java有序集合有哪些,帮你突破瓶颈

正文

ZooKeeper 很流行,有个基本的疑问:

  • ZooKeeper 是用来做什么的?
  • 之前没有ZK,为什么会诞生 ZK?

OK,解答一下上面的疑问:(下面是凭直觉说的)

  • ZooKeeper 是用于简化分布式应用开发的,对开发者屏蔽一些分布式应用开发过程中的底层细节
  • ZooKeeper 对外暴露简单的 API,用于支持分布式应用开发
  • ZooKeeper 在提供上述功能的同时,其还是一个 高性能、高可用、高可靠的分布式集群

上面说这么多,总结一下,ZK 能解决分布式应用开发的问题,ZK 能很好的解决问题。到这一步,疑问就更多了:

  1. 分布式应用开发,有哪些常见问题?ZK 是如何屏蔽这些底层细节的?
  2. ZooKeeper 对外暴露了那些 API?这些 API 如何支持分布式应用开发的?这些 API 还能简化吗?API 的语义性怎么样?
  3. ZooKeeper 自身是一个高性能、高可用、高可靠的分布式集群,那有个简单的问题:
  • 高性能是指什么?ZooKeeper 为了达到高性能,做了哪些工作?
  • 高可用同上
  • 高可靠同上

Note:本篇 wiki 就是为了解决上述第一个疑问的。(其他疑问会在其他 blog 中逐步解答)

为什么有 ZooKeeper

一个应用程序,涉及多个进程协作时,业务逻辑代码中混杂有大量复杂的进程协作逻辑。

上述多进程协作逻辑,有 2 个特点:

  • 处理复杂
  • 处理逻辑可重用

因此,考虑将多进程协作的共性问题拎出,作为基础设施,让 RD 更加专注业务逻辑开发,即:

ZooKeeper 就是上述多进程协作基础服务的一种。

ZooKeeper 的特点

ZooKeeper 有几个简单特点:

  • ZooKeeper 的 API:从 文件系统 API 得到的启发,提供简单的 API
  • ZooKeeper 运行在专用服务器上,跟业务逻辑分离,保证了高容错性可扩展性

ZooKeeper 是存储设施,但特别注意

  • ZK上存储的数据聚焦为:协作数据元数据),而不是应用数据,应用数据有自己的存储方案,例如 HDFS 等
  • ZK 本质上,可以看作一种特殊的 FS

特别说明:

应用数据和元数据,由于使用场景不同,对一致性和持久性的要求有差异, 因此,架构设计、数据治理过程中,应将 2 类数据独立看待、独立存储。

ZooKeeper 的使命

ZK 要解决的核心问题:

ZK 目标:简化分布式应用开发中,多进程协作问题。为分布式应用,提供高效可靠的分布式协调服务(基础服务),例如:

  • 统一的命名服务
  • 分布式锁
  • 进程崩溃检测
  • Leader 选举
  • 配置管理:配置变更时,及时下发到各个 Client。

一个简单的问题:多进程的协作是什么?尼玛呀,有完没完,啥问题你都有,面对这个掉咋天的脑壳,还是回答一下。

多进程协作,整体分为 2 类:

  1. 协作:多进程需要一同处理某些事情,一些进程采取行动是的其他进程能够正常工作,例如:主从结构,M 向 S 分配任务,S 才会执行,否则 S 就保持空闲状态
  2. 竞争:两个进程不能同时工作,一个进程必须等待另个进程执行完毕,例如:主从结构,M 节点失效后,很多 S 都想成为 M,这时,就需要互斥锁,只有第一个获得锁的 S 成为 M

特别说明:

  1. 不跨网络协作:多进程,可以在同一台物理主机上,同步原语很方便(比如?管道、共享内存、消息队列、信号量)
  2. 跨网络协作:多进程,分布在不同的物理主机上,ZK 关注这一类

跨网络多进程协作,进程通信,基本思路有 2 个:

  1. 消息机制:通过网络,直接信息交换,多消息传递算法,实现同步原语
  2. 共享存储:利用外部共享存储,实现多进程协作,要求共享存储提供有序访问,ZK 采用这种方式

