ZooKeeper 管理简化：可视化工具带来无缝监视和控制 (zookeeper的主要功能)

ZooKeeper 是一个分布式协调服务，用于管理分布式应用程序中的配置、命名和状态。它是一个强大的工具，但管理起来可能非常复杂。可视化工具可以使 ZooKeeper 管理变得更加简单，从而提供无缝的监视和控制。

ZooKeeper 的主要功能

• 配置管理：ZooKeeper 可以存储和管理分布式应用程序的配置数据，使其可以动态更新和分发。
• 命名服务：ZooKeeper 可以提供命名服务，允许分布式应用程序为资源分配唯一名称。
• 状态管理：ZooKeeper 可以存储和管理分布式应用程序的状态信息，例如锁和分布式计数器。
• 事件通知：ZooKeeper 可以向监视数据的应用程序发送事件通知，从而实现实时更新。

ZooKeeper 管理的挑战

ZooKeeper 管理可能面临以下挑战：

• 复杂性和规模：ZooKeeper 集群可能很大且复杂，这使得手动管理变得困难。
• 故障排除：ZooKeeper 故障可能难以诊断和修复。
• 安全性：ZooKeeper 需要采取适当的安全措施以防止未经授权的访问。

可视化工具的好处

可视化工具可以帮助 mengatasi ZooKeeper 管理的挑战，提供以下好处：

• 实时监视：可视化工具提供实时仪表板，显示 ZooKeeper 集群的关键指标，例如服务器状态、客户端连接和数据大小。
• 故障排除：可视化工具可以帮助诊断和修复 ZooKeeper 故障，通过提供错误消息和堆栈跟踪。
• 配置管理：可视化工具使配置 ZooKeeper 集群变得更加容易，允许管理员通过图形用户界面 (GUI) 更新设置。
• 安全管理：可视化工具可以帮助管理 ZooKeeper 的安全性，允许管理员配置用户、角色和权限。

选择可视化工具

选择可视化工具时，应考虑以下因素：

• 功能：确保工具具有所需的监视、故障排除和管理功能。

• 易用性：工具应易于安装和使用，并提供直观的界面。
• 可扩展性：工具应能够扩展以满足大规模 ZooKeeper 集群的需求。
• 支持：供应商应提供足够的文档和技术支持。

结论

可视化工具是 ZooKeeper 管理的宝贵补充，可以简化和增强监视、故障排除和控制任务。通过使用可视化工具，管理员可以提高 ZooKeeper 集群的效率、可靠性和安全性。

