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认识ZooKeeper
ZooKeeper是一个分布式的小文件存储系统。前身是Apache Hadoop的一个组件，被拆分为一个Hadoop的独立子项目。
ZooKeeper是一个为分布式应用程序提供高性能协调服务的工具集合。它可以应用在一些需要提供统一协调服务的场景中，例如命名、配置管理、同步和组服务等。而在我们的场景中，它被作为一个协调分布式环境中各子系统之间共享状态数据的基础组件。
为什么使用Zookeeper？
大部分分布式应用需要一个主控、协调器或控制器来管理物理分布的子进程（如资源、任务分配等）
目前，大部分应用需要开发私有的协调程序，缺乏一个通用的机制
协调程序的反复编写浪费，且难以形成通用、伸缩性好的协调器
ZooKeeper：提供通用的分布式锁服务，用以协调分布式应用
Zookeeper的数据模型
层次化的目录结构，命名符合常规文件系统规范
每个节点在zookeeper中叫做znode,并且其有一个唯一的路径标识
节点Znode可以包含数据和子节点，但是EPHEMERAL类型的节点不能有子节点
Znode中的数据可以有多个版本，比如某一个路径下存有多个数据版本，那么查询这个路径下的数据就需要带上版本
客户端应用可以在节点上设置监视器
节点不支持部分读写，而是一次性完整读写
分布式协调作用
在给大家介绍ZooKeeper之前先来给大家介绍一种技术——分布式协调技术。那么什么是分布式协调技术？那么我来告诉大家，其实分布式协调技术 主要用来解决分布式环境当中多个进程之间的同步控制，让他们有序的去访问某种临界资源，防止造成”脏数据”的后果。这时，有人可能会说这个简单，写一个调 度算法就轻松解决了。说这句话的人，可能对分布式系统不是很了解，所以才会出现这种误解。如果这些进程全部是跑在一台机上的话，相对来说确实就好办了，问 题就在于他是在一个分布式的环境下，这时问题又来了，那什么是分布式呢？这个一两句话我也说不清楚，但我给大家画了一张图希望能帮助大家理解这方面的内 容，如果觉得不对尽可拍砖，来咱们看一下这张图，如图1.1所示。
图 1.1 分布式系统图

给大家分析一下这张图，在这图中有三台机器，每台机器各跑一个应用程序。然后我们将这三台机器通过网络将其连接起来，构成一个系统来为用户提供服务，对用户来说这个系统的架构是透明的，他感觉不到我这个系统是一个什么样的架构。那么我们就可以把这种系统称作一个分布式系统。
那我们接下来再分析一下，在这个分布式系统中如何对进程进行调度，我假设在第一台机器上挂载了一个资源，然后这三个物理分布的进程都要竞争这个资源，但我们又不希望他们同时进行访问，这时候我们就需要一个协调器，来让他们有序的来访问这个资源。这个协调器就是我们经常提到的那个锁，比如说”进程-1”在使用该资源的时候，会先去获得锁，”进程1”获得锁以后会对该资源保持独占，这样其他进程就无法访问该资源，”进程1”用完该资源以后就将锁释放掉，让其他进程来获得锁，那么通过这个锁机制，我们就能保证了分布式系统中多个进程能够有序的访问该临界资源。那么我们把这个分布式环境下的这个锁叫作分布式锁。这个分布式锁也就是我们分布式协调技术实现的核心内容，那么如何实现这个分布式呢，那就是我们后面要讲的内容。
二、分布式锁的实现
好我们知道，为了防止分布式系统中的多个进程之间相互干扰，我们需要一种分布式协调技术来对这些进程进行调度。而这个分布式协调技术的核心就是来实现这个分布式锁。那么这个锁怎么实现呢？这实现起来确实相对来说比较困难的。
1.1 面临的问题
在看了图1.1所示的分布式环境之后，有人可能会感觉这不是很难。无非是将原来在同一台机器上对进程调度的原语，通过网络实现在分布式环境中。是的，表面上是可以这么说。但是问题就在网络这，在分布式系统中，所有在同一台机器上的假设都不存在：因为网络是不可靠的。
比如，在同一台机器上，你对一个服务的调用如果成功，那就是成功，如果调用失败，比如抛出异常那就是调用失败。但是在分布式环境中，由于网络的不可 靠，你对一个服务的调用失败了并不表示一定是失败的，可能是执行成功了，但是响应返回的时候失败了。还有，A和B都去调用C服务，在时间上 A还先调用一些，B后调用，那么最后的结果是不是一定A的请求就先于B到达呢？ 这些在同一台机器上的种种假设，我们都要重新思考，我们还要思考这些问题给我们的设计和编码带来了哪些影响。还有，在分布式环境中为了提升可靠性，我们往 往会部署多套服务，但是如何在多套服务中达到一致性，这在同一台机器上多个进程之间的同步相对来说比较容易办到，但在分布式环境中确实一个大难题。
所以分布式协调远比在同一台机器上对多个进程的调度要难得多，而且如果为每一个分布式应用都开发一个独立的协调程序。一方面，协调程序的反复编写浪 费，且难以形成通用、伸缩性好的协调器。另一方面，协调程序开销比较大，会影响系统原有的性能。所以，急需一种高可靠、高可用的通用协调机制来用以协调分 布式应用。
1.2 分布式锁的实现者
目前，在分布式协调技术方面做得比较好的就是Google的Chubby还有Apache的ZooKeeper他们都是分布式锁的实现者。有人会问 既然有了Chubby为什么还要弄一个ZooKeeper，难道Chubby做得不够好吗？不是这样的，主要是Chbby是非开源的，Google自家 用。后来雅虎模仿Chubby开发出了ZooKeeper，也实现了类似的分布式锁的功能，并且将ZooKeeper作为一种开源的程序捐献给了 Apache，那么这样就可以使用ZooKeeper所提供锁服务。而且在分布式领域久经考验，它的可靠性，可用性都是经过理论和实践的验证的。所以我们 在构建一些分布式系统的时候，就可以以这类系统为起点来构建我们的系统，这将节省不少成本，而且bug也 将更少。

