zookeeper作用（zookeeper的作用是什么）

本文目录一览：

• 1、试述ump系统的组件及其具体作用
• 2、apache zookeeper是干什么的
• 3、Zookeeper 在 Kafka 中的作用
• 4、Zookeeper-Zookeeper可以干什么
• 5、zookeeper在Dubbo中扮演了一个什么角色，起到了什么作用

试述ump系统的组件及其具体作用

ump系统的组件及其具体作用分别是：

1、Mnesia：Mnesia是一个分布式数据库管理系统，适合于电信及其他需要持续运行和具备软实时特性的Erlang应用，是构建电信应用的控制系统平台——开放式电信平台（Open Telecom Platform，OTP）的一部分。

2、RabbitMQ：RabbitMQ是一个用Erlang开发的工业级的消息队列产品（功能类似于IBM公司的消息队列产品IBM WEBSPHERE MQ），作为消息传输中间件来使用，可以实现可靠的消息传送。

3、Zookeeper：Zookeeper是高效和可靠的协同工作系统，提供分布式锁之类的基本服务如统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等。

用于构建分布式应用，减轻分布式应用程序所承担的协调任务。在UMP系统中，Zookeeper主要发挥3个作用。

ump系统中服务器的种类有：

1、Agent服务器：Agent服务器部署在运行MySQL进程的机器上，用来管理每台物理机上的MySQL实例。

执行主从切换、创建、删除、备份、迁移等操作，同时还负责收集和分析MySQL进程的统计信息、慢日志查询（Slow Query Log）和bin-log。

2、日志分析服务器：日志分析服务器存储和分析Proxy服务器传入的用户访问日志，并支持实时查询一段时间内的慢日志和统计报表。

3、信息统计服务器：信息统计服务器定期将采集到的用户的连接数、QPS数值以及MySQL实例的进程状态用RRDtool进行统计。

可以在Web界面上可视化展示统计结果，也可以把统计结果作为今后实现弹性的资源分配和自动化的MySQL实例迁移的依据。

apache zookeeper是干什么的

简介ZooKeeper是Hadoop的正式子项目，它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。

Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现.是高有效和可靠的协同工作系统.Zookeeper能够用来leader选举,配置信息维护等.在一个分布式的环境中,我们需要一个Master实例或存储一些配置信息,确保文件写入的一致性等.[1]

ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，包含一个简单的原语集，是Hadoop和Hbase的重要组件。

说白了是hadoop的组件之一，用来管理hadoop。

Zookeeper 在 Kafka 中的作用

如上图所示，kafaka集群的 broker，和 Consumer 都需要连接 Zookeeper。

Producer 直接连接 Broker。

Producer 把数据上传到 Broker，Producer可以指定数据有几个分区、几个备份。上面的图中，数据有两个分区 0、1，每个分区都有自己的副本：0'、 1'。

黄色的分区为 leader，白色的为 follower。

leader 处理 partition 的所有读写请求，与此同时，follower会被动定期地去复制leader上的数据。 如下图所示，红色的为 leader，绿色的为 follower，leader复制自己到其他 Broker 中：

Topic 分区被放在不同的 Broker 中，保证 Producer 和 Consumer 错开访问 Broker，避免访问单个 Broker造成过度的IO压力，使得负载均衡。

Broker是分布式部署并且相互之间相互独立，但是需要有一个注册系统能够将整个集群中的Broker管理起来 ，此时就使用到了Zookeeper。在Zookeeper上会有一个专门 用来进行Broker服务器列表记录 的节点：

/brokers/ids

每个Broker在启动时，都会到Zookeeper上进行注册，即到/brokers/ids下创建属于自己的节点，如/brokers/ids/[0...N]。

Kafka使用了全局唯一的数字来指代每个Broker服务器，不同的Broker必须使用不同的Broker ID进行注册，创建完节点后， 每个Broker就会将自己的IP地址和端口信息记录 到该节点中去。其中，Broker创建的节点类型是临时节点，一旦Broker宕机，则对应的临时节点也会被自动删除。

在Kafka中，同一个 Topic的消息会被分成多个分区 并将其分布在多个Broker上， 这些分区信息及与Broker的对应关系 也都是由Zookeeper在维护，由专门的节点来记录，如：

/borkers/topics

Kafka中每个Topic都会以/brokers/topics/[topic]的形式被记录，如/brokers/topics/login和/brokers/topics/search等。Broker服务器启动后，会到对应Topic节点（/brokers/topics）上注册自己的Broker ID并写入针对该Topic的分区总数，如/brokers/topics/login/3-2，这个节点表示Broker ID为3的一个Broker服务器，对于"login"这个Topic的消息，提供了2个分区进行消息存储，同样，这个分区节点也是临时节点。