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Zookeeper-Zookeeper可以干什么

在Zookeeper的官 网上有这么一句话：ZooKeeper is a centralized service for maintaining configuration information, naming, providing distributed synchronization, and providing group services. 这大概描述了Zookeeper主要可以干哪些事情：配置管理，名字服务，提供分布式同步以及集群管理。 那这些服务又到底是什么呢？我们为什么需要这样的服务？我们又为什么要使用Zookeeper来实现呢，使用Zookeeper有什么优势？接下来我会挨个介绍这些到底是什么，以及有哪些开源系统中使用了。 配置管理在我们的应用中除了代码外，还有一些就是各种配置。 比如数据库连接等。 一般我们都是使用配置文件的方式，在代码中引入这些配置文件。 但是当我们只有一种配置，只有一台服务器，并且不经常修改的时候，使用配置文件是一个很好的做法，但是如果我们配置非常多，有很多服务器都需要这个配置，而且还可能是动态的话使用配置文件就不是个好主意了。 这个时候往往需要寻找一种集中管理配置的方法，我们在这个集中的地方修改了配置，所有对这个配置感兴趣的都可以获得变更。 比如我们可以把配置放在数据库里，然后所有需要配置的服务都去这个数据库读取配置。 但是，因为很多服务的正常运行都非常依赖这个配置，所以需要这个集中提供配置服务的服务具备很高的可靠性。 一般我们可以用一个集群来提供这个配置服务，但是用集群提升可靠性，那如何保证配置在集群中的一致性呢？ 这个时候就需要使用一种实现了一致性协议的服务了。 Zookeeper就是这种服务，它使用Zab这种一致性协议来提供一致性。 现在有很多开源项目使用Zookeeper来维护配置，比如在HBase中，客户端就是连接一个Zookeeper，获得必要的HBase集群的配置信息，然后才可以进一步操作。 还有在开源的消息队列Kafka中，也使用Zookeeper来维护broker的信息。 在Alibaba开源的SOA框架Dubbo中也广泛的使用Zookeeper管理一些配置来实现服务治理。 名字服务名字服务这个就很好理解了。 比如为了通过网络访问一个系统，我们得知道对方的IP地址，但是IP地址对人非常不友好，这个时候我们就需要使用域名来访问。 但是计算机是不能是别域名的。 怎么办呢？如果我们每台机器里都备有一份域名到IP地址的映射，这个倒是能解决一部分问题，但是如果域名对应的IP发生变化了又该怎么办呢？于是我们有了DNS这个东西。 我们只需要访问一个大家熟知的(known)的点，它就会告诉你这个域名对应的IP是什么。 在我们的应用中也会存在很多这类问题，特别是在我们的服务特别多的时候，如果我们在本地保存服务的地址的时候将非常不方便，但是如果我们只需要访问一个大家都熟知的访问点，这里提供统一的入口，那么维护起来将方便得多了。 分布式锁其实在第一篇文章中已经介绍了Zookeeper是一个分布式协调服务。 这样我们就可以利用Zookeeper来协调多个分布式进程之间的活动。 比如在一个分布式环境中，为了提高可靠性，我们的集群的每台服务器上都部署着同样的服务。 但是，一件事情如果集群中的每个服务器都进行的话，那相互之间就要协调，编程起来将非常复杂。 而如果我们只让一个服务进行操作，那又存在单点。 通常还有一种做法就是使用分布式锁，在某个时刻只让一个服务去干活，当这台服务出问题的时候锁释放，立即fail over到另外的服务。 这在很多分布式系统中都是这么做，这种设计有一个更好听的名字叫Leader Election(leader选举)。 比如HBase的Master就是采用这种机制。 但要注意的是分布式锁跟同一个进程的锁还是有区别的，所以使用的时候要比同一个进程里的锁更谨慎的使用。 集群管理在分布式的集群中，经常会由于各种原因，比如硬件故障，软件故障，网络问题，有些节点会进进出出。 有新的节点加入进来，也有老的节点退出集群。 这个时候，集群中其他机器需要感知到这种变化，然后根据这种变化做出对应的决策。 比如我们是一个分布式存储系统，有一个中央控制节点负责存储的分配，当有新的存储进来的时候我们要根据现在集群目前的状态来分配存储节点。 这个时候我们就需要动态感知到集群目前的状态。 还有，比如一个分布式的SOA架构中，服务是一个集群提供的，当消费者访问某个服务时，就需要采用某种机制发现现在有哪些节点可以提供该服务(这也称之为服务发现，比如Alibaba开源的SOA框架Dubbo就采用了Zookeeper作为服务发现的底层机制)。 还有开源的Kafka队列就采用了Zookeeper作为Cosnumer的上下线管理。 后记在这篇文章中，列出了一些Zookeeper可以提供的服务，并给出了一些开源系统里面的实例。 后面我们从Zookeeper的安装配置开始，并用示例进一步介绍Zookeeper如何使用。 (转载）

zookeeper什么意思

zookeeper是动物管理员的意思。

ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。

ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。

ZooKeeper包含一个简单的原语集，提供Java和C的接口。

ZooKeeper代码版本中，提供了分布式独享锁、选举、队列的接口，代码在$zookeeper_home\src\recipes。其中分布锁和队列有Java和C两个版本，选举只有Java版本。

