Zookeeper集群 +Kafka集群

Zookeeper

#Zookeeper 定义
Zookeeper是一个开源的分布式的，为分布式框架提供协调服务的Apache项目。

#Zookeeper 工作机制
Zookeeper从设计模式角度来理解：是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架，它负责存储和管理大家都关心的数据，然后接受观察者的注册，一旦这些数据的状态发生变化，Zookeeper就将负责通知已经在Zookeeper上注册的那些观察者做出相应的反应。也就是说 Zookeeper = 文件系统 + 通知机制。


#Zookeeper 特点
（1）Zookeeper：一个领导者（Leader），多个跟随者（Follower）组成的集群。
（2）Zookeeper集群中只要有半数以上节点存活，Zookeeper集群就能正常服务。所以Zookeeper适合安装奇数台服务器。
（3）全局数据一致：每个Server保存一份相同的数据副本，Client无论连接到哪个Server，数据都是一致的。
（4）更新请求顺序执行，来自同一个Client的更新请求按其发送顺序依次执行，即先进先出。
（5）数据更新原子性，一次数据更新要么成功，要么失败。
（6）实时性，在一定时间范围内，Client能读到最新数据。


#Zookeeper 数据结构
ZooKeeper数据模型的结构与Linux文件系统很类似，整体上可以看作是一棵树，每个节点称做一个ZNode。每一个ZNode默认能够存储1MB的数据，每个ZNode都可以通过其路径唯一标识。


#Zookeeper 应用场景
提供的服务包括：统一命名服务、统一配置管理、统一集群管理、服务器节点动态上下线、软负载均衡等。
●统一命名服务
在分布式环境下，经常需要对应用/服务进行统一命名，便于识别。例如：IP不容易记住，而域名容易记住。
●统一配置管理
（1）分布式环境下，配置文件同步非常常见。一般要求一个集群中，所有节点的配置信息是一致的，比如Kafka集群。对配置文件修改后，希望能够快速同步到各个节点上。
（2）配置管理可交由ZooKeeper实现。可将配置信息写入ZooKeeper上的一个Znode。各个客户端服务器监听这个Znode。一旦Znode中的数据被修改，ZooKeeper将通知各个客户端服务器。

●统一集群管理
（1）分布式环境中，实时掌握每个节点的状态是必要的。可根据节点实时状态做出一些调整。
（2）ZooKeeper可以实现实时监控节点状态变化。可将节点信息写入ZooKeeper上的一个ZNode。监听这个ZNode可获取它的实时状态变化。

●服务器动态上下线
客户端能实时洞察到服务器上下线的变化。

●软负载均衡
在Zookeeper中记录每台服务器的访问数，让访问数最少的服务器去处理最新的客户端请求。


#Zookeeper 选举机制
●第一次启动选举机制
（1）服务器1启动，发起一次选举。服务器1投自己一票。此时服务器1票数一票，不够半数以上（3票），选举无法完成，服务器1状态保持为LOOKING；
（2）服务器2启动，再发起一次选举。服务器1和2分别投自己一票并交换选票信息：此时服务器1发现服务器2的myid比自己目前投票推举的（服务器1）大，更改选票为推举服务器2。此时服务器1票数0票，服务器2票数2票，没有半数以上结果，选举无法完成，服务器1，2状态保持LOOKING
（3）服务器3启动，发起一次选举。此时服务器1和2都会更改选票为服务器3。此次投票结果：服务器1为0票，服务器2为0票，服务器3为3票。此时服务器3的票数已经超过半数，服务器3当选Leader。服务器1，2更改状态为FOLLOWING，服务器3更改状态为LEADING；
（4）服务器4启动，发起一次选举。此时服务器1，2，3已经不是LOOKING状态，不会更改选票信息。交换选票信息结果：服务器3为3票，服务器4为1票。此时服务器4服从多数，更改选票信息为服务器3，并更改状态为FOLLOWING；（5）服务器5启动，同4一样当小弟。
●非第一次启动选举机制
（1）当ZooKeeper 集群中的一台服务器出现以下两种情况之一时，就会开始进入Leader选举：
1）服务器初始化启动。
2）服务器运行期间无法和Leader保持连接。

