大数据生态之zookeeper（原理）-创新互联

1. 集群的角色描述：

2. zookeeper的选主过程

（1）全新集群的选主：

            根据启动的顺序和id进行选主（过半机制：集群中超过半数的集群可使用时，才开始选主）

            以hadoop01（id=1）—hadoop02（id=2）---hadoop03（id=3）----hadoop04（id=r）----hadoop05（id=5）为例：

• 当hadoop01启动时，此时只有它一台服务器，，他发出取的报告没有任何相应，所有它的选举一直是looking状态。

• Hadoop02启动：它与最开始启动的hadoop01进行通信，相互交换自己的选举结果，由于两者都没有历史数据，所以id值较大的服务器胜出，但是由于没有达到超过半数以上的服务器同意选举它（这个例子中的半数以上是 3），所有hadoop01、hadoop02还是继续保持looking状态。

• Hadoop03启动，根据前面的分析，服务器 3 成为服务器 1,2,3 中的老大，而与上面不 同的是，此时有三台服务器(超过半数)选举了它，所Hadoop03它成为了这次选举的 leader

• 服hadoop04启动，根据上面的分析，理论上，hadoop04应该是服务器中id大的，但是由前面已近有超过半数的服务器选举了hadoop03，所以hadoop04只能是follower

• Hadoop05启动，与hadoop04一样，也是follower

         zookeeper server的三种工作状态：

• LOOKING：当前 Server 不知道 leader 是谁，正在搜寻，正在选举

• LEADING：当前 Server 即为选举出来的 leader，负责协调事务

• FOLLOWING：leader 已经选举出来，当前 Server 与之同步，服从 leader 的命令

（2）非全新集群的选主

        leader 已经选举出来，当前 Server 与之同步，服从 leader 的命令，但是由于某种原因主节点宕机：

        此时我们根据三个维度来选主：数据version、serverid、逻辑时钟。

• 数据version：数据新的version就大，数据每次更新，同时会更新它的version

• Serverid：就是我们配置的 myid 中的值，每个机器一个

• 逻辑时钟：这个值从0开始，每一次选举对应一个值，也就是说，如果在同一次选举中，这个值应该一致，逻辑时钟越大，说明这一次选举leader人的进程更新，也就是每次选举拥有一个 zxid，投票结果只取 zxid 最新的

       选举的标准：

• 逻辑时钟小的选举结果被忽略，重新投票

• 统一逻辑时钟后数据version大的胜出

• 逻辑时钟统一，version也相同，，server id 大的胜出。

      根据以上的规则，快速选出集群的主节点。

3. zookeeper写数据的流程：

• 客户端发送写入数据的请求，这个请求最终会被leader处理

• leader会先写入数据，写入完成之后通知follower进行数据的同步

• follower就会开始进行数据的同步（并行，多台follower并行同步）

• 每一个follower只要数据同步完成就会向leader发送数据同步成功信息

• leader接收到超过半数以上的成功信息后，则认为这次写数据成功

• 其他节点慢慢进行同步，在数据同步的过程中，不对外提供读写服务

4. zookeeper的数据的同步过程

• follower连接leader并发送自己大的zixd

• leader进行对比，将自己大的zxid和follower发送过来的zxid进行对比，如果leader的zxid大于follower的，则通知follower进行数据同步

• follower发送数据同步请求

• leader确定当前的follower的数据同步点（从follower大的zxid到leader大的zxid之间数据需要同步）

• follower开始同步数据，这个过程不对外提供读写服务。

• follower同步完成，发送消息给leader

• leader就会修改当前的follower的状态为update，这个时候follower就可以接受客户端的读写请求，但是只能读，如果是写入请求，需要转发给leader

5. ZooKeeper 中各个角色的工作职责

  （1）Leader

• 恢复数据

• 维持与follower的心跳，接收follower请求并判断follower的请求消息类型

• 根据不同的消息类型，进行不同的处理

   （2）follower

• 向leader发送请求（同步数据，写入请求）

• 接收leader的消息并进行相应的处理

• 接收client的读写请求，如果是写入的请求转发给leader处理

• 返回client的读请求，查询的结果

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