ZooKeeper核心知識總結(jié)!

首先，ZooKeeper 服務(wù)會開啟一個線程專門用來檢索過期隊列，找出要過期的 bucket，而 ZooKeeper 每次只會讓一個 bucket 的會話過期，每當要進行會話過期操作時，ZooKeeper 會喚醒一個處于休眠狀態(tài)的線程進行會話過期操作，之后會按照上面介紹的操作檢索過期隊列，取出過期的會話后會執(zhí)行過期操作。

ZooKeeper的ACL可針對znodes設(shè)置相應(yīng)的權(quán)限信息。

一個 ACL 權(quán)限設(shè)置通?？梢苑譃?3 部分，分別是：權(quán)限模式（Scheme）、授權(quán)對象（ID）、權(quán)限信息（Permission）。

• 最終組成一條例如scheme:id:permission格式的 ACL 請求信息。

「權(quán)限模式：Scheme」

ZooKeeper 的權(quán)限驗證方式大體分為兩種類型，一種是范圍驗證，另外一種是口令驗證。

?

范圍驗證

?

所謂的范圍驗證就是說 ZooKeeper 可以針對一個 IP 或者一段 IP 地址授予某種權(quán)限。

比如我們可以讓一個 IP 地址為ip：192.168.0.11的機器對服務(wù)器上的某個數(shù)據(jù)節(jié)點具有寫入的權(quán)限。

或者也可以通過ip:192.168.0.11/22給一段 IP 地址的機器賦權(quán)。

?

口令驗證

?

可以理解為用戶名密碼的方式，這是我們最熟悉也是日常生活中經(jīng)常使用的模式，比如我們打開自己的電腦或者去銀行取錢都需要提供相應(yīng)的密碼。

在 ZooKeeper 中這種驗證方式是 Digest 認證，我們知道通過網(wǎng)絡(luò)傳輸相對來說并不安全，所以絕不通過明文在網(wǎng)絡(luò)發(fā)送密碼也是程序設(shè)計中很重要的原則之一，而 Digest 這種認證方式首先在客戶端傳送username:password這種形式的權(quán)限表示符后，ZooKeeper 服務(wù)端會對密碼部分使用 SHA-1 和 BASE64 算法進行加密，以保證安全性。

?

Super 權(quán)限模式

?

權(quán)限模式 Super 可以認為是一種特殊的 Digest 認證。

具有 Super 權(quán)限的客戶端可以對 ZooKeeper 上的任意數(shù)據(jù)節(jié)點進行任意操作。

下面這段代碼給出了 Digest 模式下客戶端的調(diào)用方式。

//創(chuàng)建節(jié)點
create?/digest_node1
//設(shè)置digest權(quán)限驗證
setAcl?/digest_node1?digest:用戶名:base64格式密碼:rwadc?
//查詢節(jié)點Acl權(quán)限
getAcl?/digest_node1?
//授權(quán)操作
addauth?digest?user:passwd

?

如果一個客戶端對服務(wù)器上的一個節(jié)點設(shè)置了只有它自己才能操作的權(quán)限，那么等這個客戶端下線或被刪除后。

?

對其創(chuàng)建的節(jié)點要想進行修改應(yīng)該怎么做呢？

我們可以通過「super 模式」即超級管理員的方式刪除該節(jié)點或變更該節(jié)點的權(quán)限驗證方式。

正因為「super 模式」有如此大的權(quán)限，我們在平時使用時也應(yīng)該更加謹慎。

?

world 模式

?

這種授權(quán)模式對應(yīng)于系統(tǒng)中的所有用戶，本質(zhì)上起不到任何作用。

設(shè)置了 world 權(quán)限模式系統(tǒng)中的所有用戶操作都可以不進行權(quán)限驗證。

「授權(quán)對象（ID）」

所謂的授權(quán)對象就是說我們要把權(quán)限賦予誰，而對應(yīng)于 4 種不同的權(quán)限模式來說，如果我們選擇采用 IP 方式，使用的授權(quán)對象可以是一個 IP 地址或 IP 地址段；而如果使用 Digest 或 Super 方式，則對應(yīng)于一個用戶名。

如果是 World 模式，是授權(quán)系統(tǒng)中所有的用戶。

「權(quán)限信息（Permission）」

權(quán)限就是指我們可以在數(shù)據(jù)節(jié)點上執(zhí)行的操作種類，在 ZooKeeper 中已經(jīng)定義好的權(quán)限有 5 種：

• 數(shù)據(jù)節(jié)點（create）創(chuàng)建權(quán)限，授予權(quán)限的對象可以在數(shù)據(jù)節(jié)點下創(chuàng)建子節(jié)點；

• 數(shù)據(jù)節(jié)點（wirte）更新權(quán)限，授予權(quán)限的對象可以更新該數(shù)據(jù)節(jié)點；

• 數(shù)據(jù)節(jié)點（read）讀取權(quán)限，授予權(quán)限的對象可以讀取該節(jié)點的內(nèi)容以及子節(jié)點的信息；

• 數(shù)據(jù)節(jié)點（delete）刪除權(quán)限，授予權(quán)限的對象可以刪除該數(shù)據(jù)節(jié)點的子節(jié)點；

• 數(shù)據(jù)節(jié)點（admin）管理者權(quán)限，授予權(quán)限的對象可以對該數(shù)據(jù)節(jié)點體進行 ACL 權(quán)限設(shè)置。

?

需要注意的一點是，每個節(jié)點都有維護自身的 ACL 權(quán)限數(shù)據(jù)，即使是該節(jié)點的子節(jié)點也是有自己的 ACL 權(quán)限而不是直接繼承其父節(jié)點的權(quán)限。

?

「實現(xiàn)自己的權(quán)限口控制」

雖然 ZooKeeper 自身的權(quán)限控制機制已經(jīng)做得很細，但是它還是提供了一種權(quán)限擴展機制來讓用戶實現(xiàn)自己的權(quán)限控制方式。

官方文檔中對這種機制的定義是 Pluggable ZooKeeper Authenication，意思是可插拔的授權(quán)機制，從名稱上我們可以看出它的靈活性。那么這種機制是如何實現(xiàn)的呢？

?

要想實現(xiàn)自定義的權(quán)限控制機制，最核心的一點是實現(xiàn) ZooKeeper 提供的權(quán)限控制器接口 AuthenticationProvider。

?

