博客
关于我
Zookeeper工作原理及各角色的任务分配
阅读量:141 次
发布时间:2019-02-27

本文共 886 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

一、Zookeeper的工作原理

Zookeeper 是一个开源的分布式协调服务框架,主要用于管理大规模集群中的状态和配置信息。其工作原理基于Paxos协议,确保在分布式环境下实现高可靠性和一致性。

  • 数据存储:每个节点服务器在其内存中保留数据副本,确保集群中任意节点都能快速访问最新数据。

  • Leader选举:在集群启动时,通过Paxos协议从所有实例中选举出一个稳定的Leader,负责处理集群的数据更新和操作请求。

  • 事务处理:Leader节点负责调度和处理所有事务请求,确保集群内部的事务处理具有顺序性和一致性。

  • 多数可用:Zookeeper的更新操作只有当大多数节点成功修改数据时才认为操作完成,确保数据一致性。


  • 二、Zookeeper的角色分配与任务描述

    在Zookeeper集群中,各个节点根据其角色分配不同的任务,共同确保集群的高效运转。

    1. Leader角色

    • 事务请求调度:作为集群的事务处理核心,Leader负责唯一地调度和处理客户端的事务请求,确保集群内部事务的顺序性。
    • 服务调度:Leader还负责调度集群内部各服务的运行,协调集群层面的资源分配。

    2. Follower角色

    • 非事务请求处理:Follower节点负责处理客户端发来的非事务请求,并将事务请求转发给Leader节点。
    • 投票参与:Follower节点参与事务请求的Proposal缓存队列投票机制,确保集群内的数据一致性。
    • Leader选举参与:Follower节点也参与Leader选举投票,协助选举出稳定的集群领导者。

    3. Observer角色

    • 非事务处理能力提升:在Zookeeper 3.0版本之后,Observer角色被引入,通过不影响集群事务处理能力的方式提升集群的非事务处理能力。
    • 请求转发:Observer节点同样负责处理客户端的非事务请求,并将事务请求转发给Leader节点。
    • 无投票参与:Observer节点不参与任何形式的投票,避免对集群的稳定性产生影响。

    通过上述角色分配,Zookeeper实现了在分布式环境下的高效协调和数据管理,确保集群的高可用性和一致性。

    转载地址:http://fggf.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    python_海龟绘图_画出奥运五环图---python工作笔记014
    查看>>
    Python_生产者消费者模型、管道、数据共享、进程池
    查看>>
    python_程序格式_缩进_行注释_段注释---python工作笔记012
    查看>>
    python_程序的构成---python工作笔记015
    查看>>
    python_超文本传输协议
    查看>>
    Python_集合
    查看>>
    Python|AsyncIO|TypeError:应为协程
    查看>>
    python——random模块的应用
    查看>>
    Python——基础知识细节
    查看>>
    Python——正则表达式
    查看>>
    Python—面向对象2
    查看>>
    Python“和“带整数的运算符
    查看>>
    Python“文件存在“制作目录时出错
    查看>>
    Python“文件存在“制作目录时出错
    查看>>
    Python、IMAP 和 GMail.将消息标记为已查看
    查看>>
    python一个一个获取迭代器的元素
    查看>>
    python一维数组 提取_python – 如何从numpy中的1维数组中提取零维切片
    查看>>
    python三大库之--numpy(一)
    查看>>
    python三大库之--numpy(二)
    查看>>
    python上的字无效字符_标识中的无效字符
    查看>>