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Zookeeper参数详解及原理与优化1. tickTime（心跳时间间隔）tickTime参数定义了Zookeeper服务器之间发送心跳的时间间隔，以毫秒为单位。
心跳用于检测服务器的存活状态，如果在tickTime的时间内没有接收到心跳，则会认为该服务器已经失效。
优化建议：tickTime的值不宜过大，一般设置为2000到4000毫秒之间。
如果tickTime过大，会导致超时时间过长，降低故障恢复的效率。
2. syncLimit（同步限制）syncLimit参数定义了Leader服务器和Follower服务器之间发送消息的限制。
具体来说，当Follower服务器发送消息给Leader服务器时，Leader服务器会检查Follower服务器发送消息的数量是否超过了syncLimit的值，如果超过了，Leader服务器会认为Follower服务器已经失效。
优化建议：syncLimit的值不宜过小，一般设置为2到5之间。
如果syncLimit过小，会导致Leader服务器频繁检查Follower服务器的消息数量，增加了网络传输的开销。
3. initLimit（初始化限制）initLimit参数定义了Zookeeper服务器与客户端之间建立连接的最长时间。
具体来说，当Zookeeper服务器启动时，会有一段时间用于初始化，该时间不能超过initLimit的值，否则客户端无法连接到Zookeeper服务器。
优化建议：根据实际情况来调整initLimit的值，通常设置为5到10之间。
如果initLimit过小，可能会导致Zookeeper服务器无法成功启动。
4. maxClientCnxns（最大客户端连接数）maxClientCnxns参数定义了每个客户端与Zookeeper服务器之间的最大连接数。
当该值被设置为0时，表示没有限制连接数。
5. dataDir（数据目录）dataDir参数定义了Zookeeper服务器数据的存储路径。
ZooKeeper SASL原理解析1. 什么是ZooKeeper？ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务，用于处理分布式应用程序中的各种协调任务。
它提供了一个简单且高效的分布式系统，可以用于配置管理、命名服务、分布式协调/通知和集群管理等场景。
在分布式系统中，ZooKeeper通过提供强一致性、高可用性和可靠性的服务来保证数据的一致性。
它使用了一种基于状态树（state tree）的数据模型，并提供了类似于文件系统的层次结构来组织数据。
2. 什么是SASL？SASL（Simple Authentication and Security Layer）是一种网络通信协议层，它为客户端和服务器之间的安全认证和传输层加密提供了一个框架。
SASL可以在多种应用层协议上使用，包括LDAP、IMAP、SMTP等。
SASL通过插件机制支持多种不同的认证机制，例如Kerberos、PLAIN（明文）、CRAM-MD5等。
这些认证机制允许客户端和服务器进行身份验证，并确保通信过程中的消息机密性和完整性。
3. ZooKeeper中使用SASL原理在ZooKeeper中，SASL用于对客户端和服务器之间的通信进行安全认证。
它通过在ZooKeeper客户端和服务器之间建立一个安全的通道，来保护敏感数据的传输。
3.1. 客户端认证当客户端连接到ZooKeeper服务器时，首先需要进行身份验证。
客户端可以选择使用不同的SASL机制与服务器进行认证。
以下是一个简化的客户端认证流程：1.客户端向服务器发送一个初始请求。
2.服务器返回一个包含支持的SASL机制列表的响应。
3.客户端选择一个合适的SASL机制，并将其作为下一步认证过程的参数。
4.客户端使用选定的SASL机制生成一个初始凭据，并将其发送给服务器。
5.服务器验证凭据，并返回下一步认证所需的挑战（challenge）。
6.客户端接收挑战并生成响应。
7.客户端将响应发送给服务器进行验证。
本篇文章结构：总共包括10个系列ZooKeeper系列之一：ZooKeeper简介ZooKeeper系列之二：ZooKeeper数据模型、命名空间以及节点的概念ZooKeeper系列之三：ZooKeeper的安装ZooKeeper系列之四：ZooKeeper的配置ZooKeeper系列之五：ZooKeeper的运行ZooKeeper系列之六：ZooKeeper四字命令ZooKeeper系列之七：ZooKeeper命令行工具ZooKeeper系列之八：ZooKeeper的简单操作ZooKeeper系列之九：ZooKeeper API简介及编程ZooKeeper系列之十：ZooKeeper的一致性保证及Leader选举---------------------------------------------------------------------------------------ZooKeeper系列之一：ZooKeeper简介ZooKeeper 是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务。