實現(xiàn)了自定義權(quán)限后，如何才能讓 ZooKeeper 服務(wù)端使用自定義的權(quán)限驗證方式呢？

接下來就需要將自定義的權(quán)限控制注冊到 ZooKeeper 服務(wù)器中，而注冊的方式通常有兩種。

• 第一種是通過設(shè)置系統(tǒng)屬性來注冊自定義的權(quán)限控制器：

-Dzookeeper.authProvider.x=CustomAuthenticationProvider

• 另一種是在配置文件zoo.cfg中進行配置：

authProvider.x=CustomAuthenticationProvider

「實現(xiàn)原理」

首先是封裝該請求的類型，之后將權(quán)限信息封裝到 request 中并發(fā)送給服務(wù)端。而服務(wù)器的實現(xiàn)比較復(fù)雜，首先分析請求類型是否是權(quán)限相關(guān)操作，之后根據(jù)不同的權(quán)限模式（scheme）調(diào)用不同的實現(xiàn)類驗證權(quán)限最后存儲權(quán)限信息。

在授權(quán)接口中，值得注意的是會話的授權(quán)信息存儲在 ZooKeeper 服務(wù)端的內(nèi)存中，如果客戶端會話關(guān)閉，授權(quán)信息會被刪除。

下次連接服務(wù)器后，需要重新調(diào)用授權(quán)接口進行授權(quán)。

在 ZooKeeper 中并沒有采用和 Java 一樣的序列化方式，而是采用了一個 Jute 的序列解決方案作為 ZooKeeper 框架自身的序列化方式。

?

ZooKeeper 從最開始就采用 Jute 作為其序列化解決方案，直到其最新的版本依然沒有更改。

?

雖然 ZooKeeper 一直將 Jute 框架作為序列化解決方案，但這并不意味著 Jute 相對其他框架性能更好，反倒是 Apache Avro、Thrift 等框架在性能上優(yōu)于前者。

之所以 ZooKeeper 一直采用 Jute 作為序列化解決方案，主要是新老版本的兼容等問題。

「如何 使用 Jute 實現(xiàn)序列化」

如果我們要想將某個定義的類進行序列化，首先需要該類實現(xiàn) Record 接口的 serilize 和 deserialize 方法，這兩個方法分別是序列化和反序列化方法。

?

下邊這段代碼給出了我們一般在 ZooKeeper 中進行序列化的具體實現(xiàn)：

?

首先，我們定義了一個test_jute類，為了能夠?qū)λM行序列化，需要該test_jute類實現(xiàn) Record 接口，并在對應(yīng)的 serialize 序列化方法和 deserialize 反序列化方法中編輯具體的實現(xiàn)邏輯。

class?test_jute?implements?Record{
??private?long?ids；
??private?String?name;
??...
??public?void?serialize(OutpurArchive?a_,String?tag){
????...
??}
??public?void?deserialize(INputArchive?a_,String?tag){
????...
??}
}

在序列化方法 serialize 中，我們要實現(xiàn)的邏輯是，首先通過字符類型參數(shù) tag 傳遞標記序列化標識符，之后使用 writeLong 和 writeString 等方法分別將對象屬性字段進行序列化。

public?void?serialize(OutpurArchive?a_,String?tag)?throws?...{
??a_.startRecord(this.tag);
??a_.writeLong(ids,"ids");
??a_.writeString(type,"name");
??a_.endRecord(this,tag);
}

調(diào)用 derseralize 在實現(xiàn)反序列化的過程則與我們上邊說的序列化過程正好相反。

public?void?deserialize(INputArchive?a_,String?tag)?throws?{
??a_.startRecord(tag);
??ids?=?a_.readLong("ids");
??name?=?a_.readString("name");
??a_.endRecord(tag);
}

序列化和反序列化的實現(xiàn)邏輯編碼方式相對固定，首先通過 startRecord 開啟一段序列化操作，之后通過 writeLong、writeString 或 readLong、 readString 等方法執(zhí)行序列化或反序列化。

本例中只是實現(xiàn)了長整型和字符型的序列化和反序列化操作，除此之外 ZooKeeper 中的 Jute 框架還支持整數(shù)類型（Int）、布爾類型（Bool）、雙精度類型（Double）以及 Byte/Buffer 類型。

「ZooKeeper集群模式的特點」

在 ZooKeeper 集群中將服務(wù)器分成 「Leader 、Follow 、Observer 三」種角色服務(wù)器，在集群運行期間這三種服務(wù)器所負責(zé)的工作各不相同：

• Leader 角色服務(wù)器負責(zé)管理集群中其他的服務(wù)器，是集群中工作的分配和調(diào)度者，既可以為客戶端提供寫服務(wù)又能提供讀服務(wù)。

• Follow 服務(wù)器的主要工作是選舉出 Leader 服務(wù)器，在發(fā)生 Leader 服務(wù)器選舉的時候，系統(tǒng)會從 Follow 服務(wù)器之間根據(jù)多數(shù)投票原則，選舉出一個 Follow 服務(wù)器作為新的 Leader 服務(wù)器，只能提供讀服務(wù)。

• Observer 服務(wù)器則主要負責(zé)處理來自客戶端的獲取數(shù)據(jù)等請求，并不參與 Leader 服務(wù)器的選舉操作，也不會作為候選者被選舉為 Leader 服務(wù)器，只能提供讀服務(wù)。

在 ZooKeeper 集群接收到來自客戶端的會話請求操作后，首先會判斷該條請求是否是事務(wù)性的會話請求。

?

對于事務(wù)性的會話請求，ZooKeeper 集群服務(wù)端會將該請求統(tǒng)一轉(zhuǎn)發(fā)給 Leader 服務(wù)器進行操作。

所謂事務(wù)性請求，是指 ZooKeeper 服務(wù)器執(zhí)行完該條會話請求后，是否會導(dǎo)致執(zhí)行該條會話請求的服務(wù)器的數(shù)據(jù)或狀態(tài)發(fā)生改變，進而導(dǎo)致與其他集群中的服務(wù)器出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致的情況。

?

Leader 服務(wù)器內(nèi)部執(zhí)行該條事務(wù)性的會話請求后，再將數(shù)據(jù)同步給其他角色服務(wù)器，從而保證事務(wù)性會話請求的執(zhí)行順序，進而保證整個 ZooKeeper 集群的數(shù)據(jù)一致性。

?

在 ZooKeeper 集群的內(nèi)部實現(xiàn)中，是通過什么方法保證所有 ZooKeeper 集群接收到的事務(wù)性會話請求都能交給 Leader 服務(wù)器進行處理的呢？

?

