ZooKeeper在大数据系统中的意义

服务器集群环境的各种故障随时可能发生，多台服务器对一个数据的记录保持一致是一项重大挑战。

HDFS

为保证集群的高可用，需部署两台NameNode服务器：

• 一台作为主服务器
• 一台作为从服务器

当主服务器不可用，就切换到从服务器访问。若不同应用程序（Client）或DataNode做出的关于主服务器是否可用的判断不同，就会导致HDFS集群混乱。

比如两个应用程序都要对一个文件路径执行写操作，但若这俩应用程序对哪台服务器是主服务器的判断不同，就会分别连到不同NameNode，并都得到对同一文件路径的写权限，这就会引起文件数据冲突，同一个文件指向了两份不同数据！

这种不同主服务器做出不同的响应，在分布式系统中被称作脑裂，这时集群处于混乱，无法使用。那引入一个专门进行判断的服务器当“裁判”，决定哪个服务器是主服务器不就完事了？

但这个做出决策的服务器也可能会出现故障不可访问呀，同样整个服务器集群还是不能正常运行。所以这个做出判断决策的服务器必须由多台服务器组成，保证高可用！

递归的问题来了，这几台做出决策的服务器又如何防止“脑裂”？的确很无奈，分布式系统设计就像递归无底洞。但问题必须要解决，比较常用的多台服务器状态一致性的解决方案就是ZooKeeper。

Paxos算法与ZooKeeper架构

比如一个提供锁服务的分布式系统，它是由多台服务器构成一个集群对外提供锁服务，应用程序连接到任一台服务器都能获取或释放锁，因此这些服务器必须严格保持状态一致，不能一台服务器将锁资源交给一个应用程序，而另一台服务器将锁资源交给另一个应用程序。

Paxos算法就是为解决该问题，多台服务器通过内部投票表决机制决定一个数据的更新与写入。

Paxos设计思想

应用程序连接到任一服务器后，发起状态修改请求（也可能是获得某个状态锁的请求），即服务器1，会将该请求发送给集群中其他服务器来表决。

若某服务器同时收到另一个应用程序同样的修改请求，它可能会拒绝服务器1的表决，并自己也发起一个同样的表决请求，则其他服务器就会根据时间戳和服务器排序规则进行表决。

表决结果会发送给其他所有服务器，最终发起表决的服务器（服务器1），会根据收到的表决结果决定该修改请求是否能执行，从而在收到请求时，就保证了数据的一致性。

Paxos很复杂，ZooKeeper简化实现，使用ZAB（ZooKeeper Atomic Broadcast，ZooKeeper原子消息广播协议）算法协议。基于ZAB，zk集群保证数据更新的一致性，并通过集群方式保证zk系统高可用。但zk系统中所有服务器都存储相同数据，即数据没有分片，因此不满足分区耐受性。

zk通过一种树状结构记录数据：

应用程序可通过路径的方式访问zk来修改、读取数据。zk还支持监听模式，当数据发生改变的时候，通知应用程序。

大数据系统通常主从架构，主服务器管理集群的状态和元信息（meta-info），为防止“脑裂”，所以运行期只能有一个主服务器工作（active master），但为保证高可用，必须有另一个主服务器保持热备（standby master）。应用程序和集群其他服务器如何知道实际工作的是哪个主服务器？

所以很多大数据系统依赖zk提供的一致性数据服务，来选举集群当前工作的主服务器。一台主服务器启动后向zk注册自己为当前工作的主服务器，因此另一台服务器就只能注册为热备主服务器，应用程序运行期都和当前工作的主服务器通信。

若当前工作的主服务器宕机（在zk上记录的心跳数据不再更新），热备主服务器通过zk的监控机制发现当前工作的主服务器宕机，就向zk注册自己成为当前工作的主服务器。应用程序和集群其他服务器跟新的主服务器通信，保证系统正常运行。

因为zk系统的多台服务器存储相同数据，并且每次数据更新都要所有服务器投票表决，所以和一般的分布式系统相反，ZooKeeper集群的性能会随着服务器数量增加而下降。

Zk通过Paxos实现数据强一致性，并为各种大数据系统提供主服务器选举服务。虽然zk并没有什么特异功能，但是在各类分布式系统和大数据系统中，zk是很多系统的基础设施。

总结

Paxos只考虑所有服务器都是可信任的情况。但在分布式系统中还有一类场景，需要考虑当集群中的服务器存在恶意服务器。当这些恶意服务器企图篡改伪造数据或传递虚假信息，如何保证系统继续有效运行？比如区块链就得考虑。

区块链采取的解决方案是工作量证明。一台服务器要想在分布式集群中记录数据（即所谓分布式记账），必须进行一个规模庞大的计算，比如计算一个256 Bit的hash值，这个值的前若干位必须为0。比特币区块链就是采用类似这样的工作量证明算法，为了进行这样的hash计算，目前比特币区块链消耗的电量相当于一个中等规模国家的用电量。

通过这种工作量证明方式，保证了恶意服务器要想伪造篡改数据，必须拥有强大计算能力（占整个集群服务器计算能力的51%以上），而只要我们认为大多数服务器是善意的，这样的区块链分布式集群就是可靠的。

参考

• https://zhuanlan.zhihu.com/p/21895686