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Zookeeper與Kafka基礎(chǔ)概念和原理-創(chuàng)新互聯(lián)

1、zookeeper概念介紹

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  在介紹ZooKeeper之前,先來介紹一下分布式協(xié)調(diào)技術(shù),所謂分布式協(xié)調(diào)技術(shù)主要是用來解決分布式環(huán)境當(dāng)中多個進(jìn)程之間的同步控制,讓他們有序的去訪問某種共享資源,防止造成資源競爭(腦裂)的后果。

  這里首先介紹下什么是分布式系統(tǒng),所謂分布式系統(tǒng)就是在不同地域分布的多個服務(wù)器,共同組成的一個應(yīng)用系統(tǒng)來為用戶提供服務(wù),在分布式系統(tǒng)中最重要的是進(jìn)程的調(diào)度,這里假設(shè)有一個分布在三個地域的服務(wù)器組成的一個應(yīng)用系統(tǒng),在第一臺機(jī)器上掛載了一個資源,然后這三個地域分布的應(yīng)用進(jìn)程都要競爭這個資源,但我們又不希望多個進(jìn)程同時進(jìn)行訪問,這個時候就需要一個協(xié)調(diào)器,來讓它們有序的來訪問這個資源。這個協(xié)調(diào)器就是分布式系統(tǒng)中經(jīng)常提到的那個“鎖”,例如”進(jìn)程1“在使用該資源的時候,會先去獲得這把鎖,”進(jìn)程1“獲得鎖以后會對該資源保持獨(dú)占,此時其它進(jìn)程就無法訪問該資源,“進(jìn)程1”;在用完該資源以后會將該鎖釋放掉,以便讓其它進(jìn)程來獲得鎖。由此可見,通過這個“鎖”機(jī)制,就可以保證分布式系統(tǒng)中多個進(jìn)程能夠有序的訪問該共享資源。這里把這個分布式環(huán)境下的這個“鎖”叫作分布式鎖。這個分布式鎖就是分布式協(xié)調(diào)技術(shù)實(shí)現(xiàn)的核心內(nèi)容。

  目前,在分布式協(xié)調(diào)技術(shù)方面做得比較好的有Google的Chubby,還有Apache的ZooKeeper,它們都是分布式鎖的實(shí)現(xiàn)者。ZooKeeper所提供鎖服務(wù)在分布式領(lǐng)域久經(jīng)考驗(yàn),它的可靠性、可用性都是經(jīng)過理論和實(shí)踐驗(yàn)證的。

  ZooKeeper是一種為分布式應(yīng)用所設(shè)計的高可用、高性能的開源協(xié)調(diào)服務(wù),它提供了一項基本服務(wù):分布式鎖服務(wù),同時,也提供了數(shù)據(jù)的維護(hù)和管理機(jī)制,如:統(tǒng)一命名服務(wù)、狀態(tài)同步服務(wù)、集群管理、分布式消息隊列、分布式應(yīng)用配置項的管理等等。

2、zookeeper應(yīng)用舉例

1)什么是單點(diǎn)故障問題呢?

  所謂單點(diǎn)故障,就是在一個主從的分布式系統(tǒng)中,主節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)任務(wù)調(diào)度分發(fā),從節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)任務(wù)的處理,而當(dāng)主節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障時,整個應(yīng)用系統(tǒng)也就癱瘓了,那么這種故障就稱為單點(diǎn)故障。那我們的解決方法就是通過對集群master角色的選取,來解決分布式系統(tǒng)單點(diǎn)故障的問題。

2)傳統(tǒng)的方式是怎么解決單點(diǎn)故障的?以及有哪些缺點(diǎn)呢?