在 ZooKeeper 集群內(nèi)部，集群中除 Leader 服務(wù)器外的其他角色服務(wù)器接收到來自客戶端的事務(wù)性會話請求后，必須將該條會話請求轉(zhuǎn)發(fā)給 Leader 服務(wù)器進行處理。

ZooKeeper 集群中的 Follow 和 Observer 服務(wù)器，都會檢查當前接收到的會話請求是否是事務(wù)性的請求，如果是事務(wù)性的請求，那么就將該請求以 REQUEST 消息類型轉(zhuǎn)發(fā)給 Leader 服務(wù)器。

在 ZooKeeper集群中的服務(wù)器接收到該條消息后，會對該條消息進行解析。

• 分析出該條消息所包含的原始客戶端會話請求。

• 之后將該條消息提交到自己的 Leader 服務(wù)器請求處理鏈中，開始進行事務(wù)性的會話請求操作。

• 如果不是事務(wù)性請求，ZooKeeper 集群則交由 Follow 和 Observer 角色服務(wù)器處理該條會話請求，如查詢數(shù)據(jù)節(jié)點信息。

當一個業(yè)務(wù)場景在查詢操作多而創(chuàng)建刪除等事務(wù)性操作少的情況下，ZooKeeper 集群的性能表現(xiàn)的就會很好。

?

如果是在極端情況下，ZooKeeper 集群只有事務(wù)性的會話請求而沒有查詢操作，那么 Follow 和 Observer 服務(wù)器就只能充當一個請求轉(zhuǎn)發(fā)服務(wù)器的角色， 所有的會話的處理壓力都在 Leader 服務(wù)器。

?

在處理性能上整個集群服務(wù)器的瓶頸取決于 Leader 服務(wù)器的性能。

?

ZooKeeper 集群的作用只能保證在 Leader 節(jié)點崩潰的時候，重新選舉出 Leader 服務(wù)器保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

?

這也是 ZooKeeper 設(shè)計的一個缺點。

「Leader選舉」

Leader 服務(wù)器的選舉操作主要發(fā)生在兩種情況下。

第一種就是 ZooKeeper 集群服務(wù)啟動的時候，第二種就是在 ZooKeeper 集群中舊的 Leader 服務(wù)器失效時，這時 ZooKeeper 集群需要選舉出新的 Leader 服務(wù)器。

?

ZooKeeper 集群重新選舉 Leader 的過程只有 Follow 服務(wù)器參與工作。

?

?

服務(wù)器狀態(tài)

?

服務(wù)器具有四種狀態(tài)，分別是LOOKING、FOLLOWING、LEADING、OBSERVING。

• 「LOOKING」：尋找Leader狀態(tài)。當服務(wù)器處于該狀態(tài)時，它會認為當前集群中沒有Leader，因此需要進入Leader選舉狀態(tài)。

• 「FOLLOWING」：跟隨者狀態(tài)。表明當前服務(wù)器角色是Follower。

• 「LEADING」：領(lǐng)導(dǎo)者狀態(tài)。表明當前服務(wù)器角色是Leader。

• 「OBSERVING」：觀察者狀態(tài)。表明當前服務(wù)器角色是Observer。

「事務(wù)ID（zxid）」

Zookeeper的狀態(tài)變化，都會由一個Zookeeper事務(wù)ID（ZXID）標識。

?

寫入Zookeeper，會導(dǎo)致狀態(tài)變化，每次寫入都會導(dǎo)致ZXID發(fā)生變化。

?

ZXID由Leader統(tǒng)一分配，全局唯一，長度64位，遞增。

ZXID展示了所有的Zookeeper轉(zhuǎn)臺變更順序，每次變更都有一個唯一ZXID，如果zxid1小于zxid2，則說明zxid1的事務(wù)在zxid2的事務(wù)之前發(fā)生。

「選舉過程」

在 ZooKeeper 集群重新選舉 Leader 節(jié)點的過程中，主要可以分為 Leader 失效發(fā)現(xiàn)、重新選舉 Leader 、Follow 服務(wù)器角色變更、集群同步這幾個步驟。

?

Leader 失效發(fā)現(xiàn)

?

在 ZooKeeper 集群中，當 Leader 服務(wù)器失效時，ZooKeeper 集群會重新選舉出新的 Leader 服務(wù)器。

• 在 ZooKeeper 集群中，探測 Leader 服務(wù)器是否存活的方式與保持客戶端活躍性的方法非常相似。

首先，F(xiàn)ollow 服務(wù)器會定期向 Leader 服務(wù)器發(fā)送 網(wǎng)絡(luò)請求，在接收到請求后，Leader 服務(wù)器會返回響應(yīng)數(shù)據(jù)包給 Follow 服務(wù)器，而在 Follow 服務(wù)器接收到 Leader 服務(wù)器的響應(yīng)后，如果判斷 Leader 服務(wù)器運行正常，則繼續(xù)進行數(shù)據(jù)同步和服務(wù)轉(zhuǎn)發(fā)等工作，反之，則進行 Leader 服務(wù)器的重新選舉操作。

?

Leader重新選舉

?

當 Follow 服務(wù)器向 Leader 服務(wù)器發(fā)送狀態(tài)請求包后，如果沒有得到 Leader 服務(wù)器的返回信息，這時，如果是集群中個別的 Follow 服務(wù)器發(fā)現(xiàn)返回錯誤，并不會導(dǎo)致 ZooKeeper 集群立刻重新選舉 Leader 服務(wù)器，而是將該 Follow 服務(wù)器的狀態(tài)變更為 LOOKING 狀態(tài)，并向網(wǎng)絡(luò)中發(fā)起投票，當 ZooKeeper 集群中有更多的機器發(fā)起投票，最后當投票結(jié)果滿足多數(shù)原則的情況下。

ZooKeeper 會重新選舉出 Leader 服務(wù)器。

?

Follow 角色變更

?

在 ZooKeeper 集群中，F(xiàn)ollow 服務(wù)器作為 Leader 服務(wù)器的候選者，當被選舉為 Leader 服務(wù)器之后，其在 ZooKeeper 集群中的 Follow 角色，也隨之發(fā)生改變。也就是要轉(zhuǎn)變?yōu)?Leader 服務(wù)器，并作為 ZooKeeper 集群中的 Leader 角色服務(wù)器對外提供服務(wù)。

?

集群同步數(shù)據(jù)

?