由于同一个Topic消息会被分区并将其分布在多个Broker上，因此， 生产者需要将消息合理地发送到这些分布式的Broker上 ，那么如何实现生产者的负载均衡，Kafka支持传统的四层负载均衡，也支持Zookeeper方式实现负载均衡。

(1) 四层负载均衡，根据生产者的IP地址和端口来为其确定一个相关联的Broker。通常，一个生产者只会对应单个Broker，然后该生产者产生的消息都发往该Broker。这种方式逻辑简单，每个生产者不需要同其他系统建立额外的TCP连接，只需要和Broker维护单个TCP连接即可。但是，其无法做到真正的负载均衡，因为实际系统中的每个生产者产生的消息量及每个Broker的消息存储量都是不一样的，如果有些生产者产生的消息远多于其他生产者的话，那么会导致不同的Broker接收到的消息总数差异巨大，同时，生产者也无法实时感知到Broker的新增和删除。

(2) 使用Zookeeper进行负载均衡，由于每个Broker启动时，都会完成Broker注册过程，生产者会通过该节点的变化来动态地感知到Broker服务器列表的变更，这样就可以实现动态的负载均衡机制。

与生产者类似，Kafka中的消费者同样需要进行负载均衡来实现多个消费者合理地从对应的Broker服务器上接收消息，每个消费者分组包含若干消费者， 每条消息都只会发送给分组中的一个消费者 ，不同的消费者分组消费自己特定的Topic下面的消息，互不干扰。

消费组 (Consumer Group)：

consumer group 下有多个 Consumer（消费者）。

对于每个消费者组 (Consumer Group)，Kafka都会为其分配一个全局唯一的Group ID，Group 内部的所有消费者共享该 ID。订阅的topic下的每个分区只能分配给某个 group 下的一个consumer(当然该分区还可以被分配给其他group)。

同时，Kafka为每个消费者分配一个Consumer ID，通常采用"Hostname:UUID"形式表示。

在Kafka中，规定了 每个消息分区 只能被同组的一个消费者进行消费 ，因此，需要在 Zookeeper 上记录 消息分区 与 Consumer 之间的关系，每个消费者一旦确定了对一个消息分区的消费权力，需要将其Consumer ID 写入到 Zookeeper 对应消息分区的临时节点上，例如：

/consumers/[group_id]/owners/[topic]/[broker_id-partition_id]

其中，[broker_id-partition_id]就是一个 消息分区 的标识，节点内容就是该 消息分区 上 消费者的Consumer ID。

在消费者对指定消息分区进行消息消费的过程中， 需要定时地将分区消息的消费进度Offset记录到Zookeeper上 ，以便在该消费者进行重启或者其他消费者重新接管该消息分区的消息消费后，能够从之前的进度开始继续进行消息消费。Offset在Zookeeper中由一个专门节点进行记录，其节点路径为:

/consumers/[group_id]/offsets/[topic]/[broker_id-partition_id]

节点内容就是Offset的值。

消费者服务器在初始化启动时加入消费者分组的步骤如下

注册到消费者分组。每个消费者服务器启动时，都会到Zookeeper的指定节点下创建一个属于自己的消费者节点，例如/consumers/[group_id]/ids/[consumer_id]，完成节点创建后，消费者就会将自己订阅的Topic信息写入该临时节点。

对 消费者分组 中的 消费者 的变化注册监听 。每个 消费者 都需要关注所属 消费者分组 中其他消费者服务器的变化情况，即对/consumers/[group_id]/ids节点注册子节点变化的Watcher监听，一旦发现消费者新增或减少，就触发消费者的负载均衡。

对Broker服务器变化注册监听 。消费者需要对/broker/ids/[0-N]中的节点进行监听，如果发现Broker服务器列表发生变化，那么就根据具体情况来决定是否需要进行消费者负载均衡。

进行消费者负载均衡 。为了让同一个Topic下不同分区的消息尽量均衡地被多个 消费者 消费而进行 消费者 与 消息 分区分配的过程，通常，对于一个消费者分组，如果组内的消费者服务器发生变更或Broker服务器发生变更，会发出消费者负载均衡。

以下是kafka在zookeep中的详细存储结构图：

早期版本的 kafka 用 zk 做 meta 信息存储，consumer 的消费状态，group 的管理以及 offse t的值。考虑到zk本身的一些因素以及整个架构较大概率存在单点问题，新版本中确实逐渐弱化了zookeeper的作用。新的consumer使用了kafka内部的group coordination协议，也减少了对zookeeper的依赖

Zookeeper-Zookeeper可以干什么

在Zookeeper的官 网上有这么一句话：ZooKeeper is a centralized service for maintaining configuration information, naming, providing distributed synchronization, and providing group services.