  傳統(tǒng)的方式是采用一個備用節(jié)點(diǎn),這個備用節(jié)點(diǎn)定期向主節(jié)點(diǎn)發(fā)送ping包,主節(jié)點(diǎn)收到ping包以后向備用節(jié)點(diǎn)發(fā)送回復(fù)Ack信息,當(dāng)備用節(jié)點(diǎn)收到回復(fù)的時候就會認(rèn)為當(dāng)前主節(jié)點(diǎn)運(yùn)行正常,讓它繼續(xù)提供服務(wù)。而當(dāng)主節(jié)點(diǎn)故障時,備用節(jié)點(diǎn)就無法收到回復(fù)信息了,此時,備用節(jié)點(diǎn)就認(rèn)為主節(jié)點(diǎn)宕機(jī),然后接替它成為新的主節(jié)點(diǎn)繼續(xù)提供服務(wù)。

  這種傳統(tǒng)解決單點(diǎn)故障的方法,雖然在一定程度上解決了問題,但是有一個隱患,就是網(wǎng)絡(luò)問題,可能會存在這樣一種情況:主節(jié)點(diǎn)并沒有出現(xiàn)故障,只是在回復(fù)ack響應(yīng)的時候網(wǎng)絡(luò)發(fā)生了故障,這樣備用節(jié)點(diǎn)就無法收到回復(fù),那么它就會認(rèn)為主節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)了故障,接著,備用節(jié)點(diǎn)將接管主節(jié)點(diǎn)的服務(wù),并成為新的主節(jié)點(diǎn),此時,分布式系統(tǒng)中就出現(xiàn)了兩個主節(jié)點(diǎn)(雙Master節(jié)點(diǎn))的情況,雙Master節(jié)點(diǎn)的出現(xiàn),會導(dǎo)致分布式系統(tǒng)的服務(wù)發(fā)生混亂。這樣的話,整個分布式系統(tǒng)將變得不可用。為了防止出現(xiàn)這種情況,就需要引入ZooKeeper來解決這種問題。

3)zookeeper的工作原理是什么?

  下面通過三種情形來講解:

 ?。?)master啟動

  在分布式系統(tǒng)中引入Zookeeper以后,就可以配置多個主節(jié)點(diǎn),這里以配置兩個主節(jié)點(diǎn)為例,假定它們是 主節(jié)點(diǎn)A 和 主節(jié)點(diǎn)B,當(dāng)兩個主節(jié)點(diǎn)都啟動后,它們都會向ZooKeeper中注冊節(jié)點(diǎn)信息。我們假設(shè) 主節(jié)點(diǎn)A 鎖注冊的節(jié)點(diǎn)信息是 master00001 , 主節(jié)點(diǎn)B 注冊的節(jié)點(diǎn)信息是 master00002 ,注冊完以后會進(jìn)行選舉,選舉有多種算法,這里以編號最小作為選舉算法,那么編號最小的節(jié)點(diǎn)將在選舉中獲勝并獲得鎖成為主節(jié)點(diǎn),也就是 主節(jié)點(diǎn)A 將會獲得鎖成為主節(jié)點(diǎn),然后 主節(jié)點(diǎn)B 將被阻塞成為一個備用節(jié)點(diǎn)。這樣,通過這種方式Zookeeper就完成了對兩個Master進(jìn)程的調(diào)度。完成了主、備節(jié)點(diǎn)的分配和協(xié)作。

 ?。?)master故障

  如果 ?主節(jié)點(diǎn)A 發(fā)生了故障,這時候它在ZooKeeper所注冊的節(jié)點(diǎn)信息會被自動刪除,而ZooKeeper會自動感知節(jié)點(diǎn)的變化,發(fā)現(xiàn) 主節(jié)點(diǎn)A ?故障后,會再次發(fā)出選舉,這時候 ?主節(jié)點(diǎn)B ?將在選舉中獲勝,替代 ?主節(jié)點(diǎn)A ?成為新的主節(jié)點(diǎn),這樣就完成了主、被節(jié)點(diǎn)的重新選舉。

 ?。?)master恢復(fù)

