦发生变化Zookeeper会异步通知客户端。这一机制广泛应用于实时数据更新客户端监听配置节点实现配置的实时推送。 事件驱动编程基于节点变化触发的业务流程如状态变更后的自动处理。 通知与协调在分布式系统中用于通知其他节点进行状态同步或行动。 故障恢复监控关键节点实现快速故障检测和恢复逻辑。 总之Zookeeper的数据结构、分布式锁、Master选举、集群管理以及Watch机制共同构成了一个强大的分布式协调框架广泛应用于现代分布式系统的设计与实现中。 10、介绍下Zookeeper消息的发布订阅功能 ZooKeeper 提供了一种高效的消息发布与订阅功能常用于分布式系统中的配置管理、状态同步和通知服务。这一功能基于其核心的Watcher机制和节点数据变更通知特性来实现。以下是关于Zookeeper发布订阅功能的详细介绍核心概念 数据节点ZNodeZooKeeper的数据模型是一个树形结构每个节点ZNode可以存储数据客户端可以通过路径访问这些节点。 Watcher机制ZooKeeper的Watcher是一种轻量级的一次性触发器客户端可以在读取数据或检查节点是否存在时设置Watcher。当被监视的ZNode发生变更数据更新、子节点增删、节点删除时ZooKeeper会异步通知相关的客户端。 发布订阅流程 数据发布发布者可以是任何客户端或服务将数据写入或更新到ZooKeeper的一个或多个指定的ZNode上。这一步骤相当于将消息“发布”到ZooKeeper。 数据订阅订阅者客户端通过向ZooKeeper注册Watcher来“订阅”感兴趣的ZNode。这意味着订阅者告诉ZooKeeper当这些ZNode的状态发生变化时希望得到通知。 通知触发一旦发布者更新了ZNodeZooKeeper会根据先前注册的Watcher向所有订阅了该节点变化的客户端发送事件通知。这一步骤是“推送”模式的体现尽管ZooKeeper的推送实际上是客户端通过Watcher触发的拉取。 数据拉取接收到通知的客户端通过Watcher回调函数得知变化然后需要主动向ZooKeeper发起请求以获取最新的数据内容。这里体现了“拉取”模式因为最终的数据获取是由客户端发起的。 使用场景 配置管理应用程序可以订阅配置ZNode当配置发生变化时所有订阅者都能即时更新配置无需重启服务。 服务发现服务提供者将自身信息写入ZooKeeper服务消费者订阅相应节点自动发现可用服务实例。 分布式锁与同步通过监控锁节点的变化实现分布式锁的获取与释放以及任务的协调同步。 集群管理管理集群成员信息当集群状态变化时及时通知所有成员便于进行主备切换、负载均衡等操作。 特点总结 实时性Watcher机制保证了数据变化的实时通知。 灵活性客户端可以根据需要订阅任意节点实现灵活的消息订阅模式。 轻量级Watcher是一次性的每次通知后需重新注册减少系统负担。 可靠性结合ZooKeeper的高可用特性确保了消息通知的可靠性。 综上ZooKeeper的消息发布与订阅功能通过其独特的Watcher机制为分布式系统提供了高效、灵活的事件通知服务是构建复杂分布式应用的重要基础。 11、Zookeeper的分布式锁实现方式? Zookeeper 实现分布式锁的常见方式是利用临时有序节点Ephemeral Sequential Node和Watcher事件监听机制。下面是分布式锁实现的具体步骤实现步骤 创建临时有序节点 当客户端想要获取锁时会在Zookeeper预先定义的一个锁节点通常是一个父节点如/locks/下创建一个临时的有序节点。由于是有序节点Zookeeper会自动为每个节点添加一个唯一的序号这样就可以根据节点序号来确定锁的顺序。 判断是否获得锁 客户端读取/locks/下的所有子节点并对它们进行排序。如果客户端创建的节点序号是最小的那么就认为它获得了锁。 等待锁 如果客户端发现自己创建的节点不是最小的它就需要等待。这时客户端会对它前一个节点即序号比它小的那个节点设置一个Watcher监听。这样当这个前驱节点被删除意味着锁被释放时Zookeeper会触发Watcher通知客户端收到通知后会再次尝试获取锁。 