Hadoop系列-zookeeper基础
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zookeeper基础概念的理解
有时候计算机领域很多名词都是从一长串英文提取首字母缩写而来，但很不幸zookeeper不是。那么，zookeeper到底是用来干什么的？我这里先摆一段官网的介绍：
zookeeper is a centralized service for maintaining configuration information, naming, providing distributed synchronization, and providing group services. all of these kinds of services are used in some form or another by distributed applications. each time they are implemented there is a lot of work that goes into fixing the bugs and race conditions that are inevitable. because of the difficulty of implementing these kinds of services, applications initially usually skimp on them, which make them brittle in the presence of change and difficult to manage. even when done correctly, different implementations of these services lead to management complexity when the applications are deployed.（官网链接：）
由于目前还没有实际项目使用zookeeper的经验，针对上述的情况，目前只是对configuration、distributed synchronization有比较清楚的一个认识，认识到什么程度就先记录到什么程度，后期有更加深刻的认识后还会修改更新。首先，要明确两点，第一，zk是在分布式场景中使用，第二，主要的工作就是任务进程的协调调度。在多个应用访问同一个资源的情况下会出现资源竞争，例如一个是查询余额操作、一个是取钱操作、一个是存钱操作，这三个操作不可能放任不管让其自动操作，那么就会出现一个用于协调任务的调度器，zk就扮演这样一个角色，当然这只是其中一种应用-分布式锁，zk的其他应用还包括配置维护、分布式消息队列、分布式通知等。
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zk的基本数据模型
zk的基本数据模型与linux文件系统具有相似的结构，其中每一个节点称为znode，每一个znode都包含有两部分内容：
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数据（默认最大存储空间为1mb，是原子操作）
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元数据信息，包括czxid、ctime、mtimp、pzxid等节点属性信息
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节点类型
znode的类型在创建时就确定唯一，不可改变，包括：
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临时节点、临时有序节点
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永久节点、永久有序节点
临时性的节点生命周期取决于会话（session），会话结束节点自动消失，同时临时性节点不允许有子节点。永久性节点不依赖于会话，只有执行删除操作后才会消失。
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watch机制
客户端可以通过设置watcher来监视节点的增、删、改等状态变化，当watcher被触发时，客户端会收到一条通知，考虑到需要减小网络数据传输流量，一个watcher只能被触发一次，要想多次触发，需要在触发执行的代码中再次设置watcher。
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应用场景
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配置管理
在一个分布式的系统中，每台机器运行一个app，app需要读取数据库的信息，而app与数据库连接需要相应的数据库信息，如ip地址、端口等，这个信息就可以通过一个配置文件存储在配置中心中，配置中心将配置信息写入znode的数据中进行存储，同时每个app会在相应的节点上注册一个watcher。一旦配置信息改变，配置中心将新的数据写入到节点中之后，watch机制触发，相应的app就会更改连接数据库所需的信息重新与数据库建立连接。
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分布式锁
假设同一时间只能允许一个任务访问数据库中的某条数据，那么首先各个app会在zk上注册一个自己的临时节点比如节点分别为/app_lock_00001、/app_lock_00002、/app_lock_00003，我们设置序号最小的节点获得锁，即/app_lock_00001，同时/app_lock_00002监听/app_lock_00001，/app_lock_00003监听/app_lock_00002，此时app1开始执行访问数据的操作，执行完成后断开连接，临时节点消失，/app_lock_00002节点监听到之后app2开始执行，同样的操作一直到app3执行完毕。
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zk各台机器节点之间的角色
zk中各个机器节点之间的角色有：leader、follower、observe，三种，先不考虑observer，哪台节点是leader、哪些是follower是通过选举机制决定的。具体来讲有两种选举机制：
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client端在连接zk servers的时候，会创建临时节点，根据client端与zk servers创建节点的时间顺序，哪一个先创建，哪一个作为leader，其他的就是follower。
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client端在连接zk servers的时候，会创建临时有序节点，根据节点序号的大小，最小的为leader，其它为follower，并依次监听比当前节点号小的节点
zk运行正常情况下有以下特点：
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客户端可随便连接其中的一台机器节点
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客户端可以同时连接多台机器，实现连接的冗余
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与事务（增、删、改）有关的操作会通过follower转发至leader，查询操作直接由所连接的服务器负责响应。
那么，对于事务操作转发给leader之后是如何进行的呢？首先，leader收到事务操作之后提出一个proposal，其它的follower负责投票，leader收集投票之后如果超过半数，那么这次提议成功，同时响应对应的事务操作。同时发送消息给follower，follower接收消息之后会把操作更新至内存，最后响应client端。加入client数量不断增加的话，zk servers有可能就满足不了客户端访问的需求，而leader只有一个，那么就只能添加机器作为follower角色。依照这个逻辑，follower会不断增加，那么就会出现一个问题：一旦出现事务操作，leader要搜集半数以上的投票，follower越多，收集过程就会越慢。为了解决这个问题，在zookeeper3.3.3版本后引入了observer角色，observer不参与投票，但是其他方面包括转发事务操作、响应客户端查询操作都与follower一样，这样在增加机器的同时就不会因为投票规则而影响整体的响应性能。
以上是一个基本的认识，深入的细节可以参考博文：
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