Zookeeper

目录

Zookeeper

Zookeeper选举机制(基于paxos算法实现的)

Kafka架构组件

kafka管理操作

[kafka通过 ack 应答机制来保证数据的可靠性](#kafka通过 ack 应答机制来保证数据的可靠性)


Zookeeper

分布式系统管理框架,主要用来解决分布式应用集群中应用系统的数据一致性问题 相当于各种分布式应用的 注册中心+文件系统+通知机制

本质:用于注册各种分布式应用,存储和管理这些分布式应用的元数据,如果应用或服务本身状态发送变化就会通知客户端

Zookeeper选举机制(基于paxos算法实现的)

第一次leader选举:比较服务器节点的myid,谁的myid最大就获取其它节点的选票,当选票超过服务器节点数量的半数则当选leader,其它节点为follower,即使以后再有其它myid更大的节点加入集群也不会影响之前的选举结果。

非第一次选举:如果是非leader节点故障,替换新的节点继续作follower,与现存的leader节点建立连接并同步数据

如果是leader节点故障,则需要重新选举新的leader,先比较每个存活节点的epoch(参与选举的次数),如由epoch最大的节点则直接当选leader

若epoch有相同的节点,再比较zxid(写操作的事务id),如由zxid最大的节点则直接当选leader

若zxid也有相同的节点,继续比较sid(等同于myid),由sid最大的节点当选leader

中间件 实现应用解耦、异步处理

Web应用型(代理服务器):Nginx Haproxy Tomcat PHP

消息队列型(MQ):Redis Kafka RabbitMQ RocketMQ ActiveMQ

消息队列的好处:应用解耦、异步处理、数据缓冲、流量削峰、可恢复 等

消息队列的模式:

点对点模式:一对一,一个消息只能有一个消费者能够消费,消息者消费完消息后会清除消息

发布/订阅模式(观察者模式):一对多,数据生产后会推送给所有消费者,消费者消费完消息后不会清除消息

Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列。主要应用于大数据实时处理领域和日志收集。

Kafka架构组件

Broker kafka服务器节点

Producer 生产者,发布消息到topic

Consumer 消费者

Consumer Group 消息者组,是消息的实际订阅者,一个消费者组包含一个或多个消费者,且组内成员不能重复消费同一个Partition数据

Producer -> Topic消息队列 -> 一个或多个partition分区 -> 一个或多个replica副本(leader负责数据读写,follower只负责同步复制leader的数据)

Consumer -> offset偏移量(用来记录消费者上一次消费到的位置)

Zookeeper 存储和管理kafka集群的元数据,生产者和消费者的动作都需要zk的管理和支持。

比如生产者推送数据到kafka需要先通过zk寻找到kafka集群节点的位置,消费者可以从zk获取offset记录的上一次消费的位置再继续往后消费。

kafka管理操作

kafka-topics.sh --zookeeper IP1:2181,IP2:2181,IP3:2181 --create --topic 队列名 --partitions 分区数 --replication-factor 副本数 #创建topic

kafka-topics.sh --zookeeper IP1:2181,IP2:2181,IP3:2181 --list #查看topic列表

kafka-topics.sh --zookeeper IP1:2181,IP2:2181,IP3:2181 --discribe --topic 队列名 #查看topic详细信息

kafka-topics.sh --zookeeper IP1:2181,IP2:2181,IP3:2181 --alter --topic 队列名 --partitions 分区数(只能增不能减) #修改topic分区配置

kafka-topics.sh --zookeeper IP1:2181,IP2:2181,IP3:2181 --delete --topic 队列名 #删除topic

kafka-console-producer.sh --broker-list IP1:9092,IP2:9092,IP3:9092 --topic 队列名 #向topic推送消息

kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server IP1:9092,IP2:9092,IP3:9092 --topic 队列名 [--from-beginning] #从topic拉取消息

kafka通过 ack 应答机制来保证数据的可靠性

在 producer.properties 配置文件中设置 request.required.ack 参数

acks 参数设置 0,代表生产者不等kafka确认就会发送下一条消息。此机制性能最高,可靠性最低,当leader的broker故障可能会丢失数据

1,代表生产者会等leader接收到数据并确认后才会发送下一条数据、此机制性能其次,可靠性一般,当follower同步完成前leader故障可能会导致数据丢失

-1|all,代表生产者需要等所有的follower都同步完成并确认后才会发送下一条数据。此机制性能最低,可靠性最高

相关推荐
我真会写代码1 小时前
从入门到精通:Kafka核心原理与实战避坑指南
分布式·缓存·kafka
黄俊懿3 小时前
【架构师从入门到进阶】第二章:系统衡量指标——第一节:伸缩性、扩展性、安全性
分布式·后端·中间件·架构·系统架构·架构设计
一叶飘零_sweeeet3 小时前
击穿 Kafka 高可用核心:分区副本、ISR 机制与底层原理全链路拆解
分布式·架构·kafka
Bonnie3733 小时前
云边端一体化解析-什么是云边端,为何能成为AI基础设施核心
人工智能·程序人生·云原生·个人开发
江畔何人初4 小时前
Docker、containerd、CRI、shim 之间的关系
运维·docker·云原生·容器·kubernetes
007张三丰4 小时前
常用缓存技术全方位解析:从本地缓存到分布式缓存
分布式·缓存
2401_891655816 小时前
Git + 云原生:如何管理K8s配置版本?
git·云原生·kubernetes
tianyuanwo8 小时前
Koji 分布式编译调度机制深度解析:多架构异构节点的资源优化方案
分布式·架构
江沉晚呤时8 小时前
.NET 9 快速上手 RabbitMQ 直连交换机:高效消息传递实战指南
开发语言·分布式·后端·rabbitmq·.net·ruby
Volunteer Technology8 小时前
zookeeper基础应用与实战二
分布式·zookeeper·云原生