获取锁成功 当客户端收到Watcher通知说明前一个节点已经被删除此时客户端再次检查自己是否成为了最小的节点。如果是则认为获取锁成功可以执行临界区代码。 释放锁 当客户端完成操作后需要释放锁。这很简单只需删除之前创建的临时节点即可。由于是临时节点当客户端与Zookeeper的会话断开时例如客户端崩溃Zookeeper也会自动删除该节点从而实现锁的自动释放。综上Zookeeper确保了分布式锁的互斥性和可靠性有效解决了分布式系统中多线程或多进程间资源竞争的问题。 12、Zookeeper怎么保证一致性的 ZooKeeper保证数据一致性的核心在于其使用的ZABZookeeper Atomic BroadcastZookeeper原子广播协议。以下是ZAB协议确保一致性的关键步骤和机制Leader选举 当ZooKeeper集群启动或领导者Leader失效时所有服务器进入选举状态使用如FastLeaderElection等算法选出一个新的Leader。选举过程中考虑服务器的ID和最近的事务IDZXID确保选出具有最新数据视图的服务器作为Leader。 崩溃恢复模式 一旦Leader被选举出来集群进入崩溃恢复模式。Leader需要确保所有Follower节点的数据与自己一致。Leader会发送自己的最后一条事务的ZXID给FollowerFollower根据这个ZXID进行数据同步如果发现自己的数据不一致或落后会从Leader或其他拥有最新数据的Follower那里同步数据。 消息广播模式 数据同步完成后集群转为消息广播模式。所有客户端的写请求都必须通过Leader处理。Leader接收到写请求后会生成一个事务Proposal提议并为该Proposal分配一个唯一的ZXID然后将其广播给所有Follower。Follower接收到Proposal后会将其以事务日志的形式写入本地磁盘并向Leader发送ACK确认。 事务提交 Leader收到半数以上Follower的ACK后会向所有Follower发送Commit消息指示它们可以提交该事务到内存数据库中这样事务就完成了提交。这样确保了同一事务在所有服务器上按照相同的顺序提交保持数据一致性。 顺序保证 ZooKeeper确保所有事务请求按照其接收的顺序被处理这一特性通过其原子广播协议和Leader的顺序分配ZXID来实现。每个事务都有一个唯一的ZXID它是全局递增的确保了任何时刻所有服务器上的事务序列都是相同的。 会话与 watches ZooKeeper还通过维护客户端会话和watcher机制来提供一定程度的一致性视图。会话帮助跟踪客户端的状态而watches允许客户端注册对特定数据节点变化的监听当数据发生变化时相关客户端会收到通知从而能够及时更新其本地缓存或状态。 综上通过ZAB协议的严格流程和Leader选举、数据同步、消息广播等机制ZooKeeper确保了在分布式环境中数据的一致性和高可用性。 13、Zookeeper的zab协议(原子广播协议)? ZooKeeper Atomic Broadcast (ZAB) 协议是专为ZooKeeper设计的一种支持崩溃恢复的原子广播协议。它是ZooKeeper实现分布式数据一致性与高可用性的核心算法。ZAB协议确保在部分服务器失败的情况下仍然能够保证客户端观察到的数据一致性。ZAB协议有两个主要阶段崩溃恢复Crash Recovery和消息广播Message Broadcasting。崩溃恢复Crash Recovery 选举Leader在ZooKeeper集群启动或Leader节点崩溃时所有节点进入选举状态通过一系列投票过程选出一个新的Leader。选举过程中考虑了节点的ID和最近的事务提议ID确保选出的Leader拥有最新的数据视图。 数据同步新Leader负责将自身的数据状态同步给其它Follower节点确保所有Follower节点数据与Leader保持一致。这个过程可能包括事务日志的传输和快照的分发以完成数据同步。 