三、ZooKeeper概述
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。由于ZooKeeper的开源特性，后来我们的开发者在分布式锁的基础上，摸索了出了其他的使用方法：配置维护、组服务、分布式消息队列、分布式通知/协调等。
注意：ZooKeeper性能上的特点决定了它能够用在大型的、分布式的系统当中。从可靠性方面来说，它并不会因为一个节点的错误而崩溃。除此之外，它严格的序列访问控制意味着复杂的控制原语可以应用在客户端上。ZooKeeper在一致性、可用性、容错性的保证，也是ZooKeeper的成功之处，它获得的一切成功都与它采用的协议——Zab协议是密不可分的，这些内容将会在后面介绍。
前面提到了那么多的服务，比如分布式锁、配置维护、组服务等，那它们是如何实现的呢，我相信这才是大家关心的东西。ZooKeeper在实现这些服务时，首先它设计一种新的数据结构——Znode，然后在该数据结构的基础上定义了一些原语，也就是一些关于该数据结构的一些操作。有了这些数据结构和原语还不够，因为我们的ZooKeeper是工作在一个分布式的环境下，我们的服务是通过消息以网络的形式发送给我们的分布式应用程序，所以还需要一个通知机制——Watcher机制。那么总结一下，ZooKeeper所提供的服务主要是通过：数据结构+原语+watcher机制，三个部分来实现的。那么我就从这三个方面，给大家介绍一下ZooKeeper。
四、ZooKeeper数据模型
4.1 ZooKeeper数据模型Znode
ZooKeeper拥有一个层次的命名空间，这个和标准的文件系统非常相似，如下图3.1 所示。
图4.1 ZooKeeper数据模型与文件系统目录树