（2）而当一台机器进入Leader选举流程时，当前集群也可能会处于以下两种状态：
1）集群中本来就已经存在一个Leader。
对于已经存在Leader的情况，机器试图去选举Leader时，会被告知当前服务器的Leader信息，对于该机器来说，仅仅需要和 Leader机器建立连接，并进行状态同步即可。

2）集群中确实不存在Leader。
假设ZooKeeper由5台服务器组成，SID分别为1、2、3、4、5，ZXID分别为8、8、8、7、7，并且此时SID为3的服务器是Leader。某一时刻，3和5服务器出现故障，因此开始进行Leader选举。
选举Leader规则：
1.EPOCH大的直接胜出   #任期代号(选举次数)
2.EPOCH相同，事务id大的胜出
3.事务id相同，服务器id大的胜出

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SID：服务器ID。用来唯一标识一台ZooKeeper集群中的机器，每台机器不能重复，和myid一致。
ZXID：事务ID。ZXID是一个事务ID，用来标识一次服务器状态的变更。在某一时刻，集群中的每台机器的ZXID值不一定完全一致，这和ZooKeeper服务器对于客户端“更新请求”的处理逻辑速度有关。
Epoch：每个Leader任期的代号。没有Leader时同一轮投票过程中的逻辑时钟值是相同的。每投完一次票这个数据就会增加

第一次选举:比较服务器节点的myid，谁的myid最大就获取其他节点的选票，
当选票超过服务器的节点数量的半数则当选leader，其他节点为follower，
即使以后再有其他myid更大的节点加入集群也不会影响之前的选举的结果

非第一次leader选举

如果是非leader节点故障，替换新的节点继续做follower，与现存的leader节点建立连接并同步数据，如果是leader节点故障，
则需要重新选举新的leader，先比较每个存活节点的epoch(参与选举的次数)，如有epoch最大的则直接当选leader，若epoch有相同的节点，
再 比较zxid(写操作的事务id)，如有最大zxid的节点则当选leader，若zxid也有相同的节点，继续比较sid(等同于myid)，由最大的myid节点当选leader

部署 Zookeeper 集群

准备三台服务器做zookeeper

192.168.19.21

192.168.19.20

192.168.19.25

 #安装 JDK

 #下载zookeeper包

官方下载地址：https://archive.apache.org/dist/zookeeper/

 #备个份

server.A=B:C:D
●A是一个数字，表示这个是第几号服务器。集群模式下需要在zoo.cfg中dataDir指定的目录下创建一个文件myid，这个文件里面有一个数据就是A的值，Zookeeper启动时读取此文件，拿到里面的数据与zoo.cfg里面的配置信息比较从而判断到底是哪个server。
●B是这个服务器的地址。
●C是这个服务器Follower与集群中的Leader服务器交换信息的端口。
●D是万一集群中的Leader服务器挂了，需要一个端口来重新进行选举，选出一个新的Leader，而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口。

 #将配置文件传给其余两个服务器

 #脚本执行

 #选举完其余两个都是follower

 #可以用绝对路径启动

 #其余两个服务器都是follower

总结

# Zookeeper
分布式系统管理框架:只要用来解决分布式应用集群中应用系统的一致性问题 相当于各种分布式应用的注册中心|文件系统|通知机制
本质:用于注册各种分布式应用，存储和管理这些分布式应用的元数据，如果应用或服务本身状态发送变化就会通知客户端

#Zookeeper选举机制 (基于paxos算法实现的)
第一次选举:比较服务器节点的myid，谁的myid最大就获取其他节点的选票，当选票超过服务器的节点数量的半数则当选leader，其他节点为follower，即使以后再有其他myid更大的节点加入集群也不会影响之前的选举的结果
#非第一此leader选举:
如果是非leader节点故障，替换新的节点继续做follower，与现存的leader节点建立连接并同步数据，如果是leader节点故障，则需要重新选举新的leader，先比较每个存活节点的epoch(参与选举的次数)，如有epoch最大的则直接当选leader，若epoch有相同的节点，再 比较zxid(写操作的事务id)，如有最大zxid的节点则当选leader，若zxid也有相同的节点，继续比较sid(等同于myid)，由最大的myid节点当选leader