Zookeeper简介与集群搭建【转】

Zookeeper简介

Zookeeper是一个高效的分布式协调服务，可以提供配置信息管理、命名、分布式同步、集群管理、数据库切换等服务。它不适合用来存储大量信息，可以用来存储一些配置、发布与订阅等少量信息。Hadoop、Storm、消息中间件、RPC服务框架、分布式数据库同步系统，这些都是Zookeeper的应用场景。

Zookeeper集群中节点个数一般为奇数个（>=3），若集群中Master挂掉，剩余节点个数在半数以上时，就可以推举新的主节点，继续对外提供服务。

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客户端发起事务请求，事务请求的结果在整个Zookeeper集群中所有机器上的应用情况是一致的。不会出现集群中部分机器应用了该事务，而存在另外一部分集群中机器没有应用该事务的情况。在Zookeeper集群中的任何一台机器，其看到的服务器的数据模型是一致的。Zookeeper能够保证客户端请求的顺序，每个请求分配一个全局唯一的递增编号，用来反映事务操作的先后顺序。Zookeeper将全量数据保存在内存中，并直接服务于所有的非事务请求，在以读操作为主的场景中性能非常突出。

Zookeeper使用的数据结构为树形结构，根节点为"/"。Zookeeper集群中的节点，根据其身份特性分为leader、follower、observer。leader负责客户端writer类型的请求；follower负责客户端reader类型的请求，并参与leader选举；observer是特殊的follower，可以接收客户端reader请求，但是不会参与选举，可以用来扩容系统支撑能力，提高读取速度。

Zookeeper是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架，负责存储和管理相关数据，接收观察者的注册。一旦这些数据的状态发生变化，zookeeper就负责通知那些已经在zookeeper集群进行注册并关心这些状态发生变化的观察者，以便观察者执行相关操作。

Zookeeper使用的是ZAB原子消息广播协议，节点之间的一致性算法为Paxos，能够保障分布式环境中数据的一致性。分布式场景下高可用是Zookeeper的特性，可以采用第三方客户端的实现，即Curator框架。

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Paxos 算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值（决议）达成一致。一个典型的场景是，在一个分布式数据库系统中，如果各节点的初始状态一致，每个节点执行相同的操作序列，那么他们最后能得到一个一致的状态。为保证每个节点执行相同的命令序列，需要在每一条指令上执行一个“一致性算法”以保证每个节点看到的指令一致。一个通用的一致性算法可以应用在许多场景中，是分布式计算中的重要问题。因此从20世纪80年代起对于一致性算法的研究就没有停止过。节点通信存在两种模型：共享内存（Shared
memory）和消息传递（Messages passing）。Paxos 算法就是一种基于消息传递模型的一致性算法。

不仅仅是分布式系统中，凡是多个过程需要达成某种一致的场合都可以使用Paxos 算法。一致性算法可以通过共享内存（需要锁）或者消息传递实现，Paxos 算法采用的是后者。Paxos 算法适用的几种情况：一台机器中多个进程/线程达成数据一致；分布式文件系统或者分布式数据库中多客户端并发读写数据；分布式存储中多个副本响应读写请求的一致性。

Zookeeper集群搭建

在本文中Zookeeper节点个数（奇数）为3个。Zookeeper默认对外提供服务的端口号2181 。Zookeeper集群内部3个节点之间通信默认使用2888:3888

192.168.0.217 192.168.0.218 192.168.0.219

下载zookeeper对应的tar包

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