分布式的应用可以建立在同步、配置管理、分组和命名等服务的更高级别的实现的基础之上。
ZooKeeper 意欲设计一个易于编程的环境，它的文件系统使用我们所熟悉的目录树结构。
ZooKeeper 使用 Java 所编写，但是支持 Java 和 C 两种编程语言。
众所周知，协调服务非常容易出错，但是却很难恢复正常，例如，协调服务很容易处于竞态以至于出现死锁。
我们设计ZooKeeper的目的是为了减轻分布式应用程序所承担的协调任务。
ZooKeeper系列之二：ZooKeeper数据模型、命名空间以及节点的概念ZooKeeper数据模型和层次命名空间提供的命名空间与标准的文件系统非常相似。
一个名称是由通过斜线分隔开的路径名序列所组成的。
ZooKeeper中的每一个节点是都通过路径来识别。
下图是Zookeeper中节点的数据模型，这种树形结构的命名空间操作方便且易于理解。
什么是Zookeeper，Zookeeper的作⽤是什么什么是Zookeeper，Zookeeper的作⽤是什么，它与NameNode及HMaster如何协作？在没有接触Zookeeper的同学，或许会有这些疑问。
这⾥给⼤家总结⼀下。
⼀、什么是ZookeeperZooKeeper 顾名思义动物园管理员，他是拿来管⼤象(Hadoop) 、蜜蜂(Hive) 、⼩猪(Pig) 的管理员， Apache Hbase和 Apache Solr 以及LinkedIn sensei 等项⽬中都采⽤到了 Zookeeper。
ZooKeeper是⼀个分布式的，开放源码的分布式应⽤程序协调服务，ZooKeeper是以Fast Paxos算法为基础，实现同步服务，配置维护和命名服务等分布式应⽤。
上⾯的解释感觉还不够，太官⽅了。
Zookeeper 从程序员的⾓度来讲可以理解为Hadoop的整体监控系统。
如果namenode,HMaster宕机后，这时候Zookeeper 的重新选出leader。
这是它最⼤的作⽤所在。
下⾯详细介绍zookeeper的作⽤⼆、zookeeper的作⽤1.Zookeeper加强集群稳定性Zookeeper通过⼀种和⽂件系统很像的层级命名空间来让分布式进程互相协同⼯作。
这些命名空间由⼀系列数据寄存器组成，我们也叫这些数据寄存器为znodes。
这些znodes就有点像是⽂件系统中的⽂件和⽂件夹。
和⽂件系统不⼀样的是，⽂件系统的⽂件是存储在存储区上的，⽽zookeeper的数据是存储在内存上的。
同时，这就意味着zookeeper有着⾼吞吐和低延迟。
Zookeeper实现了⾼性能，⾼可靠性，和有序的访问。
⾼性能保证了zookeeper能应⽤在⼤型的分布式系统上。
⾼可靠性保证它不会由于单⼀节点的故障⽽造成任何问题。
有序的访问能保证客户端可以实现较为复杂的同步操作。
2.Zookeeper加强集群持续性ZooKeeper Service<ignore_js_op>组成Zookeeper的各个服务器必须要能相互通信。
zookeeper常见问题1、zk为什么设置奇数节点n？ zk容错+节省资源：zk选举master时的原则是存活的节点必须⼤于n/2节点。
当有三台服务器存活是容错为1，四台服务器存活容错也是1，再最⼤容错的情况下，节省资源。
再者多⼀台服务器计算和操作变得复杂耗时。
2、服务器选举leader实现 启动服务器时选举： 1）每个服务器都会选举⾃⼰进⾏投票，投票时包含⾃⼰的myid和zxid(事务ID)，并且把投票内容发送给其他服务器。
2）接收各个服务器的投票信息。
检查是否有效，并且状态为looking的本轮投票。
3）服务器把⾃⼰投票与其他服务器投票信息进⾏⽐对。
zxid⽐较⼤的作为leader，相同再⽐较myid，⽐较⼤的作为leader。
4）每次投票后服务器都会记录下来，判断是否超过⼀半服务器收到相同信息，超过就开始选举。
5）选举之后更改服务器状态。
follower状态更改为following，leader就更新状态为leading。
运⾏时选举（leader挂掉之后，服务不对外开发）： 1）更改服务器状态为looking。
⾮observer服务器状态都会改变，开始选举。
2）后续与启动时⼀致。
3、脑裂问题：⽹络通信故障后出现多个leader。
⼼跳机制来判断节点的存活状态解决这个问题。
也带来了假死问题。
leader假死，重新选举后⼜活了过来。
ooKeeper每个节点都尝试注册⼀个象征master的临时节点，其他没有注册成功的则成为slaver，并且通过watch机制监控着master所创建的临时节点，Zookeeper通过内部⼼跳机制来确定master的状态，⼀旦master出现意外Zookeeper能很快获悉并且通知其他的slaver，其他slaver在之后作出相关反应。