在 ZooKeeper 集群成功選舉 Leader 服務(wù)器，并且候選 Follow 服務(wù)器的角色變更后。

為避免在這期間導(dǎo)致的數(shù)據(jù)不一致問題，ZooKeeper 集群在對外提供服務(wù)之前，會通過 Leader 角色服務(wù)器管理同步其他角色服務(wù)器。

「底層實現(xiàn)」

首先，ZooKeeper 集群會先判斷 Leader 服務(wù)器是否失效，而判斷的方式就是 Follow 服務(wù)器向 Leader 服務(wù)器發(fā)送請求包，之后 Follow 服務(wù)器接收到響應(yīng)數(shù)據(jù)后，進行解析，F(xiàn)ollow 服務(wù)器會根據(jù)返回的數(shù)據(jù)，判斷 Leader 服務(wù)器的運行狀態(tài)，如果返回的是 LOOKING 關(guān)鍵字，表明與集群中 Leader 服務(wù)器無法正常通信。

• 之后，在 ZooKeeper 集群選舉 Leader 服務(wù)器時，是通過 「FastLeaderElection」 類實現(xiàn)的。

該類實現(xiàn)了 TCP 方式的通信連接，用于在 ZooKeeper 集群中與其他 Follow 服務(wù)器進行協(xié)調(diào)溝通。

FastLeaderElection 類繼承了 Election 接口，定義其是用來進行選舉的實現(xiàn)類。

• 而在其內(nèi)部，又定義了選舉通信相關(guān)的一些配置參數(shù)，比如 finalizeWait 最終等待時間、最大通知間隔時間 maxNotificationInterval 等。

在選舉的過程中，首先調(diào)用 ToSend 函數(shù)向 ZooKeeper 集群中的其他角色服務(wù)器發(fā)送本機的投票信息，其他服務(wù)器在接收投票信息后，會對投票信息進行有效性驗證等操作，之后 ZooKeeper 集群統(tǒng)計投票信息，如果過半數(shù)的機器投票信息一致，則集群就重新選出新的 Leader 服務(wù)器。

?

這里我們要注意一個問題，那就是在重新選舉 Leader 服務(wù)器的過程中，ZooKeeper 集群理論上是無法進行事務(wù)性的請求處理的。

?

因此，發(fā)送到 ZooKeeper 集群中的事務(wù)性會話會被掛起，暫時不執(zhí)行，等到選舉出新的 Leader 服務(wù)器后再進行操作。

「Observer」

在 ZooKeeper 集群服務(wù)運行的過程中，Observer 服務(wù)器與 Follow 服務(wù)器具有一個相同的功能，那就是負責(zé)處理來自客戶端的諸如查詢數(shù)據(jù)節(jié)點等非事務(wù)性的會話請求操作。

• 但與 Follow 服務(wù)器不同的是，Observer 不參與 Leader 服務(wù)器的選舉工作，也不會被選舉為 Leader 服務(wù)器。

在早期的 ZooKeeper 集群服務(wù)運行過程中，只有 Leader 服務(wù)器和 Follow 服務(wù)器。

不過隨著 ZooKeeper 在分布式環(huán)境下的廣泛應(yīng)用，早期模式的設(shè)計缺點也隨之產(chǎn)生，主要帶來的問題有如下幾點：

• 隨著集群規(guī)模的變大，集群處理寫入的性能反而下降。

• ZooKeeper 集群無法做到跨域部署。

其中最主要的問題在于，當 ZooKeeper 集群的規(guī)模變大，集群中 Follow 服務(wù)器數(shù)量逐漸增多的時候，ZooKeeper 處理創(chuàng)建數(shù)據(jù)節(jié)點等事務(wù)性請求操作的性能就會逐漸下降。

這是因為 ZooKeeper 集群在處理事務(wù)性請求操作時，要在 ZooKeeper 集群中對該事務(wù)性的請求發(fā)起投票，只有超過半數(shù)的 Follow 服務(wù)器投票一致，才會執(zhí)行該條寫入操作。

正因如此，隨著集群中 Follow 服務(wù)器的數(shù)量越來越多，一次寫入等相關(guān)操作的投票也就變得越來越復(fù)雜，并且 Follow 服務(wù)器之間彼此的網(wǎng)絡(luò)通信也變得越來越耗時，導(dǎo)致隨著 Follow 服務(wù)器數(shù)量的逐步增加，事務(wù)性的處理性能反而變得越來越低。

• 為了解決這一問題，在 ZooKeeper 3.6 版本后，ZooKeeper 集群中創(chuàng)建了一種新的服務(wù)器角色，即 Observer——觀察者角色服務(wù)器。

Observer 可以處理 ZooKeeper 集群中的非事務(wù)性請求，并且不參與 Leader 節(jié)點等投票相關(guān)的操作。

這樣既保證了 ZooKeeper 集群性能的擴展性，又避免了因為過多的服務(wù)器參與投票相關(guān)的操作而影響 ZooKeeper 集群處理事務(wù)性會話請求的能力。

• 在實際部署的時候，因為 Observer 不參與 Leader 節(jié)點等操作，并不會像 Follow 服務(wù)器那樣頻繁的與 Leader 服務(wù)器進行通信。

因此，可以將 Observer 服務(wù)器部署在不同的網(wǎng)絡(luò)區(qū)間中，這樣也不會影響整個 ZooKeeper 集群的性能，也就是所謂的跨域部署。

「在我們?nèi)粘Ｊ褂?ZooKeeper 集群服務(wù)器的時候，集群中的機器個數(shù)應(yīng)該選擇奇數(shù)個？」

兩個原因：

?

在容錯能力相同的情況下，奇數(shù)臺更節(jié)省資源

?

Zookeeper中 Leader 選舉算法采用了Zab協(xié)議。

Zab核心思想是當多數(shù) Server 寫成功，則寫成功。

舉兩個例子：

• 假如zookeeper集群1 ，有3個節(jié)點，3/2=1.5 , ?即zookeeper想要正常對外提供服務(wù)（即leader選舉成功），至少需要2個節(jié)點是正常的。換句話說，3個節(jié)點的zookeeper集群，允許有一個節(jié)點宕機。

• 假如zookeeper集群2，有4個節(jié)點，4/2=2 , 即zookeeper想要正常對外提供服務(wù)（即leader選舉成功），至少需要3個節(jié)點是正常的。換句話說，4個節(jié)點的zookeeper集群，也允許有一個節(jié)點宕機。

集群1與集群2都有 允許1個節(jié)點宕機 的容錯能力，但是集群2比集群1多了1個節(jié)點。在相同容錯能力的情況下，本著節(jié)約資源的原則，zookeeper集群的節(jié)點數(shù)維持奇數(shù)個更好一些。

?