  如果主節(jié)點(diǎn)恢復(fù)了,它會再次向ZooKeeper注冊自身的節(jié)點(diǎn)信息,只不過這時候它注冊的節(jié)點(diǎn)信息將會變成 master00003 ,而不是原來的信息。ZooKeeper會感知節(jié)點(diǎn)的變化再次發(fā)動選舉,這時候 主節(jié)點(diǎn)B 在選舉中會再次獲勝繼續(xù)擔(dān)任 ?主節(jié)點(diǎn) , 主節(jié)點(diǎn)A 會擔(dān)任備用節(jié)點(diǎn)。

  zookeeper就是通過這樣的協(xié)調(diào)、調(diào)度機(jī)制如此反復(fù)的對集群進(jìn)行管理和狀態(tài)同步的。

?4)zookeeper集群架構(gòu)

  zookeeper一般是通過集群架構(gòu)來提供服務(wù)的,下圖是zookeeper的基本架構(gòu)圖。

  Zookeeper與Kafka基礎(chǔ)概念和原理

  zookeeper集群主要角色有server和client,其中server又分為leader、follower和observer三個三絕,每個角色的含義如下:

Leader:領(lǐng)導(dǎo)者角色,主要負(fù)責(zé)投票的發(fā)起和決議,以及更新系統(tǒng)狀態(tài)。
follower:跟隨著角色,用于接收客戶端的請求并返回結(jié)果給客戶端,在選舉過程中參與投票。
observer:觀察者角色,用戶接收客戶端的請求,并將寫請求轉(zhuǎn)發(fā)給leader,同時同步leader狀態(tài),但是不參與投票。Observer目的是擴(kuò)展系統(tǒng),提高伸縮性。
client:客戶端角色,用于向zookeeper發(fā)起請求。

  Zookeeper集群中每個Server在內(nèi)存中存儲了一份數(shù)據(jù),在Zookeeper啟動時,將從實(shí)例中選舉一個Server作為leader,Leader負(fù)責(zé)處理數(shù)據(jù)更新等操作,當(dāng)且僅當(dāng)大多數(shù)Server在內(nèi)存中成功修改數(shù)據(jù),才認(rèn)為數(shù)據(jù)修改成功。

  Zookeeper寫的流程為:客戶端Client首先和一個Server或者Observe通信,發(fā)起寫請求,然后Server將寫請求轉(zhuǎn)發(fā)給Leader,Leader再將寫請求轉(zhuǎn)發(fā)給其它Server,其它Server在接收到寫請求后寫入數(shù)據(jù)并響應(yīng)Leader,Leader在接收到大多數(shù)寫成功回應(yīng)后,認(rèn)為數(shù)據(jù)寫成功,最后響應(yīng)Client,完成一次寫操作過程。

3、Kafka基礎(chǔ)與入門

1)kafka基本概念

  Kafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布/訂閱消息系統(tǒng),這是官方對kafka的定義,這樣說起來,可能不太好理解,這里簡單舉個例子:現(xiàn)在是個大數(shù)據(jù)時代,各種商業(yè)、社交、搜索、瀏覽都會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。那么如何快速收集這些數(shù)據(jù),如何實(shí)時的分析這些數(shù)據(jù),是一個必須要解決的問題,同時,這也形成了一個業(yè)務(wù)需求模型,即生產(chǎn)者生產(chǎn)(produce)各種數(shù)據(jù),消費(fèi)者(consume)消費(fèi)(分析、處理)這些數(shù)據(jù)。那么面對這些需求,如何高效、穩(wěn)定的完成數(shù)據(jù)的生產(chǎn)和消費(fèi)呢?這就需要在生產(chǎn)者與消費(fèi)者之間,建立一個通信的橋梁,這個橋梁就是消息系統(tǒng)。從微觀層面來說,這種業(yè)務(wù)需求也可理解為不同的系統(tǒng)之間如何傳遞消息。

  kafka是Apache組織下的一個開源系統(tǒng),它的大的特性就是可以實(shí)時的處理大量數(shù)據(jù)以滿足各種需求場景:比如基于hadoop平臺的數(shù)據(jù)分析、低時延的實(shí)時系統(tǒng)、storm/spark流式處理引擎等。kafka現(xiàn)在它已被多家大型公司作為多種類型的數(shù)據(jù)管道和消息系統(tǒng)使用。