它的原理：

ZooKeeper是以Fast Paxos算法为基础的，Paxos 算法存在活锁的问题，即当有多个proposer交错提交时，有可能互相排斥导致没有一个proposer能提交成功，而Fast Paxos做了一些优化，通过选举产生一个leader (领导者)，只有leader才能提交proposer，具体算法可见Fast Paxos。因此，要想弄懂ZooKeeper首先得对Fast Paxos有所了解。

ZooKeeper的基本运转流程:1、选举Leader。2、同步数据。3、选举Leader过程中算法有很多，但要达到的选举标准是一致的。4、Leader要具有最高的执行ID，类似root权限。5、集群中大多数的机器得到响应并接受选出的Leader。

Zookeeper原理解析

微信公众号: Spark大数据一、Zookeeper介绍 ZooKeeper是一种为分布式应用所设计的高可用、高性能且一致的开源协调服务，它提供了一项基本服务： 分布式锁服务 。 分布式应用可以基于它实现更高级的服务，实现诸如同步服务、配置维护和集群管理或者命名的服务。 Zookeeper服务自身组成一个集群，2n+1个（奇数）服务允许n个失效，集群内一半以上机器可用，Zookeeper就可用。 假设 3台机器组成的集群，可以有允许一台失效，如果有2台失效，这个集群就不可用，1<1.5，一般的搭建zookeeper集群时，以奇数台机器来搭建。 目的：是为了提高容错能允许多损失一台。 1.1 数据模型 1）ZooKeeper本质上是一个 分布式的小文件存储系统 ； 2）Zookeeper表现为一个分层的文件系统目录树结构（不同于文件系统的是，节点可以有自己的数据，而文件系统中的目录节点只有子节点）， 每个节点可以存少量的数据（1M左右） 。 3）每个节点称做一个ZNode。 每个ZNode都可以通过其路径唯一标识 。 4）ZooKeeper中的 每个节点存储的数据要被原子性的操作 。 也就是说读操作将获取与节点相关的所有数据，写操作也将替换掉节点的所有数据。 5）在zookeeper创建顺序节点（create -s ），节点路径后加编号，这个计数对于此节点的父节点来说是唯一的。 /app/ /s1 /s2 6）ZooKeeper中的节点有两种，分别为 临时节点和永久节点 。 节点的类型在创建时即被确定，并且不能改变。 ① 临时节点 ：在客户端用create -e创建，该节点的生命周期依赖于创建它们的会话。 一旦会话(Session)结束，临时节点将被自动删除，当然可以也可以手动删除。 虽然每个临时的Znode都会绑定到一个客户端会话，但他们对所有的客户端还是可见的。 另外，**ZooKeeper的临时节点不允许拥有子节点。 ② 永久节点 ：在客户端用create 创建，该节点的生命周期不依赖于会话，并且只有在客户端显示执行删除操作的时候，他们才能被删除。 7） 客户端可以给节点设置watch，我们称之为监视器 。 当节点状态发生改变时(Znode的增、删、改)将会触发watch所对应的操作。 当watch被触发时，ZooKeeper将会向客户端发送且仅发送一条通知。 分布式锁 zookeeper 是高可用协调流程图1.2 zookeepr角色介绍 领导者（leader） ，负责进行投票的发起和决议，更新系统状态（数据同步），发送心跳。 学习者（learner） ，包括跟随者（follower）和观察者（observer）。 跟随者（follower） ，用于接受客户端请求、向客户端返回结果，在选主过程中参与投票。 观察者（Observer） ，可以接受客户端请求，会把请求转发给leader， 但observer不参加投票过程，只同步leader的状态 ，observer的目的是为了扩展系统，提高读取速度。 1）leader失效后会在follower中重新选举新的leader 2）每个follower都和leader有连接，接受leader的数据更新操作 3）客户端可以连接到每个server，每个server的数据完全相同 4）每个节点的服务Server，记录事务日志和快照到持久存储1.3 工作原理 Zookeeper的核心是原子广播，这个机制保证了各个Server之间的同步。 