从图中我们可以看出ZooKeeper的数据模型，在结构上和标准文件系统的非常相似，都是采用这种树形层次结构，ZooKeeper树中的每个节点被称为—Znode。和文件系统的目录树一样，ZooKeeper树中的每个节点可以拥有子节点。但也有不同之处：
(1) 引用方式
Zonde通过路径引用，如同Unix中的文件路径。路径必须是绝对的，因此他们必须由斜杠字符来开头。除此以外，他们必须是唯一的，也就是说每一个路径只有一个表示，因此这些路径不能改变。在ZooKeeper中，路径由Unicode字符串组成，并且有一些限制。字符串”/zookeeper”用以保存管理信息，比如关键配额信息。
(2) Znode结构
ZooKeeper命名空间中的Znode，兼具文件和目录两种特点。既像文件一样维护着数据、元信息、ACL、时间戳等数据结构，又像目录一样可以作为路径标识的一部分。图中的每个节点称为一个Znode。 每个Znode由3部分组成:
① stat：此为状态信息, 描述该Znode的版本, 权限等信息
② data：与该Znode关联的数据
③ children：该Znode下的子节点
ZooKeeper虽然可以关联一些数据，但并没有被设计为常规的数据库或者大数据存储，相反的是，它用来管理调度数据，比如分布式应用中的配置文件信息、状态信息、汇集位置等等。这些数据的共同特性就是它们都是很小的数据，通常以KB为大小单位。ZooKeeper的服务器和客户端都被设计为严格检查并限制每个Znode的数据大小至多1M，但常规使用中应该远小于此值。
(3) 数据访问
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。另外，每一个节点都拥有自己的ACL(访问控制列表)，这个列表规定了用户的权限，即限定了特定用户对目标节点可以执行的操作。
(4) 节点类型
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：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：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。
(5) 顺序节点
当创建Znode的时候，用户可以请求在ZooKeeper的路径结尾添加一个递增的计数。这个计数对于此节点的父节点来说是唯一的，它的格式为”%10d”(10位数字，没有数值的数位用0补充，例如”0000000001”)。当计数值大于232-1时，计数器将溢出。
(6) 观察
客户端可以在节点上设置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，因为watch只能被触发一次，这样可以减少网络流量。
4.2 ZooKeeper中的时间
ZooKeeper有多种记录时间的形式，其中包含以下几个主要属性：
(1) Zxid
致使ZooKeeper节点状态改变的每一个操作都将使节点接收到一个Zxid格式的时间戳，并且这个时间戳全局有序。也就是说，也就是说，每个对 节点的改变都将产生一个唯一的Zxid。如果Zxid1的值小于Zxid2的值，那么Zxid1所对应的事件发生在Zxid2所对应的事件之前。实际 上，ZooKeeper的每个节点维护者三个Zxid值，为别为：cZxid、mZxid、pZxid。
① cZxid： 是节点的创建时间所对应的Zxid格式时间戳。
② mZxid：是节点的修改时间所对应的Zxid格式时间戳。
实现中Zxid是一个64为的数字，它高32位是epoch用来标识leader关系是否改变，每次一个leader被选出来，它都会有一个 新的epoch。低32位是个递增计数。 (2) 版本号
对节点的每一个操作都将致使这个节点的版本号增加。每个节点维护着三个版本号，他们分别为：
① version：节点数据版本号
② cversion：子节点版本号
③ aversion：节点所拥有的ACL版本号
4.3 ZooKeeper节点属性
通过前面的介绍，我们可以了解到，一个节点自身拥有表示其状态的许多重要属性，如下图所示。
图 4.2 Znode节点属性结构

五、ZooKeeper服务中操作
在ZooKeeper中有9个基本操作，如下图所示：

更新ZooKeeper操作是有限制的。delete或setData必须明确要更新的Znode的版本号，我们可以调用exists找到。如果版本号不匹配，更新将会失败。
更新ZooKeeper操作是非阻塞式的。因此客户端如果失去了一个更新(由于另一个进程在同时更新这个Znode)，他可以在不阻塞其他进程执行的情况下，选择重新尝试或进行其他操作。
六、Watch触发器
(1) watch概述
ZooKeeper可以为所有的读操作设置watch，这些读操作包括：exists()、getChildren()及getData()。watch事件是一次性的触发器，当watch的对象状态发生改变时，将会触发此对象上watch所对应的事件。watch事件将被异步地发送给客户端，并且ZooKeeper为watch机制提供了有序的一致性保证。理论上，客户端接收watch事件的时间要快于其看到watch对象状态变化的时间。
(2) watch类型
ZooKeeper所管理的watch可以分为两类：
① 数据watch(data watches)：getData和exists负责设置数据watch
② 孩子watch(child watches)：getChildren负责设置孩子watch
我们可以通过操作返回的数据来设置不同的watch：
① getData和exists：返回关于节点的数据信息
② getChildren：返回孩子列表
因此
① 一个成功的setData操作将触发Znode的数据watch
② 一个成功的create操作将触发Znode的数据watch以及孩子watch
③ 一个成功的delete操作将触发Znode的数据watch以及孩子watch
Kafka剖析（一）：Kafka背景及架构介绍
Kafka是由LinkedIn开发的一个分布式的消息系统，使用Scala编写，它以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera、Apache Storm、Spark都支持与Kafka集成。InfoQ一直在紧密关注Kafka的应用以及发展，“Kafka剖析”专栏将会从架构设计、实现、应用场景、性能等方面深度解析Kafka。
背景介绍
Kafka创建背景
Kafka是一个消息系统，原本开发自LinkedIn，用作LinkedIn的活动流（Activity Stream）和运营数据处理管道（Pipeline）的基础。现在它已被多家不同类型的公司 作为多种类型的数据管道和消息系统使用。
活动流数据是几乎所有站点在对其网站使用情况做报表时都要用到的数据中最常规的部分。活动数据包括页面访问量（Page View）、被查看内容方面的信息以及搜索情况等内容。这种数据通常的处理方式是先把各种活动以日志的形式写入某种文件，然后周期性地对这些文件进行统计分析。运营数据指的是服务器的性能数据（CPU、IO使用率、请求时间、服务日志等等数据)。运营数据的统计方法种类繁多。