2)kafka角色術(shù)語

  kafka的一些核心概念和角色

Broker:Kafka集群包含一個或多個服務(wù)器,每個服務(wù)器被稱為broker。
Topic:每條發(fā)布到Kafka集群的消息都有一個分類,這個類別被稱為Topic(主題)。
Producer:指消息的生產(chǎn)者,負(fù)責(zé)發(fā)布消息到kafka?broker。
Consumer:指消息的消費(fèi)者,從kafka?broker拉取數(shù)據(jù),并消費(fèi)這些已發(fā)布的消息。
Partition:Partition是物理上的概念,每個Topic包含一個或多個Partition,每個partition都是一個有序的隊列。partition中的每條消息都會被分配一個有序的id(offset)。
Consumer?Group:消費(fèi)者組,可以給每個Consumer指定消費(fèi)組,若不指定消費(fèi)者組,則屬于默認(rèn)的group。
Message:消息,通信的基本單位,每個producer可以向一個topic發(fā)布一些消息。

?3)kafka拓?fù)浼軜?gòu)

  一個典型的Kafka集群包含若干Producer,若干broker、若干Consumer Group,以及一個Zookeeper集群。Kafka通過Zookeeper管理集群配置,選舉leader,以及在Consumer Group發(fā)生變化時進(jìn)行rebalance。Producer使用push模式將消息發(fā)布到broker,Consumer使用pull模式從broker訂閱并消費(fèi)消息。典型架構(gòu)如下圖所示:

?Zookeeper與Kafka基礎(chǔ)概念和原理

  從圖中可以看出,典型的消息系統(tǒng)有生產(chǎn)者(Producer),存儲系統(tǒng)(broker)和消費(fèi)者(Consumer)組成,Kafka作為分布式的消息系統(tǒng)支持多個生產(chǎn)者和多個消費(fèi)者,生產(chǎn)者可以將消息分布到集群中不同節(jié)點(diǎn)的不同Partition上,消費(fèi)者也可以消費(fèi)集群中多個節(jié)點(diǎn)上的多個Partition。在寫消息時允許多個生產(chǎn)者寫到同一個Partition中,但是讀消息時一個Partition只允許被一個消費(fèi)組中的一個消費(fèi)者所消費(fèi),而一個消費(fèi)者可以消費(fèi)多個Partition。也就是說同一個消費(fèi)組下消費(fèi)者對Partition是互斥的,而不同消費(fèi)組之間是共享的

  kafka支持消息持久化存儲,持久化數(shù)據(jù)保存在kafka的日志文件中,在生產(chǎn)者生產(chǎn)消息后,kafka不會直接把消息傳遞給消費(fèi)者,而是先要在broker中進(jìn)行存儲,為了減少磁盤寫入的次數(shù),broker會將消息暫時緩存起來,當(dāng)消息的個數(shù)或尺寸、大小達(dá)到一定閥值時,再統(tǒng)一寫到磁盤上,這樣不但提高了kafka的執(zhí)行效率,也減少了磁盤IO調(diào)用次數(shù)。

  kafka中每條消息寫到partition中,是順序?qū)懭氪疟P的,這個很重要,因?yàn)樵跈C(jī)械盤中如果是隨機(jī)寫入的話,效率將是很低的,但是如果是順序?qū)懭耄敲葱蕝s是非常高,這種順序?qū)懭氪疟P機(jī)制是kafka高吞吐率的一個很重要的保證。