确认Leader一旦所有Follower节点与Leader完成了数据同步崩溃恢复阶段结束进入消息广播阶段。 消息广播Message Broadcasting 原子广播在消息广播阶段客户端的所有写操作请求都会被转发给Leader。Leader将这些请求转换成事务提案Proposal并使用ZAB协议的原子广播机制将提案广播给所有的Follower。 事务提交Leader等待超过半数的Follower确认接收提案即Quorum确认然后才提交事务这个过程保证了事务的原子性和持久性。一旦事务被提交Leader会向所有Follower发送Commit消息Follower接收到Commit消息后会提交事务到本地存储。 客户端响应Leader在事务被大多数Follower确认后才会通知客户端操作成功确保了客户端看到的是已提交的事务结果。 关键特性 崩溃恢复优先ZAB协议设计上优先保证集群可以从崩溃状态恢复之后再处理客户端的读写请求。 强一致性通过确保所有更新操作被按顺序应用ZAB协议保证了所有客户端看到的数据视图是一致的。 主备模型ZAB协议促使ZooKeeper采用主备架构Leader负责处理写请求并广播更新Follower则负责服务读请求和参与协议的投票过程。 ZAB协议借鉴了Paxos算法的思想但针对ZooKeeper的需求进行了特定优化尤其是在处理崩溃恢复的场景上更强调快速恢复和数据一致性。 14、ZAB是以什么算法为基础的?ZAB流程? ZABZooKeeper Atomic Broadcast算法是基于Paxos思想来实现的一种保证分布式架构中数据一致性的算法。ZAB协议主要包含了原子广播协议和崩溃恢复协议两部分。以下是ZAB协议的主要流程和特点ZAB算法基础 Paxos思想ZAB算法的设计借鉴了Paxos的分布式一致性算法思想确保在分布式系统中各个节点之间数据的一致性。 ZAB流程 1. 原子广播协议 原子性保证操作要么全部完成要么全部不完成不存在中间状态。 广播机制在分布式多节点中不是所有节点都会接收到广播但会过半通过。 处理流程 客户端发送请求给Follower。 Follower将请求转发给Leader。 Leader将请求转化为事务提议并为其分配一个事务序列号ZXID。 Leader将提议广播给所有的Follower并放入对应Follower的FIFO队列中。 Follower执行提议并反馈结果给Leader。 如果集群中有过半的Follower正确反馈Leader将广播commit消息提交提议。 2. 崩溃恢复协议 Leader选举在Leader节点崩溃后从Follower节点中通过一定的选举机制如Quorum选举选出一个新的Leader。 数据同步新Leader确保自己拥有最新数据后将最新数据同步给其他Follower节点以保持集群数据的一致性。 3. ZAB算法的四个阶段参考文章3 Election选举选举出一个预主节点预Leader。 Discovery发现预主节点将自己的epoch同步给所有Follower并同步最新的数据。 Synchronization同步完成数据同步操作确保集群数据的一致性。 Boardcast广播预主节点成为真正的Leader后开始接受客户端请求并将请求广播给Follower节点。 总结 ZAB协议通过原子广播和崩溃恢复两个主要部分以及上述的详细流程确保了ZooKeeper分布式系统中数据的一致性和可用性。 15、Zookeeper的通知机制 Zookeeper的通知机制是基于一种观察者模式Watcher机制实现的它允许客户端注册监听特定事件并在这些事件发生时接收通知。以下是Zookeeper通知机制的关键特点和工作流程关键特点 一次性触发Zookeeper中的Watcher是一次性触发器即一旦触发并通知客户端后该Watcher就会被自动删除。如果客户端需要持续监听某个事件必须在收到通知后重新注册Watcher。 轻量级Watcher通知非常轻量仅包含少量信息如事件类型、状态和相关路径实际数据并不随通知发送。客户端在接收到通知后通常需要发起另一个请求来获取具体的数据变化。 