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近年来，活动和运营数据处理已经成为了网站软件产品特性中一个至关重要的组成部分，这就需要一套稍微更加复杂的基础设施对其提供支持。
Kafka简介
Kafka是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统。主要设计目标如下：
以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力，即使对TB级以上数据也能保证常数时间复杂度的访问性能。
高吞吐率。即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条以上消息的传输。
支持Kafka Server间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个Partition内的消息顺序传输。
同时支持离线数据处理和实时数据处理。
Scale out：支持在线水平扩展。
为何使用消息系统
解耦
在项目启动之初来预测将来项目会碰到什么需求，是极其困难的。消息系统在处理过程中间插入了一个隐含的、基于数据的接口层，两边的处理过程都要实现这一接口。这允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。
冗余

有些情况下，处理数据的过程会失败。除非数据被持久化，否则将造成丢失。消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理，通过这一方式规避了数据丢失风险。许多消息队列所采用的”插入-获取-删除”范式中，在把一个消息从队列中删除之前，需要你的处理系统明确的指出该消息已经被处理完毕，从而确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕。
扩展性
因为消息队列解耦了你的处理过程，所以增大消息入队和处理的频率是很容易的，只要另外增加处理过程即可。不需要改变代码、不需要调节参数。扩展就像调大电力按钮一样简单。
灵活性 & 峰值处理能力
在访问量剧增的情况下，应用仍然需要继续发挥作用，但是这样的突发流量并不常见；如果为以能处理这类峰值访问为标准来投入资源随时待命无疑是巨大的浪费。使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。
可恢复性
系统的一部分组件失效时，不会影响到整个系统。消息队列降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。
顺序保证
在大多使用场景下，数据处理的顺序都很重要。大部分消息队列本来就是排序的，并且能保证数据会按照特定的顺序来处理。Kafka保证一个Partition内的消息的有序性。
缓冲
在任何重要的系统中，都会有需要不同的处理时间的元素。例如，加载一张图片比应用过滤器花费更少的时间。消息队列通过一个缓冲层来帮助任务最高效率的执行———写入队列的处理会尽可能的快速。该缓冲有助于控制和优化数据流经过系统的速度。
异步通信
很多时候，用户不想也不需要立即处理消息。消息队列提供了异步处理机制，允许用户把一个消息放入队列，但并不立即处理它。想向队列中放入多少消息就放多少，然后在需要的时候再去处理它们。
常用Message Queue对比
RabbitMQ
RabbitMQ是使用Erlang编写的一个开源的消息队列，本身支持很多的协议：AMQP，XMPP, SMTP, STOMP，也正因如此，它非常重量级，更适合于企业级的开发。同时实现了Broker构架，这意味着消息在发送给客户端时先在中心队列排队。对路由，负载均衡或者数据持久化都有很好的支持。
Redis
Redis是一个基于Key-Value对的NoSQL数据库，开发维护很活跃。虽然它是一个Key-Value数据库存储系统，但它本身支持MQ功能，所以完全可以当做一个轻量级的队列服务来使用。对于RabbitMQ和Redis的入队和出队操作，各执行100万次，每10万次记录一次执行时间。测试数据分为128Bytes、512Bytes、1K和10K四个不同大小的数据。实验表明：入队时，当数据比较小时Redis的性能要高于RabbitMQ，而如果数据大小超过了10K，Redis则慢的无法忍受；出队时，无论数据大小，Redis都表现出非常好的性能，而RabbitMQ的出队性能则远低于Redis。
ZeroMQ
ZeroMQ号称最快的消息队列系统，尤其针对大吞吐量的需求场景。ZeroMQ能够实现RabbitMQ不擅长的高级/复杂的队列，但是开发人员需要自己组合多种技术框架，技术上的复杂度是对这MQ能够应用成功的挑战。ZeroMQ具有一个独特的非中间件的模式，你不需要安装和运行一个消息服务器或中间件，因为你的应用程序将扮演这个服务器角色。你只需要简单的引用ZeroMQ程序库，可以使用NuGet安装，然后你就可以愉快的在应用程序之间发送消息了。但是ZeroMQ仅提供非持久性的队列，也就是说如果宕机，数据将会丢失。其中，Twitter的Storm 0.9.0以前的版本中默认使用ZeroMQ作为数据流的传输（Storm从0.9版本开始同时支持ZeroMQ和Netty作为传输模块）。
ActiveMQ
ActiveMQ是Apache下的一个子项目。 类似于ZeroMQ，它能够以代理人和点对点的技术实现队列。同时类似于RabbitMQ，它少量代码就可以高效地实现高级应用场景。
Kafka/Jafka
Kafka是Apache下的一个子项目，是一个高性能跨语言分布式发布/订阅消息队列系统，而Jafka是在Kafka之上孵化而来的，即Kafka的一个升级版。具有以下特性：快速持久化，可以在O(1)的系统开销下进行消息持久化；高吞吐，在一台普通的服务器上既可以达到10W/s的吞吐速率；完全的分布式系统，Broker、Producer、Consumer都原生自动支持分布式，自动实现负载均衡；支持Hadoop数据并行加载，对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka通过Hadoop的并行加载机制统一了在线和离线的消息处理。Apache Kafka相对于ActiveMQ是一个非常轻量级的消息系统，除了性能非常好之外，还是一个工作良好的分布式系统。
Kafka架构
Terminology
Broker
Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为broker
Topic
每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处）
Partition
Parition是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Partition.
Producer
负责发布消息到Kafka broker
Consumer
消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端。
Consumer Group
每个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可为每个Consumer指定group name，若不指定group name则属于默认的group）。
Kafka拓扑结构