这样就完成了⼀个切换。
这种模式也是⽐较通⽤的模式，基本⼤部分都是这样实现的，但是这⾥⾯有个很严重的问题，如果注意不到会导致短暂的时间内系统出现脑裂，因为⼼跳出现超时可能是master挂了，但是也可能是master，zookeeper之间⽹络出现了问题，也同样可能导致。
zookeeper知识点总结一、Zookeeper的基本概念1. 数据模型Zookeeper采用类似文件系统的层次数据模型，以“/”为路径分隔符，类似于UNIX文件系统的目录结构。
每个节点称为ZNode，每个ZNode最多可存储1MB的数据。
ZNode可以是持久的，也可以是临时的，还可以是有序的。
2. 会话与状态Zookeeper跟踪客户端会话的状态。
当客户端与Zookeeper建立连接时，会话被创建，如果客户端在一段时间内没有与Zookeeper保持有效的通信，会话将超时并被删除。
3. WatchesZookeeper允许客户端在ZNode上设置监视点，当ZNode的状态发生改变时，Zookeeper 将通知与之关联的客户端。
4. 顺序性Zookeeper保证所有的读写操作都是线性化的，即所有的操作都会按照相同的顺序被应用。
二、Zookeeper的特性1. 高可靠性Zookeeper能够保证数据的高可靠性，并且能够容忍一定的节点故障。
Zookeeper通过复制来提供高可用性，每个更新都会被复制到集群中的多个节点上。
2. 顺序一致性Zookeeper保证所有的更新操作都是按照相同的顺序被应用，这在分布式系统中非常重要。
3. 实时性Zookeeper能够在一定程度上保证客户端能够获得近似的实时性。
4. 数据订阅与发布Zookeeper支持客户端对数据的发布与订阅，能够帮助分布式系统进行配置的动态更新。
5. 原子性Zookeeper保证所有的更新操作都是原子性的，要么全部成功，要么全部失败。
6. 应用场景Zookeeper广泛应用于分布式系统中，比如Hadoop、Kafka、HBase等。
三、Zookeeper的使用1. 安装与配置首先需要在每个节点上安装Zookeeper，并根据需要进行配置。
配置文件包括zoo.cfg、log4j.properties等。
2. 集群搭建Zookeeper通过构建集群来提供高可用性和扩展性。
zookeeper讲解
Zookeeper是一个分布式的开源协调服务，主要用于分布式应用程序的协调和管理。
它提供了一个高度可靠的数据存储，可以用于存储和共享各种类型的数据。
Zookeeper使用了一种称为ZAB （Zookeeper Atomic Broadcast）的一致性协议来保证数据的一致性和可靠性。
Zookeeper主要支持两种数据节点：临时节点和持久节点。
临时节点是指一旦客户端与Zookeeper服务器失去联系，该节点将自动被删除。
持久节点则会一直存在，除非客户端主动删除。
客户端可以对数据节点进行读取、写入和监听等操作。
Zookeeper最常用的应用场景之一是用于分布式锁的实现。
通过创建一个临时节点来表示锁，其他的客户端通过监听该节点来获取锁的状态，并在获得锁之后进行相应的处理。
Zookeeper还可以用于分布式事务的管理、任务调度和配置管理等方面。
总之，Zookeeper是一个非常强大的分布式服务框架，可以帮助开发人员轻松构建和管理分布式应用程序。
学习和掌握Zookeeper的使用方法对于分布式系统的开发和管理工作都非常有帮助。
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zookeeper学习之原理ZooKeeper 是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，它包含一个简单的原语集，分布式应用程序可以基于它实现同步服务，配置维护和命名服务等。
Zookeeper 是hadoop的一个子项目，其发展历程无需赘述。
一、zookeeper 是什么Zookeeper是一个分布式协调服务，可用于服务发现，分布式锁，分布式领导选举，配置管理等。
这一切的基础，都是Zookeeper提供了一个类似于Linux文件系统的树形结构（可认为是轻量级的内存文件系统，但只适合存少量信息，完全不适合存储大量文件或者大文件），同时提供了对于每个节点的监控与通知机制。
既然是一个文件系统，就不得不提Zookeeper是如何保证数据的一致性的。
二、zookeeper 集群架构Zookeeper集群是一个基于主从复制的高可用集群，通常 Master服务器作为主服务器提供写服务，其他的 Slave 服务器通过异步复制的方式获取 Master 服务器最新的数据，并提供读服务，在 ZooKeeper 中没有选择传统的 Master/Slave 概念，而是引入了Leader、Follower 和 Observer 三种角色，每个角色承担如下：Leader ：一个Zookeeper集群同一时间只会有一个实际工作的Leader，它会发起并维护与各Follwer及Observer间的心跳。