异步回调通知机制是异步的这意味着客户端注册Watcher后不会阻塞而是在事件触发时通过回调函数通知客户端。 工作流程 客户端注册Watcher当客户端调用如getData(), getChildren()或exists()等API时可以同时传递一个Watcher对象。这个操作实质上是在Zookeeper服务器端为指定的ZNode注册了一个监听。 服务端处理WatcherZookeeper服务器会保存这些Watcher并在相应的ZNode发生更改数据更新、子节点增删、节点删除等时处理这些Watcher。 客户端回调触发一旦触发了WatcherZookeeper服务器会向客户端发送一个事件通知包。客户端接收到通知后会执行之前注册的Watcher所关联的回调函数进而客户端可以根据通知内容作出相应的处理。 客户端重新注册Watcher由于Watcher是一次性的因此客户端在收到事件通知并处理完逻辑后如果需要继续监控相同事件需要重新注册Watcher。 使用场景 数据变更通知监控特定ZNode的数据变化以便及时更新本地缓存或触发业务逻辑。 节点存在性监控检查某个节点是否存在用于资源存在性校验或初始化检查。 子节点变更监控目录节点的子节点列表变化适用于服务发现、配置更新等场景。 主选举与状态同步在分布式系统中用于监控领导者节点变化或进行状态同步。 Zookeeper的通知机制为分布式系统提供了强大的事件驱动能力使得系统各组件能高效地响应状态变化从而实现了灵活的协调和管理功能。 16、Zookeeper脑裂问题 Zookeeper中的脑裂问题是指在一个Zookeeper集群中由于某种原因如网络故障、配置错误等导致多个节点同时认为自己是leader领导者而其他节点则认为自己是follower跟随者从而导致整个集群无法正常工作的情况。可能导致Zookeeper脑裂问题的原因 网络故障Zookeeper集群中的节点需要通过网络进行通信。如果网络出现故障或通信链路出现问题导致节点之间的通信中断就可能出现脑裂问题。 节点故障集群中的节点可能由于硬件故障、网络故障或软件错误等原因而出现故障。当一个节点失效时Zookeeper集群可能会将其视为一个不同的节点从而导致脑裂问题的出现。 配置错误Zookeeper集群的配置可能存在错误例如节点数量不正确、网络配置不正确或配置文件中的错误参数值等。这些配置错误可能导致Zookeeper集群无法正常工作从而引发脑裂问题。 分布式系统问题在分布式系统中由于网络延迟、数据同步等问题可能导致Zookeeper集群中的一些节点无法正确地接收其他节点的更新。这可能导致Zookeeper集群中的一些节点认为其他节点已经失效或不存在从而导致脑裂问题的出现。 Zookeeper脑裂问题的解决方案 使用可靠的分布式网络确保Zookeeper集群之间的网络连接稳定、可靠减少网络故障的发生。 使用可靠的节点故障检测机制及时发现并处理故障节点避免因为节点故障导致脑裂问题。 配置检查和调整对Zookeeper集群的配置进行检查和调整确保集群的配置正确和一致性。 Quorums法定人数方式通过设定Quorums如3个节点的集群Quorums2确保集群中超过半数节点投票才能选举出Leader。这种方式可以确保leader的唯一性避免脑裂问题的出现。 Redundant communications冗余通信方式在集群中采用多种通信方式防止一种通信方式失效导致集群中的节点无法通信。 Fencing共享资源方式使用共享资源来确保只有一个节点能够获得资源锁并成为Leader其他节点则无法成为Leader。 心跳检测在Zookeeper集群中添加心跳检测机制确保节点之间的通信正常。当检测到某个节点的心跳丢失时可以触发相应的处理逻辑如重新选举Leader等。 通过以上措施可以有效地减少Zookeeper脑裂问题的发生确保Zookeeper集群的稳定运行。 17、Zookeeper的Paxos算法 Zookeeper中的Paxos算法是一种基于消息传递的具有高容错性的一致性算法主要用于在分布式系统中就某个值决议达成一致。