防止由腦裂造成的集群不可用。

?

集群的腦裂通常是發(fā)生在節(jié)點之間通信不可達的情況下，集群會分裂成不同的小集群，小集群各自選出自己的master節(jié)點，導(dǎo)致原有的集群出現(xiàn)多個master節(jié)點的情況，這就是腦裂。

下面舉例說一下為什么采用奇數(shù)臺節(jié)點，就可以防止由于腦裂造成的服務(wù)不可用：

假如zookeeper集群有 5 個節(jié)點，發(fā)生了腦裂，腦裂成了A、B兩個小集群：

• A ：1個節(jié)點 ，B ：4個節(jié)點

• A ：2個節(jié)點， B ：3個節(jié)點

可以看出，上面這兩種情況下，A、B中總會有一個小集群滿足 可用節(jié)點數(shù)量 > 總節(jié)點數(shù)量/2 。

所以zookeeper集群仍然能夠選舉出leader ， 仍然能對外提供服務(wù)，只不過是有一部分節(jié)點失效了而已。

假如zookeeper集群有4個節(jié)點，同樣發(fā)生腦裂，腦裂成了A、B兩個小集群：

• A：1個節(jié)點 ， ?B：3個節(jié)點

• A：2個節(jié)點 ， B：2個節(jié)點

因為A和B都是2個節(jié)點，都不滿足 可用節(jié)點數(shù)量 > 總節(jié)點數(shù)量/2 的選舉條件， 所以此時zookeeper就徹底不能提供服務(wù)了。

「ZAB 協(xié)議算法」

ZooKeeper 最核心的作用就是保證分布式系統(tǒng)的數(shù)據(jù)一致性，而無論是處理來自客戶端的會話請求時，還是集群 Leader 節(jié)點發(fā)生重新選舉時，都會產(chǎn)生數(shù)據(jù)不一致的情況。

?

為了解決這個問題，ZooKeeper 采用了 ZAB 協(xié)議算法。

?

ZAB 協(xié)議算法（Zookeeper Atomic Broadcast ?，Zookeeper 原子廣播協(xié)議）是 ZooKeeper 專門設(shè)計用來解決集群最終一致性問題的算法，它的兩個核心功能點是崩潰恢復(fù)和原子廣播協(xié)議。

• 在整個 ZAB 協(xié)議的底層實現(xiàn)中，ZooKeeper 集群主要采用主從模式的系統(tǒng)架構(gòu)方式來保證 ZooKeeper 集群系統(tǒng)的一致性。

當接收到來自客戶端的事務(wù)性會話請求后，系統(tǒng)集群采用主服務(wù)器來處理該條會話請求，經(jīng)過主服務(wù)器處理的結(jié)果會通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給集群中其他從節(jié)點服務(wù)器進行數(shù)據(jù)同步操作。

?

以 ZooKeeper 集群為例，這個操作過程可以概括為：

?

當 ZooKeeper 集群接收到來自客戶端的事務(wù)性的會話請求后，集群中的其他 Follow 角色服務(wù)器會將該請求轉(zhuǎn)發(fā)給 Leader 角色服務(wù)器進行處理。

當 Leader 節(jié)點服務(wù)器在處理完該條會話請求后，會將結(jié)果通過操作日志的方式同步給集群中的 Follow 角色服務(wù)器。

然后 Follow 角色服務(wù)器根據(jù)接收到的操作日志，在本地執(zhí)行相關(guān)的數(shù)據(jù)處理操作，最終完成整個 ZooKeeper 集群對客戶端會話的處理工作。

「崩潰恢復(fù)」

當集群中的 Leader 發(fā)生故障的時候，整個集群就會因為缺少 Leader 服務(wù)器而無法處理來自客戶端的事務(wù)性的會話請求。

?

因此，為了解決這個問題。在 ZAB 協(xié)議中也設(shè)置了處理該問題的崩潰恢復(fù)機制。

?

崩潰恢復(fù)機制是保證 ZooKeeper 集群服務(wù)高可用的關(guān)鍵。觸發(fā) ZooKeeper 集群執(zhí)行崩潰恢復(fù)的事件是集群中的 Leader 節(jié)點服務(wù)器發(fā)生了異常而無法工作，于是 Follow 服務(wù)器會通過投票來決定是否選出新的 Leader 節(jié)點服務(wù)器。

?

投票過程如下：

?

當崩潰恢復(fù)機制開始的時候，整個 ZooKeeper 集群的每臺 Follow 服務(wù)器會發(fā)起投票，并同步給集群中的其他 Follow 服務(wù)器。

在接收到來自集群中的其他 Follow 服務(wù)器的投票信息后，集群中的每個 Follow 服務(wù)器都會與自身的投票信息進行對比，如果判斷新的投票信息更合適，則采用新的投票信息作為自己的投票信息。在集群中的投票信息還沒有達到超過半數(shù)原則的情況下，再進行新一輪的投票，最終當整個 ZooKeeper 集群中的 Follow 服務(wù)器超過半數(shù)投出的結(jié)果相同的時候，就會產(chǎn)生新的 Leader 服務(wù)器。

?

選票結(jié)構(gòu)：

?

以 Fast Leader Election 選舉的實現(xiàn)方式來講，如下圖所示，一個選票的整體結(jié)果可以分為一下六個部分：

• logicClock：用來記錄服務(wù)器的投票輪次。logicClock 會從 1 開始計數(shù)，每當該臺服務(wù)經(jīng)過一輪投票后，logicClock 的數(shù)值就會加 1 。

• state：用來標記當前服務(wù)器的狀態(tài)。在 ZooKeeper 集群中一臺服務(wù)器具有 LOOKING、FOLLOWING、LEADERING、OBSERVING 這四種狀態(tài)。

• self_id：用來表示當前服務(wù)器的 ID 信息，該字段在 ZooKeeper 集群中主要用來作為服務(wù)器的身份標識符。

• self_zxid：當前服務(wù)器上所保存的數(shù)據(jù)的最大事務(wù) ID ，從 0 開始計數(shù)。

• vote_id：投票要被推舉的服務(wù)器的唯一 ID 。

• vote_zxid：被推舉的服務(wù)器上所保存的數(shù)據(jù)的最大事務(wù) ID ，從 0 開始計數(shù)。

當 ZooKeeper 集群需要重新選舉出新的 Leader 服務(wù)器的時候，就會根據(jù)上面介紹的投票信息內(nèi)容進行對比，以找出最適合的服務(wù)器。

?

