ZooKeeper 应用案例

使用 ZooKeeper 解决常见的分布式问题，包括 leader 选举、分布式队列、负载均衡等。

1、leader 选举

基于 ZooKeeper 实现 leader 选举的基本思想是，让各个参与竞选的实例同时在 ZooKeepeer 上创建指定的 znode，比如/current/leader，谁创建成功则谁竞选成功，并将自己的信息（host、port 等）写入该 znode 数据域，之后其他竞选者向该 znode 注册 watcher，以便当前 leader 出现故障时，第一时间再次参与竞选，具体如下图所示。

基于 ZooKeeper 的 leader 选举流程如下：

1）各实例启动后，尝试在 ZooKeeper 上创建 ephemeral 类型 znode 节点/current/leader，假设实例 B 创建成功，则将自己的信息写入该 znode，并将自己的角色标注为 leader，开始执行 leader 相关的初始化工作。

2）除 B 之外的实例得知创建 znode 失败，则向/current/ leader 注册 watcher，并将自己角色标注为 follower，开始执行 follower 相关的初始化工作。

3）系统正常运行，直到实例 B 因故障退出，此时 znode 节点/current/leader 被 ZooKeeper 删除，其他 follower 收到节点被删除的事情，重新转入步骤 1，开始新一轮的 leader 选举。

在 Hadoop 生态系统中，HBase、YARN 和 HDFS 等系统，采用了类似的机制解决 leader 选举问题。

2、分布式队列

在分布式计算系统中，常见的做法是，用户将作业提交给系统的 Master，并由 Master 将之分解成子任务后，调度给各个 Worker 执行。该方法存在一个问题：Master 维护了所有作业和 Worker 信息，一旦 Master 出现故障，则整个集群不可用。为了避免 Master 维护过多状态，一种改进方式是将所有信息保存到 ZooKeeper 上，进而让 Master 变得无状态，这使得 leader 选举过程更加容易，典型架构如下图所示。

该方案的关键是借助 ZooKeeper 实现一个分布式队列，并借助 ZooKeeper 自带的特性，维护作业提交顺序、作业优先级、各节点（Worker）负载情况等。借助 ZooKeeper 的 PersistentSequentialZnode 自动编号特性，可轻易实现一个简易的 FIFO（First In First Out）队列，在这个队列中，编号小的作业总是先于编号大的作业提交。

Hadoop 生态系统中 Storm 便借助 ZooKeeper 实现了分布式队列，以可靠地保存拓扑信息和任务调度信息。

3、负载均衡

分布式系统很容易通过 ZooKeeper 实现负载均衡，典型的应用场景是分布式消息队列，下图描述了 Kafka 是如何通过 ZooKeeper 解决负载均衡和服务发现问题的。在 Kafka 中，各个 Broker 和 Consumer 均会向 ZooKeeper 注册，保存自己的相关信息，组件之间可动态获取对方的信息。

Broker 和 Consumer 主要在 ZooKeeper 中写入以下信息：

• Broker 节点注册信息：记录在 ephemeral 类型的 znode 路径/brokers/ids/[0...N]（[0… N]是指 0 到 N 之间的某个数）下，保存了该 Broker 所在 host 以及对外开放的端口号。

• Consumer 注册信息：记录在 ephemeral 类型 znode 路径/consumers/[group_id]/ids/[consumer_id]下，保存了 Consumer group 中各个 consumer 当前正在读取的各个 topic 及对应的数据流。

• Consumer Offset 追踪信息：记录在 persistent 类型的 znode 路径/consumers/[group_id]/offsets/[topic]/[broker_id-partition_id] 下，保存了特定 Consumer group（ID 为[group_id]））当前读到的特定主题（[topic]）中特定分片（[broker_id-partition_id]）的偏移量值。