以下是Paxos算法在Zookeeper中的清晰描述1. Paxos算法简介 提出者Paxos算法由莱斯利·兰伯特Leslie Lamport在1990年提出。 目标解决在分布式系统中如何就某个值决议达成一致的问题。 基础基于消息传递的通信模型适用于可能发生异常如机器宕机、网络异常等的分布式系统。 2. Paxos算法中的角色 Proposer提案者负责提出提案的节点。 Acceptor接受者负责投票并决定是否接受提案的节点。 Learner学习者当提案被选定后同步并执行提案的节点。 3. Paxos算法流程 Paxos算法包含两个阶段准备阶段Prepare和接受阶段Accept。准备阶段Prepare提案编号Proposer生成一个全局唯一且递增的提案编号N。 发送Prepare请求Proposer向所有Acceptor发送Prepare(N)请求试探性地询问是否支持该编号的提案。 Acceptor响应 如果Acceptor接受的提案编号大于或等于N则它不会响应Prepare(N)请求。 如果Acceptor接受的提案编号小于N则它会承诺不再接受编号小于N的提案并返回之前接受的提案中编号最大的那个提案的Value和编号。 接受阶段Accept选择提案Proposer从多数Acceptor的响应中选择编号最大的提案的Value作为本次要发起的提案。 发送Propose请求Proposer携带当前提案编号和Value向所有Acceptor发送Propose请求。 Acceptor接受提案Acceptor在不违背之前承诺的情况下接受并持久化当前提案的编号和Value。 形成决议当Proposer收到多数Acceptor的Accept响应后决议形成并将形成的决议发送给所有Learner。 4. Paxos算法的保证 一致性保证Paxos算法保证了在分布式系统中即使存在故障和网络异常也能就某个值达成一致。 安全性Paxos算法的前提是信道是安全、可靠的且不被篡改的这在大多数局域网部署的系统中是成立的。 容错性Paxos算法具有高度容错性能够在多个节点故障的情况下继续工作。 5. 与Zookeeper的关系 Zookeeper是一个分布式协调服务用于维护配置信息、命名、提供分布式同步和提供组服务等。Zookeeper使用了Paxos算法来保证其数据在多个副本之间的一致性。特别是在leader选举和写操作等关键场景中Paxos算法确保了Zookeeper集群的稳定性和可靠性。 18、Zookeeper的协议有哪些? ZooKeeper主要依赖于一个核心的协议来保证其分布式环境中数据的一致性和服务的高可用性这个协议就是ZooKeeper Atomic Broadcast (ZAB)。ZAB协议是特别为ZooKeeper设计的旨在提供一种崩溃恢复和原子广播的消息传递协议确保在任何时候即使面对网络分割或者服务器故障集群中的所有服务器都能达到一致的状态。ZAB协议主要包含以下两个关键阶段崩溃恢复Crash Recovery在集群启动或领导者Leader节点失效时ZAB协议会进入崩溃恢复模式通过选举产生新的Leader并确保所有Follower节点与Leader的数据同步以此来恢复服务。 消息广播Atomic Broadcast一旦集群处于稳定状态即Leader已经选举出来且所有Follower都与其同步完成ZAB协议就会进入消息广播模式。在这个阶段客户端的写请求会被Leader转化为事务提案Proposal并通过ZAB协议的原子广播机制发送给所有Follower确保事务的有序性和一致性。 除了ZAB协议之外ZooKeeper在客户端与服务器之间交互时还广泛采用了Watcher机制这是一种事件通知机制虽然不算是协议但它是ZooKeeper提供服务的基础特性之一。Watcher允许客户端注册对ZNode的监视当这些ZNode的状态发生变化时ZooKeeper服务器会向客户端发送一个事件通知触发客户端的回调处理逻辑。