選票篩選

?

當一臺 Follow 服務(wù)器接收到網(wǎng)絡(luò)中的其他 Follow 服務(wù)器的投票信息后，是如何進行對比來更新自己的投票信息的。

Follow 服務(wù)器進行選票對比的過程，如下圖所示。

首先，會對比 logicClock 服務(wù)器的投票輪次，當 logicClock 相同時，表明兩張選票處于相同的投票階段，并進入下一階段，否則跳過。

接下來再對比vote_zxid被選舉的服務(wù)器 ID 信息，若接收到的外部投票信息中的 vote_zxid字段較大，則將自己的票中的vote_zxid與vote_myid更新為收到的票中的vote_zxid與vote_myid ，并廣播出去。

要是對比的結(jié)果相同，則繼續(xù)對比vote_myid被選舉服務(wù)器上所保存的最大事務(wù) ID ，若外部投票的vote_myid 比較大，則將自己的票中的 vote_myid更新為收到的票中的vote_myid 。

經(jīng)過這些對比和替換后，最終該臺 Follow 服務(wù)器會產(chǎn)生新的投票信息，并在下一輪的投票中發(fā)送到 ZooKeeper 集群中。

「消息廣播」

在 Leader 節(jié)點服務(wù)器處理請求后，需要通知集群中的其他角色服務(wù)器進行數(shù)據(jù)同步。ZooKeeper 集群采用消息廣播的方式發(fā)送通知。

ZooKeeper 集群使用原子廣播協(xié)議進行消息發(fā)送，該協(xié)議的底層實現(xiàn)過程與二階段提交過程非常相似，如下圖所示。

當要在集群中的其他角色服務(wù)器進行數(shù)據(jù)同步的時候，Leader 服務(wù)器將該操作過程封裝成一個 Proposal 提交事務(wù)，并將其發(fā)送給集群中其他需要進行數(shù)據(jù)同步的服務(wù)器。

當這些服務(wù)器接收到 Leader 服務(wù)器的數(shù)據(jù)同步事務(wù)后，會將該條事務(wù)能否在本地正常執(zhí)行的結(jié)果反饋給 Leader 服務(wù)器，Leader 服務(wù)器在接收到其他 Follow 服務(wù)器的反饋信息后進行統(tǒng)計，判斷是否在集群中執(zhí)行本次事務(wù)操作。

這里請注意 ，與二階段提交過程不同（即需要集群中所有服務(wù)器都反饋可以執(zhí)行事務(wù)操作后，主服務(wù)器再次發(fā)送 commit 提交請求執(zhí)行數(shù)據(jù)變更） ，ZAB 協(xié)議算法省去了中斷的邏輯，當 ZooKeeper 集群中有超過一半的 Follow 服務(wù)器能夠正常執(zhí)行事務(wù)操作后，整個 ZooKeeper 集群就可以提交 Proposal 事務(wù)了。

「日志類型」

在 ZooKeeper 服務(wù)運行的時候，一般會產(chǎn)生數(shù)據(jù)快照和日志文件，數(shù)據(jù)快照用于集群服務(wù)中的數(shù)據(jù)同步，而數(shù)據(jù)日志則記錄了 ZooKeeper 服務(wù)運行的相關(guān)狀態(tài)信息。

?

其中，數(shù)據(jù)日志是我們在生產(chǎn)環(huán)境中需要定期維護和管理的文件。

?

「清理方案」

如上面所介紹的，面對生產(chǎn)系統(tǒng)中產(chǎn)生的日志，一般的維護操作是備份和清理。

備份是為了之后對系統(tǒng)的運行情況進行排查和優(yōu)化，而清理主要因為隨著系統(tǒng)日志的增加，日志會逐漸占用系統(tǒng)的存儲空間，如果一直不進行清理，可能耗盡系統(tǒng)的磁盤存儲空間，并最終影響服務(wù)的運行。

「清理工具」

?

Corntab

?

首先，我們介紹的是 Linux corntab ，它是 Linux 系統(tǒng)下的軟件，可以自動地按照我們設(shè)定的時間，周期性地執(zhí)行我們編寫的相關(guān)腳本。

crontab 定時腳本的方式相對靈活，可以按照我們的業(yè)務(wù)需求來設(shè)置處理日志的維護方式，比如這里我們希望定期清除 ZooKeeper 服務(wù)運行的日志，而不想清除數(shù)據(jù)快照的文件，則可以通過腳本設(shè)置，達到只對數(shù)據(jù)日志文件進行清理的目的。

?

PurgeTxnLog

?

ZooKeeper 自身還提供了 PurgeTxnLog 工具類，用來清理 snapshot 數(shù)據(jù)快照文件和系統(tǒng)日志。

PurgeTxnLog 清理方式和我們上面介紹的方式十分相似，也是通過定時腳本執(zhí)行任務(wù)，唯一的不同是，上面提到在編寫日志清除 logsCleanWeek 的時候 ，我們使用的是原生 shell 腳本自己手動編寫的數(shù)據(jù)日志清理邏輯，而使用 PurgeTxnLog 則可以在編寫清除腳本的時候調(diào)用 ZooKeeper 為我們提供的工具類完成日志清理工作。

如下面的代碼所示，首先，我們在/usr/bin目錄下創(chuàng)建一個 PurgeLogsClean 腳本。注意這里的腳本也是一個 shell 文件。

在腳本中我們只需要編寫 PurgeTxnLog 類的調(diào)用程序，系統(tǒng)就會自動通過 PurgeTxnLog 工具類為我們完成對應(yīng)日志文件的清理工作。

#!/bin/sh??
java?-cp?"$CLASSPATH"?org.apache.zookeeper.server.PurgeTxnLog?
echo?"清理完成"?

PurgeTxnLog 方式與 crontab 相比，使用起來更加容易而且也更加穩(wěn)定安全，不過 crontab 方式更加靈活，我們可以根據(jù)不同的業(yè)務(wù)需求編寫自己的清理邏輯。

分布式鎖的目的是保證在分布式部署的應(yīng)用集群中，多個服務(wù)在請求同一個方法或者同一個業(yè)務(wù)操作的情況下，對應(yīng)業(yè)務(wù)邏輯只能被一臺機器上的一個線程執(zhí)行，避免出現(xiàn)并發(fā)問題。

?

實現(xiàn)分布式鎖目前有三種流行方案，即基于數(shù)據(jù)庫、Redis、ZooKeeper 的方案

?