这大概描述了Zookeeper主要可以干哪些事情：配置管理，名字服务，提供分布式同步以及集群管理。那这些服务又到底是什么呢？我们为什么需要这样的服务？我们又为什么要使用Zookeeper来实现呢，使用Zookeeper有什么优势？接下来我会挨个介绍这些到底是什么，以及有哪些开源系统中使用了。

配置管理

在我们的应用中除了代码外，还有一些就是各种配置。比如数据库连接等。一般我们都是使用配置文件的方式，在代码中引入这些配置文件。但是当我们只有一种配置，只有一台服务器，并且不经常修改的时候，使用配置文件是一个很好的做法，但是如果我们配置非常多，有很多服务器都需要这个配置，而且还可能是动态的话使用配置文件就不是个好主意了。这个时候往往需要寻找一种集中管理配置的方法，我们在这个集中的地方修改了配置，所有对这个配置感兴趣的都可以获得变更。比如我们可以把配置放在数据库里，然后所有需要配置的服务都去这个数据库读取配置。但是，因为很多服务的正常运行都非常依赖这个配置，所以需要这个集中提供配置服务的服务具备很高的可靠性。一般我们可以用一个集群来提供这个配置服务，但是用集群提升可靠性，那如何保证配置在集群中的一致性呢？ 这个时候就需要使用一种实现了一致性协议的服务了。Zookeeper就是这种服务，它使用Zab这种一致性协议来提供一致性。现在有很多开源项目使用Zookeeper来维护配置，比如在HBase中，客户端就是连接一个Zookeeper，获得必要的HBase集群的配置信息，然后才可以进一步操作。还有在开源的消息队列Kafka中，也使用Zookeeper来维护broker的信息。在Alibaba开源的SOA框架Dubbo中也广泛的使用Zookeeper管理一些配置来实现服务治理。

名字服务

名字服务这个就很好理解了。比如为了通过网络访问一个系统，我们得知道对方的IP地址，但是IP地址对人非常不友好，这个时候我们就需要使用域名来访问。但是计算机是不能是别域名的。怎么办呢？如果我们每台机器里都备有一份域名到IP地址的映射，这个倒是能解决一部分问题，但是如果域名对应的IP发生变化了又该怎么办呢？于是我们有了DNS这个东西。我们只需要访问一个大家熟知的(known)的点，它就会告诉你这个域名对应的IP是什么。在我们的应用中也会存在很多这类问题，特别是在我们的服务特别多的时候，如果我们在本地保存服务的地址的时候将非常不方便，但是如果我们只需要访问一个大家都熟知的访问点，这里提供统一的入口，那么维护起来将方便得多了。

分布式锁

其实在第一篇文章中已经介绍了Zookeeper是一个分布式协调服务。这样我们就可以利用Zookeeper来协调多个分布式进程之间的活动。比如在一个分布式环境中，为了提高可靠性，我们的集群的每台服务器上都部署着同样的服务。但是，一件事情如果集群中的每个服务器都进行的话，那相互之间就要协调，编程起来将非常复杂。而如果我们只让一个服务进行操作，那又存在单点。通常还有一种做法就是使用分布式锁，在某个时刻只让一个服务去干活，当这台服务出问题的时候锁释放，立即fail over到另外的服务。这在很多分布式系统中都是这么做，这种设计有一个更好听的名字叫Leader Election(leader选举)。比如HBase的Master就是采用这种机制。但要注意的是分布式锁跟同一个进程的锁还是有区别的，所以使用的时候要比同一个进程里的锁更谨慎的使用。

集群管理

在分布式的集群中，经常会由于各种原因，比如硬件故障，软件故障，网络问题，有些节点会进进出出。有新的节点加入进来，也有老的节点退出集群。这个时候，集群中其他机器需要感知到这种变化，然后根据这种变化做出对应的决策。比如我们是一个分布式存储系统，有一个中央控制节点负责存储的分配，当有新的存储进来的时候我们要根据现在集群目前的状态来分配存储节点。这个时候我们就需要动态感知到集群目前的状态。还有，比如一个分布式的SOA架构中，服务是一个集群提供的，当消费者访问某个服务时，就需要采用某种机制发现现在有哪些节点可以提供该服务(这也称之为服务发现，比如Alibaba开源的SOA框架Dubbo就采用了Zookeeper作为服务发现的底层机制)。还有开源的Kafka队列就采用了Zookeeper作为Cosnumer的上下线管理。

后记

在这篇文章中，列出了一些Zookeeper可以提供的服务，并给出了一些开源系统里面的实例。后面我们从Zookeeper的安装配置开始，并用示例进一步介绍Zookeeper如何使用。

(转载）

zookeeper在Dubbo中扮演了一个什么角色，起到了什么作用

zookeeper是注册中心，用来管理提供者和消费者的，包括软负载均衡等；DUBBO是一个SOA分布式框架，它也用到的ZOOKEEPER，其它的HADOOP等也用到的这个注册中心