实现这个机制的协议叫做Zab协议。 Zab协议有两种模式 ，它们分别是恢复模式（选主）和广播模式（同步）。 恢复模式： 当服务启动或者在领导者崩溃后，Zab就进入了恢复模式，恢复模式不接受客户端请求，当领导者被选举出来，且大多数Server完成了和leader的状态同步以后，恢复模式就结束了。 状态同步保证了leader和Server具有相同的系统状态。 广播模式： 一旦Leader已经和多数的Follower进行了状态同步后，他就可以开始广播消息了，即进入广播状态。 这时候当一个Server加入ZooKeeper服务中，它会在恢复模式下启动，发现Leader，并和Leader进行状态同步。 待到同步结束，它也参与消息广播。 ZooKeeper的广播状态一直到Leader崩溃了或者Leader失去了大部分的Followers支持。 1.4 Zookeeper节点数据操作流程(1）写操作 1）在Client向Follwer 或 Observer 发出一个写的请求； 2）Follwer 或 Observer 把请求发送给Leader； 3）Leader接收到以后向所有follower发起提案； 4）Follwer收到提案后执行写操作，然后把操作结果发送给Leader； 5）当多数follower返回提案结果后，leader会commit该提议，通知其他Follower 和 Observer 同步信息； 6）Follwer 或Observer把请求结果返回给Client。 (2）读操作 1）在Client向Follwer 或 Observer 发出一个读的请求； 2）Follwer 或 Observer 把请求结果返回给Client；1.5 主要特点 最终一致性 ：client不论连接到哪个Server，展示给它都是同一个视图，这是zookeeper最重要的特性；可靠性 ：具有简单、健壮、良好的性能，如果消息被某一台服务器接受，那么它将被所有的服务器接受；实时性 ：Zookeeper保证客户端将在一个时间间隔范围内获得服务器的更新信息，或者服务器失效的信息。 但由于网络延时等原因，Zookeeper不能保证两个客户端能同时得到刚更新的数据，如果需要最新数据，应该在读数据之前调用sync()接口；等待无关(wait-free) ：慢的或者失效的client，不得干预快速的client的请求，使得每个client都能有效的等待；原子性 ：更新只能成功或者失败，没有中间状态；顺序性 ：按照客户端发送请求的顺序更新数据。 1.6 zookeepr应用场景 1.6.1 数据发布与订阅 发布与订阅即所谓的配置管理，顾名思义就是将数据发布到ZK节点上，供订阅者动态获取数据，实现配置信息的集中式管理和动态更新。 应用配置集中到节点上，应用启动时主动获取，并在节点上注册一个watcher，每次配置更新都会通知到应用。 1.6.2 命名空间服务 分布式命名服务，创建一个节点后，节点的路径就是全局唯一的，可以作为全局名称使用。 1.6.3 分布式通知/协调 不同的系统都监听同一个节点，一旦有了更新，另一个系统能够收到通知。 1.6.4 分布式锁 Zookeeper能保证数据的强一致性，用户任何时候都可以相信集群中每个节点的数据都是相同的。 锁的两种体现方式：(1）保持独占 一个用户创建一个节点作为锁，另一个用户检测该节点，如果存在，代表别的用户已经锁住，如果不存在，则可以创建一个节点，代表拥有一个锁。 (2）控制时序 有一个节点作为父节点，其底下是带有编号的子节点，所有要获取锁的用户，需要在父节点下创建带有编号的子节点，编号最小的会持有锁；当最我号的节点被删除后，锁被释放，再重新找最我号的节点来持有锁，这样保证了全局有序。 1.6.5 集群管理 每个加入集群的机器都创建一个节点，写入自己的状态。 监控父节点的用户会收到通知，进行相应的处理。 离开时删除节点，监控父节点的用户同样会收到通知。

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