「方案一：」

使用節(jié)點中的存儲數(shù)據(jù)區(qū)域，ZK中節(jié)點存儲數(shù)據(jù)的大小不能超過1M，但是只是存放一個標識是足夠的，線程獲得鎖時，先檢查該標識是否是無鎖標識，若是可修改為占用標識，使用完再恢復(fù)為無鎖標識

「方案二：」

使用子節(jié)點，每當有線程來請求鎖的時候，便在鎖的節(jié)點下創(chuàng)建一個子節(jié)點，子節(jié)點類型必須維護一個順序，對子節(jié)點的自增序號進行排序，默認總是最小的子節(jié)點對應(yīng)的線程獲得鎖，釋放鎖時刪除對應(yīng)子節(jié)點便可

「死鎖風(fēng)險:」

兩種方案其實都是可行的，但是使用鎖的時候一定要去規(guī)避死鎖

• 方案一看上去是沒問題的，用的時候設(shè)置標識，用完清除標識，但是要是持有鎖的線程發(fā)生了意外，釋放鎖的代碼無法執(zhí)行，鎖就無法釋放，其他線程就會一直等待鎖，相關(guān)同步代碼便無法執(zhí)行

• 方案二也存在這個問題，但方案二可以利用ZK的臨時順序節(jié)點來解決這個問題，只要線程發(fā)生了異常導(dǎo)致程序中斷，就會丟失與ZK的連接，ZK檢測到該鏈接斷開，就會自動刪除該鏈接創(chuàng)建的臨時節(jié)點，這樣就可以達到即使占用鎖的線程程序發(fā)生意外，也能保證鎖正常釋放的目的

「避免羊群效應(yīng)」

把鎖請求者按照后綴數(shù)字進行排隊，后綴數(shù)字小的鎖請求者先獲取鎖。

如果所有的鎖請求者都 watch 鎖持有者，當代表鎖請求者的 znode 被刪除以后，所有的鎖請求者都會通知到，但是只有一個鎖請求者能拿到鎖。這就是羊群效應(yīng)。

?

為了避免羊群效應(yīng)，每個鎖請求者 watch 它前面的鎖請求者。

?

每次鎖被釋放，只會有一個鎖請求者 會被通知到。

這樣做還讓鎖的分配具有公平性，鎖定的分配遵循先到先得的原則。

「用 ZooKeeper 實現(xiàn)分布式鎖的算法流程，根節(jié)點為 /lock：」

• 客戶端連接 ZooKeeper，并在/lock下創(chuàng)建臨時有序子節(jié)點，第一個客戶端對應(yīng)的子節(jié)點為/lock/lock01/00000001，第二個為 /lock/lock01/00000002；

• 其他客戶端獲取/lock01下的子節(jié)點列表，判斷自己創(chuàng)建的子節(jié)點是否為當前列表中序號最小的子節(jié)點；

• 如果是則認為獲得鎖，執(zhí)行業(yè)務(wù)代碼，否則通過 watch 事件監(jiān)聽/lock01的子節(jié)點變更消息，獲得變更通知后重復(fù)此步驟直至獲得鎖；

• 完成業(yè)務(wù)流程后，刪除對應(yīng)的子節(jié)點，釋放分布式鎖；

在實際開發(fā)中，可以應(yīng)用 Apache Curator 來快速實現(xiàn)分布式鎖，Curator 是 Netflix 公司開源的一個 ZooKeeper 客戶端，對 ZooKeeper 原生 API 做了抽象和封裝。

我們可以通過 ZooKeeper 自身的客戶端和服務(wù)器運行模式，來實現(xiàn)一個分布式網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的 ID 請求和分發(fā)過程。

?

每個需要 ID 編碼的業(yè)務(wù)服務(wù)器可以看作是 ZooKeeper 的客戶端。ID 編碼生成器可以作為 ZooKeeper 的服務(wù)端。

?

客戶端通過發(fā)送請求到 ZooKeeper 服務(wù)器，來獲取編碼信息，服務(wù)端接收到請求后，發(fā)送 ID 編碼給客戶端。

「實現(xiàn)原理：」

可以利用 ZooKeeper 數(shù)據(jù)模型中的順序節(jié)點作為 ID 編碼。

• 客戶端通過調(diào)用 create 函數(shù)創(chuàng)建順序節(jié)點。服務(wù)器成功創(chuàng)建節(jié)點后，會響應(yīng)客戶端請求，把創(chuàng)建好的節(jié)點信息發(fā)送給客戶端。

• 客戶端用數(shù)據(jù)節(jié)點名稱作為 ID 編碼，進行之后的本地業(yè)務(wù)操作。

利用 ZooKeeper 中的順序節(jié)點特性，很容易使我們創(chuàng)建的 ID 編碼具有有序的特性。并且我們也可以通過客戶端傳遞節(jié)點的名稱，根據(jù)不同的業(yè)務(wù)編碼區(qū)分不同的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，從而使編碼的擴展能力更強。

?

雖然使用 ZooKeeper 的實現(xiàn)方式有這么多優(yōu)點，但也會有一些潛在的問題。

?

其中最主要的是，在定義編碼的規(guī)則上還是強烈依賴于程序員自身的能力和對業(yè)務(wù)的深入理解。

很容易出現(xiàn)因為考慮不周，造成設(shè)置的規(guī)則在運行一段時間后，無法滿足業(yè)務(wù)要求或者安全性不夠等問題。

「常見負載均衡算法」

?

輪詢法

?

輪詢法是最為簡單的負載均衡算法，當接收到來自網(wǎng)絡(luò)中的客戶端請求后，負載均衡服務(wù)器會按順序逐個分配給后端服務(wù)。

比如集群中有 3 臺服務(wù)器，分別是 server1、server2、server3，輪詢法會按照 sever1、server2、server3 這個順序依次分發(fā)會話請求給每個服務(wù)器。當?shù)谝淮屋喸兘Y(jié)束后，會重新開始下一輪的循環(huán)。

?

隨機法

?

隨機算法是指負載均衡服務(wù)器在接收到來自客戶端的請求后，會根據(jù)一定的隨機算法選中后臺集群中的一臺服務(wù)器來處理這次會話請求。

不過，當集群中備選機器變的越來越多時，通過統(tǒng)計學(xué)我們可以知道每臺機器被抽中的概率基本相等，因此隨機算法的實際效果越來越趨近輪詢算法。

?

原地址哈希法

?