所有的写操作必须要通过Leader完成再由Leader将写操作广播给其它服务器。
Follower：一个Zookeeper集群可能同时存在多个Follower，它会响应Leader 的心跳。
Follower可直接处理并返回客户端的读请求，同时会将写请求转发给Leader处理，并且负责在Leader处理写请求时，对请求进行投票（“过半写成功”策略）。
Observer ：角色与Follower类似，但是无投票权。
在集群中zookeeper是如何保证master与slave数据一致性？为了保证写操作的一致性与可用性，Zookeeper专门设计了一种名为原子广播（ZAB）的支持崩溃恢复的一致性协议。
zookeeper通俗讲解ZooKeeper是一个为分布式应用程序提供高效、可靠的协作框架的服务。
该框架使用了类似于文件系统树的名称空间，并提供了一些高级服务，如配置管理、同步/异步数据复制、分布式锁定和协调。
下面，我们将详细介绍ZooKeeper的使用，以及它的重要性。
第一步是建立ZooKeeper集群。
建立一个ZooKeeper集群需要至少三台服务器，这些服务器运行ZooKeeper后台进程，将数据存储在内存中或持久存储介质中。
您可以使用ZooKeeper提供的命令，如zookeeper-server-start和zookeeper-shell等等，来管理ZooKeeper集群。
第二步是使用ZooKeeper的API和命令行界面。
您可以使用ZooKeeper API来编写分布式应用程序，这些应用程序可以获取和设置数据、监视数据变化、使用分布式锁定等。
另一个选项是使用ZooKeeper的命令行界面，如zkCli.sh，它提供了一些命令来管理ZooKeeper树。
第三步是利用ZooKeeper提供的服务。
ZooKeeper提供了一些高级服务，如Leader选举、分布式锁、权限控制等等。
例如，Leader选举是一种协议，可以在分布式系统中选择一个服务器作为领导者。
这在处理分布式任务时非常有用，因为只有领导者才能执行特定任务。
总之，ZooKeeper是一个用于协调和管理分布式应用程序的协作框架，在分布式系统中发挥着重要作用。
它通过提供高效、可靠的服务来使分布式应用程序的编写和管理更加简单和有效。
如果您正在开发或运行分布式应用程序，那么ZooKeeper肯定是一个值得考虑的解决方案。
ZOOKEEPER 解惑
今年年初的时候，写了一篇ZooKeeper 的入门文章《初识ZooKeeper 》，一直到这一周，才有时间将
ZooKeeper 整个源码通读了一遍。
不能说完全理解了ZooKeeper 的工作原理与细节，但是之前心中一直关于ZooKeeper 的疑问都得到了解释。
现在网上关于ZooKeeper 的文章很多，有介绍Leader 选举算法的，有介绍ZooKeeper Server 内部原理的，还有介绍ZooKeeper Client 的。
本文不打算再写类似的内容，而专注与解答读者对ZooKeeper 的相关疑问。
ZOOKEEPER 在客户端究竟做了什么事情
使用过ZooKeeper 的读者都知道，初始化客户端的代码如下： 1 2 3 System.out.println("Starting
ZK:");
zk = new ZooKeeper(address,
3000, this );
System.out.println("Finished
starting ZK: " + zk);
完成客户段的初始化之后，就可以对ZooKeeper 进行相应的操作了： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 if (zk != null ) {
try {
Stat s = zk.exists(root, false );
if (s == null ) {
zk.create(root, new byte [0],
Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,
CreateMode.PERSISTENT);
}
} catch (KeeperException e) {
System.out
.println("Keeper exception
when instantiating queue: "
+ e.toString());
} catch (InterruptedException e) {
System.out.println("Interrupted
exception");
}
}
虽然上面的代码看起来简单明了，但是ZooKeeper的客户端在后台默默做了许多事情：
1 与ZooKeeper服务端进行通信，包括：连接，发送消息，接受消息。
2 发送心跳信息，保持与ZooKeeper服务端的有效连接与Session的有效性。
3 错误处理，如果客户端当前连接的ZooKeeper服务端失效，自动切换到另一台有效的ZooKeeper服务端。