总的来说ZooKeeper的核心协议是ZAB用于维护集群状态的一致性而Watcher机制则是ZooKeeper提供的一个重要的客户端交互方式两者共同支撑起ZooKeeper在分布式环境中的协调服务。 19、Zookeeper如何保证数据的一致性? Zookeeper 保证数据一致性主要通过以下几种方式 原子广播Zookeeper 使用一种称为 ZABZooKeeper Atomic Broadcast的原子广播协议。所有的写操作都必须通过 Leader 节点Leader 会将操作以事务的形式广播到所有的 Follower 节点并确保大多数节点成功响应后才认为该操作提交成功。 顺序一致性Zookeeper 为每个更新操作分配一个全局唯一的递增事务 IDzxid。客户端的读请求只会看到已经完成的事务保证了操作的顺序一致性。 数据副本Zookeeper 中的数据在多个节点上进行复制存储。Follower 节点会从 Leader 节点同步数据以保持数据的一致性。 会话机制客户端与 Zookeeper 服务器建立会话。在会话期间服务器会跟踪客户端的状态并确保客户端能够及时感知到数据的变化。 故障恢复当 Leader 节点出现故障时Zookeeper 能够快速进行选举选出新的 Leader 节点并保证新 Leader 节点拥有最新的已提交事务从而继续提供一致的数据服务。 综上所述通过这些机制的协同作用Zookeeper 有效地保证了数据的一致性。 20、Zookeeper的数据存储在什么地方? Zookeeper 中的数据主要存储在内存中。 Zookeeper 将所有数据存储在内存中的一棵数据树ZNode Tree中采用了类似文件系统的层级树状结构进行管理。每个节点称为 ZNodeZNode 可以存储数据以及一些属性信息。 Zookeeper 还会将数据的变更记录到事务日志中以便在服务器重启或出现故障时进行数据恢复。事务日志可以存储在磁盘上以保证数据的持久性。 此外Zookeeper 还可以定期将内存中的数据快照保存到磁盘上以便在需要时快速恢复数据。 Zookeeper 的数据存储方式使其能够提供高效的数据访问和快速的故障恢复能力适用于分布式系统中的协调和管理任务。 21、Zookeeper从三台扩容到七台怎么做? Zookeeper 可以通过扩容来增加服务器数量以提高性能和可靠性。以下是一般的扩容步骤 准备新服务器选择新的服务器并在其上安装 Zookeeper 软件。确保新服务器与现有服务器具有相同的硬件配置和操作系统。 配置 Zookeeper在新服务器上修改 Zookeeper 的配置文件通常是 zoo.cfg添加新服务器的信息。指定新服务器的 IP 地址和端口号并设置其他相关参数如数据目录和日志文件路径。 启动新服务器启动新服务器上的 Zookeeper 进程。可以使用启动脚本或命令来启动 Zookeeper 服务。 连接到现有集群在现有 Zookeeper 集群中的一台服务器上使用 Zookeeper 客户端连接到集群。可以使用命令行工具或编程语言提供的 Zookeeper 客户端库来连接。 添加新服务器到集群使用 Zookeeper 客户端执行添加新服务器的操作。这通常涉及向 Zookeeper 集群发送请求将新服务器的信息添加到集群中。 同步数据一旦新服务器被添加到集群中Zookeeper 会自动进行数据同步。新服务器将从现有服务器获取数据并与其他服务器保持一致。 测试和验证在扩容完成后进行测试和验证以确保新服务器正常工作。可以检查服务器的状态、数据的一致性并进行一些读写操作来验证集群的性能和可靠性。 需要注意的是具体的扩容步骤可能因 Zookeeper 的版本和配置而有所不同。在进行扩容之前建议参考 Zookeeper 的官方文档、相关的技术资料并根据实际情况进行适当的调整和测试。 此外还需要考虑一些因素如服务器的性能、网络带宽、数据分布等以确保扩容后的集群能够正常运行并满足系统的需求。如果可能的话可以在测试环境中进行模拟和测试以验证扩容方案的可行性。 参考大数据面试题V3.0约870篇牛客大数据面经480道面试题_牛客网 通义千问、文心一言、豆包