原地址哈希算法的核心思想是根據(jù)客戶端的 IP 地址進行哈希計算，用計算結(jié)果進行取模后，根據(jù)最終結(jié)果選擇服務(wù)器地址列表中的一臺機器，處理該條會話請求。

采用這種算法后，當同一 IP 的客戶端再次訪問服務(wù)端后，負載均衡服務(wù)器最終選舉的還是上次處理該臺機器會話請求的服務(wù)器，也就是每次都會分配同一臺服務(wù)器給客戶端。

?

加權(quán)輪詢法

?

加權(quán)輪詢的方式與輪詢算法的方式很相似，唯一的不同在于選擇機器的時候，不只是單純按照順序的方式選擇，還根據(jù)機器的配置和性能高低有所側(cè)重，配置性能好的機器往往首先分配。

?

加權(quán)隨機法

?

加權(quán)隨機法和我們上面提到的隨機算法一樣，在采用隨機算法選舉服務(wù)器的時候，會考慮系統(tǒng)性能作為權(quán)值條件。

?

最小連接數(shù)法

?

最小連接數(shù)算法是指，根據(jù)后臺處理客戶端的連接會話條數(shù)，計算應(yīng)該把新會話分配給哪一臺服務(wù)器。

一般認為，連接數(shù)越少的機器，在網(wǎng)絡(luò)帶寬和計算性能上都有很大優(yōu)勢，會作為最優(yōu)先分配的對象。

「利用 ZooKeeper 實現(xiàn) 負載均衡 算法」

?

這里我們通過采用最小連接數(shù)算法，來確定究竟如何均衡地分配網(wǎng)絡(luò)會話請求給后臺客戶端。

?

如下圖所示，建立的 ZooKeeper 數(shù)據(jù)模型中 Severs 節(jié)點可以作為存儲服務(wù)器列表的父節(jié)點。

在它下面創(chuàng)建 servers_host1、servers_host2、servers_host3等臨時節(jié)點來存儲集群中的服務(wù)器運行狀態(tài)信息。

整個實現(xiàn)的過程如下圖所示。

• 首先，在接收到客戶端的請求后，通過 getData 方法獲取服務(wù)端 Severs 節(jié)點下的服務(wù)器列表，其中每個節(jié)點信息都存儲有當前服務(wù)器的連接數(shù)。

• 通過判斷選擇最少的連接數(shù)作為當前會話的處理服務(wù)器，并通過 setData 方法將該節(jié)點連接數(shù)加 1。

• 最后，當客戶端執(zhí)行完畢，再調(diào)用 setData 方法將該節(jié)點信息減 1。

• 我們定義當服務(wù)器接收到會話請求后。在 ZooKeeper 服務(wù)端增加連接數(shù)的 addBlance 方法。

• 我們通過 readData 方法獲取服務(wù)器最新的連接數(shù)，之后將該連接數(shù)加 1，再通過 writeData 方法將新的連接數(shù)信息寫入到服務(wù)端對應(yīng)節(jié)點信息中。

• 當服務(wù)器處理完該會話請求后，需要更新服務(wù)端相關(guān)節(jié)點的連接數(shù)。

• 具體的操作與 addBlance 方法基本一樣，只是對獲取的連接信息進行減一操作。

「這里注意：」

我們?nèi)粘Ｓ玫降呢撦d均衡器主要是選擇后臺處理的服務(wù)器，并給其分發(fā)請求。

?

而通過 ZooKeeper 實現(xiàn)的服務(wù)器，只提供了服務(wù)器的篩選工作。

?

在請求分發(fā)的過程中，還是通過負載算法計算出要訪問的服務(wù)器，之后客戶端自己連接該服務(wù)器，完成請求操作。

「Dubbo與ZooKeeper」

Dubbo 是阿里巴巴開發(fā)的一套開源的技術(shù)框架，是一款高性能、輕量級的開源 Java RPC 框架。

「用ZooKeeper做注冊中心」

在整個 Dubbo 框架的實現(xiàn)過程中，注冊中心是其中最為關(guān)鍵的一點，它保證了整個 PRC 過程中服務(wù)對外的透明性。

而 Dubbo 的注冊中心也是通過 ZooKeeper 來實現(xiàn)的。

如下圖所示，在整個 Dubbo 服務(wù)的啟動過程中，服務(wù)提供者會在啟動時向 /dubbo/com.foo.BarService/providers目錄寫入自己的 URL 地址，這個操作可以看作是一個 ZooKeeper 客戶端在 ZooKeeper 服務(wù)器的數(shù)據(jù)模型上創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)節(jié)點。

服務(wù)消費者在啟動時訂閱 /dubbo/com.foo.BarService/providers 目錄下的提供者 URL 地址，并向 /dubbo/com.foo.BarService/consumers 目錄寫入自己的 URL 地址。

該操作是通過 ZooKeeper 服務(wù)器在 /consumers 節(jié)點路徑下創(chuàng)建一個子數(shù)據(jù)節(jié)點，然后再在請求會話中發(fā)起對 /providers 節(jié)點的 watch 監(jiān)控

「Kafka與ZooKeeper」

「Zookeeper的作用」

由于 Broker 服務(wù)器采用分布式集群的方式工作，那么在服務(wù)的運行過程中，難免出現(xiàn)某臺機器因異常而關(guān)閉的狀況。

為了保證整個 Kafka 集群的可用性，需要在系統(tǒng)中監(jiān)控整個機器的運行情況。而 Kafka 可以通過 ZooKeeper 中的數(shù)據(jù)節(jié)點，將網(wǎng)絡(luò)中機器的運行統(tǒng)計存儲在數(shù)據(jù)模型中的 brokers 節(jié)點下。

在 Kafka 的 Topic 信息注冊中也需要使用到 ZooKeeper ，在 Kafka 中同一個Topic 消息容器可以分成多個不同片，而這些分區(qū)既可以存在于一臺 Broker 服務(wù)器中，也可以存在于不同的 Broker 服務(wù)器中。

而在 Kafka 集群中，每臺 Broker 服務(wù)器又相對獨立。

為了能夠讀取這些以分布式方式存儲的分區(qū)信息，Kafka 會將這些分區(qū)信息在 Broker 服務(wù)器中的對應(yīng)關(guān)系存儲在 ZooKeeper 數(shù)據(jù)模型的 topic 節(jié)點上，每一個 topic 在 ZooKeeper 數(shù)據(jù)節(jié)點上都會以 /brokers/topics/[topic] 的形式存在。

《從Paxos到Zookeeper 分布式一致性原理與實踐》