4 管理Watcher，处理异常调用和Watcher。
WATCHER的事件通知机制是如何实现的
看过Google的分布式锁机制Chubby论文会发现，ZooKeeper中多了一个事件订阅机制：Watcher。
那么Watcher内部究竟是如何实现的呢？
其实，在ZooKeeper客户端中，有一个成员变量（ZKWatchManager）专门负责管理所有的Watcher，当用户使用如下代码时：
1 List<String> list =
zk.getChildren(path,
watcher);
ZooKeeper会将这个Watcher存储在ZKWatchManager中，同时通知ZooKeeper服务器记录该Client对应的Session中的Path下注册的事件类型。
当ZooKeeper服务器发生了指定的事件后，ZooKeeper服务器将通知ZooKeeper客户端，ZooKeeper客户端再从ZKWatchManager中找到对应的回调函数，并予以执行。
整个过程中，客户端存储事件的信息和Watcher的执行逻辑，服务端只存储事件的信息。
如何用好ZOOKEEPER客户端
每实例化一个ZooKeeper客户端，就开启了一个Session。
ZooKeeper客户端是线程安全的，也可以认为它实现了连接池。
因此，每一个应用只需要实例化一个ZooKeeper 客户端即可，同一个ZooKeeper 客户端实例可以在不同的线程中使用。
除非你想同一个应用中开启多个Session ，使用不同的Watcher ，在这种情况下，才需要实例化多个ZooKeeper 客户端。
ZOOKEEPER 是否对ZNODE 有大小限制
如果你仔细看过ZooKeeper 的文档，会发现文档中对ZNode 的大小做了限制，最大不能超过1M 。
这个1M 的大小限制在ZooKeeper 的客户端和服务端都有限制：
客户端： 1 2 3 4 5 6 packetLen =
Integer.getInteger("jute.maxbuffer",
4096 * 1024);
int len = incomingBuffer.getInt();
if (len < 0 || len >= packetLen) {
throw new IOException("Packet
len" + len + " is out of range!");
}
服务端： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 static public final int maxBuffer =
determineMaxBuffer();
private static int determineMaxBuffer() {
String maxBufferString =
System.getProperty("jute.maxbuffer");
try {
return Integer.parseInt(maxBufferString);
} catch (Exception e) {
return 0xfffff ;
}
12 13 14 }
if (len < 0 || len > maxBuffer) {
throw new IOException("Unreasonable length =
" + len);
}
可以看出，ZooKeeper 确实对数据的大小有限制，默认就是1M ，如果希望传输超过1M 的数据，可以修改环境变量“jute.maxbuffer”即可。
为什么要限制ZOOKEEPER 中ZNODE 的大小
ZooKeeper 是一套高吞吐量的系统，为了提高系统的读取速度，ZooKeeper 不允许从文件中读取需要的数据，而是直接从内存中查找。
还句话说，ZooKeeper 集群中每一台服务器都包含全量的数据，并且这些数据都会加载到内存中。
同时ZNode 的数据并支持Append 操作，全部都是Replace 。
所以从上面分析可以看出，如果ZNode 的过大，那么读写某一个ZNode 将造成不确定的延时;同时ZNode 过大，将过快地耗尽ZooKeeper 服务器的内存。
这也是为什么ZooKeeper 不适合存储大量的数据的原因。
如何提升ZOOKEEPER 集群的性能
我们说性能，可以从两个方面去考虑：写入的性能与读取的性能。
由于ZooKeeper 的写入首先需要通过Leader ，然后这个写入的消息需要传播到半数以上的Fellower 通过才能完成整个写入。
所以整个集群写入的性能无法通过增加服务器的数量达到目的，相反，整个集群中Fellower 数量越多，整个集群写入的性能越差。
ZooKeeper 集群中的每一台服务器都可以提供数据的读取服务，所以整个集群中服务器的数量越多，读取的性能就越好。
但是Fellower 增加又会降低整个集群的写入性能。
为了避免这个问题，可以将ZooKeeper 集群中部分服务器指定为Observer 。