如上图所示，一个典型的Kafka集群中包含若干Producer（可以是web前端产生的Page View，或者是服务器日志，系统CPU、Memory等），若干broker（Kafka支持水平扩展，一般broker数量越多，集群吞吐率越高），若干Consumer Group，以及一个Zookeeper集群。Kafka通过Zookeeper管理集群配置，选举leader，以及在Consumer Group发生变化时进行rebalance。Producer使用push模式将消息发布到broker，Consumer使用pull模式从broker订阅并消费消息。
Topic & Partition
Topic在逻辑上可以被认为是一个queue，每条消费都必须指定它的Topic，可以简单理解为必须指明把这条消息放进哪个queue里。为了使得Kafka的吞吐率可以线性提高，物理上把Topic分成一个或多个Partition，每个Partition在物理上对应一个文件夹，该文件夹下存储这个Partition的所有消息和索引文件。若创建topic1和topic2两个topic，且分别有13个和19个分区，则整个集群上会相应会生成共32个文件夹（本文所用集群共8个节点，此处topic1和topic2 replication-factor均为1），如下图所示。

每个日志文件都是一个log entrie序列，每个log entrie包含一个4字节整型数值（值为N+5），1个字节的”magic value”，4个字节的CRC校验码，其后跟N个字节的消息体。每条消息都有一个当前Partition下唯一的64字节的offset，它指明了这条消息的起始位置。磁盘上存储的消息格式如下：
message length ： 4 bytes (value: 1+4+n)
“magic” value ： 1 byte
crc ： 4 bytes
payload ： n bytes
这个log entries并非由一个文件构成，而是分成多个segment，每个segment以该segment第一条消息的offset命名并以“.kafka”为后缀。另外会有一个索引文件，它标明了每个segment下包含的log entry的offset范围，如下图所示。

因为每条消息都被append到该Partition中，属于顺序写磁盘，因此效率非常高（经验证，顺序写磁盘效率比随机写内存还要高，这是Kafka高吞吐率的一个很重要的保证）。

下面这个例子更清晰地展示了Kafka Consumer Group的特性。首先创建一个Topic (名为topic1，包含3个Partition)，然后创建一个属于group1的Consumer实例，并创建三个属于group2的Consumer实例，最后通过Producer向topic1发送key分别为1，2，3的消息。结果发现属于group1的Consumer收到了所有的这三条消息，同时group2中的3个Consumer分别收到了key为1，2，3的消息。如下图所示。

Push vs. Pull
作为一个消息系统，Kafka遵循了传统的方式，选择由Producer向broker push消息并由Consumer从broker pull消息。一些logging-centric system，比如Facebook的Scribe和Cloudera的Flume，采用push模式。事实上，push模式和pull模式各有优劣。
push模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由broker决定的。push模式的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成Consumer来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞。而pull模式则可以根据Consumer的消费能力以适当的速率消费消息。
对于Kafka而言，pull模式更合适。pull模式可简化broker的设计，Consumer可自主控制消费消息的速率，同时Consumer可以自己控制消费方式——即可批量消费也可逐条消费，同时还能选择不同的提交方式从而实现不同的传输语义。
总结：
今天的内容很多，但是感觉还不错，以后得多做，多练，多想。