4)Topic和partition  

  Kafka中的topic是以partition的形式存放的,每一個topic都可以設(shè)置它的partition數(shù)量,Partition的數(shù)量決定了組成topic的log的數(shù)量。推薦partition的數(shù)量一定要大于同時運(yùn)行的consumer的數(shù)量。另外,建議partition的數(shù)量要小于等于集群broker的數(shù)量,這樣消息數(shù)據(jù)就可以均勻的分布在各個broker中

  那么,Topic為什么要設(shè)置多個Partition呢,這是因?yàn)閗afka是基于文件存儲的,通過配置多個partition可以將消息內(nèi)容分散存儲到多個broker上,這樣可以避免文件尺寸達(dá)到單機(jī)磁盤的上限。同時,將一個topic切分成任意多個partitions,可以保證消息存儲、消息消費(fèi)的效率,因?yàn)樵蕉嗟膒artitions可以容納更多的consumer,可有效提升Kafka的吞吐率。因此,將Topic切分成多個partitions的好處是可以將大量的消息分成多批數(shù)據(jù)同時寫到不同節(jié)點(diǎn)上,將寫請求分擔(dān)負(fù)載到各個集群節(jié)點(diǎn)。

?  在存儲結(jié)構(gòu)上,每個partition在物理上對應(yīng)一個文件夾,該文件夾下存儲這個partition的所有消息和索引文件。partiton命名規(guī)則為topic名稱+序號,第一個partiton序號從0開始,序號大值為partitions數(shù)量減1。

  在每個partition(文件夾)中有多個大小相等的segment(段)數(shù)據(jù)文件,每個segment的大小是相同的,但是每條消息的大小可能不相同,因此segment<br/>數(shù)據(jù)文件中消息數(shù)量不一定相等。segment數(shù)據(jù)文件有兩個部分組成,分別為index file和data file,此兩個文件是一一對應(yīng),成對出現(xiàn),后綴”.index“和“.log”分別表示為segment索引文件和數(shù)據(jù)文件。

5)Producer生產(chǎn)機(jī)制

  Producer是消息和數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者,它發(fā)送消息到broker時,會根據(jù)Paritition機(jī)制選擇將其存儲到哪一個Partition。如果Partition機(jī)制設(shè)置的合理,所有消息都可以均勻分布到不同的Partition里,這樣就實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的負(fù)載均衡。如果一個Topic對應(yīng)一個文件,那這個文件所在的機(jī)器I/O將會成為這個Topic的性能瓶頸,而有了Partition后,不同的消息可以并行寫入不同broker的不同Partition里,極大的提高了吞吐率。

6)Consumer消費(fèi)機(jī)制

  Kafka發(fā)布消息通常有兩種模式:隊列模式(queuing)和發(fā)布/訂閱模式(publish-subscribe)。在隊列模式下,只有一個消費(fèi)組,而這個消費(fèi)組有多個消費(fèi)者,一條消息只能被這個消費(fèi)組中的一個消費(fèi)者所消費(fèi);而在發(fā)布/訂閱模式下,可有多個消費(fèi)組,每個消費(fèi)組只有一個消費(fèi)者,同一條消息可被多個消費(fèi)組消費(fèi)。  

Kafka中的Producer和consumer采用的是push、pull的模式,即producer向?broker進(jìn)行push消息,comsumer從bork進(jìn)行pull消息,push和pull對于消息的生產(chǎn)和消費(fèi)是異步進(jìn)行的。pull模式的一個好處是consumer可自主控制消費(fèi)消息的速率,同時consumer還可以自己控制消費(fèi)消息的方式是批量的從broker拉取數(shù)據(jù)還是逐條消費(fèi)數(shù)據(jù)。

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網(wǎng)站題目:Zookeeper與Kafka基礎(chǔ)概念和原理-創(chuàng)新互聯(lián)
文章來源:http://jinyejixie.com/article32/jggsc.html

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