真实系统中,跨网络通信,有几个共性问题:

  1. 消息延迟:由于网络原因,后发送先到达
  2. 处理器性能:由于系统调度原因,消息到达后,延迟处理
  3. 时钟偏移:不同物理主机,时钟发生偏移

ZK 精心设计用于屏蔽上述 3 个共性问题,使得这些问题在应用服务层面完全透明化。

ZooKeeper 特性

ZooKeeper 解决的本质问题

分布式系统的一致性问题:

  1. 消息传递:延迟性,先发送的消息,不一定先到达;
  2. 消息传递:丢失性,发送的消息,可能丢失;
  3. 节点崩溃:分布式系统内,任何一个节点都可能崩溃;

在这种情况下,如何保证数据的一致性?

  1. 提案投票:基于投票策略,2PC
  2. 选举投票:基于投票策略,投出优先级最高的节点(包含最新数据的节点)

Paxos 目标:解决分布式一致性问题,提高分布式系统容错性的一致性算法。

Paxos 本质:基于消息传递高度容错一致性算法

ZooKeeper 定位

ZooKeeper 是:

  1. 分布式协调服务
  2. 高效、可靠
  3. 方便应用程序,聚焦业务逻辑开发,而不需要过多关注分布式进程间协作细节

ZooKeeper 不直接暴露原语,而是,暴露一部分调用方法组成的 API,类似文件系统的 API,支持应用程序实现自己的原语

ZooKeeper 特性

ZooKeeper 可以保证如下分布式一致性特性:

  • 顺序一致性:同一个 Client 发起的事务请求,严格按照发起顺序执行
  • 原子性:事务请求,要么应用到所有节点,要么一个节点都没有应用
  • 单一视图:Client 无论连接到哪个节点,看到的服务端数据都是一致的(Note:不准确,其实是最终一致性
  • 可靠性:事务一旦执行成功,状态永久保留
  • 实时性:事务一旦执行成功,Client 并不能立即看到最新数据,但 ZooKeeper 保证最终一致性

ZooKeeper 设计目标

ZooKeeper 致力于提供高性能高可用顺序一致性的分布式协调服务,保证数据最终一致性

目标一:高性能(简单的数据模型)

  1. 采用树形结构组织数据节点;
  2. 全量数据节点,都存储在内存中;
  3. Follower 和 Observer 直接处理非事务请求;

目标二:高可用(构建集群)

  1. 半数以上机器存活,服务就能正常运行
  2. 自动进行 Leader 选举

目标三:顺序一致性(事务操作的顺序)

  1. 每个事务请求,都会转发给 Leader 处理
  2. 每个事务,会分配全局唯一的递增id(zxid,64位:epoch + 自增 id)

目标四:最终一致性

  1. 通过提议投票方式,保证事务提交的可靠性
  2. 提议投票方式,只能保证 Client 收到事务提交成功后,半数以上节点能够看到最新数据

ZooKeeper 出现之前

ZK 出现之前,分布式系统常用两种方式,实现多进程协作:

  1. 分布式锁管理器
  2. 分布式数据库

ZK 更专注于进程协作,而不提供任何锁接口和通用的存储数据接口。(疑问:ZK 也可以提供啊,我们不使用就行了)

应用服务器,常见的 2 种需求:

  1. Master-Slave Leader 选举:要求提供Master节点选举功能
  2. 进程响应跟踪 崩溃检测:要求提供进程存活状态的跟踪
  3. 分布式锁:互斥排它锁

ZK 为上述 2 种策略提供了基础 API。

ZooKeeper 不适用的场景:

  1. 海量数据存储:ZK 本质是特殊的 FS,但 ZK 用于存储元数据,需要单独存储应用数据

总结

面试难免让人焦虑不安。经历过的人都懂的。但是如果你提前预测面试官要问你的问题并想出得体的回答方式,就会容易很多。

此外,都说“面试造火箭,工作拧螺丝”,那对于准备面试的朋友,你只需懂一个字:刷!

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